클로드 활용법, 이 책 한 권으로 종결 - 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

[전자책] 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인 - 문서 작업부터 대시보드 제작까지, 지금 바로 시작하는 업무 자동화 ㅣ 누구나 프로처럼 실전 AI
클리커 외 지음 / 한빛미디어 / 2026년 6월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

AI 4대장이 있습니다.

GPT, Gemini, Perplexity 그리고 오늘의 주인공인 Claude입니다.

Claude에 대해 짧게 소개하자면 만든 회사 이름은 Anthropic입니다.

Anthropic은 OpenAI(GPT 회사)의 연구 부사장이었던 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 안전·정책 부문 부사장인 그의 여동생 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)를 중심으로 두 사람과 함께 나온 동료들이 설립한 회사입니다.

Claude는 Anthropic에서 개발한 모델 이름이자 제품명입니다

Claude는 개발자들 사이에서만 알려졌었지만

올해 초 Claude Cowork 가 개발되면서 이제 개발자가 아닌 분들도 모두 사용하는 Claude가 됐습니다

이제는 아는 사람들이 가장 자주 사용하는 Claude, 어떻게 사용할 수 있을까요?

오늘 Claude를 잘 사용하기 위한 필독서 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인을 소개하려 합니다.

Claude는 4개로 나눌 수 있습니다.

Claude: 채팅, 질의응답

Claude Cowork: 파일 편집 등 업무 처리

Claude Code: IT 작업을 자연어로 요청 및 실행

Claude Design: 디자인 시안과 슬라이드 제작

일반적으로 사무직으로 일하시는 분들이 접근하기 쉬우니

제가 사무직으로 일한다고 가정하고 책을 통해 어떻게 클로드를 활용할 수 있을지 적어볼게요

우선 나에게 맞는 작업 탭을 골라야 합니다.

작업 탭을 설정하면

가장 쉽게 사용할 수 있는 것 중 하나는 문서 PDF 요약입니다.

사내 문서 중에 내가 숙지해야 할 문서들이 있을 텐데 그걸 일일이 확인하려면 몇 시간이 걸리지만 클로드를 사용하면 단 몇 분 만에 문서를 확인 후 요약 그리고 정리까지 할 수 있습니다.

단, 기밀 PDF라면 데이터 학습 토글을 끄고 채팅에서 지우면 30일 안에 지워지기 때문에 비공개 자료는 개인 정보와 학습 설저 확인하기 토글을 끈 뒤 확인하시는 게 좋습니다.

익숙해지실 때까지는 기밀문서보다는 기본적 문서만 요약해 보시길 권장합니다.

이제 요약을 했다면

그 문서를 토대로 문서를 자동 생성할 수 있게 하는 방법도 알아야겠죠

이번에는 코워크를 활용합니다.

코워크 탭에서 새 프로젝트를 생성하고

처음부터 시작하기를 누른 후

새 프로젝트 시작하기에서 이름, 지침, 프로젝트 위치를 선택하고 만들기를 누르면

코워크를 사용할 수 있게 됩니다

코워크를 위해 만들어진 폴더 위치에 내가 요약했던 PDF를 넣고

프롬프트를

"이번에 다음 PDF를 토대로 요약본을 작성해서 발표해야 하는데, PDF를 확인 후 PPT 5장 정도의 발표 자료로 만들어줘"라고 프롬프트를 입력하면

코워크가 내가 넣은 PDF를 확인 후 발표 PPT까지 만들어 줍니다.

너무 편하죠?

내가 PDF 읽고, 요약하려면 몇 시간 걸릴 일을 코워크를 사용하면 단 몇 분 만에 발표 자료가 완성됩니다.

이때 중요한 건 만들어진 걸 그냥 사용하기보다는

내가 마지막 담당자로서 무조건 확인하는 자세가 필요합니다.

AI를 여러분의 업무를 효율적으로 도와주는 도구일 뿐 마지막 결정은 사람이 해야 한다는 걸 잊지 마세요

이번에는 클로드를 활용해서 초안을 작성해 볼게요

클로드에 초안 프롬프트를 작성합니다

"다음 주 토요일 어린이 도예 체험 수업 안내문을 써줘."라는 문장이 예시 문장이지만

여러분의 상황에 맞게 작성하면 됩니다.

