AI에게 일을 맡기고 싶었다고 생각하고 ChatGPT를 열었지만, 결국 제가 매번 설명을 듣고, 복사해서 붙여넣고, 다시 붙여서 해야만 했다. 그러다 보니, 직접 하는 게 더 빠를 거라는 걸 깨닫게 되었다. — 그런 이야기를 자주 듣는다.
이 문제의 원인은 AI의 지능 부족이 아닌, 매번 처음부터 설명해주는 방식에 있습니다.
그러므로, 해야 할 일은 하나입니다. AI에게 역할을 먼저 주고 절차를 알려주기만 하면, 매번 설명을 할 필요가 없어집니다. 이 글에서는 이를 “AI 직원 채용”이라고 부릅니다.
그렇기 때문에 사용하는 것이 Claude Code입니다. Anthropic에서 제공하는 AI에 실제 작업을 시키는 앱입니다. 챗 화면에서 답변을 받는 대신, 이 컴퓨터에 있는 파일을 읽거나 작성하게 하는 점이 ChatGPT와 가장 큰 차이점입니다. 이 부분부터는 Claude Code에 대해서만 이야기하겠습니다.
직원이 몇 명 모이면 이런 풍경이 됩니다.
아침에 한마디만 부탁하고 자리를 비웁니다. 돌아와 보니 조사 담당자가 공식 정보를 모두 수집했습니다. 원고 담당자는 이를 바탕으로 초안을 작성하고 있으며, 교정 담당자는 “이 부분은 출처가 확인되지 않습니다”라며 돌려보냅니다.
당신이 한 것은 그 첫 말 한마디뿐입니다.
그 한마디조차 건너뛰는 방법 또한 공식적으로 마련되어 있습니다. 정해진 시간에 자동으로 작동하는 시스템으로, 컴퓨터가 켜져 있는 동안 아침 9시에 검색을 시작해 두는 등 원하는 방식으로 작동할 수 있습니다. 이 내용은 후반부에 다루겠습니다.
시작은 반드시 저희가 정한 한 마디입니다. 그것을 매일 아침 그 자리에서 말하거나, 미리 시간을 정해서 등록해 두는 것의 차이일 뿐입니다. 변하는 것은 그 한 마디의 다음으로, 누구에게 어떻게 묻을지 생각하는 것도, 중간에 설명을 덧붙이는 것도 저희 쪽의 일이 아닙니다.
실제로 지금 읽고 있는 이 기사는 4명의 AI 직원들이 만들었습니다. 조사 담당자가 공식 정보를 수집하고, 원고 담당자가 작성하며, 교정 담당자가 공개 전에 검토합니다. 교정 담당자는 공개를 중단해야 할 오류를 7건 발견했는데, 그 중 1건은 실제로 존재하는 공식 페이지를 출처로 하면서, 그곳에 쓰여진 내용이 아닌 문구를 인용하는 부분입니다.
그 네 명의 제작 방법을 차례대로 설명하겠습니다.
본편에서는 프로그래밍 지식이 전혀 없는 상태에서, 첫 번째 AI 사원을 1명 고용하여 운영하는 과정까지 설명합니다. 해야 할 일은 텍스트를 2부 작성하는 것뿐입니다. 이 지점까지, 조사 담당원이 1명 더 투입됩니다.
나머지 부분에서는 그 직원에게 성격을 부여하여 업무의 질을 변화시키고, 인원을 늘려 키워나가는 방법을 다룹니다. 위에서 언급한 목표를 달성하기 위해서는 모든 내용이 이 부분에 담겨 있습니다.
본문에서 다룰 내용: AI 직원에게 성격을 부여하는 방법과, 그것이 성과에 미친 실제 사례, 이름과 별명 짓기(효과가 있는 것과 없는 것), 일할수록 기억력이 증가하는 AI 직원의 제작 방법, 정해진 시간에 자동으로 일하도록 하는 방법(3가지 방식 중 자신에게 맞는 방식), 여러 AI 직원이 함께 일하는 모습을 보는 3가지 방법, 만든 것에 반응하지 않을 때 먼저 시도하는 것, 여러 명을 움직일 때의 비용과 권한
AI 직원”이란 무엇이며, 지시를 기다리는 AI와 어떤 차이점이 있을까요?
챗 AI는 “질문하면 답을 하는 사람”, AI 사무원은 “맡기면 일을 끝내는 사람”입니다.
평범한 챗봇은 질문에 답변하는 데 그치며 업무가 종료됩니다. 조사 내용을 파일에 저장하거나 다음 작업에 활용하는 것도 당사의 책임입니다.
AI 직원만이 이곳에서 차별성을 보입니다. 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 결과를 저장하는 모든 단계를 스스로 수행합니다.
두 가지 차이점 – 챗 AI: 1문 1답, 매번 처음부터 설명, 작업은 본인 또는 AI 직원: 지시는 1회, 절차를 기억하며 완료까지 자율적으로 진행
효과에 대한 기준으로 공개된 숫자는 하나 있습니다. 주식회사 GENAI는 월 3만 엔 정도의 요금제(Max 20x)로 인건비 25~30만 엔 상당의 업무량을 분담하고 있다고 합니다. 다만, 이 회사는 이를 “단순히 추정치 또는 직감 기반”이라고 명시하고 있습니다. 정확한 측정치가 아니므로 그렇게 생각하고 읽어주시기 바랍니다.
출처가 제공되지 않았으므로 일본어 본문 청크 21/246를 제공해주세요. 본문을 제공해주시면 100% 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.
AI 사원의 정체는 단지 세 가지 부품이다.
身構える必要はありません。AI社員の実体は、次の3つだけです。
AI 직원 만들기 3가지 요소 - Claude Code – 직원들이 근무하는 오피스(앱) – agents 폴더 안의 .md 파일 – 직원 1인 분량의 이력서 – CLAUDE.md – 회사의 근무 규정
앱을 하나만 설치하고, 텍스트를 2장 작성한다. 그것뿐이다. 프로그램을 작성할 필요는 없고, 내용은 전부 순수한 일본어로 괜찮다.
