임한솔
https://hsol.info 온라인의 기술과 오프라인의 운영을 잇는 임한솔입니다. 12년 경력의 엔지니어이자 스타트업을 창업한 메이커. 씨엔티테크 -> 리디북스 -> 토스 인터널 제품팀을 거쳐, 지금은 프루퍼 ㈜ 대표이자 PPB Studios 팀장 으로 일하고 있습니다.
前 토스 개발자가 말아주는 클론 AI 만들기
세미나 소개드립니다!!!
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나를 더 알아가는 AI를 만듭니다
여기서 클론은 내 문서와 기록과 자료를 전부 알고 있는 AI를 말합니다. 배경 설명 없이 바로 일이 시작됩니다. 말투를 흉내내는 페르소나 모사와는 다릅니다.
AI에게 매번 같은 설명을 반복하고 계신가요. 우리 팀이 뭘 하는지, 지난 프로젝트가 어땠는지, 이 고객이 누구인지. 설명하고 나면 그 맥락은 대화창과 함께 사라집니다.
가져가시는 것
- 실제 동작하는 AI 클론 (당일 완성)
- 바로 쓸 수 있는 RAG 베이스
- 폴더 성격별 템플릿 3종
- 인덱스와 조회 규칙 템플릿
- 안 될 때 보는 진단 체크리스트
이런 분께 맞습니다
- 문서는 쌓여 있는데 찾을 때마다 헤매는 분
- AI를 쓰긴 하는데 매번 배경 설명부터 시작하는 분
- 기획자, 마케터, 컨설턴트, 1인 사업자, 팀 문서를 관리하는 실무 리드
- 개발자도 환영합니다. 다만 개발자 전용 과정은 아닙니다
타임라인
- 환경 점검과 오리엔테이션 (20분)
- 실제 적용 사례 시연 (30분)
- Personal RAG란 무엇인가 (20분)
- AI 시대에 이게 왜 필요할까? (15분)
- AI 클론을 구성 하는 것들 (60분)
- 실습 & 질의응답 (80분)
강사는 이미 이렇게 일합니다
- 포트폴리오 사이트 hsol.info 를 클론이 채웁니다. 경력, 프로젝트, 강연 이력이 전부 클론의 기록에서 나옵니다
- Ask Hansol 자문록 뉴스레터를 클론이 씁니다. 질문 수집부터 초안 작성과 발행까지 사람 손을 거의 타지 않습니다
- 사이드잡 지원을 클론이 대신합니다. 매일 공고를 훑고, 캘린더와 일정을 대조하고, 지원 동기 초안까지 만들어 둡니다
- 뉴스룸 news.hsol.info 도 클론이 운영합니다. 기자 역할과 편집 데스크 역할을 나눠 맡아 기사를 쓰고 검토합니다
- 아침 브리핑을 클론이 매일 올립니다. 오늘 볼 일정과 밀린 건을 정리하고 저녁 회고까지 받아 갑니다
- 플랫폼 프로필 관리도 클론 몫입니다. 사람인, 리멤버, 크몽에 흩어진 이력이 어긋나지 않습니다 여섯 가지 모두 같은 클론 하나가 합니다. 세미나 4번 순서에서 그 화면을 그대로 엽니다.
코드는 한 줄도 쓰지 않습니다
시중의 RAG 강의는 임베딩 모델을 고르고 벡터DB를 띄우는 데서 시작합니다. 비개발자는 이 단계에서 이탈하고 개발자도 자기 문서로는 결국 만들지 않습니다. 드는 비용이 얻는 값보다 크기 때문입니다.
개인이 다루는 문서 규모에서는 벡터 검색이 필수가 아닙니다. 구글 드라이브 폴더와 Obsidian, 그리고 잘 쓴 인덱스만으로 충분히 동작합니다.
한 번 만들어두면 계속해서 불어납니다
클론과 일하다 보면 새로운 사실이 계속 나옵니다. 새로 만난 사람, 바뀐 프로젝트 상태, 처음 알게 된 회사. 따로 정리하라고 시키지 않아도 클론이 알아서 자기 기록에 남깁니다. 다음에 그 사람 이름을 꺼내면 이미 알고 있습니다.
관리하는 게 아니라 같이 일하기만 하면 됩니다. 쓸수록 나를 더 아는 상태가 됩니다.
localhost:web3 (서울 강남구 역삼동 609-1 디와이빌딩 1층). 언주역 7·8번 출구 도보 2분. 주차가 불가하니 대중교통을 이용해주세요.
프루퍼
진짜 업무 데이터를 활용하는 성과 측정/평가/관리 통합 솔루션
댓글
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한솔님 프로덕트가 이번 주 뉴스레터에 소개되었어요! https://stib.ee/8b4C
감사합니다!
안녕하세요 한솔님! 뛰어난 개발자들은 코드를 더 가볍게 리팩토링하는 작업이 많을 것 같은데, 이러한 액션들도 수치화할 수 있나요?
네, 코드를 리팩토링한다 라는 행위에 대한 행동 데이터는 팀마다 다르겠지만, 정량적으로는 정적코드분석을 통해 코드 베이스의 퀄리티와 커버리지, 사이클타임의 변화추세, todo 나 fixme의 처리와 같은 것들을 추적해볼 수 있습니다. 또한 정성적으로도 개발팀 내에서의 설문조사, 해당 변화의 코드리뷰에 대한 분석을 통해 수치화가 가능합니다.