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채원

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AI 하나를 'AI 팀'으로 바꿨더니, 결과가 달라졌습니다

AI한테 PPT 만들어달라고 했을 때
결과가 계속 촌스럽게 나왔었습니다.

지난 뉴스레터에서는 "HTML로 시키세요"라고 답을 내렸는데,
최근 slides-grab이라는 도구를 써보면서 한 단계 더 깊은 답을 찾았습니다

같은 HTML 기반인데도 결과물이 또 다르기에 살펴보니,
AI 한 명이 아니라 '팀'으로 쓰고 있었습니다

얼마 전 출시된 Claude Design을 통해 PPT를 만들어보니
slide-grab과 유사하게 역시 HTML 방식으로 다루고 있다고 느껴졌습니다.

어떻게 쪼개어 일을 시키고 있는지,
그 방식을 자세히 살펴봤습니다.
https://maily.so/insightlog/posts/xyow31d0r28

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AI한테 PPT 만들어달라고 하셨나요?

AI한테 PPT 만들어달라고 해서 좋은 결과 받아본 적 있으신가요? 저는 없었습니다. 최근까지는요.

사업계획서 PPT를 AI에게 여러 번 맡겨봤는데, 매번 촌스럽게 나왔습니다.

프롬프트를 고쳐도, 참고 자료를 줘도, 역설계를 시켜도 비슷했습니다.

우연히 "HTML로 슬라이드 만들어서 PDF로 변환해줘"로 바꿔봤더니 결과가 달라졌습니다.

그 때 알았습니다. 고쳐야 했던 건 프롬프트가 아니었구나.

자세한 이유는 뉴스레터에 풀었습니다 :)

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AI가 뽑아준 '나의 약점 리포트'가 너무 정확해서 불편했습니다

저는 일을 잘한다고 생각했습니다.

고객사 온보딩 미팅을 직접 해왔습니다. 사업 구조를 파악하고, 솔루션을 설명하고, 비용을 안내하고, 후속 자료를 보내는 전체 과정이 꽤 익숙해졌다고 느꼈습니다.

그런데 최근 미팅 녹음 파일 3개를 AI에게 넣고 "내 약점을 찾아줘"라고 했더니, 3건 모두에서 같은 실수가 나왔습니다. 매번 다른 고객, 매번 다른 미팅이라고 생각했는데 빠뜨리는 질문은 매번 같았습니다.

 

솔직히 불편했습니다. 하지만 맞는 말이었습니다.

혼자서 미팅을 반복하다 보니 피드백을 받을 사수가 없었습니다. 내가 잘하고 있는지 못하고 있는지, 짚어줄 사람이 없었어요. AI가 그 역할을 해줬습니다.


AI가 뽑아준 약점, 그리고 그걸 매주 반복해서 개선하는 루틴까지 이번 뉴스레터에 정리했습니다.

미팅록이든, 기획서든, 이메일이든 내가 남긴 기록이 있다면 한 번 뜯어보게 해보세요. 사수 없이도 피드백을 받을 수 있습니다.

https://maily.so/insightlog/posts/32z8d041rn4

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AI 결과물이 매번 별로였던 이유를 알게 됐습니다

AI한테 "만들어줘"라고 하면 매번 마음에 안 들었는데,
"이거 뜯어봐"로 바꾸니까 달라졌습니다.

사업계획서 톤을 뜯어보고, 미팅 패턴을 뜯어보고,
결국 제 글쓰기 습관까지 뜯어봤는데
저도 몰랐던 제 패턴이 정리되더라고요.

경험으로만 쌓여있던 암묵지가
AI를 통해 형식지가 되는 경험이었습니다.

그 과정을 이번 뉴스레터에 적었습니다.
https://maily.so/insightlog/posts/3jrk3ve3z51

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비개발자인 내가 '채팅창'을 벗어나 'Claude Code'를 켠 진짜 이유

저는 올해 초, PM이라는 직함을 버리고 시스템을 설계하는 'Product Architect'가 되겠다고 선언했습니다. 그 후 제게 생긴 작은 변화에 대해 적어보았습니다.

이제 웹 브라우저의 AI 채팅창을 닫고, 내 컴퓨터 안에서 직접 폴더를 읽고 파일을 생성하는 '클로드 코드(Claude Code)'와 종일 일합니다. 채팅 클로드는 "이렇게 하세요"라고 조언합니다. 클로드 코드는 "제가 정리해서 저장해뒀습니다"라고 일을 끝내버립니다.

매년 며칠씩 매달려야 했던 회계감사 자료 준비를 2시간 만에 끝내고, 경쟁사 커뮤니티 글 수백 개를 크롤링하고, QA 테스트를 자동화 해보기도 했습니다. 물론 만능은 아닙니다. 방향 없이는 그럴싸하지만 속 빈 문서만 쌓이기 쉽습니다.

결국 클로드 코드는 '실행'을 대신해줄 뿐, '판단'까지 대신하진 않거든요. 하지만 실행의 노가다가 사라지니, 비로소 기획의 본질인 '판단'에만 집중할 수 있게 됐습니다.

비개발자인 제가 클로드 코드로 어떻게 일의 단위를 바꾸고 있는지, 적어보았습니다.