채용 전 준비물
필요한 것: Claude Pro/Max/Team/Enterprise 등급 중 하나, Claude Console 계정-터미널(Windows는 PowerShell, Mac은 터미널.app), 작업 폴더 1개, 예상 소요 시간: 15~30분
터미널은 텍스트를 입력하여 컴퓨터에 명령을 내리는 화면입니다. 검은색 화면에 글자들이 줄줄 보이는 바로 그것입니다. Windows에는 PowerShell, Mac에는 터미널.app이 기본으로 설치되어 있습니다.
1단계: 클로드 플랜에 가입하세요.
클루드 코드는 무료 플랜에서는 사용할 수 없습니다. 여기서 중단하는 사람이 가장 많기 때문에 먼저 처리해 주세요.
초보자분들께서는 프로 플랜으로 충분합니다. 월별 이용 시 20달러, 연체료 결제로 이용하실 경우 월별 17달러입니다. 요금 확인 및 등록은 여기서 가능합니다.
API 과금으로 사용하고 싶다면, Claude Console 계정 생성 방법을 참고하세요.
2단계: Claude Code 설치
공식에서 권장하는 것은 명령어를 한 줄로 끝내는 설치 프로그램입니다. 사용 중인 운영체제에 맞춰 다음 중 하나를 실행합니다.
Windows에서 PowerShell을 사용하는 경우.
macOS/Linux/WSL을 사용하시는 분들께.
3단계: 움직임을 확인합니다.
설치가 완료되면 동작 확인을 실시합니다. 다음 명령어를 입력하십시오.
버전 번호와 (클로이드 코드)가 표시되면 성공입니다.
계속 Claude와 대화하면 로그인 화면이 나타납니다. 브라우저에서 인증을 완료해주세요. 인증 정보는 저장되므로, 다음부터는 필요하지 않습니다.
터미널을 사용하고 싶지 않으시면 데스크톱 앱 버전도 있습니다. 비엔지니어 분들께는 이쪽이 더 접근하기 쉽습니다.
Windows에서 데스크톱 앱을 사용하는 경우, 먼저 Git for Windows를 설치해 주세요. 공식 자료로 언급하고 있습니다. 이 부분을 건너뛰면 최초 실행 시 멈출 수 있습니다. 설치한 후에는 앱을 재시작해 주세요.
Git for Windows 배포 페이지는 이곳입니다.
AI 직원 1명을 고용하는 방법
AI 직원을 고용할 경우, 먼저 해당 직원이 업무를 수행하기 위한 폴더를 생성해야 합니다. 이 폴더는 “agents” 폴더라고 합니다.
“agents” 폴더를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 프로젝트의 루트 디렉토리를 엽니다.
2. “agents”라는 이름의 폴더를 생성합니다.
3. “agents” 폴더 안에 각 AI 직원이 담당하는 업무와 관련된 파일 및 설정 파일을 저장합니다.
이 “agents” 폴더의 구성은 AI 직원의 역할 및 업무 내용에 따라 유연하게 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 AI 직원이 특정 작업에 특화되어 있는 경우, 해당 작업과 관련된 파일 및 설정 파일을 “agents” 폴더 안에 정리하여 저장합니다.
또한, AI 직원 간의 협업을 원활하게 하기 위해 각 AI 직원의 “agents” 폴더 간에 필요한 정보를 공유하기 위한 메커니즘을 도입하는 것을 고려해 보세요. 예를 들어, 공통의 데이터베이스나 파일 서버를 이용하여 AI 직원들 간에 정보를 공유할 수 있습니다.
단계 0: 작업 폴더로 이동합니다.
터미널을 열자마자 컴퓨터 홈 폴더에 있습니다. 그대로 다음 단계로 진행하면 의도하지 않은 위치에 폴더가 생성됩니다. 미리 이동해 두는 것이 좋습니다.
작업 폴더로 이동하는 방법 - 단계 1: 작업에 사용할 폴더를 하나 정합니다. 새로운 폴더를 만들어도 됩니다. - 단계 2: 터미널에서 ‘cd’와 공백을 입력합니다. 아직 엔터 키를 누르지 마세요. - 단계 3: 단계 1에서 정한 폴더를 터미널 화면에 드래그 앤 드롭합니다. 해당 폴더의 위치가 자동으로 입력됩니다. - 단계 4: 엔터 키를 누릅니다.
잘 입력되지 않는 경우, 폴더 위치를 직접 입력해도 괜찮습니다.
회원 명부 폴더를 생성합니다.
이동한 폴더 안에 .claude/agents/라는 폴더를 생성합니다. 이곳이 직원 명부입니다.
Windows PowerShell의 경우.
macOS 또는 Linux의 경우.
명령어가 어렵다면, 탐색기(Mac은 파인더)에서 평소처럼 폴더를 만들어도 괜찮습니다. 점(.)을 이름 앞에 붙여 “claude”라는 폴더를 만들고, 그 안에 “agents”라는 폴더를 만드는 것뿐입니다.
저장소는 2가지 종류가 있으며, 용도에 따라 구분하여 사용할 수 있습니다.
팀원들의 자리 위치는 2가지 종류로, 프로젝트 직下の .claude/agents/… 형태로 제공되며, 해당 프로젝트 전용입니다. 팀원들이 공유할 수 있는 홈 직下の ~/.claude/agents/… 형태로 제공되는 것은 모든 프로젝트에서 사용할 수 있는 개인 전용 자리입니다.
가장 먼저 프로젝트 측에서 시작하는 것이 좋습니다.
2단계: 이력서를 1쪽으로 작성한다.
.claude/agents/ 폴더 안에 researcher.md라는 파일을 생성합니다. 파일 내용은 단순 텍스트입니다.
Windows 메모장으로 만들 경우에는 저장할 때 한 가지 주의해 주세요. 파일 종류를 “텍스트 문서”에서 “모든 파일”로 변경한 후 “researcher.md”라고 입력하여 저장합니다. “텍스트 문서” 그대로 저장하면 “researcher.md.txt”라는 이름이 되므로 Claude Code에 읽혀지지 않습니다.
파일 안의 내용은 2층 건물입니다.
상단 반쪽은 프로필 栏입니다. 이름과 역할을 정해진 방식으로 나열하는 곳으로, 프론트매터(frontmatter)라고 합니다. Obsidian 등에서는 “프로퍼티”라고 하는 것과 동일한 형식입니다. 세 개의 하이픈을 나열한 줄로, 위와 아래를 구분하는 규칙이 있습니다.
