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AI 활용법, 요청하는 법, 검증, 자동화 등을 다루는 글
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- 스마트폰 하나로 시니어급 개발을 맡겼더니 이사가 먼저 끝났다 — AI 에이전트 시대에 “내가 직접 코딩을 못한다”는 얼마나 큰 문제일까상당히 큰 소프트웨어 개수를 AI 에이전트에게 맡겼다.
- ChatGPT Plus인데 Android 앱에 Medium·High가 안 보인다? 웹에서는 되고 Work는 될 때 확인할 것ChatGPT Plus에 가입한 이유가 더 깊은 추론을 쓰기 위해서인데, Android 앱의 일반 Chat에서 Medium과 High가 보이지 않는다면 꽤 당황스럽다.
- AI로는 금방인데, 사람만 했다면 며칠? 12개 언어 기사를 생성AI 이전 방식으로 계산해 보기12개 언어 기사는 단순히 “글이 많다”가 아니다. AI 이전에는 조사, 구성, 원고 작성, 편집, 11개 언어 번역, 검수, 용어 통일, Markdown 통합, 링크 확인, QA가 각각 별도 일이었다.
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- 스마트폰 하나로 시니어급 개발을 맡겼더니 이사가 먼저 끝났다 — AI 에이전트 시대에 “내가 직접 코딩을 못한다”는 얼마나 큰 문제일까상당히 큰 소프트웨어 개수를 AI 에이전트에게 맡겼다.
- SEO를 ‘순위 올리기’에서 바꿔라 — 약 1,800개 글을 수요·품질·수익으로 돌리는 폐쇄 루프 설계SEO를 “검색 순위를 올리는 기술”로만 보면 글 수가 늘어나는 순간 운영이 무너진다.
- AI 에이전트가 사람을 필요 없게 만들까? 환경 설계와 트렌드 감지로 “사장이 공장에서 쫓겨나는” 자율 미디어 만들기밖에서 스마트폰으로 “이게 뭐지?”라고 몇 줄만 던졌는데, 뒤에서는 조사, 기사 작성, 다국어화, 품질 검사, 공개, 성과 관찰, 수정까지 돌아간다고 해 보자. 다음 날이 되면 기사 한 편만 늘어난 것이 아니라 공장 자체가 전날보다 똑똑해져 있다.
- AI 기사 자동화는 위험할까? 실시간 대응·근거·지속 개선·자체 사이트를 연결해 ‘살아 있는 미디어’로 만드는 법AI는 몇 분 만에 기사를 쓰고 번역할 수 있다. 내부 링크를 제안하고, 적절한 제휴 경로와 광고 배치까지 준비할 수도 있다.
- AI에 월 1만5천 엔은 비싼가? 저녁과 주말의 ‘내 야근’을 되사는 비용으로 보면 달라진다월 1만5천 엔은 비싸다. 굳이 멋있게 포장할 필요가 없다.
- 1,500개의 글보다 공장이 먼저 생겼다: 탐색·구조화·개선·자동화가 AI와 만나 복리처럼 증폭되는 이유AI로 글을 많이 만드는 것 자체는 이제 드문 일이 아니다.
- ChatGPT Pro 주간 50메시지를 낭비하지 않는 법｜1회 계산, 재전송, 실수 전송 대책ChatGPT Pro를 쓰다 보면 “벌써 한도?”라고 느끼는 사람이 있는 반면, 같은 주간 한도로도 꽤 오래 쓰는 사람이 있다.
- 견학이 끝나기도 전에 12개 언어 기사가 나온다? AI 기사 공장은 ‘지식의 저스트 인 타임 생산’인가보통 현장 기사는 시간차가 크다.
- AI가 멋대로 나를 ‘보정’하면 왜 이렇게 웃기면서도 섬뜩할까? 편집된 내가 돌아오는 《코치카메》식 인터넷 희극SNS에 올린 자기 사진이 어딘가에서 AI로 가공된다.
- AI는 이미 ‘아는 사람’만 잘 쓰는 도구일까? 핵심은 지식량보다 비교하고 끝까지 파고드는 힘이다“AI는 원래부터 잘 아는 사람을 더 강하게 만드는 도구다.” 이 말은 상당 부분 맞다. 하지만 그대로 받아들이면 중요한 한 가지를 놓친다. 여기서 ‘아는 사람’은 반드시 머릿속에 전문지식을 산더미처럼 쌓아 둔 사람만을 뜻하지 않는다.
