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그동안 AI 최전선에 있는 개발자분들을 많이 인터뷰했어요. 오늘은 조금 다른 사례를 가져왔습니다.

저는 요즘 Claude Code가 일상의 모든 업무 자동화를 구현할 거라는 확신이 있어요.

코딩을 본업으로 하지 않는 분이 Claude Code로 자기만의 시스템을 만들어 쓰고 계시더라고요. 할 일 관리, 논문 리서치, 글쓰기까지요. 개발자가 아니어도 이 정도까지 할 수 있구나 싶어서 인상 깊었어요.

테레사 토레스(Teresa Torres).

'지속적 발견 습관' 저자이자 제품 발견 분야 코치예요.

IDE가 무서워서 4년간 피했다는 분이 지금은 매일 아침 터미널에 /today 하나 치면 할 일 목록이 뜨고, 밤사이 새로 나온 논문 요약이 도착하는 시스템을 쓰고 있어요.

이분이 만든 시스템을 하나하나 뜯어봤습니다.

Q. 개발자가 아닌데 왜 Claude Code를 쓰게 됐나요?

저도 다른 사람들처럼 처음에는 ChatGPT 웹 버전으로 시작했어요. 그러다 글쓰기에 LLM 도움을 받고 싶어서 점점 Claude로 옮겨갔죠. Claude가 글을 좀 더 잘 쓰더라고요.

저도 코딩을 하긴 해요. 주로 AWS 환경에서요.

근데 좀 부끄러운 얘긴데, 대부분 AWS 관리 콘솔에서 직접 했어요. 남편이 4년 동안 "테레사, 그냥 IDE 써"라고 했는데 IDE가 무서웠거든요. 버전 관리도 전혀 안 했고요.

그러다 제가 만든 게 실제 프로덕션에 들어가는 프로젝트가 생겼어요. "아, 이제 엔지니어링 실력을 좀 올려야겠다" 싶어서 VS Code를 쓰기 시작했고, Git도 배웠어요. 그때 남편이 "VS Code 터미널에서 Claude를 바로 쓸 수 있어"라고 알려줬어요. 그게 완전 게임 체인저였어요.

Claude Code로 코딩하면서 깨달은 게, 엔지니어들이 Claude랑 페어 프로그래밍을 한다는 거예요. 근데 이 페어 프로그래밍이라는 개념이 코딩 말고 다른 일에도 다 적용되더라고요.

그래서 저는 이제 뭐든 페어로 해요. 페어 태스크 관리, 페어 글쓰기, 모든 것을요.

Q. 할 일 관리 시스템을 직접 만드셨다고요?

할 일 관리 앱이 왜 그렇게 많겠어요. 사람마다 관리하는 방식이 너무 다르니까요. 그래서 직접 만들어야 해요. 내가 원하는 대로 정확히 작동하잖아요. 그게 마법 같은 부분이에요.

저는 노트를 엄청 많이 써요. 소리 내서 생각하는 대신, 개요 잡고 노트 쓰면서 생각하는 스타일이에요. 그래서 할 일 관리 도구에 노트를 쓰고 있었는데, 그게 Trello였어요.

근데 점점 악몽이 됐어요. 노트가 서드파티 도구에 갇혀버린 거예요. 검색도 잘 안 되고, 시간이 지날수록 "내 데이터를 Trello에서 어떻게 꺼내지?"라는 걱정이 커졌어요. 그래서 "Claude가 도움이 될까?"라고 생각했죠.

두 번째 이유는, AI를 쓰면서 생긴 습관이 있어요. 뭔가 할 때마다 "AI가 이걸 어떻게 도와줄 수 있지?"라고 물어보는 거예요.

자동화할까? 도움만 받을까? 이 일을 내가 직접 하고 싶나? 아니면 AI가 대신 해줬으면 좋겠나?

그리고 할 일 관리를 Claude로 옮기니까, Claude가 제 할 일을 볼 수 있게 됐어요. 아침에 "Claude, 내 할 일 목록에서 네가 그냥 해줄 수 있는 거 뭐야?"라고 물어봐요. 또는 "네가 어떻게 도울 수 있을지 생각해봐야 하는 거 뭐야?"라고요.

AI를 어떻게 쓸지 제가 다 알아낼 필요가 없어요. Claude가 제 페어 AI 버디가 되는 거죠.

Q. 어떤 시스템인가요?

진짜 간단해요.

Obsidian에 폴더를 만들어뒀어요. 버그 폴더, 아이디어 폴더, 할 일 폴더. 전부 마크다운 파일이에요.