다음 6행을 그대로 복사하십시오. 1행과 6행은 세 개의 하이픈으로 된 행입니다.
연구자 설명: 웹에서 정보를 검색하고 핵심 내용을 요약하는 조사 업무를 담당합니다. 리서치나 사전 조사를 요청받을 경우 Read, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch를 사용합니다.
아래쪽 부분은 이 직원에게 내려준 지시사항입니다. 6번째 행의 하이픈 3개 이상의 행 아래에는 일반적인 일본어로 작성됩니다.
프로필란의 4개 항목은 각각 다음과 같습니다.
프로필 栏의 읽기 방법, 이름 … 사원의 이름. 이 이름만으로 식별됩니다. 설명 … 어떤 일을 맡기는 사람인지가 가장 중요합니다. 도구 … 사용하게 하는 도구. 범위를 좁히면 권한을 제한할 수 있습니다. 모델 … 사용하는 AI 모델. 가벼운 일감은 haiku를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다.
설명은 반드시 구체적으로 작성해야 합니다. 여기서 모호하면 일이 진행되지 않습니다. “조사 담당”만으로는 부족하며, 어떤 상황에서 호출될지까지 명시하는 것이 비결입니다.
3단계: 실제로 일을 중단해 봅니다.
파일을 저장한 후, 그 폴더에서 Claude를 실행합니다. 그 후에는 평소와 같이 일본어로 요청하기만 하면 됩니다.
요청하신 내용이 설명에 부합하면, Claude가 자동으로 이 직원에게 업무를 할당합니다. 또한 독립된 작업 공간에서 작동하기 때문에 방대한 검색 결과로 메인 대화가 묻어가지 않습니다. 이는 은근히 효과가 있습니다.
지금까지의 순서대로 파일을 만들고 Claude를 실행하면, 실행되는 시점에서 바로 읽어들여집니다.
부르지 못할 경우에는 클로드 코드를 실행한 채로 파일을 생성했을 가능성이 높습니다. 그럴 경우, 일단 종료 후 다시 실행해 주십시오. 이유는 나중에 자세히 설명드리겠습니다.
회사 규정 제정 안내 | CLAUDE.md 및 이관 노트
직원을 고용한 것만으로는 여전히 매번 같은 설명을 제공해야 했습니다. 그래서 근로 규정에 해당하는 CLAUDE.md를 준비합니다.
CLAUDE.md를 어디에 두는 것이 가장 좋은지입니다.
위치에 따라 적용 범위가 달라집니다.
CLAUDE.md의 위치 및 프로젝트 바로 아래의 CLAUDE.md… 해당 프로젝트용입니다. 팀에서 공유하는 내용 및 홈 바로 아래의 ~/.claude/CLAUDE.md… 전체 프로젝트 공통의 개인 설정 및 CLAUDE.local.md… 개인 메모입니다. 공유하지 않는 내용들입니다.
처음에는 프로젝트 직下の CLAUDE.md 하나로 충분합니다. 이 파일들은 상호 교체되지 않고 연결되어 읽히므로, 범위가 넓은 것부터 순차적으로 적용됩니다.
내용을 처음부터 다시 생각하는 것이 번거롭다면 `/init`이라고 치면 초안을 자동으로 생성해 줍니다.
200행을 초과하면 지시 사항이 제대로 지켜지지 않습니다.
공식 문서에는 CLAUDE.md가 길수록 준수율이 하락한다는 내용이 기재되어 있습니다. 지켜지기가 어려워진다는 의미입니다.
CLAUDE.md를 작성할 때는 200줄 이내로 작성하고, “깔끔하게 작성”하기보다는 “2스페이스 인덴트(들여쓰기)를 사용”하는 등 검증 가능한 수준으로 작성해야 한다. 모순되는 규칙이 있을 경우, 그 중 하나가 무의미하게 선택될 수 있다. 긴 단계는 CLAUDE.md에 포함하기보다는 숙련도에 맡기는 것이 좋다.
출처는 Claude Code 공식 메모리 해설 페이지입니다.
시작 화면은 CLAUDE.md의 1줄로 만들 수 있습니다.
이 글의 처음 부분에는 조사원이 조사하고, 필기가원이 작성하고, 교정원이 수정하는 과정을 적었습니다. 이는 CLAUDE.md에 기록된 작업 흐름을 기반으로 합니다.
예를 들어, 다음과 같이 한 줄을 적어 놓겠습니다.
이렇게 하면 “새로운 글을 쓰라”고 한마디만 요청하면 3명이 순서대로 움직입니다. 누가 어떤 일을 할지 매번 지시할 필요가 없어집니다.
직원 수가 늘었다면 이 흐름을 계속 기록을 덧붙여 주십시오. 개별 직원별 세부 지시사항은 CLAUDE.md가 아닌 이력서에 작성해 주십시오. CLAUDE.md는 짧을수록 더 잘 지켜지는 경향이 있습니다.
AI 직원들이 스스로 작성하는 이관 노트(오토메모리)
AI 직원들이 업무를 직접 기록하고 관리하는 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 직원들이 자신의 업무 내용을 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태로 기록하고, 이를 AI가 분석하여 업무 프로세스를 개선하는 데 활용합니다.
특히, 이 시스템은 직원들이 업무를 수행하는 동안 발생하는 모든 정보를 실시간으로 기록하여, 업무 이관 시 발생하는 오류를 최소화하고 효율성을 높이는 데 기여합니다. 또한, AI가 기록된 정보를 바탕으로 직원들에게 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하고, 업무 성과를 분석하여 개선 방안을 제시하기도 합니다.
오토메모리 관계자는 “이 시스템은 직원들이 자신의 업무를 더 효과적으로 관리하고, 회사의 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 밝혔습니다. 현재, 이 시스템은 일본 내 일부 기업에서 시범적으로 운영되고 있으며, 향후 더 많은 기업으로 확산될 것으로 예상됩니다.
클루드 코드에는 AI가 알아서 메모를 작성해주는 기능이 초기 상태에서 포함되어 있습니다. 빌드 명령어나 작업 습관 등을 다음 대화에 이어줍니다.
이 “1회 분의 대화”를 Claude Code에서는 세션이라고 합니다. 터미널에서 claude를 실행하고 종료할 때까지가 1세션입니다. 오토 메모리는 이 세션을 넘어 정보를 저장하는 방식입니다.
