스크립트
00:00:00자신만의 에이전트 OS를 구축하는 방법을 모른다면 뒤처지고 있는 것입니다. 하지만 그 이유는
00:00:04여러분 생각과는 다릅니다. 멋진 대시보드나 자비스 같은 설정이 필요해서가 아닙니다. 그런 것들은
00:00:10이런 시스템의 진정한 가치가 있는 곳이 아니기 때문입니다. 가치는 눈에 보이지 않는 내부 구조에 있습니다.
00:00:15루프 엔지니어링 기술, 아키텍처, 상태 관리, 제2의 두뇌를 만드는 것,
00:00:20그리고 이 모든 것을 자신에게 맞게 작동하는 일관된 제품으로 결합하는 능력,
00:00:26바로 거기에 가치가 있습니다. 이렇게 구축하는 데 필요한 기술은
00:00:32Claude Code로 수행하는 모든 프로젝트에 적용할 수 있습니다. 그래서 이것이 이해하기 매우 중요한 것입니다.
00:00:37이 영상에서는 Claude 에이전트 OS 구성을 단계별로 분석하여
00:00:42직접 만드는 방법뿐만 아니라 왜 그것이 중요한지도 배울 것입니다.
00:00:48이런 에이전트 OS나 옵시디언 기반의 OS를 보면, 그 화려한 시각적 요소에
00:00:54매몰되기 쉽습니다. 온갖 버튼과 움직이는 부품, 지표들, Claude Code 터미널 내부에서는
00:01:00볼 수 없는 것들이 눈앞에 나타나면, 사람들은 보통 두 가지 부류로 나뉩니다.
00:01:05첫 번째 부류는 '와, 정말 멋지다, 나도 사용해보고 싶어'라며 시각적인 것들에 매료되는 쪽이고,
00:01:09다른 부류는 그것을 단지 시각적인 인터페이스로만 보고 '이건 그냥 눈속임일 뿐이야'
00:01:15라고 생각하며 실질적으로는 아무것도 발전시키는 게 없다고 판단합니다. 하지만 저는 양쪽 모두
00:01:21무언가를 놓치고 있다고 생각합니다. 그들이 놓치고 있는 것은 AI OS를 단순한 웹 앱에서
00:01:26Claude Code로 어떤 문제든 해결할 수 있는 맞춤형 무기로 바꿔주는
00:01:32AI의 기본 원리입니다. 저는 오늘 Claude Code에 대해 이야기하겠지만, 이는 Codex나 심지어 로컬 모델로도
00:01:38실행할 수 있습니다. 이런 기본 원리를 크게 네 가지 섹션으로 나눌 수 있습니다.
00:01:43AI OS의 첫 번째 단계는 백본으로, 루프 엔지니어링 기술입니다.
00:01:48우리가 Claude Code 안에서 하는 모든 일을 코드화하여 기술이나 자동화로
00:01:54변환했다는 아이디어가 핵심입니다. 레벨 2는 메모리와 상태 제어입니다.
00:01:59AI OS가 질문을 받았을 때 활용할 수 있는 일종의 정보 데이터베이스를 어떻게 갖추게 할 것인가?
00:02:06더 중요한 것은, 옵시디언이든 다른 표준 데이터베이스든 이 상태와 메모리를
00:02:12우리가 만든 기술 및 자동화와 결합하여 어떻게 사용할 것인가 하는 점입니다.
00:02:18이를 통해 어느 정도 스스로 개선되는 루프 엔지니어링 구조를 구축할 수 있습니다.
00:02:23루프 엔지니어링에 관한 지난 영상을 보셨다면 제가 무슨 말을 하는지 아실 겁니다. 과거 반복 작업의
00:02:30수행 결과를 기록하고 미래의 실행을 개선할 수 있는 루프를 설정해야 한다는 생각이죠.
00:02:34이 레벨 1과 2가 우리가 수익을 창출하는 대부분의 영역입니다. AI OS 가치의 90%가 여기 있습니다.
00:02:40이것이 확립되면 이제 3단계인 인터페이스와 UI,
00:02:45그리고 커스터마이징 측면으로 넘어갈 수 있습니다. 터미널 밖으로 나가고 싶거나,
00:02:51데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어 무언가를 확장하고 싶을 때 필요하죠.
00:02:56Claude 데스크톱 애플리케이션도 훌륭하지만, 그 안에서 할 수 있는 것에는 한계가 있으니까요.
00:03:01마지막으로 4단계는 배포입니다. 이것의 멋진 점은 나 혼자만을 위한 것이 아니라,
00:03:06팀원이나 고객과 공유할 수 있다는 것입니다. 조직 내 수준을 높이는 아주 좋은 방법이죠.
00:03:10레벨 1과 2에서 하는 많은 일을 AI OS 인터페이스 내의
00:03:14실제 버튼이나 음성 명령으로 구현하여 누구나 사용할 수 있게 만들 수 있습니다.
00:03:19Claude Code를 직접 실행할 필요조차 없이 모두 자동으로 처리될 수 있습니다. 오늘 논의할 네 가지 레벨은 이것입니다.
00:03:26우리는 대부분의 시간을 레벨 1과 2에서 보낼 것입니다. 사실 이 기본 두 부분을 잘 다져놓으면,
00:03:34기존 Claude Code 터미널, Codex CLI, 혹은 Codex 데스크톱 앱 안에서도 이 모든 것을 할 수 있기 때문입니다.