각 할 일 파일 맨 위에 정보를 적어둬요(=프론트매터). 타입이 뭔지, 마감일이 언제인지, 태그가 뭔지. 모든 할 일에 이 정보가 다 있어요. /today를 실행하면 Claude가 이 정보를 보고 마감일이 오늘인 것만 찾아줘요.

Q. 매일 어떻게 쓰세요?

슬래시 명령어를 만들었어요. /today라고요.

슬래시 명령어는 Claude Code 단축키인데, 직접 정의할 수 있어요. 상세한 프롬프트를 써놨고, /today를 입력할 때마다 Claude한테 정확히 뭘 해야 하는지 알려줘요.

매일 아침, 토요일이든 일요일이든, 커피 한 잔 들고 앉아서 /today를 입력해요.

/today를 실행하면 Claude가 그날의 할 일을 정리한 파일을 만들어줘요. Trello에 새 카드가 있는지 확인하고, 마감일이 오늘인 할 일을 찾아서 한 파일에 모아주는 거예요. 밀린 할 일도 항상 맨 위에 떠요.

할 일은 마감일이 있는 것들이고, 저는 아이디어 폴더도 따로 있어요. 언젠가 하고 싶은 것들이요. 이것도 매일 목록 끝에 붙어서 "장기적으로 뭘 해볼까?"도 같이 볼 수 있어요.

Q. 새 할 일은 어떻게 추가하나요?

이제 할 일 만들고 싶으면 Trello 안 가요.

그냥 Claude한테 말해요.

"새 할 일. Claire한테 감사 보내기. 진짜 즐거웠음." 이렇게요.

Claude가 제 할 일 관리 시스템이 어떻게 돌아가는지 다 알아요. 그래서 알아서 할 일 폴더에 파일을 만들고, 마감일도 오늘로 설정해요.

태그도 자동으로 달아요. CLAUDE.md 파일에 태그 분류체계를 정리해뒀거든요. 마음에 안 드는 게 있으면 그 파일을 업데이트하면서 Claude랑 같이 만들어가요. 근데 무거운 일은 Claude가 다 해요.

Q. 나중에 찾을 때는요?

이런 것도 돼요.

"Claude, 지금 내 영업 파이프라인이 어때?"라고 하면, 할 일에 태그가 있으니까 영업 관련 할 일이랑 진행 상황을 즉석에서 뽑아줘요.

보통 할 일 앱은 뷰가 제한되거나 태그를 써야 하는데, 솔직히 누가 매번 태그를 달겠어요. 저도 달아야지 하면서 한 번도 안 달았어요. 근데 이 시스템에서는 Claude가 태그를 다 달아요.

Trello 써보셨는지 모르겠는데, 할 일 관리 도구 검색이 다 별로예요. 할 일 안의 맥락을 검색하는 게 잘 안 돼요.

이 시스템에서 제일 좋은 게 그거예요.

제가 못 찾아도 Claude가 찾을 때까지 온갖 검색을 시도해요. 단어를 잘못 기억해도요. "야, 내일 새 블로그 포스트라는 거 있어"라고 하면 "내일 새 블로그 포스트는 못 찾겠는데, 수요일 기사라는 게 있어. 이거야?"라고 해요.

Q. 기존 앱이랑 뭐가 다른가요?

사소하게 들릴 수 있는데, 웹 브라우저 안 열어도 돼요. 할 일 하나 만들려고 날짜 선택하고, 라벨 고르고, 목록 옮기고... 이런 거 안 해도 돼요. 그냥 Claude한테 말하면 끝이에요.

그냥 Claude한테 즉흥적으로 노트를 입력해요. 하루 종일 Claude에서 작업하니까 할 일 창이 항상 열려 있어요. 보통 두 번째 세션은 작업 중인 프로젝트용이고요.

그래서 왔다 갔다하면서 "야, 새 할 일" 또는 "야, 새 아이디어"라고 해요. 속도가 진짜 좋아요. 아무것도 생각 안 해도 돼요.

Q. 연구 자동화 시스템도 만드셨다면서요?

저는 일종의 학자가 되고 싶다는 생각이 있어요. 다르게 말하면 다양한 주제의 학술 연구를 따라가고 싶다는 욕구가 있어요. 합성 사용자, AI 인터뷰 합성 연구에 관심이 많고요. 팀 협업, 창의성, 발견 기술, 뭐든요. 가르치는 일을 하니까 교육 쪽도 관심이 많아요.

