쉬운 말로 한 장 요약
계약의 뼈대(누가, 무엇을, 얼마에, 언제까지)를 먼저 봅니다.
튜토리얼에 실린 프롬프트만 따로 골라 두었습니다. [ ] 자리만 내 상황으로 바꿔 붙여 넣으세요.
자주 쓸 프롬프트는 '내 함에 담기'를 눌러 내 프롬프트함에 모아 두면 [ ] 자리만 채워 바로 복사합니다. 처음부터 만들고 싶다면 프롬프트 만들기, 내가 쓴 프롬프트를 고치려면 프롬프트 점검기를 쓰세요.
계약의 뼈대(누가, 무엇을, 얼마에, 언제까지)를 먼저 봅니다.
내 입장을 알려 주고 부담이 큰 조항을 찾습니다.
있어야 하는데 없는 조항은 읽어서는 잘 보이지 않습니다.
돈과 기한이 걸린 숫자만 따로 모아 원문과 맞춥니다.
가입 전 서비스 약관에서 환불·해지·데이터 조항만 봅니다.
상대에게 바꿔 달라고 할 조항을 정중하게 정리합니다.
상담 시간을 아끼도록 질문을 미리 정리합니다.
수정본이 오면 이전 판과 바뀐 곳만 확인합니다.
누가 읽고 무엇을 결정할지부터 정합니다.
본문을 쓰기 전에 흐름부터 확인합니다.
바쁜 사람이 첫 장만 읽어도 결론을 알게 합니다.
기획서는 문제, 목표, 방법, 일정, 예산, 위험 순서가 기본입니다.
흩어진 메모를 목차 칸에 나눠 담습니다.
주장만 있고 근거가 없는 문장을 찾아 표시합니다.
반대 의견을 가진 결재권자처럼 읽게 합니다.
정해진 쪽수에 맞게 줄입니다.
숫자·날짜·이름이 앞뒤로 맞는지 확인합니다.
처음부터 지금까지 무슨 일이 있었는지 다섯 줄로 봅니다.
내 이름이 언급되거나 내 역할에 해당하는 요청만 뽑습니다.
회의록처럼 '무엇이 정해졌는지'만 남깁니다.
누군가 물었는데 아무도 답하지 않은 질문을 찾습니다.
자리를 비운 사이 쌓인 메시지를 업무 내용만 남겨 봅니다.
뽑은 할 일을 오늘 할 수 있는 순서로 배치합니다.
여러 요청에 한 메일로 답합니다.
대화로 결론 나지 않은 것을 회의 안건으로 정리합니다.
직역과 실제 요청을 나눠 봅니다.
상대와 관계를 알려 주고 말투를 맞춥니다.
일본어는 상대와의 거리만큼 경어 수준을 맞춥니다.
중국어 메일은 받는 곳이 본토인지 대만·홍콩인지에 따라 글자 체계부터 정합니다.
관계를 지키면서 '아니오'를 분명히 전합니다.
답이 없는 상대에게 기분 상하지 않게 다시 묻습니다.
보내기 전에 직역투와 무례하게 읽힐 문장을 찾습니다.
시차가 있는 상대와 시간을 맞추는 메일입니다.
보낼 외국어 메일을 다시 한국어로 옮겨 원래 뜻과 맞는지 봅니다.
AI가 잘 읽는 모양으로 사본을 만듭니다.
본격적인 분석 전에 AI가 표를 어떻게 이해했는지 확인합니다.
지역별·월별·담당자별 합계와 평균을 한 번에 봅니다.
보고서에 넣을 차트와 차트 아래 문장을 함께 받습니다.
증감률과 누적값처럼 손으로 하면 틀리기 쉬운 계산을 맡깁니다.
입력 실수나 특이한 거래처럼 눈에 띄는 값을 골라냅니다.
숫자가 왜 그렇게 나왔는지 확인해 볼 후보를 받습니다.
AI가 한 계산을 직접 따라 할 수 있게 방법을 공개하게 합니다.
파일을 그대로 올리기보다 PDF나 DOCX로 저장한 사본을 쓰면 표와 붙임이 덜 빠집니다.