기획실 직원이라고 생각하고 초안 프롬프트를 작성해 보겠습니다.

다음 주 월요일 주간 회의 때 제출할 초안 작성해 줘

날짜: 2026년 6월 27일 (토)

시간: 오전 9시 ~ 10시

장소: 기획실

대상: 기획실 직원들

정원: 10명

회의 내용: 지난주에 기획했던 내용들을 토대로 진행해야 해

기획 내용 1. A 사업 10명 ~ 20명으로 확장

.

.

.

이렇게 초안을 작성 후 입력하면

이미지 느낌의 초안이 완성됩니다.

초안이 완성되면

내가 원하는 내용을 수정하면 됩니다.

예를 들어 장소가 기획실이 아니라면 다시 장소를 변경해 주거나

PDF가 아닌 docs 파일로 만들고 싶으면 docs 파일로 만들어 달라고 해서

그 안에서 수정하던지 클로드로 수정하면 됩니다

마지막으로 클로드가 잘하는 바이브 코딩으로 나만의 업무 도구 만들기를 예시로 들어보겠습니다.

우선 내가 무엇을 만들지 정해야 합니다

그 과정은 여러분만 알 수 있습니다

여러분이 클로드와 대화를 해보면서 무엇을 만들지 정한 후

저라면 이렇게 만들어 볼 것 같아요

"매주 판매되는 내용이 담긴 서류가 있는데 그걸 넣으면 자동으로 서류를 정리해서 각 제품 판매별로 정리하고 막대그래프로 변환시켜서 보여주는 프로그램을 만들고 싶어"

라고 프롬프트를 입력하면

만약 서류가

6월 1주 차 판매량

연필: 50

사과: 30

지갑: 10

수박: 80

이런 식의 내용이 담긴 서류라면

우선 PDF를 읽고 데이터를 확인 후 막대그래프로 만들어 줄 겁니다.

그걸 확인 후 여러분의 입맛에 맞게 수정하면

나만의 프로그램이 만들어지는 거죠

오늘은 사무직 직원을 예시로 들어서

클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

책에 대해 소개해 봤습니다

만약 여러분이 코딩을 하고 싶다면 클로드 코드를 디자인 작업을 하고 싶다면 클로드 디자인을 사용해서 멋진 결과물을 만들 수 있습니다.

코딩을 모르고 디자인을 몰라도 말이죠

모든 내용은 클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인 책에 들어가 있습니다

책은 540페이지 일정도로 많은 내용들이 들어가 있거든요

저는 클로드를 제대로 활용할 줄 안다고 생각했지만 이렇게 다양하게 활용할 수 있는 건 책을 통해 알게 된 것 같아서 클로드 사용 중에 막히는 일이 생기면 책을 지속적으로 찾아보면서 활용할 것 같아요

여러분 중 클로드를 제대로 활용하고 싶으신 분들이라면

클로드 올인원 with 코워크, 코드, 디자인

책을 추천합니다.

만들고 끝이 아니다, LLM은 운영이 시작이다 - LLMOps 완벽 가이드

LLMOps 완벽 가이드 - 생성형 AI 도입을 위한 운영 전략, 조직 구조, 도구 활용까지
아비 아리안 지음, 박조은.박주환 옮김 / 한빛미디어 / 2026년 5월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

AI Engineer가 되겠다고 부트캠프를 다녔습니다.

데이터 사이언스, AI 모델링. 모델을 학습시키고, API에 연결하고, RAG도 구성해봤고, 뭔가를 만들 수 있게 됐다는 느낌이 들었어요.

그러던 중 취업 준비를 하면서 고민이 생겼습니다.

"나는 지금 뭘 하고 있는 걸까?"