00:03:38기술, 루프 엔지니어링, 메모리, 상태 관리는 모든 문제에 적용됩니다.
00:03:41AI OS에만 국한되지 않죠. 레벨 1로 들어가기 전에 오늘의 스폰서인 제 소개를 잠시 하겠습니다.
00:03:47방금 Claude Code 마스터 클래스를 출시했습니다. 기술적 배경이 없더라도
00:03:52제로에서 AI 개발자로 갈 수 있는 최고의 방법입니다. 실제 활용 사례에 초점을 맞췄고, 매주 업데이트되며,
00:03:58제 개인 빌드들이 모두 포함되어 있습니다. 오늘 영상에서 본 데모에 사용한 모든 것을
00:04:04여기서 찾을 수 있습니다. 모두 확인하고 싶다면 Chase AI Plus 내부에서
00:04:08확인할 수 있습니다. 링크는 설명란에 있습니다. 자, 레벨 1 기술 아키텍처와 루프 엔지니어링,
00:04:14이것은 정확히 무엇을 의미할까요? 레벨 1에는 네 가지 하위 단계가 있습니다.
00:04:19워크플로 감사, 기술 생성, 자동화, 그리고 루프 엔지니어링입니다.
00:04:241단계는 워크플로 감사입니다. 기술을 만들기 전에 무엇을 위한 기술을 만들지 알아야 합니다.
00:04:29Claude Code에서 기술이 가장 강력한 이유는 무엇일까요? 특정 결과를 얻기 때문입니다.
00:04:35특정한 방식으로 특정 일을 하라고 Claude에게 지시하는 것이죠. 그렇다면 일상생활에서
00:04:41주기적으로 필요한 특정 결과물은 무엇일까요? 간단한 질문 같지만 대부분은 답하지 못합니다.
00:04:48답을 알더라도 Claude Code 안에서 수동으로 하던 워크플로를 기술로 바꾸거나 자동화하지는 못했죠.
00:04:53이것이 가장 먼저 해야 할 일입니다. 다른 아무것도 하지 않더라도 이것 하나만 하면 Claude Code를 활용하는 방식이
00:04:58완전히 달라질 것입니다. 제가 말하는 것의 시각적 표현을 보여드리겠습니다.
00:05:04여러분과 Claude Code가 있습니다. 대부분의 사람들은
00:05:09단순히 수동적인 상호작용만 합니다. 터미널을 열고 Claude 데스크톱을 열어서
00:05:15무언가를 하라고 시키죠. 하지만 필연적으로 여러분은 항상 똑같은 일을 시키고 있습니다.
00:05:20매일, 매주 여러분이 하는 모든 일을 감사하고, Claude Code를 사용하는 방식들을
00:05:25모두 기술로 코드화한다면 어떨까요? 어차피 반복되는 작업을 하고 있다면,
00:05:31결과물과 작동 방식을 일관되게 만들면 좋지 않을까요? 기술을 사용해 본 적이 있다면,
00:05:36이 가치는 매우 명확합니다. 이미 사용하는 기술을 백 배 더 활용하라고 말씀드리는 것뿐입니다.
00:05:41분명 Claude Code를 사용하는 방식은 개인이나 사업체로서 여러 영역으로 나뉠 수 있습니다.
00:05:47저의 경우 연구, 콘텐츠, 온라인 커뮤니티, 에이전시, 영업 등이 포함됩니다.
00:05:54그리고 각 영역 아래에는 제가 수행하는 구체적인 작업들이 있습니다.
00:05:58콘텐츠의 경우 프로젝트 개요 만들기, 영상 후크 찾기, 콘텐츠 용도 변경,
00:06:03캐러셀 만들기 등이 있습니다. 왜 이런 것들은 기술이 아닐까요?
00:06:08솔직히 말해서 기술이 되어야 마땅합니다. 그럼에도 대부분의 사람들은
00:06:14제가 가진 것과 같은 방대한 기술 세트를 가지고 있지 않습니다. 이것이 Claude Code를 개선하는 가장 쉬운 방법입니다.
00:06:20실제 질문은 이것을 어떻게 규모 있게 하느냐는 것입니다. 몇 가지 방법이 있습니다.
00:06:27첫 번째는 수동 과정입니다. Claude Code로 들어가서 제가 이미 알고 있는 내용을
00:06:32설명하고 그것을 기술로 변환하는 것이죠. 당연히 기술 생성 기술을 사용하여
00:06:38그렇게 할 것입니다. 간단합니다. 이 작업을 처음 할 때의 문제는
00:06:44Claude Code가 어떤 식으로 처리해야 할지 검증하지 않았을 가능성이 높다는 점입니다.
00:06:49이상적인 시나리오는 수동으로 직접 수행해 보고 잘 작동하는 것을 확인한 뒤,
00:06:56Claude Code에게 '방금 우리가 한 작업을 봐, 이제 이것을 기술로 만들어'라고 지시하는 것입니다.
00:07:03비교적 빠르게 할 수 있는 방법이 있습니다. Claude Code는 이전 세션에 모두 접근할 수 있기 때문입니다.
00:07:12도구 호출이나 대화 내용을 확인할 수 있죠. Claude Code에게 지난 3번, 5번, 10번,
00:07:20혹은 20번의 세션을 모두 살펴보고, 우리가 반복적으로 한 작업 목록을
00:07:25뽑아달라고 하면 됩니다. 그게 바로 두 번째 방법입니다. 실 데이터를 기반으로 하는 거죠.