길게 내려온 공문에서 누가 무엇을 언제까지 요청했는지만 남깁니다.
요청 사항을 우리 부서가 할 일로 바꿔 표로 정리합니다.
공문 틀에 맞춘 회신 초안을 받아 손볼 부분만 고칩니다.
긴 문장으로 쓴 초안을 결재용 개조식 보고서로 바꿉니다.
개정 전과 개정 후 문서를 나란히 놓고 달라진 조항만 뽑습니다.
제출 서식의 빈칸마다 무엇을 써야 하는지와 초안 문장을 받습니다.
AI 답에 섞인 기호를 빼고 한글 문서에 바로 붙일 수 있는 모양으로 받습니다.
검증에 들어가기 전에 아이디어를 '누구의 문제, 해결 방법, 왜 지금, 돈 버는 방식'으로 정리해 빈칸부터 드러냅니다.
1년 뒤 이 계획이 실패했다고 가정하고 실패 원인을 거꾸로 찾습니다.
경쟁사, 규제 담당자, 악용하는 사용자처럼 계획을 공격하는 쪽에 AI를 세워 약점을 찾게 합니다.
똑똑한 반대론자라면 내놓을 가장 강한 반대 논리를 AI에게 세우게 합니다.
계획이 성립하려면 사실이어야 하는 가정 가운데 아직 확인하지 않은 것을 꺼냅니다.
AI가 목표 고객이 되어 이 서비스를 쓰지 않거나 돈을 내지 않을 현실적인 이유를 말하게 합니다.
가장 그럴듯한 실패 시나리오 3개를 이야기로 쓰게 하고 각각의 대응 계획을 미리 세웁니다.
큰돈과 시간을 쓰기 전에, 가장 위험한 가정을 일주일 안에 확인할 작은 실험을 설계합니다.
계속할지 멈출지 판단할 기준을 미리 세워 두는 마무리 프롬프트입니다.
규칙 프롬프트는 모든 대본 요청 앞에 붙입니다. 한 번 넣어 두면 같은 대화창에서 형식만 바꿔 계속 쓸 수 있습니다.
가진 소재 가운데 첫 1.5초에 놓을 '가장 놀라운 결과물'을 고르게 합니다.
릴스 표지(커버)에 들어갈 두 줄 문구는 줄당 9자 안쪽으로 뽑습니다.
요즘 화제가 된 AI 결과물(영상, 이미지, 서비스)을 소개합니다.
실제 사진과 AI 생성 이미지를 나란히 보여 주고 맞히게 하는 참여형 대본입니다.
같은 프롬프트를 여러 AI 모델에 넣고 나온 결과를 비교합니다.
AI 사용법 하나를 따라 할 수 있게 보여 주는 실용 대본입니다.
AI 업계 소식은 20초 안에 '무슨 일·왜 중요·나에게 무슨 의미'로 나눠 전합니다.
마지막으로 다 쓴 대본이 SHIFT 규칙에 맞는지 항목별로 채점하고 고칩니다.
'내 표 설명'은 모든 수식 질문 앞에 붙입니다. 이것만 잘 써도 수식이 한 번에 맞습니다.
'서울 지역 10월 매출 합계'처럼 조건이 여러 개인 합계와 개수를 구합니다.
같은 이메일·주문번호가 두 번 이상 들어간 행을 표시하거나 셉니다.
근속 기간, 마감까지 남은 영업일, 3개월 뒤 날짜처럼 자주 쓰는 날짜를 계산합니다.
사번으로 이름을, 상품코드로 가격을 다른 시트에서 불러옵니다.
#N/A, #VALUE!, #REF!, #DIV/0!, #NAME? 같은 오류가 왜 났는지, 어떻게 고치는지 묻습니다.
전임자가 남긴 길고 복잡한 수식이 무엇을 계산하는지 한 단계씩 풀어 봅니다.
보고 싶은 표를 말하면 AI가 피벗 테이블의 행·열·값·필터 배치를 설계해 줍니다.
