PUBLIC TEXTBOOK · AX Level 1 v0.4

AX Level 1 · AI 실습자

AI에게 업무를 설명하고 작은 업무 도우미를 만든 뒤 자연어로 수정하는 전체 실습 흐름을 kangminsu.kr 안에서 바로 읽고 탐색할 수 있는 무료 공개 교재입니다.

AX Level 1 v0.4
0% 완료

개념 시뮬레이션 · 실제 Claude 실행 아님 실제 실행 · 생성 파일과 결과를 직접 확인 진행 안내 · Advanced/선택 영역 ※ 이 Part는 두 가지가 섞여 있습니다 — 아래에서 블록마다 배지를 확인하세요.

수강 전 필수 준비 · 강의 시간에 포함되지 않음

수강 전 필수 준비

Part 1은 아래 항목이 모두 끝났다는 전제로 시작합니다. 진도율에는 포함되지 않으며, 여러분의 진행 속도에 맞춰 미리 끝내두는 준비 단계입니다.

부록

이번 단계에서 완성할 것

아직 아무것도 만들지 않습니다. 잠시 뒤 무엇이 완성되는지 먼저 보고, 실습 중 지켜야 할 안전 규칙 4가지를 확인합니다.

완성 화면 미리보기

"나만의 AI 업무 실행 도우미" · 완성된 화면

업무 요청

예: 다음 주 화요일까지 신규 고객사 제안서 초안을 준비해줘

핵심 목표

신규 고객사 제안서 초안 작성

우선순위

높음 (화요일 기한)

다음 행동

제안서 개요부터 작성 시작

빠진 정보

경쟁사 자료 범위 미정

위험·주의사항

외부 공유 전 사람 검토 필요

지금은 완성된 모습을 먼저 봅니다. 잠시 뒤 같은 실습 폴더(Starter Project)에서 첫 결과를 만들고, 말로 두 가지를 바꾸고, 자신의 업무 예시로 다시 실행합니다.

왜 이 작업을 하는가

이론을 먼저 배우고 마지막에 만들어보는 방식은 지치기 쉽습니다. 이 과정은 반대로, 실제로 동작하는 작은 결과물을 같은 프로젝트 안에서 계속 키워가며 개념을 그때그때 필요한 순간에 배웁니다.

지금 해야 할 행동

아래 안전 규칙 4가지를 읽어보세요. 지시문(Prompt) 입력은 없습니다.

실제 고객 개인정보·회사 기밀을 실습 데이터로 쓰지 않습니다.

비밀번호·API 키를 지시문·코드·화면에 직접 입력하지 않습니다.

외부 게시·발송·결제·삭제는 사람 승인 없이 실행하지 않습니다.

실습은 비식별 샘플 데이터를 기본으로 사용합니다.

환경 준비 완료?

아직이라면 를 먼저 완료하세요 — 강의 시간에 포함되지 않는 별도 준비 단계입니다.

준비가 확인됐습니다. 아래 안전 규칙까지 확인하면 Part 1로 이동할 수 있습니다.

완료 체크

한 문장 정리

우리는 지금부터, 안전하게, 실제로 동작하는 AI 업무 도우미를 직접 만듭니다.

이번 단계에서 완성할 것

AX_Work_Assistant_Starter 프로젝트를 내 컴퓨터의 Claude Code에서 열고, 업무 요청을 입력하면 실제 결과 카드가 화면에 나타나도록 만듭니다. 이 과정 전체에서 명령 실행창(Terminal)은 사용하지 않습니다.

설치·로그인·Git 준비가 아직이라면 를 먼저 끝내세요 — 여기서부터는 준비가 이미 끝났다는 전제로 진행합니다.

여기서부터 "첫 10분"이 시작됩니다

지금 해야 할 행동 ① · 실습 폴더 열기

1

Code 탭 열기

Claude 앱을 실행한 뒤 화면 위쪽에서 Code를 찾으세요. 다른 작업 탭이 함께 보여도 괜찮습니다. 이번 실습은 Code에서 진행합니다. Code는 프로젝트 폴더의 파일을 직접 읽고·쓰고·바꿀 수 있는 화면입니다.