만드는 법은 배웠는데, 만든 다음이 안 보였습니다. 실제 서비스로 올리면 무슨 일이 생기는지, 그때 나는 어떤 역할을 맡을지, 어떻게 유지하는지. 어제까지 잘 되던 프롬프트가 오늘 이상한 답변을 하면 뭘 해야 하는지(실제 경험..), 토큰 비용이 예상보다 많이 나오면 어디서부터 들여다봐야 하는지. 환각이 생겼을 때 무엇을 확인하고, 측정해야 하는지 몰랐습니다.

부트캠프, 강의, 책에서도 아직 거기까지는 알려주지 않았고, 공부를 하고 개인 프로젝트를 하면서 고민하던 것들이 있었습니다.

그러던 중 'LLMOps 완벽 가이드' 책을 읽게 됐습니다.

LLMOps 완벽 가이드는 1장, 2장에서부터 개념을 잡아줍니다.

LLM이 뭔지, DevOps·MLOps·LLMOps가 어떻게 다른지, AI Engineer와 LLMOps 엔지니어의 역할은 어떻게 나뉘는지.

저는 이 경계를 항상 어렴풋이만 알고 있었는데, 읽으면서 LLMOps가 뭔지 확실히 알게 됐습니다.

그리고 2장에서는 LLMOps 엔지니어를 채용하는 방법을 설명하는 부분인데, 후보자 역량 목록이 나옵니다.

파이토치, JAX, 양자화, 데이터 드리프트, 클라우드 배포, 쿠버네티스, 테라폼까지 갖춰야 할 게 이렇게 많구나 싶었습니다.

심지어 면접 단계도 나와요. 초기 심사, 기술 평가, 시스템 설계, 행동 역량 면접까지. LLM 관련 직군으로 취업하시는 분들에게는 너무 좋은 챕터였습니다.

3·4장에서 LLM 기반 애플리케이션 구조와 데이터 파이프라인을 다루고,

5·6장에서는 파인튜닝, RAG 자동화, API 배포로 이어집니다.

7·8장은 평가와 보안. 응답 품질을 어떻게 측정하는지, 환각을 어떻게 다루는지, 프롬프트 인젝션 같은 보안 위협은 어떻게 막는지.

9장에서는 A/B 테스트, 자동 프로비저닝, 분산 컴퓨팅 전략까지 나옵니다.

그리고 10장은 LLMOps 엔지니어로 성장하는 방법으로 마무리됩니다.

LLM 서비스의 처음부터 운영·미래까지. LLMOps의 전체 그림이 한눈에 보이는 책이었습니다.

이 책이 제안하는 LLMOps의 핵심은 네 가지입니다.

1. 신뢰성

2. 확장성

3. 견고성

4. 보안

그냥 작동하는 서비스가 아니라, 안정적으로 운영되는 시스템을 만드는 것.

이 틀이 머릿속에 자리 잡고 나면 LLM 서비스를 운영하려는 분들에게는 공부하는 방향 자체가 달라집니다.

저의 목표는 AI Engineer지만, 이 책에서 AI Engineer를 준비하는 저한테도 직접 도움이 된 챕터들이 있었습니다.

4장은 LLM 데이터 엔지니어링. 데이터를 어떻게 관리해야 하는지, 전통적인 ML 파이프라인과 LLM 파이프라인이 어떻게 다른지, 훈련 흐름이 어떻게 구성되는지 알 수 있었고,

5장은 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝. 원샷, 퓨샷, 사고의 사슬 프롬핑부터 RAG 구성 방식까지, 실제로 쓰고 있는 기술들이 왜 그렇게 작동하는지 이해할 수 있었습니다.

7장은 LLM 성능 평가. 수동 평가와 자동 평가의 차이, LLM으로 LLM을 평가하는 방식. 개인 프로젝트에서 모델 결과를 어떻게 판단해야 할지 늘 막막했는데, 이 장을 읽고 기준이 생겨서 좋았습니다.

LLMOps가 목표가 아니어도 괜찮습니다.

AI 서비스를 만들고, 고민하는 사람이라면 이 책에서 분명히 자기 것을 찾게 될 거라고 생각됩니다.

이 책을 다음 분들에게 추천합니다.