엑셀 파일을 구글 시트로, 또는 반대로 옮겼을 때 동작하지 않는 함수를 찾아 바꿉니다.
공부를 시작하기 전에 AI가 짧은 질문으로 내가 어디까지 아는지 진단하게 합니다.
AI는 답을 알려 주지 않고 질문을 던져서 내가 스스로 답에 도달하도록 이끕니다.
같은 개념을 처음엔 비유로 쉽게, 다음엔 교과서 수준으로 정확하게 두 번 나눠 설명받습니다.
배운 내용을 내 말로 설명하면 AI가 빠진 부분과 틀린 부분을 찾아 채점합니다.
공부한 범위에서 객관식·단답형·서술형을 섞은 문제를 받아 하나씩 채점받습니다.
틀린 문제만 모아 왜 틀렸는지 분류하고 비슷한 문제로 다시 확인합니다.
남은 기간과 하루 공부 시간에 맞춰 복습이 들어간 계획표를 만듭니다.
외울 내용을 앞면 질문, 뒷면 답 형식의 카드로 바꿔 반복 학습에 씁니다.
시험 전날이나 당일 아침에 30분 안에 훑어볼 요약을 한 장으로 받습니다.
발표를 듣는 사람이 누구이며 무엇을 이미 알고 무엇을 걱정하는지부터 정리합니다.
발표가 끝난 뒤 청중이 기억할 단 한 문장과 청중에게 요청할 행동 하나를 정합니다.
슬라이드 목차는 한 문장 메시지를 증명하는 순서로 세웁니다.
준비한 숫자를 표, 막대, 선 그래프 중 무엇으로 보여 줄지 정하고 한 장에서 강조할 숫자도 고릅니다.
청중이 던질 날카로운 질문과 반론을 미리 뽑고 답변을 준비합니다.
슬라이드마다 말할 내용을 시간에 맞춰 대본으로 씁니다.
발표 시간이 갑자기 줄었을 때 무엇을 빼고 무엇을 남길지 정합니다.
대본이나 리허설 녹취를 넣고 청중 입장에서 지루하거나 헷갈리는 지점을 찾습니다.
슬라이드 한 장에 빽빽하게 들어간 글을 줄이고 빠진 내용은 대본으로 옮깁니다.
받아쓰기 오류와 잡담이 섞인 녹취록을 먼저 안건별 회의 기록으로 정리합니다.
핵심이 되는 프롬프트로, 회의 내용을 '정해진 것, 해야 할 것, 아직 안 정해진 것' 세 칸으로 나눕니다.
'해야겠네요'로 끝나 주인이 없는 일과 마감이 '나중에'인 일을 골라냅니다.
참석하지 못한 사람도 1분 안에 읽을 수 있는 회의 결과 공유 메일입니다.
받아쓰기에서 자주 틀리는 금액, 날짜, 제품명, 사람 이름만 따로 뽑아 확인 목록을 만듭니다.
미결 사항과 할 일 진행 상황으로 다음 회의 안건과 시간 배분을 짭니다.
고객이나 협력사와 미팅한 뒤 상대의 요구와 우리의 약속, 후속 조치를 따로 나눕니다.
여러 차례 회의에서 같은 안건이 어떻게 바뀌어 왔는지 한 번에 봅니다.
회의 자료를 미리 넣어 예상 질문과 내가 받아 와야 할 결정을 정리합니다.
어떤 고객센터 AI 답이든 받은 직후 바로 붙여 넣는 기본 프롬프트입니다.
'환불이 안 됩니다'라는 답을 들었다면 그게 회사 정책인지 법이 정한 한계인지부터 가립니다.
휴대폰이나 번호, 비밀번호를 잃어 직접 삭제가 막혔는데 'Just wait'만 듣고 끝내고 싶지 않을 때 씁니다.
AI가 약관을 요약해 주면 그 요약이 원문보다 회사에 유리하게 바뀌지 않았는지 확인합니다.
회사가 내 데이터 가운데 무엇을 보관하는지, 그걸 지울 수 있는지 물어 권리를 확인합니다.