대학 도서관 접근권이 있어서 논문은 볼 수 있는데, 바빠서 직접 찾아보는 일이 없어요. Claude로 할 일 관리를 하면 이런 것도 바로 붙일 수 있어서 자동화했어요.

내가 논문을 찾으러 가는 게 아니라, 매일 아침 관심 분야 논문이 할 일 목록에 자동으로 뜨게요.

Q. 기술적으로는 어떻게 돌아가나요?

today 명령어에 통합했어요. 플러그인으로 만들었고 공개 레포로 올려놨어요. 아직 테스트 중이에요.

뒷단에서 Python 스크립트 두 개가 돌아요.

첫 번째 스크립트는 매일 아침 arXiv(코넬 대학교에서 운영하는 무료 논문 저장소)를 검색해요. 매주 일요일에는 Google Scholar도 검색하고요. 제가 미리 정의해둔 키워드 설정 파일을 기반으로 검색하고, 이미 본 논문이랑 새 논문을 자동으로 추적해요.

두 번째 스크립트는 밤에 돌아요. 컴퓨터에 "매일 밤 이 시간에 실행해"라고 예약해둔 거예요. 이 스크립트가 하는 일은, 연구 폴더의 source 디렉토리에서 새로 저장된 PDF를 찾아서 /today 명령어용 할 일 목록을 만드는 거예요. 그러면 Claude Code 에이전트가 그 목록에 있는 논문들을 하나씩 요약하고, 그 요약이 'research-today' 파일에 자동으로 추가돼요.

Q. 논문 요약은 어떤 식으로 처리되나요?

관심 가는 논문이 있으면 PDF를 다운로드해서 주제별 폴더에 저장해요. 각 주제 폴더 안에는 원본 PDF를 넣는 source 폴더랑, 노트를 넣는 notes 폴더가 있어요.

그러면 다음 날 아침, 'research-today' 다이제스트에 전날 저장한 논문들의 요약이 자동으로 올라와요. 근데 이게 대충 한 문단짜리 요약이 아니에요. 방법론이랑 효과 크기 같은 걸 자세히 짚어주도록 만들었어요. arXiv 논문들은 아직 전문가 검토를 안 거친 거라 제가 직접 판단해야 하거든요. 읽을 가치가 있는지, 연구 설계가 탄탄한지, 효과 크기가 의미 있는지.

논문 다운로드 자체는 수동이에요. 자동화할 수도 있는데, 솔직히 손으로 골라도 쏟아지는 양이 엄청나요. 필터가 필요해요. 그래서 하루에 5~10분 정도 다이제스트 훑어보고, 관심 가는 논문만 다운로드하고, 그 다음은 잊어버려요. 어차피 다음 날 요약이 알아서 올라오니까요.

Q. 실제로 효과가 있었나요?

재밌는 얘기가 있어요. 이걸 만든 날, 다이제스트를 보다가 구매 의도 논문을 봤어요. 요약을 읽으니까 결함이 보이더라고요. "아, 구매 의도 설문이 별로 믿을 만하지 않네. 정확한 측정이 아니야"라고요.

다음 날 LinkedIn에서 Ethan Mollick이 그 논문을 공유했어요. 저는 이미 분석한 상태라 다시 공유하면서 "이 논문 신경 안 써도 되는 이유"를 썼어요. 비판적 리뷰를 개요로 정리했어요.

그게 가능했던 건 이 시스템 덕분이에요. 막 나온 논문을 이미 봤고, 분석하고 비판하고 "뭘 배울 수 있나?"까지 다 해놨으니까요. 그 LinkedIn 포스트가 제 포스트 중에서 가장 성과가 좋은 것 중 하나예요.

Q. 다른 정보 소스에도 적용할 생각이 있으세요?

네. Claude가 이거 진짜 잘해요. 쿼리하고, 집계하고, 리포트 만들고.

저는 구글링도 Claude한테 시켜요. 구글에 직접 안 가요.

진짜 원하는 건 제 분야 LinkedIn 포스트 리포트예요. 대화에 끼고 싶고 댓글도 달고 싶은데, LinkedIn에 들어가면 뭘 봐야 할지 모르겠어요. 피드에 이것저것 다 올라오니까요. 필터가 필요해요. 근데 LinkedIn API가 그걸 어렵게 만들어요. LinkedIn MCP가 나왔으면 좋겠어요.

Q. 이런 식으로 정리를 한다면 노트가 엄청 많으실 것 같은데, Claude가 그 정보를 잘 활용하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

제가 스스로에게 습관처럼 묻는 질문이 있어요.

