AFTER WORK AI CLUB · VERSION 2
AI를 쓰는 법에서,
일을 맡기는 판단으로.
1기에서 실제로 나온 질문을 4주 과정의 선택 기준·실습·검수 장치로 바꿨습니다.
4 WEEKS1 REAL WORK2 RUNS1 OPERATING SYSTEM
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AI를 쓰는 법에서,
WHY V2
사람들은 도구보다,
결정에서 막혔습니다.
한 번 쓸 일도
Agent로 만드나요?
자동화 가능 여부보다 자동화할 시점이 필요했습니다.
15분째 도는데
계속 기다리나요?
모델·effort·컨텍스트를 구분하는 복구 기준이 필요했습니다.
비용과 품질을
어떻게 나누나요?
계획과 실행에 같은 모델을 쓰지 않는 라우팅이 필요했습니다.
결과가 어려운데
어떻게 고치나요?
생성 이후의 사실성·가독성·형식 검수가 필요했습니다.
LEARNING JOURNEY
매주 하나의 판단이,
다음 주의 입력이 됩니다.
문제
현재와 원하는 상태의 간극을 씁니다.
선택
Agent를 만들지 않을 기준부터 정합니다.
운영
역할·모델·비용·복구를 연결합니다.
검수
믿고 쓸 수 있는 결과와 근거를 남깁니다.
DIRECT FEEDBACK · 15 ROOMS REVIEWED
만족은 칭찬보다,
변화의 이유에 있었습니다.
9명
15개 개인톡 중 명시적 수료 후 평가
5명+
업무·면접·포트폴리오 적용 신호
4명+
문제·요구사항·why/how 관점 전환
4명+
심화과정·다른 클래스 재참여 의향
개인톡은 질적 자료입니다. 전체 25명의 만족도 비율로 해석하지 않습니다.
THE NEW CLASS RHYTHM
실습량보다 중요한,
학습의 순서.
공통 사례는 수업에서, 개인 프로젝트 완성은 과제로 가져갑니다.
ONE GOAL · THREE PATHS
팀을 맞추지 말고,
학습 방식을 고릅니다.
개인 집중
천천히 정리한 뒤 강사 피드백을 받습니다.
직무 유사 페어
결과와 속도가 비슷한 두 명이 기준을 교환합니다.
확장
기본 산출물 뒤 멀티 Agent·라우팅·추가 검수를 다룹니다.
직무·속도·목표가 다른 팀 공유는 선택 사항입니다.
BEFORE CLASS
강의보다 먼저,
환경을 통과합니다.
열기
노션과 실습 페이지가 열린다.
쓰기
한 줄을 작성하고 저장할 수 있다.
실행
AI 로그인·플랜·파일 업로드가 된다.
1기에서 최소 8명이 계정·초대·편집권한 문제를 보고했습니다. 프리플라이트는 행정이 아니라 학습 설계입니다.
WEEK 01 · WHY GAP
01 / PROBLEM
도구보다 먼저,
문제를 씁니다.
잘 정리하려고 멈추지 않습니다. 친구에게 말하듯 현재 상황부터 적습니다.
OBSERVATION BEFORE SOLUTION
“Agent가 필요해요”는
아직 문제정의가 아닙니다.
멀티 Agent를 만들고 싶다
도구와 구조가 이미 답으로 들어가 있습니다.
→
매주 3시간씩 같은 자료를 다시 정리한다
누가, 언제, 어떤 비용을 겪는지 확인할 수 있습니다.
PROBLEM CARD
네 칸이면,
시작할 수 있습니다.
현재
지금 누가 어떻게 처리하는가?
반복
얼마나 자주, 얼마나 오래 걸리는가?
변화
무엇이 달라지면 성공인가?
제약
민감정보·승인·예산·마감은?
HOW MIGHT WE
정답을 닫지 않고,
탐색 범위를 정합니다.
어떻게 하면 [사용자]가 [상황]에서 [원하는 결과]를 얻도록 도울 수 있을까?
AI를 쓰지 않는 대안도 반드시 한 개 적습니다. 비교가 있어야 Agent 선택이 판단이 됩니다.
EVIDENCE, NOT POLISH
잘 쓴 문장보다,
확인된 숫자 하나.
빈도
최근 4주 동안 몇 번 발생했는가?
시간
한 번 처리하는 데 몇 분이 걸리는가?
실패
오류·대기·재작업은 어디서 생기는가?
미확인은 실패가 아니라, 다음에 확인할 항목입니다.
WEEK 01 OUTPUT
과제는 완성된 기획서가 아니라,
검증할 문제 카드입니다.
- 문제정의 4칸 작성
- 최근 4주의 반복 횟수와 시간 측정
- AI 없이 할 대안 한 개
- 가장 먼저 확인할 미확인 한 개
WEEK 02 · INTELLIGENCE FIT
02 / DECISION
만들 수 있는가보다,
만들어야 하는가.
Agent 제작은 목표가 아닙니다. 재사용 가치가 구축비용보다 클 때만 선택합니다.
BUILD-OR-NOT
반복 횟수로
첫 선택을 단순하게.
대화형 AI
빠르게 만들고 사람이 직접 마무리합니다.
프롬프트·템플릿
입력과 출력 형식이 반복되는지 관찰합니다.
Agent 후보
역할·절차·검수·중단 조건을 구조화합니다.
판단이 매번 크게 달라지거나 실패 비용이 높다면 반복 횟수가 많아도 사람 중심으로 유지합니다.
DECISION MATRIX
반복성과 판단 복잡도를
함께 봅니다.
그냥 처리
대화형 AI와 사람 마무리
자동화 우선
템플릿 또는 단일 Agent
사람 중심
AI는 초안·탐색만 지원
승인 포함 Agent
검수·예외·중단 조건부터 설계
AGENT SPEC
좋은 프롬프트보다,
빈칸 없는 명세.