정상 결과: Code 화면이 열리고, 실습 폴더를 선택할 수 있는 영역이 보입니다. 다르게 보일 때: Code가 보이지 않으면 앱 업데이트와 로그인 계정을 확인한 뒤 강사에게 알려주세요. 화면이 다르다는 이유로 임의 메뉴를 누르지 않습니다.

2

AX_Work_Assistant_Starter 선택

입력창 아래쪽의 "로컬" 버튼을 눌러, 압축을 푼 AX_Work_Assistant_Starter 폴더를 선택합니다. 이 폴더가 실습 내내 사용할 유일한 프로젝트 폴더입니다.

로컬 세션용 폴더 선택 대화상자

입력창 아래쪽에서 연결된 AX_Work_Assistant_Starter 폴더 이름을 확인합니다. 입력창 아래쪽에는 현재 선택된 AI 모델(Model) 이름과 노력 수준(Effort) 표시도 함께 보이는데, 지금은 확인만 하고 바꾸지 않습니다 — 자세한 설명은 Part 4에서 다룹니다.

3

파일 편집 설정 확인 — "편집 자동 수락"

입력창 바로 아래 왼쪽에서 편집 자동 수락을 찾으세요. 이 실습에서는 실습 폴더 안의 파일을 만들고 바꾸기 때문에 이 표시를 기준으로 진행합니다. 승인 요청이 뜨는 것은 오류가 아니라 안전 장치가 정상 작동하는 것입니다.

화면에서 직접 확인하기 (4단계)

  1. "편집 자동 수락" 글자를 찾습니다.
  2. 이미 "편집 자동 수락"이면 바꾸지 않습니다.
  3. 다른 값이면 한 번 클릭해 "편집 자동 수락"을 선택합니다.
  4. 같은 위치에 "편집 자동 수락"이 보이는지 확인합니다.

이 설정은 현재 실습 폴더 안의 파일 편집을 자동으로 허용합니다. 프로젝트 밖 접근, 로그인, 비밀번호·API Key 입력, 외부 발송·결제 같은 요청은 승인하지 마세요.

완료 체크

왜 이 작업을 하는가

"AI를 배운다"는 말은 추상적입니다. 실제로 내 파일이 바뀌고 화면에 결과가 뜨는 경험이 먼저 있어야, 이후에 나오는 개념 설명이 내 경험에 연결됩니다.

지금 해야 할 행동 ②

Claude Code 입력창 Claude Code 입력창에 아래 지시문을 그대로 붙여넣고 실행하세요.

입력 위치 — Claude Code 입력창

지금 열려 있는 AX_Work_Assistant_Starter 실습 폴더를 확인하고,
"나만의 AI 업무 실행 도우미"의 첫 화면을 완성해줘.

원하는 결과:
- 업무 요청을 입력하고 실행하면 결과가 화면에 보이게 해줘.
- 결과는 아래 5가지로 나누어 보여줘.
  1. 핵심 목표
  2. 우선순위
  3. 다음 행동
  4. 빠진 정보
  5. 위험·주의사항
- 지금은 첫 실습이므로 기존 화면과 구조를 최대한 유지하고,
  필요한 부분만 수정해줘.
- 완료되면 무엇을 바꿨는지 짧게 알려줘.

실행 후: Claude Code가 파일을 읽고 수정하는 동안 잠시 기다리세요. 정상 결과: 아래와 같은 화면이 나타납니다. 다르게 보이면: "다르게 보일 때 확인할 것"으로 이동하세요.

정상 결과

아래는 이 지시문으로 실제로 만들어지는 화면의 예시입니다 (참고용 — 여러분의 결과는 문구·배치가 조금 다를 수 있습니다).

샘플 결과 · 아직 AI 분석 아님

핵심 목표

다음 주 화요일까지 신규 고객사 제안서 초안 작성, 경쟁사 자료 정리

우선순위

샘플 값입니다

다음 행동

샘플 값입니다

빠진 정보

샘플 항목입니다

위험·주의사항

샘플 항목입니다

※ 예시 화면입니다. 실제 실행 결과는 여러분의 Claude Code 화면에서 직접 확인하세요.