"자동화할 것인가, 협업으로 할 것인가?"

새 할 일이 생기면 Claude가 그냥 해줄 수 있는 건가, 아니면 내 도움이 필요한 건가?

이 질문이 진짜 좋아요. 뭘 계속 하고 싶은지, 로봇이 대신 해줬으면 하는지 성찰하게 해줘요.

근데 Claude가 이 판단을 하려면 제 상황을 잘 알아야 하잖아요. 그래서 Obsidian 볼트(Obsidian에서 노트를 모아두는 폴더)를 하나 만들었는데, Claude 전용이에요. 저는 이걸 LLM context라고 불러요. 정의할 정보가 엄청 많아요. 많아 보일 텐데, 한 번에 다 만든 게 아니에요. 시간이 지나면서 반복적으로 쌓았어요.

만드는 방식은, Claude한테 뭔가 설명할 때마다 "좋아, Claude, 오늘 뭘 배웠는데 컨텍스트 파일에 들어가야 해?"라고 물어봐요. Claude가 컨텍스트 파일을 대신 써줘요.

Q. 어떤 파일들이 있나요?

처음 만든 건 글쓰기 스타일 가이드였어요. Claude한테 제가 누군지 안 말하고 "product talk에 가서 저자의 글쓰기 스타일이 뭐 같아? 독자가 누구야? 철학이 뭐야? 톤이 뭐야?"라고 했어요.

Claude가 제 블로그에 가서 읽고 뭔가 쓰기 시작했어요. 보고 나서 "그래, 이건 맞아. 이건 별로야. 이거 고치자"라고 하면서 같이 만들었어요.

엄청 길어요. 제가 직접 안 썼어요. Claude가 힘든 작업을 다 했어요. 책 글쓰기랑 블로그 글쓰기 차이, 헤드라인, 부제목, 좋아하는 핵심 문구, 절대 하지 말아야 할 것, 항상 해야 할 것 같은 섹션이 있어요.

비즈니스 프로필, 개인 프로필도 같은 식으로 만들었어요. 비즈니스 맥락이 엄청 많아요. 마케팅 쪽으로는 독자가 누군지, 브랜드 가이드라인, 마케팅 채널, 콘텐츠 자산들. 추적하는 지표들, 발행 일정. 모든 제품들, 개별 코스들, 구독 제품들, 뭐든요. 파일마다 그 내용이 있어요.

Q. 그런 식으로 컨텍스트 시스템을 만들면서 배운 게 있다면요?

처음에는 모든 걸 CLAUDE.md에 넣었어요. 근데 Claude가 매번 CLAUDE.md를 로드해요. 컨텍스트가 다 거기 있으면 안 돼요.

LLM 쓸 때 "우리 강아지가 방금 이걸 먹었어. 괜찮아?"라고 물을 때가 있잖아요. 그때 Claude가 제 마케팅 채널이 뭔지, 블로그 아카이브가 뭔지 알 필요 없어요.

그래서 깨달은 게, 컨텍스트를 잘 관리하려면 문서화만 하면 안 돼요. 아주 작은 파일들로 쪼개야 해요. 그래야 Claude한테 일을 시킬 때 그 일에 필요한 컨텍스트만 줄 수 있어요.

LLM한테 컨텍스트를 많이 줘야 한다고 생각하기 쉬운데, 반대도 있어요.

관련 없는 컨텍스트를 너무 많이 주면 일을 잘 못해요.

2000페이지짜리 매뉴얼을 책상에 던지고 "여기 어딘가에 답이 있어"라고 하는 것과, 라벨 붙은 정리된 폴더 세트의 차이예요.

Q. Claude가 필요한 파일을 어떻게 알죠?

Claude한테 언제 어떤 파일 쓰라고 안 말해요. 비즈니스 프로필이 인덱스 역할을 해요. "회사 개요는 여기, 코스 세부사항은 여기, 다른 제품은 여기"라고 알려주는 거죠.

글로벌 ClaudeMD에 "비즈니스 관련이면 비즈니스 프로필을 써. 개인적인 거면 개인 프로필을 써"라고 써놨어요. 그러면 제가 뭘 요청하는지에 따라 프로필을 로드하고, 내용에 따라 대화에 추가할 컨텍스트 파일을 골라요.

파일 캐비닛이 있고 인턴한테 "여기 내 할 일이야. 이 캐비닛에 가면 어떻게 하는지 알아낼 수 있어"라고 하는 것처럼요. 캐비닛 위에 "이 캐비닛 사용법" 지침을 테이프로 붙여두는 거예요.