저장 위치는 홈 바로 아래의 .claude/projects/ 폴더 내에서, 프로젝트마다 메모리 폴더가 생성됩니다. 인덱스로 사용되는 MEMORY.md 파일은 처음 200줄 또는 25KB 중 작은 량만 매번 읽어들입니다.
내용을 확인하고 싶을 때는 세션 내에서 `/memory`라고 치면 목록이 나옵니다. 전부 단순 텍스트 파일이므로 마음에 들지 않으면 직접 지워도 됩니다.
이 부분까지 조사 담당 1명이 투입되었습니다. 앞부분은 여기까지입니다.
이제부터는 그 직원에게 성격을 부여하여 업무의 질을 변화시키고, 인원을 늘려가는 이야기를 담고 있습니다. 실제로 손을 움직이는 사람들을 위한 내용이므로, 읽기만 하면 여기서 멈추셔도 됩니다.
덧붙여, 이 기사에 등장하는 편집자 설정 파일은 LINE을 통해 배포됩니다. 등록 후에는 “AI 직원”이라고만 보내주세요.
나머지는 공식 문서에서 확인한 사양과 이 글의 작성 환경에서 실제로 측정한 결과 두 가지로 작성했습니다.
AI 직원에게 성격을 부여하다 | 본문에 언급된 내용이 해당 직원의 성격으로 해석될 수 있음을 의미합니다.
이력서 하반부는 지시 사항들을 모두 대체하고 있습니다.
어제 이력서 하단에 “당신은 조사 담당입니다”라고 적었습니다. 그 부분이 어떤 역할을 하는지 정확하게 설명드리겠습니다.
AI는 이 내용을 입력하기 전에 이미 주어진 기반 지시 사항이 있습니다. 이를 시스템 프롬프트라고 합니다. AI에게는 “업무 규정보다 먼저 적용되는 회사 규정”과 같은 역할을 합니다.
공식 문서에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 이 AI 직원용 시스템 프롬프트는 해당 履歴書の 본문으로, Claude Code가 원래 가지고 있던 시스템 프롬프트에 추가하는 것이 아니라, 완전히 대체됩니다. 전달되는 정보는 이 본문과 작업 폴더 등 최소한의 환경 정보만입니다.
따라서 본문에 쓰여진 내용은 그 직원의 판단 기준의 전부가 되며, 업무 내용뿐만 아니라 태도와 자세 또한 여기서 결정됩니다.
자세한 사양은 공식 서브에이전트 설명 페이지를 참조해 주시기 바랍니다.
실례가 아닌데, 자세를 1행만 틀어놓은 교정 담당자가 출판을 중단했다.
이 글을 작성하는 데는 note 기사를 제작하는 데 활용되는 4개의 AI 직원들이 있습니다. 조사, 집필, 교정, 삽화 담당의 4명입니다.
설명을 하자면, 편집자에게 효과적인 것은 이 문장 하나뿐입니다.
기본 자세는 “공개 불가”입니다. 각 항목을 실제로 검증한 후에만 “가능”으로 처리합니다. “대신 지나가자”와 같은 표현으로는 안 됩니다.
이는 기능의 지정이 아닙니다. 성격의 지정입니다. 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 어떤 태도로 임무에 임할지를 적고 있습니다.
본 교정 담당에게는 1건의 기사를 4회에 걸쳐 검토하도록 했습니다. 또한, 공개 중단이 필요한 심각한 오류가 총 7건 발견되었습니다. 이 수치는 교정 담당이 매번 제출하는 보고서 중 “공개 불가”로 분류된 항목을 세어 나온 것입니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
멈춰진 오류의 예시로, 실제 존재하는 공식 페이지를 근거로 제시하며, 그 페이지에는 쓰여있지 않은 덧붙인 설명을 인용하고 있었다. 다음 날부터 더 이상 유효하지 않다는 절차를 ‘이대로 괜찮다’라고 적어놓고 있었다.
둘 다 문장 자체는 자연스럽게 읽힙니다. “대신 괜찮다”고 넘어가려는 태도라면, 그대로 공개되었을 법한 종류의 오류입니다.
똑같은 AI인데, 쓴 글의 내용만으로도 행동이 달라져.
저희는 같은 것을 다른 두 분에게도 확인하고 있습니다.
글쓰기 담당자의 이력서에는 “경험담을 창작하지 않는다”라고 명시되어 있습니다. 그 결과, 올라오는 원고에는 경험담이 전혀 들어있지 않습니다. 감동적인 에피소드가 필요한 부분은 작가가 채워야 할 장소로 보고됩니다.
조사 담당자의 이력서에는 “검색 결과 요약을 그대로 사실로 채용하지 않는다”라고 적혀 있었고, 이 내용을 작성한 이후로는 원고에 사실과 다른 숫자가 섞이지 않았습니다.
세 사람 모두, 움직이는 AI 모델은 동일하며, 다른 점은 이력서에 작성한 문구 하나뿐입니다.
이름은 영문 표기로 하고, 일본어 이름은 본문에서 스스로 밝히도록 하겠습니다.
이름을 짓는 데에는 주의사항이 있습니다.
공식 문서에서는 ‘name’의 규격을 “소문자 영어와 하이픈”으로 정의하고 있습니다. 일본어 사용 가능 여부는 공식적으로 명시되어 있지 않으며, 사용 가능하거나 불가능한 상태로 정확히 설명되어 있는 상황입니다.
그러므로 다음과 같이 하는 것이 안전합니다.
이름을 붙이고 싶을 때, 1단계에서는 ‘name’에는 researcher나 reviewer처럼 영어 이름을 사용하고, 2단계에서는 일본어 칭호를 이력서 본문에 적으며, 3단계에서는 본문 시작 부분에 “당신은 ‘사쿠라’라는 이름의 비서입니다”라고 쓰면 해당 이름으로 명칭하게 됩니다.
이름은 본문에서 생성되므로 일본어 번역할 필요가 없습니다.
또 다른 점으로는 이름에 콜론(：)과 같은 사용할 수 없는 문자도 있습니다. 콜론은 플러그인용 기호로 예약되어 있어 콜론이 포함된 이름의 파일은 로드되지 않고 오류가 기록됩니다.
말투는 글로 쓰면 드러나지만, 업무의 질은 변하지 않는다.