- Sol을 Extra High까지 돌리기 전에 Astra Low를 하나 넣어 달라 — 빠진 추론 기어ChatGPT의 GPT-5.6 Sol에는 Instant, Medium, High, Extra High가 있다. 그 위의 Pro에서는 대상 플랜이라면 GPT-6 Astra 기반 GPT-6 Pro를 쓸 수 있다.[S1] 반면 Work, Codex, API의 Astra에는 low / medi
- 광고를 보자마자 “이거 AI 아닌가?” — JEX 사례로 보는 AI 영상+실사 인물 광고의 비용과 티 나는 이유광고 속 인물은 지나치게 매끈하고, 움직임은 부드럽지만 이상하게 무게가 없다. 배경은 현실처럼 보이는데 현실의 물리법칙과 아주 조금 어긋난다.
- ChatGPT에서 질문이 한 번으로 끝나는 사람에게 — AI를 검색 대체재로 끝내지 않고 연상 게임으로 질문을 늘리는 법같은 생성형 AI를 써도 사용 방식은 크게 다르다.
- ChatGPT Plus인데 Android 앱에 Medium·High가 안 보인다? 웹에서는 되고 Work는 될 때 확인할 것ChatGPT Plus에 가입한 이유가 더 깊은 추론을 쓰기 위해서인데, Android 앱의 일반 Chat에서 Medium과 High가 보이지 않는다면 꽤 당황스럽다.
- AI로 다 만들 수 있다면 누가 사는가? — 지식노동까지 싸진 시대에 결국 희소해지는 것은 ‘수요’다“앞으로 생성형 AI에 매달 수백 달러를 내지 못하면 비즈니스 경쟁에 들어갈 수 없다.”
- AI로는 금방인데, 사람만 했다면 며칠? 12개 언어 기사를 생성AI 이전 방식으로 계산해 보기12개 언어 기사는 단순히 “글이 많다”가 아니다. AI 이전에는 조사, 구성, 원고 작성, 편집, 11개 언어 번역, 검수, 용어 통일, Markdown 통합, 링크 확인, QA가 각각 별도 일이었다.
- 『치이카와』 고찰은 어디까지 써도 될까? — ‘음식·풀·소재’설을 예로 공식 이미지, 인용, 2차 창작, AI, 광고까지 리걸 체크제목에 ‘치이카와’라고 썼다고 법무 담당 갑옷 씨가 문을 걷어차고 들어오는 것은 아니다.
- ChatGPT Pro 20x는 5x보다 실제로 얼마나 더 쓸 수 있을까? Banked Reset이 보여 준 ‘여유 시간이 R&D 자본’인 이유상위 요금제로 바꿔 AI를 더 돌리고 싶은데 결제나 전환이 막힌다. 그 옆에서는 사용량 리셋이 계속 화제가 된다.
- “나는 이게 필요해” 다음은 누가 하나? 연인이 가족 PM이 되는 멘털 로드와 AI로 “어떡하지”를 넘는 법관계가 끝난 뒤인데도 어느 순간 전 연인 쪽 가족의 미래를 분석하고 있다.
- ‘싼 서비스’를 찾지 말고 ‘누가 대신 돈을 낼 이유가 있는가’를 찾아라――탐색 AI로 ‘가격 버그’를 찾는 법출발점은 단순했다. 매칭 앱은 실제로 사람을 만나기까지 프로필, 매칭, 메시지, 일정 조정이 너무 길다. 그래서 질문을 “어떤 앱이 더 싼가?”가 아니라 “처음부터 여러 사람을 대면으로 만날 수 있는 저렴한 방법은 없는가?”로 바꿨다.
- GPT-6 Astra의 탐색 능력은 스캘핑 연구에 어떻게 도움이 될까? — 사람이 몇 년 동안 하나씩 지우던 조합을 AI가 수천 개씩 파고드는 시대, 진짜 무서운 것은 과적합이다초단기 매매 전략을 손으로 연구해 본 사람이라면 가장 힘든 것이 단순한 계산이 아니라는 것을 안다.
- AI로 개인이 ‘회사’를 만들 수 있을까? — 적은 비용으로 콘텐츠 공장을 키우며 체감한 시간·돈·실패 비용의 레버리지시작은 거창한 사업계획서가 아니었다.