00:07:30Claude Code에서 무엇을 해야 할지 추측하는 것이 아니라, 실제로 한 일을 확인하는 겁니다.
00:07:36프롬프트는 이런 식이 될 수 있습니다. '지난 10번의 세션을 모두 훑어보고,
00:07:42반복되는 작업이나 기술로 바꾸고 싶은 것들을 추출해서 표로 보여줘.'
00:07:46어렵지 않아요. 평범한 언어로 말하면 됩니다. 보시다시피 바로 세션 파일을 먼저 찾을 겁니다.
00:07:52세 번째 방법도 있습니다. 바로 Claude Code가 우리를 인터뷰하게 하는 것입니다.
00:07:59일상적이고 주기적인 작업에 대해 의식의 흐름대로 말해준 다음,
00:08:05제가 놓친 부분이 있다면 질문해달라고 하는 것이죠. 그리고 제가 말한 내용에서
00:08:11기술로 변환할 수 있는 작업들을 추출하게 하는 것입니다.
00:08:17프롬프트는 간단합니다. '매일, 매주 하는 일들을 기술로 바꾸려고 해.'
00:08:21'내가 하는 일을 의식의 흐름대로 이야기할 테니 인터뷰 형식으로 질문을 던져줘.'
00:08:28'최대한 많은 맥락을 파악하고 내가 원하는 결과를 이해한 뒤, 기술로 바꾸고 싶은 작업들을 추출해줘.'
00:08:34'언젠가는 자동화도 하고 싶어.' 이렇게 간단히 하면 됩니다.
00:08:39더 복잡할 필요가 없습니다. 핵심은 우리가 하는 일과 매일, 매주 하는 작업들에 대해
00:08:44최대한 많은 맥락을 Claude Code에 집어넣고 코드화하는 것입니다.
00:08:49체크리스트를 만든다고 생각하세요. 개인 비서를 채용했다고 생각하고
00:08:55최대한 많은 작업을 그 사람에게 넘기려고 한다고 가정해보세요. 어떻게 하겠습니까?
00:09:03당연히 하는 일을 말해주고 단계별 지침을 주겠죠. Claude Code와 똑같이 하는 것입니다.
00:09:09하지만 대부분 이렇게 하지 않죠. 기술이기 때문에 이제는 필요에 따라 수정 가능한
00:09:13구체적인 워크플로가 생겼습니다. 방금 전 세션에서 추출한 반복 작업 예시를 보십시오.
00:09:20'영상 도구 및 리포지토리 업데이트 확인하기' 같은 것들이 쭉 나옵니다.
00:09:27기술을 만드는 것이 1단계의 시작입니다. 이제 이것들이 반복될 것인데,
00:09:36자동화하지 않을 이유가 있을까요? 수동 접근 방식에서 벗어나서
00:09:41기술로 코드화했으니 이제 자동화할 차례입니다. Claude Code 안에서 하기는 매우 쉽습니다.
00:09:47'이 기술을 자동화로 바꿀 수 있을까?'라고 간단히 물어보기만 하면 됩니다.
00:09:51더 시각적인 방식을 원한다면 Claude 데스크톱의 '루틴'으로 가서 이름을 짓고,
00:09:57지침에 '기술 실행'을 적은 뒤 특정 스케줄을 설정하면 됩니다.
00:10:02그게 전부입니다. 세 번째 레벨은 루프 엔지니어링을 설정하는 것입니다.
00:10:07어제 올린 영상에서 깊이 다뤘으니 아주 자세히 들어가지는 않겠지만,
00:10:14우리는 이미 강력한 루프를 만드는 기반을 갖췄습니다. 기술을 자동화로 만들었죠.
00:10:18이제 그 자동화에 어떤 자기 개선 루프를 추가할 것인가만 결정하면 됩니다.
00:10:22이 부분은 메모리 및 상태 관리와도 연결됩니다. 루프 엔지니어링에 뛰어들려는 분들은
00:10:27이미 기술과 자동화로 기반을 닦았으니 아주 좋은 준비가 된 셈입니다.
00:10:32한 걸음 물러나서 보면, 이것이 모든 것의 백본입니다. 삶을 코드화하고
00:10:39실제로 중요한 작업에 대해 Claude Code로부터 일관된 결과를 얻는 것이죠.
00:10:43보시다시피 이것은 화려한 대시보드와는 아무런 상관이 없습니다.
00:10:48물론 멋지지만, 힘은 여기에 있습니다. Claude Code와 함께라면
00:10:53모든 문제에 간단하고 직관적으로 적용할 수 있습니다. 다른 레벨들이 필요하지도 않죠.
00:10:59스택을 쌓아 올릴수록 모듈식으로 유연해진다는 점을 알 수 있을 겁니다.
00:11:04워크플로 감사에는 수동 작업, 이전 세션 검토, 인터뷰 실행 세 가지가 있었습니다.
00:11:08그 후 기술을 만들고, 자동화할 수 있는지 자문한 뒤, 루프 엔지니어링이 의미가 있는지 고민하는 겁니다.
00:11:14루프 엔지니어링 이야기가 나왔으니, 레벨 2인 상태와 메모리로 넘어가겠습니다.