말투도 본문에 기록할 수 있습니다. “문장 끝에 ‘에’를 덧붙여 주세요”라고 하면, 그처럼 답변해 줍니다.
솔직히 말씀드리면, 애칭을 추가한다고 해서 업무 품질이 향상될 것이라는 기대를 하지 않으셔도 됩니다. 품질을 바꾸는 것은 태도와 판단 기준이 명시된 부분입니다.
쓰기 방식의 정리, 효과가 나는 것은 성격이다. “의심하며 접근하는” 대신 “의심을 하거나”, “추측은 추측으로 적는다” 대신 “추측은 추측이라고 기록한다” 등 판단의 기준이 되는 것, 혹은 즐길 수 있는 것은 입꼬리다. 호칭, 어미, 말투. 즐거움을 위한 요소.
이에 대하여, 특정 말투가 어느 정도까지 안정적으로 재현되는지에 대한 내용은 공식 문서에 수치로 명시되어 있지 않습니다. 재미를 위한 기능으로 생각해주시면 됩니다.
노력할수록 지혜로워지는 법 | AI 직원에게 기억 기능을 부여하기
메모를 1행 추가하면 그 직원의 기억 저장 공간이 생성됩니다.
이력서의 개인 정보란에 ‘메모리’ 항목을 기재할 수 있으며, 이를 기재하면 해당 직원 전용 폴더가 준비됩니다.
이 폴더는 대화가 끝난 후에도 삭제되지 않습니다. 따라서 그 직원은 일하는 동안 떠올린 것을 매번 기록에 추가할 수 있습니다.
이전에 설명한 오토메모리는 역할을 다릅니다. 오토메모리는 회사 전체의 업무 인수인계 노트를 담고 있으며,こちらは 한 명의 직원 분께 해당하는 개인적인 기록장입니다. 다만, 이 메모리는 오토메모리 기능의 일부로서, 오토메모리를 끄면 작동도 멈추게 됩니다.
글씨는 한 줄만 써도 됩니다.
프로필에 추가할 메모: 프로젝트
기억의 보관 장소는 3가지 종류로 나뉜다.
메모리에는 세 가지 값을 지정할 수 있습니다. 즉, 수첩을 어디에 놓느냐의 차이입니다.
메모는 3가지 지정 방식 – 사용자… 홈 바로 아래의 .claude/agent-memory/에 저장된다. 모든 프로젝트에서 공통으로 사용되는 기억이며, 프로젝트… 프로젝트 바로 아래의 .claude/agent-memory/에 저장된다. 해당 프로젝트 전용으로 팀과 공유 가능하다. 로컬… 프로젝트 바로 아래의 .claude/agent-memory-local/에 저장되며, 해당 프로젝트 전용으로 공유하지 않는다.
길을 잃었다면 프로젝트로 진행하세요. 프로젝트마다 기억이 분리되는 것이 더 좋아서 섞이지 않고 완료할 수 있습니다.
무엇이 바뀌는가
메모리를 활성화하면 세 가지 일이 자동으로 발생합니다.
메모를 쓰면 자동으로 발생하는 일과 해당 직원 시스템 프롬프트에 기억을 읽고 쓰는 지시가 추가된다. MEMORY.md의 처음 200줄 또는 25KB 중 작은 쪽에 매번 읽혀지고, 파일을 읽고 쓰거나 편집하는 데 필요한 도구(Read / Write / Edit)가 활성화된다.
공식 문서에서는 이 기능의 용도를 다음과 같이 설명하고 있습니다. 시간을 두고 지식을 축적해 나가는 데 사용되는 것으로, 코드 작성 습관, 디버깅을 통해 얻은 지식, 설계상의 판단 등을 축적하는 데 활용된다고 합니다.
이 글의 첫머리에 제시된 문제점인 “매번 처음부터 설명해야 하는” 상황에 직접적으로 부합합니다. 처음 한 번에 “우리 회사의 규정은 이렇게”라고 설명하면, 그 다음부터는 이를 반영한 작업이 돌아옵니다.
한마디도 빼지 않고, 정해진 시간에 일하는 3가지 방법
시작 부분에서 “처음 한 마디조차 건너뛸 수 있다”라고 밝혔습니다. 여기서 그 방법을 다룹니다.
클루드 코드에는 정해진 시간에 일을 시작하도록 하는 기능이 3가지 있습니다. 이 3가지 기능은 위치가 다릅니다. 그리고 위치에 따라 이 글에서 만든 AI 직원(AI社員)을 사용할 수 있는지 여부가 달라집니다. 이 부분을 잘못하면 등록 도중 진행이 멈출 수 있습니다.
이 글의 독자들이 사용하는 것은 “데스크톱 앱 예정 작업”입니다.
결론부터 말씀드리겠습니다.
세 가지 방식 – 데스크톱 앱의 예정된 작업 – 사용자의 컴퓨터에서 실행됩니다. 이 글의 독자 여러분은 이들을 대상으로 합니다. 컴퓨터 내 파일을 다루는 자동 실행은 유일하며, 1분 간격으로 실행되는 ‘루틴’은 Anthropic의 클라우드에서 작동합니다. GitHub 리포지토리를 가져와 그 안에서 작업하는 방식이기도 합니다. 컴퓨터를 닫아도 실행되는 유일한 방식은 1시간 간격으로 실행되는 ‘/loop’로, 현재 진행 중인 대화 안에서 작동하며 대화가 종료되면 중단됩니다.
루틴즈는 클라우드에서 실행되므로, GitHub에 파일을 업로드한 사람만 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 컴퓨터 안에 폴더를 만들었기 때문에 루틴즈에는 보이지 않습니다.
데스크톱 애플리케이션의 예약된 작업에 유의사항
저의 컴퓨터에서 실행되므로, 이 글에서 만든 인공지능 직원을 그대로 사용할 수 있습니다.
만드는 방법은 데스크톱 앱의 사이드바에 있는 루틴(Routines) 화면에서 새로운 작업을 만들고 “로컬(Local)”을 선택하는 것뿐입니다. “클라우드(Cloud)”를 선택하면 앞서 말씀드린 클라우드 버전이 됩니다.
단순히 컴퓨터가 켜져 있어야 합니다.