역할
누구의 어떤 일을 돕는가?
목표
성공 상태는 무엇인가?
입력
필수 자료와 누락 대응은?
절차
작업 순서와 분기는?
출력
형식과 저장 위치는?
검수
승인·재시도·중단은?
REAL JOB OUTCOME
포트폴리오 하나라면,
Agent보다 결과가 먼저.
대화형 AI + Artifact
경력기술서 → 구조 → 수정 가능한 포트폴리오 초안
→
재사용 Agent
입력 양식 → 레퍼런스 → 초안 → 검수 → 버전 기록
WEEK 02 OUTPUT
한 번 만들지 말고,
두 번 비교합니다.
- Build-or-not 선택과 이유
- Agent 명세 6칸
- 첫 번째 입력 실행 기록
- 다른 입력으로 두 번째 실행
- 달라진 결과와 수정 이유
WEEK 03 · OPERATING SYSTEM
03 / OPERATE
Agent 수가 아니라,
운영 가능한 흐름.
역할을 늘리기 전에 단일 Agent에서 실제로 생긴 문제를 확인합니다.
WHEN TO SPLIT
다른 기준으로 판단할 때만,
역할을 나눕니다.
자료가 다르다
역할마다 읽어야 할 원천이 다릅니다.
판단이 다르다
계획·작성·평가의 통과 기준이 다릅니다.
승인이 다르다
실행 권한과 사람 승인 지점이 다릅니다.
같은 기준을 쓰는 Agent를 이름만 나누지 않습니다.
FOUR LAYERS
역할보다 먼저,
층을 분리합니다.
설정
역할·권한·자료
실행
순서·전달·분기
출력
중간·최종 산출물
로그
실패·수정·다음 기준
MODEL ≠ EFFORT
모델은 풀 수 있는 난이도,
effort는 생각할 시간.
effort부터
같은 모델이 더 오래 검토하면 좋아질 문제인지 봅니다.
모델을 다음에
과제 자체가 모델 역량을 넘을 때 올립니다.
무조건 가장 비싼 모델을 쓰는 대신, 실패 원인을 먼저 분류합니다.
MODEL ROUTING
뇌는 고성능,
손은 저비용.
계획·평가
- 모호한 목표 구조화
- 예외 판단
- 품질 기준 대조
→
반복 실행
- 형식 변환
- 파일 정리
- 정해진 절차 수행
로컬 LLM 여부는 하드웨어 구매보다 먼저 작업 분리와 실제 사용량으로 판단합니다.
SEVEN-MINUTE RECOVERY
기다림에도,
중단 기준이 필요합니다.
COST IS AN OUTCOME
토큰보다 먼저,
완료된 일의 비용을 봅니다.
완료시간
사람의 대기·수정까지 포함
통과율
첫 결과가 기준을 통과한 비율
재사용
구축비용을 나눌 실제 실행 횟수
저렴한 모델이 세 번 실패하면, 더 싼 선택이 아닐 수 있습니다.
WEEK 03 OUTPUT
멀티 Agent보다,
복구 가능한 운영도를 냅니다.
- 역할을 나눈 실제 이유
- 계획·실행·평가 모델 라우팅
- 7분 복구 로그
- 사람 승인과 최대 재시도
- 완료시간·통과율·재사용 측정
WEEK 04 · QUALITY GATES
04 / VERIFY
생성보다 중요한,
믿고 쓰는 기준.
결과가 나왔다는 사실과, 결과를 사용할 수 있다는 판단을 분리합니다.
PASS · REVIEW · HOLD
사실성은 느낌이 아니라,
분기입니다.
- 최신성이 중요한 주장인가?
- 신뢰 가능한 원출처가 있는가?
- 사실과 추론을 구분했는가?
- 충돌하면 HOLD로 멈추는가?
ASD-STE100 PRINCIPLES
정확한 결과도,
이해되지 않으면 실패입니다.
- 한 문장에 한 의미
- 짧고 직접적인 문장
- 같은 대상은 같은 용어
- 행동 주체와 다음 행동 명시
FORMAT IS PART OF THE ANSWER
글이 정답이 아니라,
사용 상황에 맞는 형식이 정답입니다.
글
논리와 근거
표·도식
비교와 흐름
웹
탐색과 입력
영상
시연과 설명
SIX-MINUTE DEMO
기능을 자랑하지 말고,
판단 근거를 보여줍니다.
| 시간 | 발표 내용 | 보여줄 증거 |
|---|---|---|
| 0:00–0:45 | 실제 문제와 근거 | 빈도·시간·오류 |
| 0:45–1:30 | Agent 선택 판단 | 대안 비교·5회 기준 |
| 1:30–3:00 | 역할·입력·흐름·모델 | 운영도 |
| 3:00–4:30 | 두 번의 실행 | 성공·실패·수정 로그 |
| 4:30–5:30 | 품질 검수 | 사실·가독성·형식·승인 |
| 5:30–6:00 | 다음 30일 | 재사용 조건과 측정 |
AFTER THE COURSE
수료가 아니라,
30일의 재사용으로.
다시 실행
같은 업무에 실제로 한 번 더 사용
측정
시간·오류·대기 변화를 기록
결정
계속 사용·수정·중단 중 하나 선택
실패를 숨기지 않고, 다음 기준으로 바꿉니다.
FROM TOOL USER TO WORK DESIGNER
Agent를 만든다는 건,
반복하던 판단을
운영 가능한 기준으로 남기는 일.
문제 → 선택 → 운영 → 검수. 이제 새로운 도구가 나와도 같은 기준으로 판단할 수 있습니다.
워크북으로 실행 시작하기 ↗