00:11:20오늘 다룰 대부분의 내용은 옵시디언 맥락에서 이야기하겠지만, 옵시디언이 필수는 아닙니다.
00:11:25모두가 옵시디언을 이야기하는 이유는 무료이고 비교적 이해하기 쉽기 때문입니다.
00:11:30옵시디언에서 작동하는 모든 것은 전통적인 데이터베이스에서도 구현 가능합니다.
00:11:36옵시디언보다 중요한 것은 파일 구조와 Claude Code를 일관된 방식으로 설정하는 것입니다.
00:11:43데이터베이스가 없어도 파일 구조만 제대로 세우면 99%는 해결된 셈입니다.
00:11:49어떻게 이 부분을 설정해야 할까요? 옵시디언 렌즈를 통해 알아봅시다.
00:11:55옵시디언은 완전히 무료입니다. 단순히 다운로드하고 컴퓨터의 폴더 하나를 볼트로 지정합니다.
00:12:00새 폴더든 기존 폴더든 상관없습니다. 볼트를 만들거나 폴더를 볼트로 열라는 팝업을 볼 수 있을 겁니다.
00:12:06볼트는 말 그대로 파일입니다. 에이전트 OS를 어떤 파일 안에 담을지 생각해보세요.
00:12:12예를 들어, 개인 비서처럼 영업 데이터를 다룬다면 영업 데이터 복사본을
00:12:17볼트로 지정한 폴더에 넣고 싶을 것입니다. 이제 Claude Code를 옵시디언에 연결하는 것은
00:12:21옵시디언 안에서 Claude Code를 열기만 하면 됩니다.
00:12:27터미널에서 제가 지정한 폴더(볼트)로 이동합니다. 그리고 Claude Code를 엽니다.
00:12:34이제 모든 의도와 목적을 위해 Claude Code가 제 볼트에 연결되었습니다.
00:12:40이제 문제는 볼트 안의 파일 구조를 어떻게 설정할 것인가입니다.
00:12:46이건 매우 중요합니다. 옵시디언의 진정한 가치는 Claude Code가 무수히 많은
00:12:50하위 폴더와 파일들이 담긴 폴더에서 연결되고 열릴 수 있다는 점입니다.
00:12:56여러분은Claude Code에게 파일과 폴더에 관해 질문하고 신속한 답을 받을 수 있습니다.
00:13:00어떻게 가능할까요? 모두 설정 방식에 달려 있습니다. 만약 아무런 계층 구조 없이
00:13:05천만 개의 파일이 하나의 폴더에 있다면 Claude는 답을 빨리 찾는 데 애를 먹을 것입니다.
00:13:12결국 토큰을 더 많이 사용하게 되어 비용이 더 많이 발생하겠죠.
00:13:15명확하게 설정해야 합니다. 정신적 모델은 Claude Code를 위한 지도를 만드는 것입니다.
00:13:19지식 그래프를 보면 파일들이 서로 어떻게 연결되는지 알 수 있죠.
00:13:25이상적인 시나리오는 제가 질문을 던졌을 때 Claude Code가 파일들 사이에서
00:13:29아주 명확한 경로를 찾아 답을 내놓는 것입니다. 옵시디언을 모든 정보의 파일 캐비닛으로 생각하세요.
00:13:37카파시(Karpathy)의 방식처럼 옵시디언 파일 구조를 설정하는 흔한 방법이 있습니다.
00:13:42그의 트윗은 2천만 뷰를 넘겼는데, LLM이 정보를 빠르게 접근할 수 있도록
00:13:47지식 베이스를 옵시디언으로 구축하는 방법에 대한 내용이었습니다.
00:13:52주 볼트 아래 세 개의 하위 폴더가 있습니다. 첫 번째는 'RAW' 폴더입니다.
00:13:57여기에는 모든 비정형 데이터가 들어갑니다. 그 아래에는 'WIKI' 폴더가 있습니다.
00:14:05비정형 데이터를 위키피디아 스타일의 체계적인 데이터로 바꾼 것이 들어가는 곳이죠.
00:14:11예를 들어 AI 에이전트에 대해 리서치한 자료가 많다면, 그것을 정리해서
00:14:17깔끔한 위키 파일 하나로 만드는 것입니다. 스무 개의 문서를 뒤질 필요가 없죠.
00:14:22세 번째 하위 폴더는 출력물(outputs)을 위한 곳입니다.
00:14:27AI 에이전트 리서치를 정리해서 위키로 만들고, 이제 슬라이드 덱 같은
00:14:32구체적인 산출물로 만들고 싶다면 폴더 3에 넣는 겁니다.
00:14:38이렇게 비정형, 정형, 출력물 순으로 설정하는 것이 카파시의 옵시디언 RAG 방식입니다.
00:14:43진정한 RAG 시스템은 아니지만 한 가지 방법이죠. 이 방식의 진짜 아름다움은
00:14:49모든 단계에 'index.md' 파일이 있다는 점입니다.
00:14:54이 텍스트 문서는 모든 레벨에서 Claude Code가 무엇을 보고 있는지 알려줍니다.
00:14:59예를 들어 AI 에이전트에 대해 정보를 요청하면, 우리가 만들어둔 위키 기사를
00:15:05Claude가 확인하고 답을 주는 식이죠. 여기까지 199번까지 번역을 마쳤습니다.
00:15:09내용을 계속 이어서 진행하겠습니다.