신고나 분쟁 뒤에 다음 단계도 기간도 알려 주지 않는 답이 오면 이걸로 되묻습니다.
해지 방법을 물었는데 '앱에서만 가능' 같은 한 가지 경로만 들었을 때입니다.
회사 AI 상담원 답을 회사와 관계없는 AI(ChatGPT, Claude, Gemini 등)에게 보여 주고 검토하게 합니다.
어디에 민원을 넣어야 하는지 모를 때 쓰면 회사 AI가 알려 주지 않는 회사 밖 경로를 찾아 줍니다.
나중에 민원이나 분쟁에 쓸 수 있도록 상담 내용을 정리하며 마무리합니다.
기본이 되는 첫 단계로, 채용 공고의 자격 요건과 우대 사항을 내 이력서와 한 줄씩 대조해 빠진 것과 약한 것을 찾습니다.
AI가 이력서 앞부분만 읽고 '더 읽을지 말지'를 정하는 심사자가 되어 첫인상을 점검합니다.
'~업무 담당'으로 끝나는 문장을 무엇을 했고 무엇이 달라졌는지 보이게 고칩니다.
자소서 문항이 실제로 무엇을 확인하려는지 먼저 풀어 보고 내 답이 그 의도에 맞는지 점검합니다.
인사 담당자, 실무 팀장, 임원 세 사람이 각자의 관점에서 탈락시킬 이유를 말하게 합니다.
면접관이 이력서 한 줄 한 줄에서 파고들 질문을 뽑아 답하기 어려운 문장을 미리 찾습니다.
공백 기간이나 짧은 재직 기간을 짧고 담백하게 설명하는 문장을 만듭니다.
다른 업종·직무 경험 중 새 직무에서도 통하는 역량을 찾아 공고의 언어로 옮깁니다.
마무리로 다른 회사 이름, 날짜·직함 불일치, 맞춤법, 분량을 한 번에 점검합니다.
AI에는 열 이름만 보여 주고 열마다 '지울 것·가릴 것·그대로 둘 것'을 나눕니다.
이름·사번·이메일을 고객_001 같은 자리표로 바꾸는 엑셀 작업을 단계별로 안내받는 프롬프트입니다.
분석에 쓰이지 않는 고유식별정보와 금융정보는 열째로 삭제합니다.
정리된 열은 다 가렸는데 '비고'나 '상담 내용' 같은 자유 기재 칸에 이름과 연락처가 섞여 있다면 그 부분을 잡아냅니다.
화면에 안 보이는 메모, 숨긴 시트·행·열, 문서 속성의 작성자 이름도 파일과 함께 올라갑니다. 올리기 전에 지웁니다.
자리표로 바꾼 표를 올리고 답도 자리표 그대로 받습니다.
AI가 준 자리표 기준 결과에 대응표를 붙여 실제 이름은 내 PC 안에서만 다시 채웁니다.
부서에 한 명뿐인 직급, 특정 지역의 유일한 고객처럼 자리표를 써도 사실상 누군지 드러나는 경우를 골라냅니다.
가린 자료라도 어떤 계정·설정으로 올리는지에 따라 보관과 학습 여부가 달라집니다.
부탁이나 제안, 추가 업무를 거절하면서도 관계는 남겨 둡니다.
회의나 마감 일정을 바꾸거나 맞추느라 메일이 여러 번 오가는 일을 줄입니다.
내 실수를 인정하고 무엇을 고쳤는지, 재발은 어떻게 막을지까지 담아 사과합니다.
회신이 없는 상대에게 부담은 줄이고 마감은 분명히 하는 리마인드 메일입니다.
고객이나 거래처의 할인 요청에 가격을 지키거나 조건을 바꿔 양보하는 답장입니다.
견적을 받은 쪽이 가격이나 조건을 조정해 달라고 요청할 때 씁니다.
계약 범위를 넘는 추가 요청을 바로 거절하지 않고 '별도 비용·일정'으로 안내합니다.
형식적인 '감사합니다' 대신 무엇이 어떻게 도움이 됐는지 전하는 메일입니다.