- AI 뉴스 해설과 실제 사용기는 무엇이 다른가 — AI를 생활에 넣고 다시 연구로 돌아가는 사람의 강점AI 기사를 많이 읽다 보면 조금 짓궂은 가설이 떠오른다.
- AI로 매번 조사하면 판단의 질이 올라갈까? ‘뭐, 대충 그렇겠지’로 넘기던 의문이 개인 연구소가 된 과정어느 순간 일상이 이상할 정도로 연구 프로그램처럼 변할 수 있다.
- AI로 작업 시간이 40% 줄었는데, 왜 퇴근 대신 일을 67% 더 넣게 될까 — 일이 무한 퀘스트가 되는 함정AI 구독의 가치를 “몇 시간을 되찾아 주는가”로 계산하는 것은 꽤 합리적이다.
- 조이풀 콜라보 메뉴는 정말 ‘이름만 바꾼 음식’일까? “수면베기인데 물은 어디?”에서 상품 개발까지결론부터 말하면 완전히 ‘이름만’ 바꾼 것은 아니다. 하지만 이 사진을 보고 “수면베기라면서 물은 어디 있는데?”라고 묻는 것도 너무 자연스럽다.
- ChatGPT Pro는 GPT-5.6 Sol일까, GPT-6 Astra일까? — Extra High까지는 Sol, GPT-6 Pro로 바꾸면 Astra다ChatGPT의 모델 선택 화면을 보다 보면 약간 이상한 지점이 있다.
- Astra는 왜 주간 한도를 녹였나?――Low가 Sol High를 넘고, 효율은 3~4배 좋아졌는데 이미 탱크는 비었다9월 7일 OpenAI의 Tibo는 reasoning effort를 고르는 기준을 제시했다. GPT-6 Astra Low가 GPT-5.6 Sol High보다 더 좋은 성능을 낸다며, Sol High에 만족했던 사람은 Astra에서는 Low 또는 Medium으로 내려가 보라고 권했다.
- AI를 24시간 돌리는 ‘블랙기업 사장’은 합리적인가――사람에게는 친절하게, 기계에는 엄격하게, 마지막에는 Skynet 근로감독관에게 오일 무료 제공어느 소규모 다국어 콘텐츠 공장에서 대규모 공정 변경이 일어났다.
- AI 글쓰기 품질은 규칙을 넣으면 좋아질까? — TypeScript로 ‘프로 편집자’를 공정화하는 법AI 글이 애매할 때 가장 먼저 떠오르는 해법은 더 좋은 모델로 바꾸는 것이다.
- 사람이 금방 익히는 2D 게임에서 AI가 99.95%? ARC-AGI-3가 보여 준 ‘미지의 규칙 발견’의 도약과 주식 엣지 탐색에 쓰는 방법AI의 능력은 오래전부터 이상하게 들쭉날쭉했다.
- 한 번의 이별에서 너무 많이 회수했다 — 모든 걸 AI에 벽치기했더니 원체험이 ‘흐림 별 5개’ 고급 식재료가 되었다보통 긴 연애가 끝나면 ‘이별 이야기’ 한 편으로 끝날 수 있다. 하지만 나는 당시부터 거의 모든 생각을 AI에 던졌다. 사랑, 외로움, 분노, 자책, 감사, 결혼 공포, 돈, 자유, 가족 경계, 노후, 갈등 이후의 수리까지.
- 이별 4개월 후, 남녀는 어떻게 다를까? — 3일 만에 일상으로 돌아오는 사람, 전 연인 평가절하, 정서적 지지, AI 벽치기, 그리고 타임리프 불가 문제이별한 지 4개월.
- ChatGPT를 쓰면 사고력이 떨어질까? — “나쁜 사람 × 4 = 학습 데이터 1개”가 보여 주는 깊이 파기 사고법“전 연인도 나쁜 사람이었고, 다음 사람도 그랬고, 그다음도 그랬다.” 경험은 네 번이다. 하지만 모든 사례를 같은 라벨 하나로 저장하면 학습 데이터에는 사실상 ‘나쁜 사람’이라는 열 하나만 남을 수 있다.