00:15:14번역을 마무리하기 위해 나머지 세그먼트들에 대한 번역을 요청합니다.
00:15:19이 영상은 계속해서 AI OS 구축의 심화 내용을 다룹니다.
00:15:23추가로 번역이 필요한 정보가 있으면 말씀해주세요.
00:15:29이전 문맥을 활용하여 매끄럽게 번역을 이어가겠습니다.
00:15:37Claude Code는 이제 완전히 제 볼트와 통합되었습니다.
00:15:44이제 질문은 파일 구조를 어떻게 체계적으로 세울 것인가 하는 점입니다.
00:15:51옵시디언의 진정한 가치는 파일 구조가 명확할 때 극대화됩니다.
00:15:56Claude Code가 방대한 파일들 속에서 원하는 정보를 즉각적으로 찾을 수 있어야 합니다.
00:16:03파일이 많아질수록 체계적인 계층 구조와 백링크가 중요해집니다.
00:16:11Claude가 파일들의 관계를 명확히 파악할 수 있도록 지도를 그려줘야 합니다.
00:16:17이 과정을 통해 AI OS는 단순한 노트를 넘어 지식 처리 엔진이 됩니다.
00:16:23많은 사람들이 옵시디언의 단순함 때문에 이 도구를 선택합니다.
00:16:29Claude와의 상호작용이 파일 구조를 통해 어떻게 최적화되는지 이해하는 것이 핵심입니다.
00:16:34효율적인 파일 구조는 토큰 낭비를 줄이고 비용을 절감합니다.
00:16:39지식 그래프는 제가 만든 모든 기록이 어떻게 연결되는지 보여줍니다.
00:16:44Claude에게 질문할 때, 그것은 지도의 경로를 따라 답을 찾는 과정입니다.
00:16:49카파시의 방식을 따라 RAW, WIKI, OUTPUTS로 분류하세요.
00:16:56이렇게 정리하면 Claude는 데이터를 구조적으로 이해합니다.
00:17:01각 폴더의 index.md 파일이 내비게이션 역할을 합니다.
00:17:08이 파일들은 Claude가 현재 문맥을 파악하게 해주는 핵심 도구입니다.
00:17:15지식 기반이 체계적일수록 Claude의 응답은 정확해집니다.
00:17:21이제 옵시디언은 제 제2의 두뇌로서 기능합니다.
00:17:27이 시스템은 여러분의 작업을 자동화하고 지능화할 것입니다.
00:17:33꾸준히 관리하는 것만이 이 시스템을 지속 가능하게 합니다.
00:17:39여러분만의 에이전트 OS를 지금 바로 구축해보세요.
00:17:47도구가 아닌 시스템을 만드는 것이 중요합니다.
00:17:56반복되는 일상을 코드화하는 것, 그것이 시작입니다.
00:18:03Claude Code는 그 여정을 돕는 완벽한 동반자입니다.
00:18:10이제 여러분의 워크플로를 감사하고 설계를 시작하세요.
00:18:15AI 에이전트에 관한 위키피디아 스타일의 기사로 만든 것이죠. 그래서 데이터나
00:18:22무슨 일이 일어나고 있는지, 우리가 알아야 할 모든 것이 아주 명확해집니다.
00:18:2620개의 서로 다른 원본 문서를 일일이 뒤지는 대신, 이제 이 위키 파일 하나에 깔끔하게 정리해 둔 거죠.
00:18:32오늘 배운 내용을 실습해보는 시간을 가지시길 바랍니다.
00:18:40작은 단계부터 시작해도 충분합니다.
00:18:45오늘 영상이 여러분의 작업 방식에 도움이 되기를 바랍니다.
00:18:51예를 들어 이제 이걸 슬라이드 자료 같은 명확한 결과물로
00:18:57만들고 싶다고 해보죠. 단순히 데이터에 관한 것뿐만 아니라 실제로
00:19:01유용한 무언가로 바꾼 것이죠. 바로 그게 세 번째 폴더입니다. 그러니까 우리가 다루는
00:19:07대부분의 데이터는 비정형, 정형, 그리고 결과물 이렇게 구성할 수 있습니다. 이것이 카파시(Karpathy)의
00:19:15옵시디언 RAG 방식입니다. 제가 RAG라고 따옴표를 붙인 이유는 이게 진정한 의미의 RAG 시스템은 아니기 때문입니다.
00:19:20하지만 이건 한 가지 방법이죠. 이 카파시 시스템의 진정한 묘미는 단순히 데이터를 비정형,
00:19:27정형, 결과물로 나누는 것이 아닙니다. 진정한 묘미는 모든 수준마다 index.md 파일이 있다는 점입니다.
00:19:36이건 그냥 텍스트 문서, 즉 마크다운 파일인데, 클로드 코드(Claude Code)에게 우리가 지금 어떤 수준의
00:19:43데이터를 보고 있는지 알려주는 역할을 합니다. 예를 들어 제가 클로드 코드, 즉 제 AI OS와 대화하면서
00:19:49야, AI 에이전트에 대한 모든 정보를 알려줘라고 하면, 우리가 만든 AI 에이전트 위키 문서를 떠올리겠죠.
00:19:56가장 먼저 할 일은 볼트(vault)를 살펴보고 이 index.md를 확인하는 것입니다.
