기본 콘텐츠로 건너뛰기

Aside Browser K-Skill 활용 가이드 공개: 75개 업무·18개 분야

Aside Browser K-Skill 활용 가이드 대표 썸네일: 75개 업무, 18개 분야

AI에게 업무를 맡기고 싶어도 첫 질문에서 막힐 때가 많습니다. 어떤 도구를 설치해야 할까요? 어느 서비스를 연결해야 할까요? 무엇을 어디까지 시켜도 될까요?

이번에는 도구 목록을 더 늘리는 대신, 우리가 실제로 사용하는 서비스 화면에서 Aside Browser가 맡을 수 있는 일을 중심으로 가이드를 정리했습니다. 이름은 Aside Browser K-Skill 활용 가이드입니다. 기존 131개 검토 항목에서 75개 업무를 선별해, 18개 분야별로 서비스명·수행 범위·승인 조건·지시문을 담았습니다.

공개 가이드 바로 보기
https://aside-kskill.charlychoi.chatgpt.site/
로그인 없이 볼 수 있습니다. 검색과 분야·수행 유형 필터, 지시문 복사 기능을 제공합니다.

왜 서비스 이름과 지시문 중심으로 바꿨을까?

자동화 자료를 보면 저장소 이름, 스킬 식별자, 설치 명령부터 등장하는 경우가 있습니다. 개발자에게는 편하지만, 실무자가 알고 싶은 것은 조금 다릅니다.

“내가 쓰는 서비스에서 어떤 일을 대신해 줄 수 있고, 어떤 말로 부탁하면 될까?”

그래서 이번 가이드에서는 저장소 링크와 영문 스킬 식별자를 빼고 오피넷, DART, 네이버 쇼핑, K-Startup, KBO, 기상청 날씨누리처럼 실제 서비스 이름을 앞에 놓았습니다. 특정 스킬을 설치하라는 안내가 아니라, 서비스 웹 화면에서 수행할 업무와 그 한계를 설명하는 활용 가이드입니다.

75개 항목마다 무엇이 들어 있나?

  • 서비스와 업무: 어디에서 어떤 작업을 할지 알 수 있습니다.
  • Aside가 수행할 일: 조건 설정, 화면 조회, 후보 비교, 원문 확인과 요약 등 구체적인 범위를 적었습니다.
  • 확인·승인·범위: 로그인이나 권한이 필요한 지점, 추정하면 안 되는 정보, 사용자가 결정해야 할 행동을 구분했습니다.
  • Aside 지시문: 대괄호 안의 조건을 바꿔 사용할 수 있는 문장을 제공합니다.
  • 근거 수준: 과거 화면 확인 기록과 문서 기반 수행 설계를 구분합니다.

웹 경로나 서비스명이 불명확하거나 별도 도구가 필요한 범위는 이번 목록에서 제외했습니다. 금융·통계 항목도 화면에 표시된 값과 원문 근거를 확인하는 수준으로 좁혔습니다. 대량 추출이나 복잡한 계산까지 브라우저 작업으로 해결한다고 표현하지 않았습니다.

이렇게 지시하면 시작하기 쉽다

막연하게 “가격을 알아봐 줘”라고 하기보다, 서비스·조건·수량·결과 형식·하지 말아야 할 일을 함께 정하는 것이 좋습니다. 아래는 가이드의 지시문을 실제 조건으로 바꾼 예입니다.

1. 오피넷에서 주유소 가격 비교

오피넷에서 서울 강남구의 휘발유 가격을 조회해 저렴한 주유소 최대 5개를 비교해줘. 주유소명, 주소, 표시가격, 셀프 여부, 가격 기준시각을 정리해줘. 조회한 후보 범위를 명시하고 전국 최저가라고 단정하지 마.

2. 네이버 쇼핑에서 같은 모델 비교

네이버 쇼핑에서 [제품명/모델명]을 검색하고 [낮은 가격순] 정렬로 같은 옵션인 판매처 최대 5곳을 비교해줘. 판매처·표시가격·배송비·옵션·상품 링크를 표로 쓰고, 옵션이 다르거나 확인 안 되면 미확인으로 표시해. '확인한 범위 내 최저가'라고만 쓰고 구매나 결제는 하지 마.

3. 네이버 뉴스에서 주제별 동향 정리

네이버 뉴스에서 '브라우저 자동화'를 최근 7일, 최신순으로 검색해 서로 다른 매체 기사 최대 10건을 정리해줘. 매체·제목·발행 일시·핵심 내용 1문장·기사 링크를 표로 쓰고 같은 내용의 중복 보도는 묶어 표시해. 기사 본문에서 확인되지 않은 내용은 미확인으로 쓰고, 원문 날짜를 근거로 붙여.