👉 https://maily.so/insightlog/posts/3jrk3168z51

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비개발자인 내가 '채팅창'을 벗어나 'Claude Code'를 켠 진짜 이유

저는 이제 AI 채팅창 대신, 내 컴퓨터 안에서 직접 폴더를 읽고 파일을 생성하는 '클로드 코드'와 종일 일합니다. 채팅 클로드는 "이렇게 하세요"라고 조언합니다. 클로드 코드는 "제가 정리해서 저장해뒀습니다"라고 일을 끝내버립니다.

매년 며칠씩 매달려야 했던 회계감사 자료 준비를 2시간 만에 끝내고, 경쟁사 커뮤니티 글 수백 개를 크롤링하고, QA 테스트를 자동화 해보기도 했습니다. 물론 만능은 아닙니다. 방향 없이는 그럴싸하지만 속 빈 문서만 쌓이기 쉽습니다.

결국 클로드 코드는 '실행'을 대신해줄 뿐, '판단'까지 대신하진 않거든요. 하지만 실행의 노가다가 사라지니, 비로소 기획의 본질인 '판단'에만 집중할 수 있게 됐습니다.

비개발자인 제가 클로드 코드로 어떻게 일의 단위를 바꾸고 있는지, 적어보았습니다.

👉 https://maily.so/insightlog/posts/3jrk3168z51

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개발자는 모르는 PM만의 무기 '릴리즈 노트', 고객이 설레는 '카피'로 바꾸는 기술 (ft. AI 변환기)

많은 팀이 릴리즈 노트를 그저 '개발 기록'으로 남깁니다.

"버그 수정 및 성능 개선"

"UI 업데이트"...

하지만 이건 고객에게 아무런 감흥도 주지 못하는 죽은 텍스트입니다.

릴리즈 노트야말로, 기존 고객에게 우리 제품을 다시 '세일즈'할 수 있는 최고의 무료 광고판입니다.

(Dev Log) "이미지 로딩 리소스 최적화 및 캐싱 정책 변경"

(Sales Letter) "로딩 바를 보며 기다리는 시간은 이제 끝났습니다. 눈을 깜빡이는 시간보다 빠르게, 원하는 이미지를 만나보세요."

이 한 끗 차이가 고객을 설레게 하고, '죽은 기능'을 '쓰고 싶은 기능'으로 바꿉니다.

개발팀의 노력을 '고객의 설렘'으로 바꾸고 싶은 분들을 위해, 제가 사용하는 '세일즈 카피 변환 프롬프트'를 뉴스레터에 공개해 두었습니다.

👇 https://maily.so/insightlog/posts/8do7kllprgq

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🚀 "올해 잘하긴 한 걸까?" 벌써 10월, 마음이 불안한 PM을 위한 생존 로드맵 (ft. 회고 워크시트)

'10월'이란 달력이 무겁게 느껴지는 시기, 10년차 PM인 저에게도 연말 계획은 늘 막막한 숙제였습니다. 그래서 거창한 이론 대신, 실무에서 직접 부딪히며 정리한 저만의 '연말 회고 프레임워크'를 공유합니다.

저는 회고를 할 때 '숫자'와 '마음', 딱 두 가지만 봅니다.

그런데 PM의 진짜 고민은 여기서 시작되죠. 숫자는 '사용 시간이 15% 늘었다'고 말하는데, 고객은 '더 복잡해져서 짜증 나요'라고 말하는 상황.


이 상반된 신호 속에서 무엇을 진짜 문제로 정의하고, 모두가 동의할 '북극성'을 찾아낼 수 있을까요?

👇 [뉴스레터 전문] 흩어진 의견 속에서 '핵심 패턴' 발견하기
(글을 따라오며 바로 실행하실 수 있는 워크시트도 함께 준비했습니다.)
https://maily.so/insightlog/posts/d5ryj0x8r1w

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꿈에 그리던 목표를 이루면, 정말 행복하기만 할까?

몇 달간 영혼을 갈아 넣어서 20억 넘는 투자 유치에 성공했어. 근데 기쁨도 잠시, 엄청난 번아웃이랑 공허함이 찾아오더라. 결국 나는 병원까지 가게 됐어.

결승선에 도착했다고 믿는 순간, 모든 것이 다시 시작되는 막막함. 내가 마주해야 했던 진짜 감정에 대한 이야기를 시작해.

👉 울면서, 버티면서, 살아남으면서

1화: https://brunch.co.kr/@chae-won/41

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며칠 걸리던 데이터 요청, AI 봇으로 몇 분 만에 끝낸 PM의 실전 팁 (GPTs 제작 템플릿 공유)

"이 데이터 좀 뽑아주세요."

PM으로 일하며 이 말을 할 때마다, 개발팀에 의존해야 하는 답답한 병목을 느꼈습니다.

그러다 문득, 그동안 동료들이 쌓아온 수많은 SQL 쿼리들이 최고의 교과서가 될 수 있겠다는 생각이 스쳤습니다. AI에게 이 쿼리들을 학습시켜 '나만의 SQL 비서'를 만들었고, 이제 며칠 걸리던 데이터 확인은 몇 분이면 충분해졌습니다.

제가 겪었던 답답함과 그것을 해결해 나간 과정을 공유합니다. 글 마지막에는 여러분도 자신만의 봇을 만들 수 있는 GPTs 템플릿도 담아두었으니, 데이터 앞에서 조금 더 자유로워지고 싶은 분들께 작은 힌트가 되었으면 합니다.

https://maily.so/insightlog/posts/g1o4g836ove

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