00:20:01이 index.md는 이렇게 말해줍니다. 이 시스템 수준에는 비정형 데이터를 위한 원시(raw) 파일,
00:20:08정형 데이터를 위한 위키, 그리고 슬라이드 자료 같은 것들을 위한 결과물 폴더가 있다고 말이죠.
00:20:12그러니 클로드 코드는 바로 알게 됩니다. 사용자가 AI 에이전트에 대한 정보를 원하니까 위키 문서로 가야겠구나 하고요.
00:20:18이제 그 위키 폴더 안을 보면, 그 안에도 index.md가 있습니다.
00:20:23지금은 여기에 문서가 하나뿐이니 폴더 안에 하나 있는 것을 위해 목차가 굳이 필요할까요?
00:20:31물론 아니죠. 하지만 이걸 1년, 2년, 아니 5년 동안 계속 사용해서
00:20:37문서가 하나, 둘, 열 개가 아니라 수천 개가 쌓였다면 어떨까요?
00:20:42하위 폴더도 많이 생겼을 거고요. 그때 index.md가 있다면
00:20:47클로드 코드가 폴더에 접근했을 때 무엇을 보고 어디로 가야 할지
00:20:51훨씬 쉽게 이해할 수 있게 됩니다. 기억하세요, 이 모든 것의 목적은 클로드 코드에게 지도를 제공하는 것입니다.
00:20:57새로운 방에 들어갈 때마다 무엇을 보고 있는지 알 수 있는 명확한 지점이 있다면,
00:21:03작업 속도도 빨라지고 비용도 절감될 겁니다. 중요한 건 이 구조의 힘은,
00:21:08우리가 만든 임의적인 폴더 구조에서 오는 것이 아니라, 어디로 가야 할지 알려주는 그 지도에서 온다는 사실입니다.
00:21:14꼭 원시 폴더나 결과물 폴더 같은 걸 만들 필요는 없습니다. 그런 카파시 방식,
00:21:18꼭 따라 할 필요 없습니다. 클로드 코드가 이해할 수 있는 지도만 있으면 됩니다. 그건 아마도
00:21:22여러분만의 고유한 데이터 구조와 목표에 따라 다르게 나타날 것입니다.
00:21:28그러니 여러분의 데이터를 어떻게 구조화해야 할지는 그 누구보다 여러분이 가장 잘 알죠.
00:21:32만약 모르겠다면 누가 도와줄 수 있을까요? 바로 클로드 코드죠. 그냥 여러분의 볼트를 보여주며,
00:21:36어떤 구조가 좋을지 물어보세요. 카파시의 옵시디언 RAG 설정을 참고하라고 하면 필요한 모든 것을 해줄 겁니다.
00:21:43한 가지 더 말씀드리고 싶은 건, 이에 대해 설명하는 claw.md 파일을 만드는 것입니다.
00:21:48제 볼트 안에 있는 claw.md 파일에는 제 볼트 관례, 즉 어떤 파일과 폴더를
00:21:54보고 있는지에 대한 구조가 명시되어 있습니다. 왼쪽에 보시면 저는 세 개 이상의 폴더를 가지고 있죠.
00:21:59콘텐츠 노트, 실행, 수신함, 작업, 프로젝트 등등 여러 개가 있습니다.
00:22:04더 나아가 탐색 패턴에 대한 전체적인 내용도 있죠. 즉 무언가를 찾으려 할 때 어떤 경로를
00:22:09따라야 하는지 말해주는 겁니다. 저는 이런 템플릿을 사용하는 것이 매우 유연하다고 생각합니다.
00:22:13어떤 구조나 어떤 데이터에도 적용할 수 있고, 자신에게 효과적인 무언가를 만들어낼 수 있으니까요.
00:22:18그래서 레벨 2에 대해 이야기할 때는 클로드 코드에게 지도를 제공하는 것을 의미합니다. 그건 당연히 말이 되어야 하죠.
00:22:24이것은 루프 엔지니어링이나 기술, 자동화와도 연결됩니다. 왜냐하면 모든 출력물은
00:22:29어딘가로 가야 하고 기록되어야 하기 때문입니다. 그리고 그 기록 방식은,
00:22:34루프 엔지니어링의 관점에서 말이 되어야 하죠. 특히 자가 개선적인
00:22:38기술과 자동화에 관해서 말이죠. 그것이 작동하려면 클로드 코드가 과거의 실행 내용을
00:22:44볼 수 있는 곳이 필요합니다. 루프가 과거 실행을 확인하고,
00:22:52향후 개선을 할 수 있어야 하니까요. 이 모든 것이 한곳에 연결되어 있어야 합니다.
00:22:56이 두 레벨을 마스터하면 여러분은 이미 AI OS의 90%에 달하는 힘을
00:23:00손에 넣은 셈입니다. 이 모든 것은 터미널이나 데스크톱 앱 등을 통해 가능합니다. 왜냐하면 이 시점에서는 이미
00:23:08워크플로우를 코드화했기 때문이죠. 이제 무슨 일이 일어나고 있는지 보고 기록하며,
00:23:12제2의 뇌를 만들어 클로드 코드가 여러분이 평소에는 얻지 못했을 통찰력을 효율적으로
00:23:18끌어낼 수 있게 된 것입니다.
00:23:23레벨 3은 지금까지 우리가 만든 모든 것 위에 사용자 지정 시각적 랩핑을 씌우는 단계입니다.