공식 문서에는 절전 모드에서의 동작이 명확하게 설명되어 있습니다. 컴퓨터가 절전 모드에 들어가는 시간에 실행이 건너뛰기 됩니다. 또한, 노트북은 뚜껑을 닫으면 절전 모드가 됩니다.
飛ばされた後の動き에도 주의가 필요합니다. 공식 문서에 따르면, 데스크톱 앱은 과거 7일 분의 실행을 놓친 것을 확인하고, 가장 최근의 1회만 되돌리기 위해 실행합니다. 즉, 아침 9시에 예정했던 업무가, 컴퓨터를 켠 밤 11시에 움직일 수 있습니다. 이는 공식이 예시로 제시한 행동입니다.
따라서, 수면을 방해하지 않도록 설정을 해두는 것이 확실합니다. 설정의 데스크톱 앱 항목에는 컴퓨터를 켜둔 채로 두는 설정(Keep computer awake)이 있습니다.
제작 후 반드시 한 번 “Run now”로 실행하세요.
이 부분은 반드시 짚고 넘어가야 합니다. 건너뛰면 아침이 되도록도 일이 끝나지 않습니다.
예정된 작업에는 권한 설정이 있습니다. 이 글에서는 AI 직원에게 전달되는 도구를 제한적으로 유지하도록 권장했습니다. 제한 상태로 자동 실행을 설정하면, 중간에 권한이 필요한 시점에 중단됩니다. 공식 문서의 표현에서도 승인될 때까지 실행은 중단된 상태로 유지됩니다. 밤에 확인 화면이 나타나도 아무도 누를 사람은 없습니다.
공식에서 제시하는 회피 절차는 다음과 같습니다.
멈추지 않도록 하는 절차, 절차 1: 작업을 만들면 즉시 ‘Run now’를 눌러 한 번 실행합니다. 절차 2: 나타나는 확인에 대해 ‘항상 허가’를 선택합니다. 절차 3: 이로써 다음 이후 실행은 동일한 도구에 대해 확인 없이 진행됩니다.
평소의 대화까지 허용을 완화할 필요는 없습니다. 완화하는 것은 이 예정된 작업이 사용하는 도구에 한합니다.
자동화하는 것은 실패해도 괜찮은 일부터 시작하면 됩니다.
자동 실행은 제가 보지 않는 시간에 움직입니다. 따라서 위임할 업무의 선택 방식이 중요해집니다.
정보를 모아 초안을 만드는 단계까지는 맡기고, 결과물을 내야 할지 결정하는 것은 본인이 스스로 하는 것이 현실적입니다.
세 가지 방식에 대한 비교는 공식 문서에 있습니다.
데스크톱 애플리케이션의 예약된 작업 상세 정보는 다음과 같습니다.
일이하는 모습を見る｜누가 무엇을 하고 있는지 확인한다
여러 AI 직원들을 움직이면 누가 무엇을 하고 있는지 알 수 없게 됩니다. 이를 목록으로 보는 기능이 Agent view입니다.
목록 열기
터미널에서 다음 명령어를 입력하면 실행됩니다.
작업 중인 세션에서 이동할 수도 있습니다. 아무것도 입력하지 않은 상태에서 왼쪽 화살표 키(←)를 누르세요.
목록에는 움직이는 세션이 상태별로 분류되어 표시됩니다. 작업 중, 입력 대기, 확인 대기, 완료 등의 그룹으로 나뉩니다. 각 행에는 해당 세션이 현재 어떤 상태인지 한 줄로 설명됩니다.
에이전트 뷰는 시험 공개(Research Preview) 단계의 기능입니다. 사양이 변경될 예정임을 전제로 사용해 주세요.
모호한 점
세션 안에서는 /agents를 입력해도 이 화면은 열리지 않습니다. 에이전트 뷰는 터미널에서 치는 Claude 에이전트의 쪽입니다.
데스크톱 앱을 사용하고 있다면 화면 옆에 있는 사이드바에 현재 동시에 진행 중인 세션들이 목록 형태로 표시됩니다.
AI 직원들끼리 대화를 시뮬레이션하게 하는 ‘에이전트 팀즈(Agent teams)’라는 실험적인 기능도 있지만, 초기 상태에서는 비활성화되어 있습니다.
만들어 놓은 것을 작동시키지 않을 때, 먼저 재부팅해 보세요.
공식은 “재시작은 불필요”하다는 것이다. 다만 예외가 3가지 있다.
공식 문서에는 이력서 파일 추가 또는 편집 시 수 초 내에 감지되고, 다음 직무 변경 시 새로운 내용이 사용된다고 명시되어 있습니다. 재부팅은 불필요하다는 내용도 명확히 기재되어 있습니다.
다만, 같은 페이지에 예외가 3가지가 언급되어 있습니다.
다시 시작해야 하는 3가지 경우 (공식 문서 기준): 클로드 코드를 켜둔 채로 agents 폴더를 새로 만들고, 그 안에 첫 번째 파일을 놓은 경우. 변경 감시는 세션을 시작한 시점에서 존재했던 폴더만 대상으로 하며, --add-dir 또는 /add-dir으로 나중에 추가한 폴더 안의 .claude/agents/는 감시 대상에 포함되지 않습니다. 슬래시 명령어를 비활성화하고 시작한 세션에서는 감시가 작동하지 않습니다.
세 번째는 초보자들이 가장 쉽게 접근할 수 있는 예외적인 경우입니다. 조건을 정확히 읽고, Claude Code를 켜둔 채로 폴더를 생성하면 문제가 발생합니다.
요약하면, 파일을 먼저 생성하고 Claude를 실행하면 실행되는 순간에 바로 로드됩니다. 앞 절차는 “폴더 만들기 → 이력서 작성 → 해당 폴더에서 Claude 실행” 순서였습니다. 이 순서로 진행한 사람은 이 예외에는 해당하지 않습니다.
작업 중 뜬금없이 AI 인재를 추가했을 때입니다.
작가의 경험 속 실제 사건
데스크톱 앱에서 두 번 시도해 보았습니다.
첫 번째 경우는 데스크톱 앱을 켜둔 채 .claude/agents/ 폴더를 새로 만들고, 그 안에 4체 분량의 이력서를 놓는 경우입니다. 재부팅한 후에는 4체 모두 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 공식에서 언급하는 첫 번째 예외 그 자체이며, 설명대로 움직였습니다.