두 번째 예의 제품명·모델명은 사용할 제품으로 바꿔 주세요. 지시문이 있다는 사실만으로 모든 계정과 상황에서 실행이 보장되는 것은 아닙니다. 실제 화면에서 해당 기능과 정보를 확인할 수 있어야 합니다.

가이드를 활용하는 5단계

  1. 가이드에서 서비스 이름이나 업무 키워드를 검색합니다.
  2. 공개 조회인지, 로그인·권한 확인이 필요한지 살펴봅니다.
  3. ‘확인·승인·범위’를 먼저 읽고 맡길 일의 끝을 정합니다.
  4. 지시문을 복사해 날짜·지역·제품·대상을 실제 값으로 바꿉니다.
  5. Aside의 결과에서 출처와 조회 시각을 확인하고, 필요한 후속 행동은 별도로 승인합니다.

중요한 구분: 수행 가이드와 실행 완료 기록은 다르다

이번 자료는 75개 업무를 모두 실환경에서 실행해 성공했다는 성적표가 아닙니다. 일부 서비스의 과거 화면 확인 기록을 포함하지만, 대부분은 확인된 자료를 바탕으로 수행 범위를 정리한 설계입니다. 사이트의 화면, 로그인 상태, 계정 권한과 서비스 정책은 달라질 수 있습니다.

화면에 없는 값은 ‘미확인’으로 남겨야 하고, 정보가 조회되지 않는다고 해서 존재하지 않는다고 단정해서도 안 됩니다. 가격은 최종 결제액과 다를 수 있으며, 공고·예보·재고·좌석 정보에는 기준 시점이 있습니다.

결제, 예약이나 좌석 선점, 신청·제출, 외부 연락, 게시, 설정 변경은 조회·요약과 별개의 행동입니다. 따라서 지시문에는 승인 전에는 진행하지 말 것을 함께 적었습니다. 개인정보를 외부 서비스에 넣을 때도 허용 여부부터 확인해야 합니다.

자동화의 출발점은 작은 업무 하나

처음부터 새 앱이나 연동 시스템을 만들기보다, 매번 같은 화면에서 반복하던 조회·비교 작업 하나를 골라 보세요. 가격 후보 5개 비교, 공고 10개 정리, 최근 기사 몇 개 요약처럼 범위가 작은 작업이 시작하기 좋습니다.

이 가이드의 목적은 ‘무조건 자동화’가 아니라, Aside에 맡길 일과 사람이 확인할 일을 명확하게 나누는 것입니다.

Aside Browser K-Skill 활용 가이드 열기
https://aside-kskill.charlychoi.chatgpt.site/


면책 안내

본 가이드는 정보 제공과 업무 설계 참고용이며, 개별 서비스의 접근 가능성·자동화 성공·정보의 최신성 및 완전성을 보장하지 않습니다. 실제 이용 시 서비스 약관·권한·개인정보 보호 기준을 준수하고, 법률·세무·투자·의료 판단과 결제·신청·제출 등 최종 실행은 담당자가 확인·승인해야 합니다.

댓글

  1. 와.... 이렇게 친절하게 바로 사용 가능하게 알려 주시니 너무 고맙습니다.

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

초파리 뇌가 게임하고 로봇을 조종한다? 커넥톰 AI의 원리와 현실

CONNECTOME × AI 초파리 뇌가 게임하고 로봇을 조종한다? 커넥톰 AI가 실제로 하는 일과 하지 못하는 일을, Doom과 드론 사례로 구분해 봤습니다. 결론부터 말하면 완전히 거짓은 아닙니다. 다만 "살아 있는 뇌를 컴퓨터에 업로드했다"는 설명은 틀립니다. 139,255 2024년 공개된 성체 암컷 초파리 뇌의 뉴런 수 5,450만 같은 커넥톰에 기록된 화학 시냅스 수 1억 2,500만 2026년 수컷 중추신경계 지도에 포함된 시냅스 연결 먼저, 무엇이 공개된 것인가 2024년 FlyWire 연구진은 성체 암컷 초파리 한 마리의 뇌에서 139,255개 뉴런과 약 5,450만 개 화학 시냅스를 재구성했습니다. 세포 유형과 뇌 영역, 신경전달물질 예측도 함께 공개했습니다. [1] 2026년에는 수컷 초파리의 뇌와 복측신경삭까지 연결한 지도가 나왔습니다. 16만6천 개가 넘는 뉴런과 1억2,500만 개 시냅스 연결을 담아, 감각이 움직임으로 이어지는 경로까지 연구할 수 있게 됐습니다. [2] 연구진은 전자현미경 사진에서 AI로 뉴런 경계를 분리하고 3차원으로 이어 붙입니다. AI가 잘못 합치거나 끊은 부분은 사람이 검수합니다. 커넥톰은 도로 지도에 가깝습니다. 도로가 어디로 이어지는지는 보여주지만, 지금 차가 어디를 달리는지, 신호등이 어떻게 바뀌는지, 운전자가 어디로 가려는지까지 알려주지는 않습니다. 커넥톰은 죽은 조직에서 얻은 정적 구조입니다. 순간의 막전위와 발화 패턴, 정확한 시냅스 강도, 호르몬 상태, 배고픔 같은 내부 상태는 온전히 담겨 있지 않습니다. 정적인 배선도에 어떻게 행동을 넣나 1. 그래프로 바꾼다 뉴런을 노드, 시냅스를 방향이 있는 연결로 표현합니다. 시냅스 수와 신경전달물질 예측은 가중치와 흥분·억제 부호의 출발점이 됩니다. 2. 시간 규칙을 넣는다 각 뉴런에 입력이 쌓이고 임계값을 넘으면 발화하는 수학 모델을 붙입니다. 대표적인 방...