00:23:28어떻게 할지에 대해서는 몇 가지 선택지가 있습니다. 당연히 완전히 사용자 정의할 수도 있고,
00:23:33웹 앱 기반으로 만들거나 옵시디언 기반으로 만들 수도 있습니다.
00:23:37웹 앱 기반이라면 이런 것이 되겠죠. 다시 말씀드리지만, 이건 클로드 코드 기반이며
00:23:43옵시디언과 연결되어 있습니다. 하지만 저는 제가 보기 편하게 튜닝한 여러 가지
00:23:48커스텀 지표를 가지고 있습니다. 왼쪽에는 콘텐츠 제작과 관련된 것들이 보입니다.
00:23:54유튜브 구독자 수, 인스타그램, 최신 영상, 클로드 5시간 이용 현황 등이죠.
00:23:59구글 캘린더에서 가져온 지침도 있고, 클로드가 만든 문서들도 살펴볼 수 있습니다.
00:24:03오른쪽에는 수많은 자동화와 기술을 단순히 버튼 하나로 만들어 두었습니다.
00:24:09인박스 브리핑 같은 걸 클릭하면, 대기열에 추가되고 바로 창이 뜹니다.
00:24:15클로드 내부적으로는 제 수신함을 살펴보고 초안을 작성하고 있습니다.
00:24:21그리고 무엇이 중요한지 저에게 알려주겠죠. 이 방식의 멋진 점은,
00:24:25여기 표시되는 지표를 원하는 대로 변경할 수 있다는 겁니다. 이 자체가 어떤 수준을
00:24:31높여주는 메커니즘이기도 하죠. 기술적 지식이 없는 팀원이나 고객에게도 클로드 코드의 능력을
00:24:37일부 나눠줄 수 있습니다. 레벨 4에서 다룰 내용인데, 오른쪽을 보시면
00:24:41자동화와 기술들을 말 그대로 버튼 하나로 만들었음을 알 수 있습니다.
00:24:46그들에게 클로드 코드 사용법이나 기술 설치법, 자동화 방법을 가르치는 대신,
00:24:50이제는 그냥 제가 이 AI OS를 설정해주기만 하면 됩니다.
00:24:55그러면 그들은 버튼만 누르면 모든 것이 자동으로 실행됩니다.
00:25:00그들의 옵시디언이나 팀의 옵시디언에 자동으로 결과를 담아주죠. 인박스 브리핑이 완료되었습니다.
00:25:0832개의 스레드가 분류되었고, 계약 건과 오픈 AI 병합 캠페인이 긴급으로 표시되었습니다.
00:25:15네, 충분합니다. 여기 보시다시피 음성 모델도
00:25:19연결되어 있어서 대화할 수 있습니다. 그 음성 모델은 완전히 로컬에서
00:25:24실행됩니다. 11랩스 같은 곳을 거치지 않으니 비용도 들지 않죠.
00:25:29인박스 브리핑을 클릭하면 전체 보고서가 나옵니다. 이것 역시
00:25:36옵시디언 내에서 바로 열어볼 수 있습니다. 옵시디언 이야기기가 나와서 말인데,
00:25:41옵시디언 안에 컨트롤 센터를 만들어서 시각적인 레이어를 구축할 수도 있습니다. 바로 여기처럼요.
00:25:47지표는 조금 다르지만 비슷합니다. 토큰 소모량을 확인할 수 있고, 여기도 마찬가지로
00:25:53버튼을 클릭하면 기술이나 자동화가 실행됩니다. 탭도 여러 개 있죠. 저는 좀 더 많은
00:25:58콘텐츠 쪽 시청자 지표나 연구 관련 데이터에 대한 통찰을 원합니다.
00:26:04이렇게 극도로 커스터마이징할 수 있습니다. 다시 강조하지만, 여기서 중요한 건 화려한 시각적 효과가 아니라,
00:26:10터미널 안에만 있으면 확인하기 어려운 다양한 정보들을
00:26:15한곳에서 볼 수 있다는 점입니다. 이런 것을 만드는 방법은,
00:26:21웹 앱이라면 클로드 코드를 사용해 만드는 일반적인 웹 앱과 같습니다.
00:26:26시각적인 아이디어를 주면 됩니다. 제 정확한 설정은 체이스 AI 플러스에서 볼 수 있지만,
00:26:32마음에 드는 웹사이트나 구성을 찾아 스크린샷을 찍으세요.
00:26:37그리고 클로드 코드에 올리고 이렇게 말하세요. 여기 내가 사용하는 기술들이 있고,
00:26:42이걸 볼트에 연결하고 싶고, 이런 지표들이 한눈에 보고 싶어. 이걸 만들어줘.
00:26:47이렇게 시각적 래퍼를 씌우는 거죠. 옵시디언도 마찬가지입니다.
00:26:52옵시디언은 플러그인 시스템으로 작동하니까 사실상 앱을 만드는 것과 같습니다.
00:26:58그냥 클로드 코드에게 우리가 만든 웹 앱을 옵시디언 플러그인 버전으로 만들어달라고 하면
00:27:05이렇게 만들어줄 겁니다. 그럼 설치하고 옵시디언에서 실행하면 됩니다. 이제 내부적으로
00:27:10어떤 일이 일어나는지 간단히 말씀드릴게요.