항의 메일을 받으면 상대의 감정을 먼저 받아 준 뒤 사실과 해결책으로 답합니다.
마지막 점검입니다. 내가 쓴 초안을 상대 입장에서 읽게 해 오해할 문장과 빠진 정보를 찾습니다.
가장 기본이 되는 질문으로, 답변 속 모든 숫자에 출처 링크와 원문 문장을 붙이게 해서 근거 없는 숫자를 골라냅니다.
'최신', '현재', '올해' 같은 말이 언제 기준인지 확인합니다.
억과 조, 달러와 원, 월과 연, 부가세 포함 여부처럼 단위 하나로 뜻이 뒤집히는 숫자를 점검합니다.
'성능 2배', '사용자 1억 명' 같은 숫자가 회사가 스스로 낸 것인지, 외부에서 확인한 것인지 나눕니다.
AI가 요약한 내용과 원문을 나란히 놓고 숫자가 바뀌거나 조건이 빠진 곳을 찾게 합니다.
증가율, 평균, 합계처럼 AI가 계산한 숫자는 식과 함께 다시 계산시켜 검산합니다.
AI가 내놓은 숫자와 다른 숫자, 반대 결론을 내는 자료를 일부러 찾게 합니다.
같은 질문에 대한 여러 답이나 자료를 한 표에 모아 일치하는 숫자와 엇갈리는 숫자를 가립니다.
마지막으로, 끝내 확인되지 않은 숫자는 지우거나 단서를 붙여 고쳐 쓰게 합니다.
Claude에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
스타일을 바꾸기 전에 모든 스타일에서 똑같이 움직일 장면 하나부터 정합니다.
옛 게임기 화면처럼 네모난 점이 보이는 그림입니다. 작게 그린 뒤 크게 키우는 것이 핵심입니다.
초록 칠판에 분필로 그린 수업 시간 그림입니다. 선이 매 프레임 조금씩 떨리면 손으로 그린 느낌이 납니다.
어두운 밤에 빛나는 선으로만 그린 그림으로, 선에 빛 번짐을 주는 것이 전부입니다.
2000년대 초 게임기에서 보던 각진 3D 화면입니다. 면 몇 개짜리 상자와 낮은 해상도가 그 느낌을 만듭니다.
미국 만화책 한 컷처럼 굵은 외곽선과 원색, 망점을 씁니다. 효과음 글자가 들어가면 확 살아납니다.
외곽선 없이 색면으로만 그린 깔끔한 그림입니다. 설명 영상이나 서비스 소개에 가장 무난합니다.
검은 바탕에 흰 선 몇 개만 남긴 그림입니다. 문장 한 줄과 함께 쓰면 동기 부여 영상 느낌이 납니다.
영화 한 장면처럼 빛과 색으로 분위기를 만드는 방식입니다. 효과를 여러 겹 쌓는 대신 처리 시간이 깁니다.
모든 것을 조립 블록으로 쌓아 만든 장면입니다. 블록 위쪽 돌기만 있어도 장난감처럼 보입니다.
'이건 어떻게 움직일까?'를 보여 주는 과학 설명 영상 스타일입니다. 물체 일부를 투명하게 잘라 속을 보여 줍니다.
아티팩트는 브라우저 속 애니메이션이라 릴스·쇼츠에 올리려면 영상 파일로 한 번 바꾸는 과정이 필요합니다.
짧은 인터뷰와 내 글 3~5편으로 '나에 대한 문서'와 '말투 문서'를 만듭니다.
주제 하나로 첫 두 줄 훅 6가지를 만듭니다.
잘된 레퍼런스 릴스의 훅·구조를 분석해 내 주제로 새 대본을 씁니다.
영상 제목과 내 사진, 브랜드 색으로 썸네일 이미지 생성 프롬프트를 만듭니다.
리모션 공식 스킬로 새 영상 만들기, 자막, 미리 보기, 렌더링을 에이전트에게 맡깁니다.
대본을 음성으로 바꾸고 녹음을 받아쓰고 다른 언어로 더빙합니다.