CLARITY 법안 표결 실패, 비트코인과 XRP는 왜 급락했나

긴급 시장 분석 CLARITY 법안 표결 실패, 비트코인과 XRP는 왜 급락했나 49 대 50으로 막힌 미국 암호화폐 시장구조 법안. 표결의 정확한 의미와 BTC·XRP 가격 충격, 앞으로 확인할 가격대를 함께 분석합니다. 작성 기준: 2026년 9월 16일 오전 7시 25분(KST) · 가격은 작성 시점 기준 상원 표결 찬성 49 · 반대 50 비트코인 24시간 -4.32% XRP 24시간 -11.36% 목차 무엇이 부결됐나 왜 60표를 얻지 못했나 비트코인·XRP 가격 반응 비트코인 기술적 구간 XRP 기술적 구간 향후 시나리오와 관찰 포인트 먼저 결론부터 미국 상원이 부결한 것은 CLARITY 법안의 최종 통과안이 아닙니다. 상원 본회의에서 법안을 다루기 위해 토론 종결 절차를 밟고 심의로 넘어갈 것인지를 묻는 클로처 표결 이었습니다. 필요한 60표를 얻지 못하면서 법안은 본격 토론 단계에 진입하지 못했습니다. 정확한 표현: “CLARITY 법안이 최종 폐기됐다”가 아니라 “법안을 본회의에서 다루기 위한 절차표결이 실패했다”가 맞습니다. 시장은 이 결과를 미국 암호화폐 규제 명확화의 지연으로 받아들였습니다. 비트코인은 약 4% 하락했지만 XRP는 11% 넘게 떨어졌습니다. 규제 기대에 민감한 알트코인이 정치적 불확실성에 더 크게 반응한 모습입니다. 1. 상원에서 실제로 무엇이 부결됐나 미국 상원 공식 기록에 따르면 2026년 9월 15일 오후 3시, H.R. 3633인 Digital Asset Market Clarity Act 에 대한 ‘motion to proceed’의 클로처 동의가 찬성 49표, 반대 50표 로 부결됐습니다. 클...

Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가

개인 AI 에이전트 비교 · 2026년 9월 25일 Muse와 OpenClaw: 같은 에이전트인가, 새로운 개인비서인가 Muse가 OpenClaw 코드를 그대로 실행하는 클론이라는 증거는 없습니다. 다만 에이전트의 기본 구조와 제품 철학은 크게 닮았고, Muse의 새로움은 개념보다 배포 방식·보안 모델·대중화에 있습니다. 에이전트 개념은 OpenClaw ≈ Muse입니다. 구현은 다릅니다. OpenClaw가 사용자가 직접 운영하는 개방형 하니스라면, Muse는 Meta가 호스팅하는 소비자용 서비스입니다. 1. 왜 ‘일반인용 OpenClaw’라는 말이 나왔나 Muse 출시 뒤 초기 사용자들은 두 제품의 내부 파일 체계를 비교했습니다. SOUL.md , IDENTITY.md , USER.md , MEMORY.md , AGENTS.md , TOOLS.md 같은 이름뿐 아니라, 에이전트의 성격과 행동 경계를 정하는 문장까지 비슷하다는 지적이 나왔습니다. The Verge도 두 제품이 핵심 파일 이름과 “Be genuinely helpful, not performatively helpful” 같은 문구를 공유한다고 보도했습니다. [2] 파일 규약 OpenClaw: 성격·사용자·기억·도구를 텍스트 파일로 관리합니다. Muse: 이름과 역할이 유사한 파일 체계가 관찰됐습니다. 제품 형태 공통점: 질문에 답하는 챗봇을 넘어 브라우저와 도구를 사용해 실제 일을 수행하는 개인 에이전트를 지향합니다. 논란의 핵심은 화면이 비슷하다는 정도가 아닙니다. 에이전트 하니스, 즉 모델이 기억·도구·규칙을 활용하도록 둘러싼 실행 구조와 성격 문서까지 닮았다는 점입니다. 2. Meta의 공식 설명 Meta Superintelligence Labs 제품 책임자 Nat Friedman은 Muse를 “처음부터 새로 만들었지만, 제품으로서는...