LLM을 써본 적 있는데 운영이 어떻게 돌아가는지 알고 싶으신 분들,

생성형 AI를 조직에 도입하려는 기획자나 실무자. 그리고 저처럼 AI Engineer , LLMOps 엔지니어를 목표로 공부하는 취준생분들에게 'LLMOps 완벽 가이드' 추천합니다.

데이터 초보부터 읽을 수 있는 - 데이터 분석 오답노트

데이터 분석 오답 노트 - 빅쿼리, 파이썬, 스프레드시트, 루커 스튜디오로 비즈니스 이해부터 문제 정의, 결과 전달까지
주정민.허현 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 5월

데이터 분석 오답 노트는 제목 그대로, 실무에서 흔히 저지르는 실수를 하나씩 짚어주는 책입니다. 저자 주정민, 허현 두 분은 쿠팡이츠, 엔씨소프트, 콴다 등 실제 현장에서 데이터를 다뤄온 분들입니다. 그래서인지 책 곳곳에 "나도 이런 실수 한 적 있는데"라는 생각이 절로 드는 사례들이 가득합니다. 교과서처럼 정리된 내용이 아니라, 현장에서 직접 겪은 시행착오를 담았다는 느낌이 책 전체에서 묻어납니다.

이 책은 깃허브에서 데이터를 받는 방법부터 시작합니다. 빅쿼리 프로젝트를 어떻게 만드는지, 파이썬 환경 설정은 어떻게 하는지, 루커 스튜디오는 어디서 시작하는지. 데이터 분석을 막 시작하려는 사람이라면 반드시 한 번쯤 헤맸을 그 첫 단계들을 친절하게 안내해줍니다. 데이터 분석가 지망생이라면 이미 아는 내용일 수도 있습니다. 하지만 이 책의 타깃은 그보다 훨씬 넓습니다. 데이터를 활용하고 싶은 모든 사람을 위한 책이기에, 진입 장벽을 이렇게 낮춰두었습니다. "나는 비개발자인데 읽어도 될까?"라는 걱정은 1장을 넘기는 순간 사라집니다.

PART 02는 빅쿼리, 파이썬, 구글 스프레드시트, 루커 스튜디오 네 가지 도구의 오답 사례를 코드와 함께 보여줍니다. JOIN을 잘못 쓰는 경우, NULL 처리를 빠뜨리는 경우, 비율 계산에서 실수하는 경우처럼 알고 나면 "아차" 싶지만 모르면 계속 반복하게 되는 실수들입니다. 

그냥 "이렇게 쓰세요"가 아니라 "이렇게 쓰면 왜 틀리는지"를 먼저 보여주기 때문에 훨씬 오래 기억에 남습니다. 루커 스튜디오 파트의 시각화 오답 사례도 인상적이었습니다. 어떤 차트를 써야 하는지, 색상은 어떻게 활용해야 하는지처럼 데이터 분석가도 놓치기 쉬운 디테일을 꼼꼼하게 다룹니다.

이 책이 진짜 힘을 발휘하는 곳은 PART 03입니다. 

"어떤 수치를 뽑느냐"가 아니라 "어떤 문제를 먼저 정의하느냐"가 분석의 시작이라는 것. 가설을 세우고, 검증하고, 그 결과를 보고서로 전달하는 일련의 과정을 사고법으로 풀어냅니다. 저처럼 "분석은 할 수 있는데 결과를 어떻게 전달할지 모르겠다"는 고민이 있는 분들에게 가장 반가운 챕터였습니다. 도구는 수단이고, 생각하는 법이 먼저라는 것을 이야기합니다.

PART 05의 비즈니스 지표 용어집도 실용적입니다. 

AARRR 프레임워크부터 광고, 배달, 이커머스, 패션 리테일, 스타트업까지 산업별 핵심 지표를 한눈에 정리했습니다. 취업을 준비하거나 현업에서 지표가 아직 낯선 분들께는 두고두고 꺼내볼 수 있는 부분입니다. 지표가 언제, 왜 필요한지 스스로 생각해볼 수 있도록 구성한 것도 좋았습니다. 저자의 카카오 오픈채팅방을 통해 질문도 할 수 있어서, 책 한 권으로 끝나지 않는다는 점도 마음에 들었습니다.