그러면 프롬프트를 엄청 대충 써도 돼요. "Claude, 블로그 포스트 리뷰, 피드백 줘"라고만 해요. Claude가 블로그 주제 보고, 독자 파일 가져오고, 제가 언급하는 제품이 뭔지 봐요. 알아서 해줘요.

Q. 글쓰기에도 Claude를 쓰시나요?

저는 글쓰기를 좋아해요. 그래서 "자동화냐 보강이냐"를 생각할 때, 글쓰기는 자동화하고 싶지 않아요. 대부분 직접 써요.

Claude한테 의존하는 건 리서치랑 피드백이에요.

글 쓸 때 보통 Obsidian 옆에 Claude 터미널이 열려 있어요. 뭔가 쓰다가 사실인지 궁금하면 "Claude, 이렇게 생각해. 이게 사실이라는 증거 있어?"라고 해요. Claude가 리서치하는 동안 저는 계속 글 써요.

인트로 쓰고 "Claude, 인트로 썼어. 훅을 더 강하게 하려면?"이라고 해요. 읽고 뭐가 좋고 뭐가 안 좋은지 말해줘요. 섹션 쓰고 "이 섹션 리뷰해, 뭐가 좋아, 뭐가 안 좋아"라고 해요.

Claude가 그냥 일반적인 피드백을 주는 게 아니에요. 스타일 가이드를 써놨으니까요. 제가 어떻게 쓰려는지 알아요. 뭐가 좋고 안 좋은지 말해줄 때, 제가 정한 목표를 기준으로 해요.

제일 좋은 건 가면서 오타를 고쳐준다는 거예요. 대충 타이핑하고 다 틀리게 써도 신경 안 써도 돼요.

LLM이 대부분 쓴 블로그 포스트가 두 개 있어요. 하나는 11명한테 Lovable 사용법을 인터뷰했고 ChatGPT가 녹취록을 개별 이야기로 바꿨어요. 다른 하나는 제 팟캐스트 테마를 Claude가 정리했어요. 둘 다 LLM이 거의 다 쓴 거라고 투명하게 밝혔어요.

Q. 다른 AI 도구도 쓰세요?

다크 모드 터미널에 자주 있어요. VS Code도 써요. 코드 쓸 때는 IDE에서 컬러풀한 diff 보는 게 좋아요.

다른 AI 제품은 재밌어요. 다들 "Cursor는요?"라고 물어보는데, 사실 한 번도 안 써봤어요. 대단하다는 거 알아요.

정보가 너무 많잖아요. 제 방식은, 쓰고 있는 것에 문제가 있을 때만 새 제품을 찾아요. 갭이 발견되면 "이 갭을 채울 걸 찾아야지"라고요.

Obsidian이랑 Claude Code, 또는 VS Code 안의 Claude Code가 저한테 너무 잘 맞아서 다른 걸 많이 안 써봤어요.

정기적으로 쓰는 건 가끔 브라우저에서 ChatGPT 쓰는 거랑, 영상 편집용 Descript예요. Descript 진짜 좋아해요.

Q. Claude Code 쓰면서 터득한 팁이 있다면요?

clear를 엄청 써요. Claude가 막히면 그냥 밀어버리고 다시 시작해요.

제가 컨텍스트 파일에 빠진 이유가 그것 같아요. 대화 기록에 의존하고 싶지 않거든요. 막히면 깨끗한 상태에서 다시 시작하고 싶은데, 그때마다 모든 걸 다시 설명하기 싫잖아요.

그래서 지금 뭘 하고 있는지 문서를 계속 유지해요. 막히면 "/clear, 다시 시작"하면 돼요.

인간 대화에서도 그럴 수 있으면 좋겠어요. 필요한 정보가 다 있어. 합의가 안 돼. 그냥 /clear하고 다시 시작하자.

Q. 앞으로 뭘 더 해보고 싶으세요?

아까 말한 LinkedIn 리포트 자동화를 해보고 싶어요. 제 분야 대화를 놓치지 않으면서도 LinkedIn에 직접 안 들어가도 되는 시스템이요.

그리고 요즘 이런 내용을 producttalk.org에서 블로그하고 있어요. Claude Code 글을 많이 쓰고 있고요.

최근에 Just Now Possible이라는 팟캐스트도 시작했어요. 크로스펑셔널 제품 팀들이 AI를 프로덕션에 어떻게 넣고 있는지 인터뷰하는 거예요. justnowpossible.com에서 확인해 보실 수 있어요. 

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