Jev는 더 빠른 챗봇이 아니다: System One Model의 역할과 기업 활용 가능성

한 줄 요약: Jev는 글을 생성하는 챗봇이 아니라, 소프트웨어가 직접 사용할 판단값과 확률을 100ms 내외로 빠르게 반환하는 System One 의사결정 전용 모델 이다. 최근 AI 개발자 커뮤니티에서 Jev 가 빠르게 주목받고 있다. 항공권을 약 7초 만에 찾고, 광고 수백 개를 수십 초 안에 분석하고, 논문 1,018편을 0.08달러에 분류했다는 사례들이 등장했다. 숫자만 보면 새로운 초고속 생성형 AI처럼 보인다. 하지만 Jev를 ChatGPT나 Claude의 더 빠르고 저렴한 대체품으로 이해하면 핵심을 놓친다. Jev는 글을 생성하는 AI가 아니라, 소프트웨어가 사용할 판단값을 빠르게 반환하는 의사결정 전용 모델이다. TypeSafe AI는 이를 새로운 모델 계열인 System One Model 이라고 부른다.[1] 이 글에서는 TypeSafe의 공식 발표와 개발 문서, 초기 활용 사례를 바탕으로 다음 질문에 답한다. Jev는 정확히 무엇인가? 기존 LLM과 무엇이 다른가? 어떤 업무에 유용한가? Hermes 같은 AI 에이전트와 어떻게 연결할 수 있는가? 기업 데이터와 개인정보를 외부 API로 보내는 보안 문제는 어떻게 봐야 하는가? 1. 기존 LLM이 자동화에서 부딪히는 문제 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 LLM은 기본적으로 사람이 읽는 문자열을 생성하는 모델 이다. 보고서 작성, 설명, 대화, 코드 생성에는 매우 강력하다. 그러나 기업의 업무 시스템이 필요한 것은 종종 긴 설명문이 아니다. 예를 들어 고객 문의가 들어왔을 때 프로그램이 알고 싶은 것은 다음과 같다. 어느 부서가 처리해야 하는가? 긴급도는 얼마인가? 환불 요청인가? 사람이 확인해야 하는가? 자동 처리해도 되는가? 일반 LLM에 이런 질문을 하면 자연스러운 문장이나 JSON을 생성하도록 프롬프트를 작성한 뒤, 결과를 다시 파싱하고 검증해야 한다...

항공권 예약 그 이상 — Hermes Agent 326개 실사용 사례로 본 '에이전트 시대'의 실제 모습

항공권 예약 그 이상 — Hermes Agent 326개 실사용 사례로 본 '에이전트 시대'의 실제 모습 2026-10-05 · Nous Research 공식 발표 분석 Nous Research가 자사 X 계정을 통해 "Hermes Agent는 항공권 예약 그 이상이다"라며 실제 사용자 326개 사례 모음을 공개했다 ( 원문 트윗 · 전체 목록 ). X, Reddit, GitHub, YouTube, 블로그, 팟캐스트, 링크드인 등 11개 채널에서 수집된 이 사례들은 "에이전트가 실험실을 벗어나 실제로 무엇을 하고 있는가"를 보여주는 꽤 정직한 스냅샷이다. 1. 숫자로 보는 구도 326개 사례는 15개 카테고리로 분류되어 있다. 압도적 1위는 역시 개발 워크플로우지만, 2위인 '개인 비서'가 전체의 15%를 차지한다는 점이 주목할 만하다 — 비개발자 사용자층이 결코 작지 않다는 뜻이다. Dev Workflow 77 Personal Assistant 49 Integrations 32 Creative 26 Business Ops 23 Meta & Ecosystem 23 Cost Optimization 20 Privacy & Self-Hosted 13 Content Creation 12 Research 12 Enterprise 12 Messaging 11 출처 채널: Discord 116 · X/Twitter 61 · Reddit 60 · GitHub 38 · Blog 20 · YouTube 17 · GitHub Gist 4 · Hacker News 4 · LinkedIn 3 · Podcast 2 · Product Hunt 1 2. 다섯 가지 패턴 ① "24시간 켜져 있는 직원" 서사가 압도적으로 많다 $175짜리 중고 Dell OptiPlex, 라즈베리파이5, 5년 된 고장난 GPU 노트북처럼 저사양 장비에서 Her...