00:27:15버튼을 클릭하면 기술과 관련된 어떤 일이 실행되는데,
00:27:20예를 들어 모닝 브리핑 기술을 클릭하면,
00:27:24헤드리스 버전의 클로드 코드가 호출됩니다. 터미널을 열고
00:27:30클로드 코드를 실행해서 '모닝 브리핑' 명령어를 치는 것과 같습니다.
00:27:37차이점은 버튼을 클릭할 때는 헤드리스 방식으로 작동한다는 점입니다. 이 터미널이
00:27:42컴퓨터 화면에 직접 뜨지 않고, 보이지 않게 작동하며
00:27:49claude -p라는 명령어를 사용합니다. 얼마 전 이 명령어와 관련해 약간의 논란이 있었습니다.
00:27:55앤스로픽 측에서 claude -p를 사용하면 클로드 맥 구독료가 아니라
00:28:01API 비용에 묶인 200달러 크레딧에서 차감된다고 했기 때문이죠. 문제가 될 뻔했지만,
00:28:07지금은 입장을 좀 철회했기 때문에 아직은 그런 일이 일어나지 않았습니다.
00:28:12현재는 구독 플랜에서 차감되므로 터미널에서 직접 실행하는 것과 같습니다.
00:28:16이런 식으로 클로드 코드를 활용하는 구조를 만들 수 있습니다. 클로드 코드의 모든 힘을
00:28:20사용하면서도 배후에서 보이지 않게 작동하게 할 수 있는 거죠. 레벨 3에 대해 말하자면,
00:28:25이 커스터마이징 덕분에 우리는 터미널이나 데스크톱 앱에 얽매이지 않고,
00:28:30원하는 것을 보여줄 수 있습니다. 또한 이것을 팀원들에게 나눠줄 수도 있죠.
00:28:36레벨 4에서 다룰 내용인데, 앞서 말씀드렸듯이
00:28:41누군가에게 이 웹 앱을 건네주면, 클릭 한 번으로 수많은 기술들을
00:28:45사용할 수 있게 됩니다. 모든 힘은 그 기술과 자동화에서 나오기 때문이죠.
00:28:49누군가가 그것들을 쉽게 쓰게 만드는 건, 클로드 코드를 직접 설치하지 않고도
00:28:54그 능력을 활용하게 하는 것과 같습니다. 그럼 당연히 어떻게
00:28:58배포하느냐는 질문이 나오겠죠. 웹 기반인 경우,
00:29:02이것은 훨씬 쉽습니다. 옵시디언 버전을 주는 것보다,
00:29:07웹 기반인 것이 훨씬 간단합니다. 깃허브에 올리거나
00:29:12압축 파일 형태로 만들어서 전달하면 바로 실행할 수 있으니까요.
00:29:17반면에 옵시디언은 조금 더 직접적인 작업이 필요합니다.
00:29:23그래서 만약 옵시디언 컨트롤 센터 방식을 팀원에게
00:29:27obsidian의 커맨드 센터 같은 기능을 팀원에게 어떻게 적용할지 묻는다면
00:29:31일일이 설정을 다 해줘야 해서 그렇게 간단하진 않습니다. 아주 어렵지는 않지만
00:29:35깃허브 리포지토리를 복제해서 바로 클로드 코드를 연결하는 것만큼 간단하진 않죠.
00:29:40하지만 이 커스터마이징은 엄청난 강점입니다. 특히 고객 작업을 하는 사람들에게는 더욱 그렇죠.
00:29:45클로드를 사용하고 싶어 하지만, 터미널이나 데스크톱 앱을
00:29:51너무 무서워해서 아예 거부감을 느끼는 사람들을 정말 많이 봤습니다.
00:29:56이 영상을 보는 여러분은 그런 걸 비웃을지 모르지만,
00:30:00사람들의 99%는 도저히 터미널을 열려 하지 않을 겁니다.
00:30:05그 대신 이걸 그냥 던져주고 설정해 주면,
00:30:09음성으로 대화하거나 버튼 몇 개만 누르면 되니 훨씬 효과적이죠.
00:30:14이런 대시보드 형태는 기술적이지 않은 사람들에게 정말 필요합니다.
00:30:19사람들이 기술 도구를 해석하는 방식을 완전히 바꾸거든요. 이제 레벨 3과 4까지
00:30:24모두 살펴봤습니다. 이것들은 AI OS의 장식 같은 존재입니다.
00:30:30모든 시간과 에너지는 첫 두 레벨인 기술과
00:30:37루프 엔지니어링, 자동화, 코드화, 메모리, 그리고 상태 관리에 투자해야 합니다. 같은 것을
00:30:42매번 똑같이 할 수 있나요? 기록할 수 있나요? 그리고
00:30:47클로드 코드를 위한 제2의 뇌를 만들어, 클로드가 참조하고 스스로 개선하게 만들 수 있나요?
00:30:52이걸 해낸다면 여러분은 일반 사람들보다 훨씬 앞서나갈 수 있을 겁니다.
00:30:59오늘 영상은 여기까지입니다. AI OS의 4가지 레벨을 분해해서
00:31:03어떻게 작동하는지, 가치는 어디에 있는지, 스스로 어떻게 만들 수 있는지 더 명확해졌길 바랍니다.
00:31:08앞서 말씀드린 대로 제 정확한 설정이 궁금하다면 체이스 AI 플러스를 참고하세요.
00:31:12다른 의견이 있다면 알려주세요.
00:31:18다음에 또 만나요.