다르게 보일 때 확인할 것

  • 카드가 안 뜬다 → 입력창 아래쪽에 "로컬 · AX_Work_Assistant_Starter"가 표시되어 있는지 확인
  • 오류 메시지가 뜬다 → 오류 문구를 그대로 복사해서 Claude Code에 "이 오류가 났어, 고쳐줘"라고 붙여넣기

직접 바꾸어 볼 항목

카드 배치나 "샘플 결과" 표시 문구를 자신의 취향대로 바꿔달라고 다시 요청해보세요.

완료 체크

한 문장 정리

나는 방금 AI에게 말해서, 내 컴퓨터의 실제 파일을 바꾸고 실제 결과를 만들었습니다.

이번 단계에서 완성할 것

코드를 직접 손대지 않고, 말로 설명해서 화면을 두 가지 방식으로 바꿔봅니다.

왜 이 작업을 하는가

"어떻게 코드를 짜는가"가 아니라 "무엇을 원하는지 어떻게 설명하는가"가 이 도구를 쓰는 핵심 기술입니다. 작은 수정을 두 번 반복하며 그 감각을 먼저 익힙니다.

지금 해야 할 행동

아래 두 지시문을 Claude Code 입력창에 순서대로 각각 붙여넣고 결과를 확인하세요.

이 단계는 순수 화면(UI) 수정만 다룹니다. 문장의 의미를 읽고 판단하는 기능(예: "기한이 있으면 배지 표시")은 이번 실습에서 다루지 않습니다.

입력 위치 — Claude Code 입력창 · 수정 1

결과 카드들의 배치 순서를 바꿔줘.
"위험·주의사항" 카드를 "우선순위" 카드 바로 아래로 옮겨줘.

입력 위치 — Claude Code 입력창 · 수정 2

업무 요청을 적는 입력창 바로 위에 안내 문구를 추가해줘.
"업무 상황을 구체적으로 적어주세요"라고 작은 회색 글씨로 표시해줘.

정상 결과

"위험·주의사항" 카드가 "우선순위" 카드 바로 아래로 이동하고, 입력창 위에 안내 문구가 보입니다. 두 수정 모두 내가 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않고, 그리고 AI가 문장의 의미를 판단하지 않고도 이뤄졌다는 점이 핵심입니다.

다르게 보일 때 확인할 것

원하는 대로 안 바뀌었다면 "지금 이렇게 보이는데, 이렇게 바뀌었으면 좋겠어"처럼 현재 상태와 원하는 상태를 구체적으로 설명해서 다시 요청하세요.

직접 바꾸어 볼 항목

카드 제목이나 간격, 버튼에 마우스를 올렸을 때의 색 변화처럼 의미 판단이 필요 없는 다른 화면 요소를 자유롭게 바꿔보세요.

완료 체크

한 문장 정리

코드를 몰라도, 원하는 상태를 구체적으로 설명하면 화면이 바뀝니다.

이번 단계에서 완성할 것

샘플 업무가 아니라 나 자신의 업무 예시 1건으로 도우미를 실행하고, 결과의 부족한 점을 한 번 고칩니다.

왜 이 작업을 하는가

지금까지는 준비된 예시로 실습했습니다. 실제로 쓸모가 있으려면 내 업무에 적용해봐야 합니다. 그리고 결과가 완벽하지 않을 때 "관찰하고 설명하면 개선된다"는 경험이 있어야 실습이 끝난 뒤에도 스스로 계속 다듬을 수 있습니다.

입력하기 전에 — 개인정보는 입력하지 않습니다

아래 항목은 절대 입력하지 마세요.

실명 · 고객명 · 비밀번호 · API Key · 회사 기밀 · 주민번호/전화번호 등 개인정보

대신 고객사 A, 프로젝트 B, 팀원 1처럼 바꾸어 입력하세요.

지금 해야 할 행동 ① · 내 업무 예시로 실행하기

내 업무를 위 방식대로 바꾸어 문장으로 적고 Part 1과 같은 방법으로 실행하세요. 예시가 바로 떠오르지 않으면 아래 기본 예시를 그대로 복사해서 써도 됩니다.

