찰리초이 스토리 블로그

한 줄 요약: 웹 업무는 Ego Lite가 맡고, Excel 화면 조작은 Hermes Computer Use가 처리하며, Hermes Agent가 전체 순서와 검증 조건을 통제하는 자동화 사례를 구현했다. 웹과 엑셀을 함께 다뤄야 하는 업무 기업의 반복 업무는 한 시스템 안에서 끝나지 않는다. ERP에서 자료를 내려받고, Excel 양식에서 계산한 뒤, 다시 다른 ERP 화면에 입력하는 식이다. 이번 실증에서는 다음과 같은 가상의 업무 흐름을 만들었다. ERP-i에서 주문 CSV를 내려받는다. Excel 업무양식에 주문자료를 반영한다. 기존 수식으로 생산수량과 BOM을 계산한다. 오류가 없는지 확인한다. 검증을 통과한 결과만 ECOUNT 입력 화면에 붙여넣는다. 실제 등록 전 미리보기에서 최종 결과를 다시 검사한다. 단순히 브라우저만 자동화해서는 부족하고, Excel 매크로만으로도 전체 흐름을 끝낼 수 없다. 브라우저, 데스크톱 애플리케이션, 판단 로직을 하나의 에이전트가 연결해야 한다. 구성 1: Ego Lite 브라우저 자동화 Ego Lite는 사용자가 로그인한 웹 환경을 AI 에이전트와 함께 사용할 수 있는 브라우저다. 이번 예시에서는 모의 ERP-i와 모의 ECOUNT 화면을 조작했다. Ego Lite가 담당한 작업은 다음과 같다. ERP-i 주문 화면 열기 정상·예외 데이터 선택 CSV 다운로드 이벤트 확인 다운로드 파일 저장 ECOUNT 입력 화면 이동 Excel에서 복사한 TSV 데이터 붙여넣기 검증 버튼 실행 화면에 표시된 품목 수와 생산수량 확인 실제 등록 버튼 비활성화 여부 확인 버튼의 화면 좌표를 고정하지 않고 역할, 이름, DOM 요소를 기준으로 조작했다. 화면 배율이 달라져도 같은 버튼을 찾을 가능성이 높아진다. 구성 2: Hermes Computer Use로 Excel 수정 브라우저에서 받은 CSV는 실제 Microsoft Excel로 열었다. Hermes의 Computer Use는 화면을 보고 Excel 워...

한 줄 요약: Mac에서 실행되는 Hermes Agent를 Slack에 연결하고, 별도의 딥 리서치 전문 에이전트 ‘리서’까지 추가해 사람과 AI 동료가 같은 채널에서 협업하는 구조를 만들었다. 이번에는 단순히 Slack에 챗봇 하나를 붙인 것이 아니다. ‘맥헬미’는 내 MacBook Air에서 실행되는 Hermes Agent에게 붙인 친근한 별명이다. ‘맥에서 일하는 헬미’라는 뜻으로, 지금 이 글을 함께 만들고 실제 작업을 수행하는 AI 에이전트이기도 하다. 이 맥헬미를 Slack의 정식 팀원처럼 연결하고, 이어서 딥 리서치 전담 동료 ‘리서’를 별도의 에이전트로 구성했다. 마지막에는 나와 맥헬미, 리서가 함께 일할 수 있는 협업 채널까지 만들었다. 먼저 사실관계부터 정확히 말하면 Slack 데스크톱 앱은 내가 Mac에 설치했다. 그다음 Slack 채널 생성, Hermes용 Slack App 구성, Gateway 연결, 사용자 허용 정책, 실제 메시지 왕복 검증은 맥헬미와 함께 자동화해 진행했다. 9월 10일 맥헬미 연결을 시작했고, 9월 11일에는 리서까지 독립 에이전트로 확장했다. 왜 터미널이 아니라 Slack이었나 Hermes는 터미널에서 강력하게 일하지만, 매번 터미널을 열어야 한다면 일상적인 협업 도구가 되기 어렵다. 내가 원한 것은 평소 사용하는 Slack에서 사람에게 말을 걸듯 AI 에이전트에게 요청하는 방식이었다. DM에서는 맥헬미 (나의 헤르메스 닉네임)와 일대일로 대화한다. 프로젝트 채널에서는 맥헬미를 멘션해 업무를 맡긴다. 조사가 필요하면 리서를 멘션해 근거 수집과 교차 검증을 맡긴다. 한 스레드 안에서 사람과 에이전트가 결과를 이어서 검토한다. 목표는 “Slack에서 답변하는 봇”이 아니라, 역할과 기억과 도구를 가진 AI 동료가 실제 업무 공간에 들어오는 것이었다. 1단계: 맥헬미용 Slack 공간 만들기 처음에는 맥헬미와 대화할 전용 공개 채널을 만들었다. 이름은 #mac-helmi 로 정...