두 번째 경우는 .claude/agents/ 폴더가 이미 존재하고 4체가 들어있는 상태에서 새로운 이력서를 1장만 추가했을 경우입니다.こちらは 약 70초 동안 기다려도 호출될 수 없었습니다. 공식에서 언급하는 3가지 예외 중 어느 것에도 해당되지 않습니다. 또한, 이 경우 재부팅으로 해결되는지 여부는 확인하지 않았습니다.
둘 다 저자의 데스크톱 앱 환경에서의 결과입니다. 터미널 버전에서 동일한 문제가 발생하는지 확인해 보지는 않았습니다.
그러므로, 해야 할 일은 다음과 같습니다. 작동하지 않을 때, 파일 쓰기 방식을 의심하기 전에 먼저 Claude Code를 재시작해주세요. 재시작 비용은 거의 없습니다.
이름 때문에 그런지 여부는 판단할 수 없습니다.
부르지 못했던 AI 직원들에게는 일본어 이름을 붙여 주었습니다. 그래서 “일본어 이름이 원인일지도 모른다”고 생각했습니다.
영문 이름으로도 같은 시험을 치렀습니다. 결과는 같았고, 저 역시 소집되지 않았습니다.
사실대로 말할 수 있는 것은 여기까지입니다. 일본어 이름이든 영어 이름이든 불러낼 수 없었습니다. 추가 사항이 반영되지 않았을 가능성이 높지만, 이름이 원인인지 아닌지는 이 시험에서는 판단할 수 없습니다.
일본어 이름이 사용 가능한지 여부는 공식적으로도 명시되어 있지 않으며, 저자도 검증할 수 없었습니다. 따라서 앞부분에서 언급한 바와 같이, name은 영문으로 표기하고, 일본어의 호칭명은 본문에 적는 것이 안전합니다.
마법사는 더 이상 존재하지 않습니다.
또 다른 점은 오래된 정보에 현혹되지 않도록 주의해야 합니다.
이전에는 /agents를 입력하면 대화 형식으로 AI 직원(社員)을 만들 수 있는 위저드가 열렸습니다. 이 기능은 버전 v2.1.198 이후로 폐지되었습니다. 현재는 “클로이드에 직접 요청하거나 .claude/agents/를 직접 편집해 주세요”라는 안내만 표시됩니다.
즉, 이 글에서 설명한 “파일을 직접 만들어내는” 방법이 현재의 올바른 방법입니다. 위젯이 나타나지 않더라도, 이는 고장이 아닙니다.
여러 사람을 고용하기 전에 | 비용과 권한
주요 대화가 훼손되지 않는 이유는 작업 공간이 분리되어 있기 때문입니다.
AI 직원들은 각자 독립적인 작업 공간에서 활동합니다.
그래서 엄청난 양의 검색 결과를 보여줘도 핵심적인 대화 내용은 그 안에 담기지 않습니다. 돌아오는 건 결과뿐입니다. 이것이 여러 명이 함께 하는 시스템에서 가장 명확한 장점입니다.
역전 시 유의사항도 있습니다. 작업 공간이 분리되어 있어 해당 직원은 메인 대화 내용을 알 수 없는 상황입니다. 공식 문서 또한, 위임할 경우 필요한 정보를 적어 전달하도록 권장합니다. “지난번에 있었던 일”은 전달되지 않습니다.
비용은 인원수에 따라 달라집니다.
토큰이란 AI가 문장을 처리할 때의 단위이며, 대략적으로는 처리한 텍스트의 양으로 이해하시면 됩니다. 요금과 이용 횟수는 이 토큰의 양에 따라 결정됩니다.
AI 직원 수를 늘리면 더 많은 토큰을 소비하게 됩니다.
이 기사의 작성 환경에서 측정한 실제 사례를 제시합니다. 편집 담당자에게 1개의 기사를 한 번 검토하도록 했을 때의 숫자입니다. 소비된 토큰 수는 약 14만 개였고, 소요 시간은 40분을 초과했습니다. 둘 다 작업을 완료한 AI 직원 스스로의 완료 보고서에 나타난 값으로, 엄밀한 측정이 아닙니다.
공식 문서에도 동일한 취지의 주의사항이 있습니다. 10체를 병렬시키면 이용 枠의 소비는 약 10배 빠른 속도로 나타납니다.
해결책은 두 가지입니다.
비용 절감을 위한 두 가지 방법은 다음과 같다. 가벼운 업무만 수행하는 직원에게는 프로필 栏에 model: haiku를 지정하면 저렴한 모델로 실행되고, 모든 직원을 동시에 실행하지 않고 필요한 때에만 호출한다.
계획에 대한 대략적인 비용도 함께 안내해 드립니다. 처음에는 Pro 플랜을 추천드렸으며, 1인당 순차적으로 작업을 진행하신다면 이 플랜으로 충분합니다. 여러 명을 항상 동시에 운영하신다면 상위의 Max 플랜을 고려해 보시는 단계입니다.
권한은 부모 세션으로부터 그대로 상속됩니다.
다수 인력 운용에서 가장 위험한 곳이 여기입니다.
공식 문서에는 팀원들이 보호자의 세션(리드) 권한 설정을 통해 시작한다고 명시되어 있습니다. 보호자를 “모든 확인을 건너뛰는 설정”으로 시작했다면, 모두가 해당 설정으로 작동합니다.
따라서 인원을 늘릴 때일수록 권한은 최대한 제한적으로 시작하는 것이 좋습니다. 1명이라도 위험한 설정은 5명이 되면 5배의 범위로 움직입니다.
사원의 권한은 프로필 栏의 “tools”에서 설정됩니다. 역할별 예시는 다음과 같습니다.
역할별 도구의 기준 및 조사 담당: Read, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch · 원고 담당: Read, Write, Edit, Grep, Glob · 검토 담당: Read, Grep, Glob (수정하지 않게)
처음에는 좁게 펼쳐 드리세요. 부족하면 나중에 더 펴 드리겠습니다.
요약 | 순서를 지키는 것이 가장 효과적입니다.
AI 직원도 특별한 기술이 아닙니다. 폴더와 텍스트 파일 관리 방법에 대한 이야기입니다.
오늘 해야 할 일: 클로드 계획에 등록하고 클로드 코드를 추가하며, 에이전트 폴더에 직원 1명 분량의 .md 파일을 넣고, 클로드.md에 회사의 규칙을 간략하게 작성한다.