입력 위치 — Claude Code 입력창 · 기본 예시(참고용)

다음 주 금요일까지 신규 서비스 소개 자료 초안을 준비해야 해.
아직 참고 자료 범위가 정해지지 않았어.

지금 해야 할 행동 ② · 부족한 점 하나 고르기

결과를 보고 아래 중 하나만 골라 개선을 요청하세요.

빠진 항목 추가
순서 변경
문장 더 짧게
위험/주의사항 보강
실제 오류 메시지 수정

입력 위치 — Claude Code 입력창 · 개선 지시문

방금 만든 결과를 확인했는데 부족한 점이 있어.
[바꾸고 싶은 점]을 반영해서 다시 수정해줘.
나머지 잘 된 부분은 그대로 유지해줘.

[바꾸고 싶은 점] 자리에 위에서 고른 항목을 구체적으로 적어서 붙여넣으세요.

정상 결과

고른 항목이 반영되고, 나머지 부분은 그대로 유지됩니다.

다르게 보일 때 확인할 것

원하는 대로 안 바뀌었다면 지금 보이는 화면과 원하는 화면을 구체적으로 설명해서 다시 요청하세요.

완료 체크

한 문장 정리

부족한 점은 실패가 아니라, 설명하면 개선할 수 있는 상태입니다.

이번 단계에서 완성할 것

방금까지 쓴 지시문을 돌아보고, 좋은 지시문을 만드는 방법을 배웁니다.

왜 이 작업을 하는가

Part 1~3에서 이미 "말로 설명하면 결과가 바뀐다"를 경험했습니다. 이제 그 경험에 이름을 붙입니다.

좋은 지시문 5요소

특정 공식이 정답은 아닙니다. 아래 5가지를 확인 목록으로 사용하세요.

목표 — 무엇을 원하는가
상황 — 지금 어떤 상태인가
조건 — 지켜야 할 제약이 있는가
결과 형태 — 어떤 모습으로 받고 싶은가
필요 시 예시 — 참고할 예시가 있는가

Part 1~3에서 우리가 쓴 지시문을 다시 보면, 이 5가지 중 상당수가 자연스럽게 들어 있었습니다.

모델과 노력 수준은 지금은 확인만 합니다

AI 모델은 지금 작업에 사용하는 AI입니다. 노력 수준은 답을 검토하는 깊이입니다. 이번 Level 1에서는 값을 비교하거나 최적화하지 않고, 화면에서 현재 값을 확인만 합니다.

Claude Code 모델 선택 드롭다운, 노력 수준 슬라이더, 하단 로컬 프로젝트 연결 표시 (참고 위치) ① ② ③

① ② ③은 참고 위치입니다 — 화면 버전에 따라 정확한 위치는 조금씩 달라질 수 있습니다.

완료 체크

한 문장 정리

원하는 결과를 잘 설명하려면 무엇을 원하는지, 지금 상황이 어떤지, 무엇을 지켜야 하는지 먼저 말합니다.

NEXT STEP

Level 1 공개 교재를 모두 확인했습니다

읽기는 다음 단계로 이동할 수 있습니다. 완료 표시는 위 실습 확인 후 가능합니다.

수강 전 필수 준비 5가지

아래는 수업 시작 전에 혼자서 미리 끝내두는 준비물입니다. 강의 "첫 10분"에는 포함되지 않습니다 — Part 1은 이 항목이 모두 끝났다는 전제로 시작합니다.

1

Windows용 Claude 앱 설치하기

이미 설치되어 있다면 실행만 하면 됩니다.

공식 Claude 다운로드 열기

새 창에서 공식 다운로드 페이지가 열립니다.

2

로그인 후 앱 실행

Claude 앱을 실행한 뒤 화면 위쪽에서 Code를 찾으세요. 다른 작업 탭이 함께 보여도 괜찮습니다. 이번 실습은 Code에서 진행합니다.