데이터 분석을 처음 시작하는 입문자, SQL과 파이썬은 알지만 비즈니스 감각이 부족한 중급자, 현업에서 데이터를 더 잘 활용하고 싶은 마케터와 기획자까지. 이 책은 생각보다 훨씬 넓은 독자를 품고 있습니다. 코드 한 줄 모르는 분도, 이미 쿼리를 능숙하게 짜는 분도 각자의 자리에서 배울 것이 있습니다.

데이터를 기술이 아니라, 비즈니스를 이해하는 힘으로 바라보고 싶은 분께 권합니다.

본 서평은 영진닷컴에서 서적만 제공받은 자유로운 형식의 서평입니다.

AI를 아는 것과 AI로 시스템을 만드는 것은 다릅니다 [에이전트 시대의 AI 시스템 설계]

[전자책] 에이전트 시대의 AI 시스템 설계 : RAG, 최적화, 가드레일로 완성하는 32가지 프로덕션 패턴 - RAG, 최적화, 가드레일로 완성하는 32가지 프로덕션 패턴
발리아파 락시마난.하네스 하프케 지음, 류광 옮김 / 한빛미디어 / 2026년 4월

AI를 아는 것과 AI로 시스템을 만드는 것은 다릅니다 [에이전트 시대의 AI 시스템 설계]

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

"AI로 만든 서비스, 실제로 배포해도 될까?"

저는 AI 엔지니어로 취업을 준비하면서 부트캠프에서 LLM 기반 프로젝트를 진행했습니다.

데모할 때는 정말 그럴듯하게 작동했지만 실제 사용자에게 배포한다고 생각하면 솔직히 자신이 없었습니다.

같은 질문인데 답이 매번 달라지거나 답은 같아도 답변의 질이 다르거나, 없는 정보를 있다고 우기는 할루시네이션이 보이는 등 크고 작은 문제들을 찾아냈습니다.

"이게 내가 실제로 서비스라고 부를 수 있는 건가?"라는 생각이 계속 들었고, 저의 부족함을 느꼈습니다.

그리고 '에이전트 시대의 AI 시스템 설계' 책을 읽으면서 알게 됐습니다.

바로 설계의 문제였습니다.

'에이전트 시대의 AI 시스템 설계'는 바로 그 불편한 현실에서 출발합니다.

책의 서문은 이렇게 말합니다.

"이 책은 생성형 AI 모델 기반의 프로덕션 애플리케이션을 구축할 때 여러분이 마주할 이런 문제점들과 기타 여러 반복되는 문제들에 대한 모범관행과 해법을 담은 설계 패턴들을 소개한다"

서문의 이 한 문장은 제가 이 책을 읽게 만든 이유였습니다.

저자 발리아파 락슈마난과 하네스 하프케는 대규모 AI 시스템을 직접 배포한 현장 경험을 바탕으로, 프로토타입과 프로덕션 사이의 간극을 메우는 32가지 검증된 패턴을 9개 챕터에 걸쳐 정리했습니다.

이 책을 읽으면서 바로 머릿속에 떠오른 독자층은

첫 번째, AI 프로토타입은 있는데 실 서비스로 올리기가 어려운 개발자입니다.

API 연결해서 뭔가 그럴듯한 걸 만들어 봤는데, 막상 배포하려니 할루시네이션이 무서워서 망설이고 계신 분들은 패턴 '17: 심판형 LLM'과 '패턴 18: 성찰'을 통해 AI가 낸 답을 AI가 스스로 검증하고, 틀렸으면 스스로 수정하게 만드는 법을 알려줍니다.

심판형 LLM은 프롬프팅 접근법, 머신러닝 접근법, 미세조정 접근법을 소개함으로써 다양한 평가 방법들을 제시한다.

모델이 틀릴 수 있다는 걸 전제로 시스템을 설계하는 것, 그게 프로덕션 레벨 AI 엔지니어링의 시작입니다.