영상 제작 계획과 플랫폼별 게시물 일정, 반응 분석을 돕습니다.
PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar 등에서 체계적·범위·서술적 문헌 검토를 진행합니다.
OpenAlex, PubMed, 구글 스칼라에서 서지 정보를 찾아 정확한 인용으로 정리합니다.
연구를 시작하기 전에 필요한 표본 수와 검정력을 계산합니다.
원고 초안을 쓰고 고치며 주장마다 근거 출처를 남깁니다.
투고 전 자기 원고 점검이나 심사 의견 초안을 구조화해 만듭니다.
제안서, 기술 문서, 의사결정 문서처럼 긴 글을 질문과 초안을 주고받으며 함께 씁니다.
논문 PDF에서 글과 표를 뽑고 합치고 나눕니다.
요구 사항 정리 → 계획 → 테스트 먼저 → 구현 → 검증 순서를 에이전트에게 지키게 합니다.
추측으로 고치지 않고 재현 → 원인 좁히기 → 수정 → 확인 순서로 버그를 다룹니다.
플레이라이트로 로컬 웹앱을 열어 동작을 확인하고 화면을 찍습니다.
AI가 외부 서비스를 쓰도록 연결하는 MCP 서버를 설계하고 만듭니다.
버셀 엔지니어링이 정리한 React·Next.js 성능 규칙으로 코드를 쓰고 검토합니다.
보안 회사 트레일 오브 비츠가 공개한 정적 분석, 변경분 보안 리뷰, 의존성 위험 점검 스킬입니다.
PR이나 변경분을 보안·성능·정확성 기준으로 검토합니다.
표의 모양, 빈칸 비율, 열별 분포, 이상한 값을 먼저 확인합니다.
말로 설명한 분석을 우리 데이터베이스 문법에 맞는 SQL로 바꿉니다.
기술 통계, 추세, 이상치, 가설 검정을 맞는 방법으로 고릅니다.
추세·비교·분포에 맞는 차트 종류를 고르고 파이썬으로 그립니다.
핵심 지표 카드, 차트, 필터, 표가 있는 HTML 대시보드를 한 파일로 만듭니다.
발표 전에 분석 방법, 계산, 편향을 점검합니다.
수식과 서식이 살아 있는 엑셀 파일을 만들거나 고칩니다.
회사 개요, 최근 소식, 우선순위로 보이는 과제, 우리 이상 고객(ICP)과의 맞음새를 정리합니다.
참석자, 지난 대화, 진행 중인 거래 상태, 물어볼 질문을 한 장으로 받습니다.
고객사 조사를 바탕으로 개인화된 첫 메일과 후속 메일 흐름을 씁니다.
'비싸다', '지금 쓰는 게 있다' 같은 반론 뒤에 실제로 무슨 뜻이 있는지와 대응 방법을 정리합니다.
통화 기록이나 메모로 고객 후속 메일, 사내 공유 요약, CRM 수정 사항을 한 번에 만듭니다.
단계별 거래 수, 오래 멈춘 거래, 전환율, 위험 거래를 봅니다.
원페이저, 제안 덱 구성, 반론 대응 문서, 데모 대본을 만듭니다.
막연한 아이디어나 요청을 목표·범위·요구 사항이 있는 기획서로 바꿉니다.
인터뷰 기록, 설문 응답, 고객 문의를 주제별 인사이트로 묶습니다.
새 과제가 들어왔을 때 무엇을 미루고 무엇을 당길지 정리합니다.
주간·월간 진행 보고·출시 공지, 위험 보고를 받는 사람에 맞춰 씁니다.
아이디어를 가정으로 쪼개 무엇부터 검증할지와 실험 방법을 정합니다.
OKR, 사용자 스토리, 스프린트 계획, 회고 릴리스 노트, 사전 부검(프리모템)을 씁니다.
사용성, 위계, 일관성 기준으로 구조화된 피드백을 받습니다.
WCAG 2.1 AA 기준으로 색 대비, 키보드 이동, 터치 영역, 화면 낭독기를 봅니다.