한 줄 요약: AI 비용을 줄이는 가장 좋은 방법은 무조건 싼 모델을 고르는 것이 아니다. 반복되는 입력은 캐시하고, 낡은 프롬프트 규칙은 걷어내고, 일의 난이도에 맞춰 AI가 생각하는 강도를 조절해야 한다. Anthropic이 2026년 9월 8일 공개한 글은 흔히 갖는 오해부터 뒤집는다. 보통 비용을 아끼려면 성능을 포기해야 한다고 생각한다. 하지만 Claude Platform을 실제로 운영해 보니, 설정과 프롬프트를 제대로 다듬는 것만으로 비용을 낮추면서 정확도까지 높일 수 있었다는 설명이다. 핵심은 세 가지다. 프롬프트 캐시 적중률을 높이고, 최신 모델에 맞지 않는 낡은 지시문을 없애고, 업무 난이도에 맞춰 effort(생각하는 강도)를 조절하는 것 이다. 기술 용어가 많아 보이지만, 사무실 업무에 빗대면 어렵지 않다. 1. 프롬프트 캐시: 매번 서류철을 처음부터 읽히지 말자 Claude가 답을 만들기 전에는 사용자가 보낸 지시문, 참고자료, 도구 설명, 지금까지의 대화를 먼저 읽고 내부 작업 상태를 만든다. 이 입력 처리 과정을 프리필(prefill)이라고 한다. 긴 문서를 매번 처음부터 읽히면 시간과 비용이 든다. 프롬프트 캐시는 한 번 읽은 공통 내용을 잠시 보관했다가, 다음 요청이 같은 내용으로 시작하면 다시 계산하지 않고 불러오는 기능이다. 캐시 읽기 비용은 전체 입력을 새로 처리하는 비용보다 훨씬 싸다. 예시: 100쪽짜리 사내 규정집을 참고하는 인사 상담 AI 직원이 휴가 질문을 할 때마다 규정집 100쪽을 새로 읽힌다고 해보자. 질문은 한 줄인데 비용 대부분은 같은 규정집을 반복해서 읽는 데 쓰인다. 규정집과 공통 지시문을 앞부분에 고정해 캐시하면, 다음 질문부터는 이미 읽어 둔 규정집을 꺼내 쓰는 것처럼 처리할 수 있다. 캐시가 자꾸 깨지는 이유 앞부분에 현재 시각이나 매번 바뀌는 ID를 넣는다. 캐시는 바이트 단위로 정확히 같아야 하므로 한 글자만 달라도 다른 입력으로 본다. 도구 목록의 순서...