두 번째, 기업 내부 데이터를 AI에 연결하고 싶은 엔지니어입니다.

hallucination을 줄이기 위해 "내가 갖고 있는 자료를 AI가 참고해서 답해줄 수 없을까?"라는 고민을 해보신 분들도 있으실 거예요

이 책의 3~4장은 바로 그 문제를 해결하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 집중적으로 다룹니다.

3장은 기본적인 RAG에 대해 설명하고, RAG 파이프라인은 어떻게 해야 하는지 알려줍니다

단순한 Basic RAG(3장 패턴 6)부터, 더 정교한 검색이 필요한 상황에서의 심층 탐색 패턴 12까지. 자료, 내부 DB, 사내 자료를 AI가 실시간으로 참조해서 답하게 만드는 법을 단계별로 알려줍니다.

세 번째, AI 엔지니어를 목표로 준비하는 취업 준비생입니다.

면접관이 "AI 시스템 설계해 보신 적 있으세요?"라고 물었을 때 자신 있게 대답하고 싶은 분들입니다.

이 책은 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 어떤 모델이든, LangChain, Pydantic AI, Hugging Face 어떤 프레임워크든 가리지 않는 다양한 예제를 담고 있습니다.

특정 회사 기술에 종속되지 않고 AI 시스템을 설계하는 사고방식 자체를 알려주기 때문에, 어떤 모델이 나오고 어떤 도구가 사라져도 오래 통하는 책입니다.

개인적으로 가장 인상 깊었던 부분은 9장의 패턴 32: 가드레일 였습니다.

가드레일이란 "시스템이 허용된 범위 내에서 작동하도록 보장함으로써 악의적인 행위자로부터 시스템을 보호하는 코드 모듈"을 얘기합니다

즉 AI가 위험하거나 잘못된 답변을 하지 못하도록 시스템 레벨에서 막는 안전장치를 구현하는 방법으로, 구글·아마존·메타 같은 빅테크에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 설계 능력을 중요하게 보는 이유를 이 챕터에서 제대로 이해할 수 있었습니다.

그리고 흐름들을 도식화를 통해 이해하기 쉽게 한 게 너무 좋았습니다.

이 책은 AI를 써보는 단계에서 AI로 실제 시스템을 만드는 단계로 넘어가고 싶은 모든 분들을 위한 가장 현실적인 책이라고 생각합니다.

프로토타입은 누구나 만들 수 있습니다.

하지만 실제로 돌아가는 AI 시스템을 설계할 수 있는 사람은 많지 않습니다.

그 차이를 만들어 주는 책, '에이전트 시대의 AI 시스템 설계' 추천합니다.

AI 활용해 빨리 퇴근하는 사람이 되고 싶나요? - 클로드 코워크 with 스킬, 플러그인

[전자책] 클로드 코워크 with 스킬, 플러그인 - 퇴근을 앞당기는 완벽한 업무 자동화
클리커.강민혁 지음 / 한빛미디어 / 2026년 3월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

2026년 이제 한 분기가 지났지만

올 초를 뒤흔든 AI가 있습니다

Claude입니다

Claude는 아시는 분들은 아실 생성형 AI 서비스 4대장 중 하나입니다

생성형 AI 서비스 4대장은

OpenAI의 Chatgpt,

Google의 Gemini,

Perplexity AI - Perplexity

마지막으로 오늘의 주인공 Anthropic의 Claude가 있습니다

그렇다면 왜 Claude가 현재 가장 핫한 생성형 AI 서비스일까요?

바로 Claude Cowork 때문입니다

Claude Cowork를 간단히 소개하자면

(지금부터는 보시기 편하게 한글로 클로드 코워크 라고 하겠습니다)

기존 AI 챗봇이 "질문에 답하는" 도구였다면, 클로드 코워크는 "일을 직접 처리하는" 도구예요

그 말인즉

이제 AI 질의응답만 하는 게 아닌 일을 시키면 AI가 나 대신 일을 해준다는 걸 의미합니다

그렇다면 내가 해야 할 일을 대신해 줘서 나의 퇴근시간을 당겨줄 클로드 코워크를 어떻게 사용해야 할까요?