Claude 앱 홈 화면, 홈/Code 탭과 대화 입력창
Code | 실습 폴더를 열고 지시문으로 파일을 수정하는 곳

정상 결과: Code 화면이 열리고, 실습 폴더를 선택할 수 있는 영역이 보입니다.

다르게 보일 때: Code가 보이지 않으면 앱 업데이트와 로그인 계정을 확인한 뒤 강사에게 알려주세요. 화면이 다르다는 이유로 임의 메뉴를 누르지 않습니다.

3

Code 실행 확인

Code 화면 아래쪽의 입력창을 찾으세요. 입력창 바로 아래 왼쪽에서 "편집 자동 수락"을 확인합니다 — Part 1에서 다시 확인합니다.

빈 Claude Code 작업 화면, 입력창 바로 아래 왼쪽에 편집 자동 수락 표시 (참고 위치) ④

④는 참고 위치입니다.

4

Git for Windows 설치 (필요한 경우)

Windows 환경에 따라 Code를 처음 실행할 때 Git for Windows가 필요할 수 있습니다. 설치 여부를 스스로 판단할 필요는 없습니다 — Code가 정상 실행되면 완료입니다.

Git for Windows 다운로드 열기

새 창에서 공식 다운로드 페이지가 열립니다. 설치 후 Claude 앱을 재시작하세요.

5

AX_Work_Assistant_Starter 압축 해제

강사에게 받은 AX_Work_Assistant_Starter.zip을 원하는 위치에 압축 해제해두세요. Part 1에서 이 폴더를 Claude Code에 연결합니다.

준비가 모두 끝났습니다 — Level 1을 시작하세요.

5가지를 모두 체크하면 Level 1을 바로 시작할 수 있습니다.

세 단어, 헷갈리지 않게 구분하기

AI 이야기를 할 때 흔히 세 가지를 뒤섞어 씁니다. Company(기업)는 모델을 만드는 회사(Anthropic, OpenAI 등), Model(모델 라인)은 그 회사의 제품 계열(Claude, GPT 등), Version(버전)은 같은 라인 안에서도 성능·속도·가격이 다른 세부 모델(Sonnet 5, GPT-5.6 Sol 등)을 가리킵니다. 아래 표에서 이 세 단계를 한눈에 확인해 보세요.

Company (기업) Model (모델 라인) Version 예시 (2026-08-12 확인) 한 줄 특징
Anthropic Claude Claude Fable 5 · Claude Sonnet 5 · Claude Opus 4.8 · Claude Haiku 4.5 정교한 추론 · 코딩/Agent에 강점, 안전성 중시
OpenAI GPT GPT-5.6 Sol · GPT-5.6 Terra · GPT-5.6 Luna 가장 대중적인 대화형 AI, 멀티모달 전방위 강화
Google Gemini Gemini 3.6 Flash · Gemini 3.5 Flash-Lite · Gemini Omni Flash (Preview) 구글 생태계 통합, 대량 처리에 강점(저비용)
Meta Llama Llama 4 Scout · Maverick · Behemoth 가중치 공개(오픈소스), 자체 서버 구축에 유리
xAI Grok Grok 4.5 코딩 · Agent 특화, X(트위터) 실시간 데이터 연동

※ 2026-08-12 공식 자료 확인 기준. AI 모델과 제공 범위는 빠르게 바뀔 수 있으므로 실제 사용 전 각 기업의 공식 문서를 다시 확인하세요.

AI 전문 용어집

이 교재에 나온 용어를 쉬운 말로 다시 정리했습니다. 강의 중 낯선 단어가 나오면 여기서 바로 찾아보세요.

Agent

사용자의 목표를 이해하고 스스로 판단해 여러 단계의 작업(도구 호출, 파일 조작 등)을 수행하는 AI 프로그램.

CLAUDE.md

프로젝트 전체에 적용되는 지시사항을 적어두는 공식 파일. ./CLAUDE.md 또는 ./.claude/CLAUDE.md에 둡니다.

Coordinator / Planner / Risk Reviewer

이 과정에서 사용하는 최소 Multi-Agent 구성. 조율(Coordinator) · 실행안 작성(Planner) · 위험 검토(Risk Reviewer)로 역할을 나눕니다.