버튼, 오류 메시지, 빈 화면, 확인 창 문구를 쓰거나 검토합니다.
레이아웃, 디자인 토큰, 컴포넌트 속성, 상태별 동작, 반응형 기준을 정리한 명세를 만듭니다.
AI가 화면을 만들 때 흔한 템플릿 느낌을 덜어 내는 디자인 방향을 잡습니다.
UI 스타일, 색 조합, 폰트 짝, 차트 유형 규칙을 검색해 화면에 적용합니다.
포스터나 한 장짜리 그래픽을 PNG·PDF로 만듭니다.
다른 스킬이 함께 참고할 제품·고객·경쟁사 설명 문서를 먼저 만듭니다.
홈페이지·랜딩·가격 페이지 문구를 새로 쓰거나 고칩니다.
키워드, 페이지 내 요소, 콘텐츠 빈틈, 기술 점검을 한 번에 봅니다.
검색·소셜 광고의 제목, 설명, 본문 변형을 여러 개 만듭니다.
가입 환영, 체험 종료 안내, 재방문 유도처럼 여러 통짜리 메일 흐름을 설계합니다.
목표, 대상, 메시지, 채널, 일정, 성과 지표가 담긴 캠페인 브리프를 만듭니다.
발행 전에 글이 우리 브랜드 말투와 금지 표현 규칙을 지켰는지 봅니다.
한 장씩 고치기보다 방향이 다른 세 장을 먼저 비교합니다.
제품은 실제 사진을 쓰고 배경만 AI로 바꿉니다.
유튜브·블로그 썸네일은 작게 보여도 읽히는지가 중요합니다.
남의 저작물과 사람 얼굴은 문제가 되기 쉽습니다.
Claude Code에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
Basic LLM Chain에 FAQ와 말투 규칙을 넣어 초안을 쓰게 합니다.
파일을 바꾸기 전에 클로드가 폴더를 어떻게 보는지 확인합니다.
클로드 코드는 파일을 바꾸거나 명령을 실행하기 전에 허락을 묻습니다.
파일 정보를 지워도 사진에 찍힌 것으로 위치가 드러날 수 있습니다.
다 쓴 뒤 고치는 것보다 처음 지시에 금지 목록을 넣는 편이 빠릅니다.
뽑은 글자를 붙여 넣고 원래 모양으로 되살립니다.
받아쓴 글에 화자 이름을 붙이고 잘못 들은 단어를 고칩니다.
결정, 할 일, 남은 질문 세 칸이 회의록의 뼈대입니다.
보내기 전에 빼야 할 말과 틀린 숫자를 거릅니다.
'전기차 시장 조사해 줘' 같은 한 줄 질문은 넓고 얕은 보고서로 돌아옵니다.
AI가 먼저 보여 주는 계획을 그대로 승인하지 말고 한 번 손봅니다.
링크를 열어 숫자와 문장이 원문에 정말 있는지 봅니다.
'확인 못 함'으로 남은 항목만 따로 다시 조사시킵니다.
긴 보고서를 팀장이 1분 안에 읽을 분량으로 줄입니다.
1단계에서 모은 문장을 넣어 짧고 겹치지 않는 지침으로 다듬습니다.
같은 요금제라도 결제 경로에 따라 실제로 나가는 돈이 다릅니다.
Claude Code에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
AI 노드에는 요약 지시문을 넣고 실제로 글을 쓸 AI 모델은 그 아래에 연결합니다.
Claude Code에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
장면 구성과 문구, 지켜야 할 규칙을 한 번에 적어 Claude Code에게 코드를 맡깁니다.
Claude Code에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
Claude Code에 붙여 넣으면 이 글의 단계를 대신 진행합니다.
번역이 이상한 문장은 원문 줄을 복사해 회의 맥락과 함께 AI에게 물어봅니다.
쌓인 자막을 복사해 AI에게 결정 사항과 할 일 중심으로 정리하게 합니다.
주제마다 노트북을 하나씩 만들고 자료를 넣습니다. 넣을 수 있는 자료 종류가 생각보다 넓습니다.