1명이 움직인 후 해야 할 일: 이력서 본문에 해당 직원의 태도를 1줄 추가하고, ‘메모리’를 부여하여 기억을 갖게 하며, 2명 3명을 늘려 ‘CLAUDE.md’에 업무 흐름을 1줄 작성한다. 정해진 시간에 움직이도록 하려면 데스크톱 앱의 예정 작업(만들기 후 Run now를 1회 실행)을 만든다.
첫 번째 사람은 “조사 담당” 역할을 맡게 됩니다.
갑자기 회계와 영업을 동시에 만들어보려 하면, 먼저 좌절할 것입니다. 효과가 눈에 잘 들어가고, 실패해도 피해가 없다는 이유로, 1단계에서는 조사 담당자가 최적입니다.
1명이 제대로 일하게 되면 원고 담당, 검수 담당 등을 늘려도 충분히 시간이 맞습니다. 직원 수는 나중에 얼마든지 더 늘릴 수 있습니다.
또한, 늘리기 전에 한 가지만 해주시면 됩니다. 그 직원의 태도를 한 문장으로 적는 것만으로도 결과가 달라집니다.
움직이지 않을 때 확인 목록
넘어졌다면, 위에서 아래로 순서대로 확인해 주세요.
문제가 발생했을 경우 확인해야 할 순서 및 Claude Code 재시작 여부(에이전트 폴더를 새로 만든 직후에는 필수), 무료 플랜으로 남아있는지 확인, `claude --version` 명령어로 버전 정보를 확인, 설명이 구체적으로 작성되었는지 확인, 이름에 영어 또는 하이픈 이외의 문자가 사용되었는지 확인, Claude Code 내에서 `/context`를 입력하여 CLAUDE.md 파일이 로드되는지 확인, CLAUDE.md 파일의 행 수가 200개를 초과하지 않는지 확인
먼저 혼자입니다. 오늘은 그것だけで 충분합니다.
그러게, 얼마 전에 독서 모임에서 ‘너, 별처럼’을 읽게 되면서 정말 충격을 받았아서 말을 잃을 뻔했습니다. 히노 유키코의 글은 어딘가 묘한 향수를 불러일으키고, 어딘가 애절한 느낌이랄까, 그런 감정이 솟아나는 것 같습니다. 주인공인 히노 지즈쿠의 섬세한 심리 변화와 그녀가 겪는 갈등, 그리고 그녀가 살아가는 동안 만나는 사람들과의 관계를 통해 삶의 의미를 묻는 이야기입니다.
특히, 히노 지즈쿠가 어느 날 갑자기 자신의 삶에 대해 의문을 품기 시작해서 자신이 무엇을 하고 싶은지, 무엇 때문에 살아야 하는지 그런 생각을 하게 된 장면이 정말 인상적입니다. 그녀의 심리 변화를 히노 유키코는 마치 자신의 것처럼 섬세하고 현실적으로 표현하여, 읽는 동안 저도 삶에 대해 깊이 생각하게 되었습니다.
이 책을 읽고 다시 한번 제 삶의 방식을 돌아보는 좋은 기회가 되었습니다. 그리고 이 책을 읽고 히노 유키코의 작품을 더 깊이 이해하고 싶어졌습니다. 이번에는 다른 작품들도 읽어보고 싶습니다.
공식 문서 · Claude Code 공식 탑: https://code.claude.com/docs/・설치 방법: https://code.claude.com/docs/en/quickstart・서브 에이전트 만들기 (본문이 시스템 프롬프트가 되는 방식, 이름 제약, 메모리): https://code.claude.com/docs/en/sub-agents・에이전트 뷰 – 시험 공개 (Research Preview) 단계: https://code.claude.com/docs/en/agent-view・에이전트 팀 (실험적 기능, 기본 설정 비활성화): https://code.claude.com/docs/en/agent-teams・일정 실행 방식의 3가지 비교: https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks・루틴 – 시험 공개 (Research Preview) 단계: https://code.claude.com/docs/en/routines・데스크톱 앱의 예정된 작업: https://code.claude.com/docs/en/desktop-scheduled-tasks・CLAUDE.md 및 메모리: https://code.claude.com/docs/en/memory・가격 계획: https://claude.com/pricing・Claude 콘솔: https://console.anthropic.com/・Git for Windows(Windows에서 데스크톱 앱을 사용하는 경우): https://git-scm.com/downloads/win
에이전트 뷰 발표 블로그는 여기 있습니다. 시험 공개(리서치 프리뷰)임을 명시하고 있습니다.
데스크톱 애플리케이션 재설계는 여기서 확인하실 수 있습니다.
이 글에서 “확인되지 않았음”이라고 언급된 부분, 이름에 일본어가 사용 가능한지 여부(공식적으로 명시되지 않음), 데스크톱 앱의 사이드바와 에이전트 뷰가 동일한 구현인지 여부, 폴더가 이미 존재하는 상태에서 1개를 추가했을 때 검출되지 않는 문제에 재시작으로 해결되는지 여부, 상기 현상이 터미널 버전에서도 발생하는지 여부(작가의 환경은 데스크톱 앱), 루틴의 1일 최대 실행 횟수 제한(공식 페이지 본문에 수치 명시 없음), GitHub 리포지토리에 .claude/agents/를 놓은 경우 루틴 실행 중에 해당 AI 직원(Agent)을 사용할 수 있는지 여부(공식적으로 명시되지 않으며, 스킬에 대한 내용은 명시됨)
쓰는 것이 번거로우신 분들을 위해
이 글에서는 이력서 작성 방법을 상세히 설명했습니다. 하지만 손으로 직접 베껴 쓰는 것은 번거롭습니다.
7개의 오류 수정 설정을 LINE으로 배포하며, note 기사 외 다양한 용도로 활용할 수 있도록 수정되었습니다. 그대로 복사하여 사용하시면 됩니다.
받아보시는 방법은 다음과 같습니다. LINE에 등록하신 후 “AI사원”이라고만 메시지를 보내주세요.
내용을 검토하고, 자신의 업무에 맞춰 수정하면 됩니다. 수정하는 것이 자신만의 AI 직원(社員)을 만드는 가장 빠른 방법입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 165청크
원문 보기 | 출처: note.com