오늘은 클로드 코워크를 잘 사용할 수 있도록 돕는 교과서

'클로드 코워크 with 스킬, 플러그인'을 읽어보았습니다

저는 이 책을 읽으면서 바로 읽어야 할 타깃층이 머릿속에 바로 떠올랐어요.

첫 번째, AI를 업무에 실질적으로 활용하고 싶은 직장인

요즘 "AI 써야 한다"라는 말은 귀에 딱지가 앉을 정도로 많이 들으셨을 거예요.

그런데 막상 ChatGPT 열어서 뭘 물어보다가, '이게 내 업무에 어떻게 도움이 되지?'라는 생각에 창을 닫아버린 적 있지 않으세요?

이 책은 그런 분들에게 AI를 업무에 잘 사용할 수 있게 합니다

클로드 코워크는 단순히 질문에 답하는 AI가 아닙니다.

내 폴더를 열고, 파일을 읽고, 보고서를 만들고, 저장까지 해주는 AI입니다.

클로드 코워크 with 스킬, 플러그인 책은 이 기능을 실제 직장 업무에 어떻게 연결하는지 단계별로 보여줍니다.

"AI를 써보고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"라는 분들에게 이 책은 가장 현실적인 출발점이 될 거예요.

두 번째, 반복적인 문서 작업과 데이터 정리에 지친 실무자

매일 아침 같은 형식의 보고서를 작성하고,

퇴근 전엔 엑셀 데이터 정리하고,

회의 후엔 회의록 쓰고…

이 루틴이 지겨우신 분들, 이제 클로드 코워크 with 스킬, 플러그인 책에서 반복적인 업무에서 벗어날 방법을 찾으실 수 있어요

클로드 코워크는 여러 개의 PDF, 이미지, 텍스트 파일을 한꺼번에 읽고 분석한 뒤, 그 결과를 새로운 파일로 만들어낼 수 있습니다.

예를 들어 "지난달 영수증을 정리해서 엑셀 보고서 만들어줘"라고 지시하면, 클로드가 알아서 폴더를 열고, 데이터를 추출하고, 파일을 생

성합니다.

사람이 하던 2시간짜리 작업이 몇 분으로 줄어드는 경험, 이 책이 그 방법을 알려줍니다.

세 번째, 코딩 없이 업무 자동화를 구현하고 싶은 비개발자

"자동화"라는 단어만 들어도 머릿속에 파이썬 코드가 떠오르면서 손이 움츠러드는 분들께.

클로드 코워크 with 스킬, 플러그인 책은 코드 한 줄 없이도 업무 자동화를 구현할 수 있다는 걸 보여줍니다.

클로드 코워크의 스킬(Skill) 기능은 내가 자주 쓰는 업무 패턴을 클로드에게 학습시켜두는 기능입니다.

예를 들어 "특정 URL을 전달하면 인스타그램과 스레드용 뉴스레터를 제작하는 스킬을 만들어줘"라고 입력하면, 클로드가 스스로 스킬 파일을 설계해 줍니다.

이후엔 URL만 던져주면 끝입니다.

이 책은 그 스킬을 나의 업무에 맞게 만들고 관리하는 방법을 친절하게 안내합니다.

이 책을 이북으로 읽으면서 든 생각은 하나였습니다.

"AI 도구를 아는 것과, AI 도구를 쓸 줄 아는 것은 다르다."

클로드 코워크는 이미 많은 분들이 들어보셨을 거예요.

하지만 실제로 내 업무에 붙여서 쓰는 건 또 다른 이야기입니다.

이 책은 그 '실제로 쓰는 법'을 가장 친절하게 알려주는 안내서입니다.

AI를 업무에 녹여내고 싶은데 어디서부터 시작할지 막막하다면,

이 책 한 권이 그 첫걸음이 되어 여러분의 퇴근을 앞당겨 줄 거예요

AI 도구를 알기만 하는 게 아닌 AI 도구를 쓰고 싶어 하시는 모든 분들에게

클로드 코워크 with 스킬, 플러그인

추천합니다