채팅창에 질문하면 답마다 인라인 출처가 붙습니다.
답변에 붙은 인라인 출처를 열어 실제로 그 내용을 말하는지 봅니다.
같은 주제를 자료마다 어떻게 다르게 말하는지 표로 받아 봅니다.
대화 스타일을 바꾸면 채팅이 답을 바로 주는 대신 질문으로 이끌거나 내가 정한 규칙을 따릅니다.
올린 자료로 퀴즈와 플래시카드를 만들어 스스로 확인해 봅니다.
자료를 진행자들의 대화 같은 오디오로 바꿔 이동하면서 듣습니다.
좋은 답변은 노트로 저장해 두고 끝으로 내 계정에서 자료가 어떻게 다뤄지는지 확인합니다.
ChatGPT 대화가 OpenAI 모델 학습에 쓰이지 않게 막습니다.
기록에 남지 않고 학습에도 쓰이지 않는 일회성 대화를 엽니다.
내 계정에 저장된 대화 기록 전체를 파일로 받아 무엇이 남았는지 확인합니다.
클로드 대화와 코딩 세션을 앤트로픽(Anthropic) 모델 학습에 쓸지 고릅니다.
기록과 메모리에 남지 않는 시크릿 채팅(Incognito chat)을 쓰고 지운 대화가 언제 사라지는지 확인합니다.
제미나이 앱 대화를 활동 기록에 남기고 AI 개선에 쓸지 정합니다.
제미나이 대화 일부는 사람이 검토할 수 있습니다. 민감한 대화는 임시 채팅으로 분리합니다.
새 기능이 나오면 새 데이터 설정이 함께 생기는 경우가 많아 정기적으로 다시 확인합니다.
파이썬 가상 환경을 만들고 그 안에 마크잇다운을 설치합니다.
기본 명령으로 PDF 한 개를 마크다운 파일로 바꾸고 파일이 여러 개면 한꺼번에 바꿉니다.
변환된 파일에서 표의 칸이 밀리거나 숫자가 붙어 버린 곳을 찾아 마크다운 표로 되살립니다.
쪽마다 반복되는 머리글·바닥글, 쪽 번호, 목차, 고지문처럼 질문과 상관없는 부분을 지워 AI에 보낼 분량을 줄입니다.
수백 쪽짜리 문서는 장(章) 단위로 나눠 두고 질문에 필요한 부분만 AI에 보냅니다.
AI가 마크다운 변환본 안에서만 근거를 찾아 답하도록 질문 프롬프트를 씁니다.
마지막으로 변환본을 근거로 받은 답이 원본 PDF와 맞는지 확인합니다.
호스팅 업체가 보낸 PHP 보안 공지를 붙여 넣으면 AI가 업체가 할 일과 내가 할 일을 나눠 줍니다.
워드프레스 업데이트와 별개로 PHP 자체를 올려야 합니다. 지금 쓰는 버전에 PHP2Shell 패치가 들어갔는지 여기서 봅니다.
자동 업데이트를 켜기 전에, 문제가 생기면 되돌릴 수 있는 백업부터 마련해 둡니다.
워드프레스 본체가 최신인지, 보안 업데이트가 자동으로 들어오고 있는지 봅니다.
워드프레스 5.5부터는 플러그인 자동 업데이트를 관리자 화면에서 하나씩 또는 한꺼번에 바로 켤 수 있습니다.
테마는 플러그인과 달리 한꺼번에 바꾸는 기능 없이 하나씩 켭니다.
켜 놓기만 하고 실제로는 업데이트가 멈춰 있는 경우를 여기서 잡습니다.
워드프레스가 보낸 업데이트 성공·실패 메일을 붙여 넣으면 AI가 다음 할 일을 알려 줍니다.
업데이트하는 김에 오래된 관리자 계정, 안 쓰는 플러그인, 약한 비밀번호 같은 기본 항목도 정리해 둡니다.
30초 영상은 인스타그램과 유튜브 쇼츠에, 그날 나온 소식은 스레드에 가장 먼저 올립니다.