본문 바로가기

전체 글73

Claude의 에이전틱 AI(Agentic AI) '클로드 코워크' 클로드 코워크는 단순히 대화를 나누는 챗봇을 넘어, 사용자의 컴퓨터 환경에서 직접 작업을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 서비스입니다. 기존의 Claude Code가 개발자용이었다면, 코워크는 이를 일반 사무 업무로 확장한 개념입니다.주요 기능과 활용 시나리오는 다음과 같습니다.1. 로컬 파일 및 폴더 관리 (Automated File Management)가장 강력한 차별점은 사용자의 PC 폴더에 직접 접근하여 파일을 정리하고 편집할 수 있다는 점입니다.파일 일괄 정리: 무질서하게 섞인 다운로드 폴더를 파일 유형, 날짜, 프로젝트별로 분류하여 폴더 구조를 새로 짜고 파일 이름을 규칙에 맞게 일괄 변경합니다.중복 제거: 중복된 파일을 찾아내고 오래된 파일을 아카이브 폴더로 이동시킵니다.2... 2026. 2. 9.
[시리즈 3/4] 실제로 이렇게 했더니 10배 효과? 3가지 실무 적용 사례 🎬 ## 지난 편 복습 [2편](링크)에서 5가지 핵심 요소를 배웠죠:1. 역할 - 누가 판단하는가2. 맥락 - 어떤 상황인가3. 지침 - 어떻게 판단하는가4. 예시 - 뭐가 맞는가5. 자료 - 뭘 참고하는가 이번 편에서는 이 5가지를 실제로 **조합해서 사용했을 때** 어떤 결과가 나왔는지를 보여드립니다. 📊 사례 1️⃣: 내부감사팀의 자동화된 거래 검토 ✅상황회사: 대형 금융회사의 내부감사팀 문제: 매일 수십 건의 거래를 수작업으로 검토해야 함 Before (컨텍스트 엔지니어링 적용 전)```📊 현황- 거래당 검토 시간: 30분- 일일 거래 검토 건수: 40건- 필요한 인력: 검토자 5명- 검토자마다 기준이 다름: "이건 위반이고 저건 아니고?"- 위험 요소 놓치는 경우: 월 2~3건```비용 영향.. 2026. 2. 5.
[시리즈 2/4] 컨텍스트 엔지니어링 5가지 핵심 요소, 이렇게 하세요! 🛠️ ## 지난 편 복습혹시 [1편](링크)을 못 보셨나요? 간단히 정리하면:- ✅ 컨텍스트 엔지니어링 = AI에게 필요한 모든 정보를 체계적으로 제공하기- ✅ 프롬프트 엔지니어링과의 차이 = "어떻게 물을 것인가" vs "뭘 알게 할 것인가"- ✅ 효과 = 10배 성능 향상, 40% 비용 절감 이번 편부터는 "그럼 정확히 뭘 해야 하는가"를 배우게 됩니다. 이제 실전입니다! 💪 🎯 핵심 개념: 5가지 구성 요소많은 AI 사용자들이 프롬프트를 AI에 전달할 때 '적절한', '옳바른' 등의 굉장히 애매한 표현을 합니다. 이게 제일 부적절한 표현이고 이렇게 되면 AI로부터 좋은 답변을 받을 수가 없습니다. 이러한 실수를 줄이기 위해 LLM의 컨텍스트를 효과적으로 구성하려면 이 5가지를 챙겨야 해요. 각 요소.. 2026. 2. 4.
[시리즈 1/4] 프롬프트 엔지니어링의 다음 단계, 컨텍스트 엔지니어링이란? 💡 혹시 ChatGPT나 Claude에게 같은 질문을 여러 번 했는데, 매번 다른 답변을 받은 경험이 있나요? 🤔 아니면 프롬프트를 아무리 잘 작성해도 항상 실망스러운 수준의 답변만 받는 느낌이 든다면, 컨텍스트 엔지니어링을 적용해야 합니다. 2024년부터 AI 업계에서는 흥미로운 변화가 일어나고 있어요. Andrej Karpathy(테슬라 AI 담당), Tobi Lütke(Shopify CEO) 같은 업계 거인들이 "프롬프트 엔지니어링은 이제 끝났다. 컨텍스트 엔지니어링의 시대가 왔다"라고 선언한 거죠. 🎯 그리고 2025년 가트너(Gartner)의 보고서는 "Context engineering is in, and prompt engineering is out. AI leaders must prior.. 2026. 2. 2.

티스토리툴바