※ 아래 내용은 OpenAI가 공개한 GPT-6 Astra 소개 페이지의 주장을 바탕으로 쉽게 풀어쓴 해설입니다. 벤치마크 수치는 제조사가 제시한 조건과 측정 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 한 줄 요약 GPT-6 Astra는 단순히 글을 잘 쓰는 모델을 넘어, 웹 브라우저와 컴퓨터를 직접 사용하고 여러 단계의 업무를 끝까지 수행하는 것을 목표로 한 모델입니다. 1. GPT-6 Astra는 무엇이 달라졌나? OpenAI는 GPT-6 Astra를 새로운 세대의 지능 모델이라고 소개합니다. 핵심은 지식량만 늘리는 것이 아니라 컴퓨터 사용, 웹 탐색, 소프트웨어 개발, 과학 연구, 사이버보안, 전문 업무 를 실제 작업 흐름 속에서 수행하도록 설계했다는 점입니다. 기존 챗봇이 질문에 답하고 결과물을 만들어 주는 데 집중했다면, Astra는 사용자의 목표를 이해한 뒤 브라우저를 열고, 자료를 찾고, 문서를 작성하고, 결과를 점검하는 식의 다단계 업무 수행 을 강조합니다. 2. 가장 중요한 변화: AI가 컴퓨터를 사용한다 소개 페이지의 표현을 쉽게 바꾸면 다음과 같습니다. 온라인 자료를 찾아 요약하기 문서·스프레드시트·프레젠테이션 만들기 웹사이트를 만들고 실제 화면에서 품질 점검하기 과학 데이터를 분석하고 그래프 만들기 양식 입력, 예약 검색, 상품 비교 같은 반복 업무 수행하기 이 변화는 “AI에게 무엇을 물어볼까?”에서 “AI에게 어떤 업무를 맡길까?”로 사용 방식이 이동한다는 뜻입니다. 프롬프트 한 번의 답변보다 목표·권한·검토 지점·완료 조건 을 설계하는 일이 중요해집니다. 3. 업무 성능에 대한 OpenAI의 주장 영역 공개 페이지에 제시된 내용 실무적으로 읽는 법 컴퓨터 사용 화면을 이해하고 브라우저·업무 도구를 조작 사람이 하던 반복적인 클릭·입력 업무를 위임할 가능성 소프트웨어 개발 코드 작성뿐 아니라 테스트와 수정까지 수행 코딩 보조를 넘어 이슈 해결 사이클에 참여 전문 업무 문서·스프레드시트·발표자료를 템플릿에 맞춰 생성 회사 ...

Claude Prompting Guide Claude Fable 5.1 프롬프트 가이드: 쉽게 쓰는 AI 지시문 작성법 Anthropic의 공식 문서는 Claude Fable 5.1을 더 잘 쓰기 위한 프롬프트 작성법을 설명합니다. 개발자용 문서라 조금 어렵지만, 핵심은 간단합니다. AI에게 “무엇을, 어느 정도로, 어떤 방식으로 끝낼지”를 더 분명히 알려주라는 것입니다. 출처: Anthropic Claude Platform Docs 한눈에 보는 핵심 작업 난이도에 맞게 AI의 “생각하는 정도”를 조절한다. 긴 작업에서는 중간 진행 상황을 사용자에게 알려달라고 요청한다. 독립적인 도구 호출은 한 번에 묶어서 처리하게 한다. 대화 기록은 중간에 고치지 말고 계속 뒤에 붙이는 방식이 안전하다. 글이 너무 길거나 딱딱하면 쉬운 문장과 구조를 요청한다. 작업을 시켰다면 끝까지 완료하고 검증하게 한다. 1. “생각하는 정도”를 작업에 맞게 정하라 Claude Fable 5.1에는 작업에 얼마나 많은 추론을 쓸지 정하는 effort 개념이 있습니다. 쉽게 말하면 AI에게 “빨리 대답할지, 더 깊게 생각할지”를 조절하는 장치입니다. 낮은 effort 간단한 요약, 분류, 짧은 답변처럼 빠른 처리가 중요한 작업 중간 effort 품질과 비용의 균형이 필요한 일반 업무 높은 effort 코딩, 분석, 복잡한 문서 작성처럼 실수가 비싼 작업 매우 높은 effort 긴 산출물이나 중요한 의사결정 보조 작업 문서의 조언은 명확합니다. 무조건 가장 높은 설정을 쓰지 말고, 실제 업무에서 품질·속도·비용을 비교해보라는 것입니다. AX 컨설팅 관점에서는 이 부분이 중요합니다. AI도 직원처럼 업무 난이도에 맞는 투입 시간이 필요합니다. 2. 오래 걸...