Context Window

AI가 한 번에 참고할 수 있는 대화·문서의 최대 범위. 초과하면 일부 내용이 컨텍스트에서 밀려날 수 있습니다.

Harness

Agent가 무엇을 읽고·쓰고·실행할 수 있는지 통제하는 안전 장치. 세부 권한 체계는 Advanced에서 다룹니다.

LLM / SLM / LAM

LLM은 범용 대형 언어모델, SLM은 더 가벼운 소형 모델, LAM은 UI 조작 등 행동 수행에 특화된 모델 계열입니다. 정확한 매개변수 규모는 모델마다 달라 하나의 숫자로 단정할 수 없습니다.

MCP (Model Context Protocol)

AI가 외부 도구·데이터 소스와 표준화된 방식으로 연결되도록 하는 프로토콜. 이 과정의 Core/Capstone에서는 사용하지 않습니다.

Memory (후보 / 승인됨 / 재사용됨)

결과가 자동 저장되지 않고, 사람이 승인한 것만 저장되어 이후 재사용되는 이 과정의 기억 방식.

PASS / FAIL / BLOCKED

이 과정에서 사용하는 단순화된 QA 판정 3단계. PASS(통과) · FAIL(문제 발견) · BLOCKED(판단 보류/추가 정보 필요).

Prompt

AI에게 전달하는 지시문. 목표·상황·조건·결과 형태·필요 시 예시를 포함하면 품질이 올라갑니다.

Skill

반복되는 절차에 이름을 붙여 저장해두고 짧은 말로 재사용하는 기능. .claude/skills/<name>/SKILL.md 구조를 사용합니다.

Subagent

메인 세션이 특정 역할을 맡기기 위해 호출하는 보조 Agent. .claude/agents/<name>.md 파일로 정의합니다.

Temperature

다음 토큰을 예측할 때 얼마나 안정적으로(낮음) 혹은 다양하게(높음) 선택할지 조절하는 개념적인 값.

Token

AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위. 단어보다 작을 수도, 비슷할 수도 있는 조각 단위.

AI는 "다음 토큰"을 예측합니다 (선택 학습)

Core 과정에서는 다루지 않지만, 궁금한 분들을 위한 선택 학습입니다. LLM은 정답을 찾는 것이 아니라, 문맥상 다음에 올 가능성이 가장 높은 토큰(token)을 확률적으로 예측하는 과정을 반복합니다. Temperature는 이 예측을 얼마나 안정적으로(늘 유력한 후보 위주) 혹은 다양하게(낮은 확률의 후보도 종종 선택) 만들지 조절하는 값입니다. 실무에서 Claude Code/Desktop을 사용할 때는 이 값을 직접 조절하지 않으며, 대신 Effort를 조절합니다 — 원리를 이해해두면 결과가 매번 조금씩 달라지는 이유를 알 수 있습니다.

Temperature (개념 값)
0.1 · 늘 무난한 예측2.0 · 가끔 튀는 예측

STEP /2 · 다음 토큰 후보와 예측 확률

아직 예측된 토큰이 없습니다

참고용 UI Demo/Fixture (실제 Agent 아님) — Part 5 work-planner 형식 미리보기

아래는 work-planner가 어떤 형식으로 답해야 하는지 미리 눈으로 확인하기 위한 규칙 기반 JavaScript 미리보기입니다. 이 페이지 안에서 지금 실제로 실행되는 코드이지만, Claude를 호출하지 않으며 Agent가 아닙니다. Part 5의 진짜 실습 결과와 다를 수 있습니다.

부록 · 선택 참고자료 — 이미 만들어진 Skill부터 참고해보기

선택 참고자료 · Anthropic 공식 자료 아님

GitHub의 NomaDamas/k-skill 저장소는 한국어 업무 환경에 맞춘 Skill 예시 모음입니다. 이 저장소 자체는 검증하지 않았으니 참고용으로만 활용하고, 실제 Skill 문법과 동작은 반드시 후속 과정 교재와 Anthropic 공식 문서를 기준으로 확인하세요.