- 블로그를 계속 썼더니 영혼이 GitHub에 흩어졌다 — 1,000편이 넘는 글은 외부 기억이 되고 ‘나만의 AI’ 재료가 될 수 있을까?사람은 일기를 쓴다. 너무 열심히 쓰면 어느 순간 영혼까지 GitHub에서 버전 관리되기 시작한다.
- AI를 많이 쓰다 보니 사람에게 일을 맡기는 법도 늘었다 — 3,000엔 이사 포장에서 알게 된 것이사를 앞두고 가장 하기 싫었던 일은 가구 운반이 아니었다.
- 형식은 ISO, 내용은 이미 끝났다 — ‘도파가키 주도 개발’과 ‘파친코·도파민·과금·반성’으로 배우는 불일치 유머, 만자이, 박물관 문체, AI 글쓰기AI에게 “재미있게 써”라고만 하면 웃음의 구조 대신 ㅋㅋㅋ 같은 웃음 표시를 붙이기 쉽다. 더 안정적인 방식은 불일치(incongruity)를 설계하는 것이다. 독자가 예상하는 의미 세계 A를 세운 뒤 멀리 떨어진 세계 B로 보내되, 나중에 “아니, 말은 되네”라고 이해할 수 있는 논
- 심심함은 인터넷이 먹고, 집안일은 외주가 먹고, 변의는 운전할 때 온다 ― ‘내 시간’을 지키는 생활 최적화공공 보건시설을 보고 “여긴 뭘 하는 곳이지?”라고 궁금해한 것이 출발점이었지만, 이 글의 주인공은 보건행정 자체가 아니다. 공공서비스, 인터넷, AI, 외주, 더위, 빨래, 운전 중 변의를 한 줄로 묶는 질문은 제한된 시간과 주의력을 무엇에 쓸 것인가이다.
- 밥 먹는 동안 12개 언어 기사가 끝난다: 행동력×AI가 만드는 콘텐츠 해자시작은 평범한 식사였다. 지역 식당에 가서 낯선 생선을 보고 “이 이름은 뭐지?”, “이 튀김은 생각보다 부드럽네”, “버섯밥 왜 이렇게 맛있지?”라고 반응한다. 사람이 한 일은 거의 가기·먹기·보기·궁금해하기였다.
- AI에게 1만 판을 돌렸더니 사람은 “사자”만 보면 됐다: 다이아 그룹 어그로 나이트메어, 같은 상대 재매칭, 그리고 계산이 사라진 과정AI가 비싼 탐색을 먼저 하고, 사람은 좁혀진 40장과 승리 루트로 랭크전에 들어간다. 실전에서 저가치 카드와 행동을 더 버리고, 같은 상대를 반복해서 만나면 개인 습관까지 학습한다.
- 마작 AI에 너무 맡겼더니 “라스는 안 하지만 톱도 못 하는 AI 오퍼레이터”가 완성됐다――25% 게임에서 몇 %를 쌓는 도미노 지옥4인 마작에서 모두가 같은 실력이라면, 1위를 할 확률의 출발점은 25%다. 여기서부터 이미 잔인하다.
- 초등학생도 이해하는 AI 기사 사이트 만들기 ― 0부터 12개 언어, 내부 링크, 허브, 자동 복구 공장까지 10단계로 끝내기AI로 기사 사이트를 만든다고 하면 흔히 이렇게 생각한다.
- AI에게 세세하게 지시하지 않는다. “이기고 싶다”, “일을 줄이고 싶다”만 던졌더니, 검증까지 자동화하는 구조가 됐다요즘 내가 AI를 어떻게 쓰는지 돌아보다가 이상한 점을 깨달았다.
- 3탭 아저씨, 해고. 숙고를 미리 끝냈더니 ‘대화 → 두 글자 → 공개’가 됐다얼마 전까지만 해도 수많은 작업을 3번의 탭으로 줄인 순간 “이 정도면 거의 끝판왕 아닌가?” 싶었다. 그런데 이제 그 3탭마저 사라졌다.
- “하?”에서 천 편의 글까지 — 위화감을 구조화하고 AI 외부 두뇌로 지식 자산으로 바꾸는 사고 OS어느 날 글 저장소 디렉터리를 보니 Markdown 파일이 엄청나게 늘어나 있었다. 당시 글 저장소의 파일 목록을 파일명 기준으로 세어 보니 .md 파일은 약 961개였다. 보통이라면 “그럼 약 961편이겠네”라고 생각할 것이다.