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생활 속 AI 활용
공고 148건을 AI 에이전트로 모으고 자격까지 걸러 주는 '검수 후 제출' 워크플로 (대학생 지원금·공모전 찾기)
Claude Code로 장학금·청년 지원금·공모전 공고를 7개 분야에서 병렬 수집하고, 내 프로필과 대조해 자격을 가린 뒤 지원서 초안까지 준비합니다. 로그인·비밀번호는 사람이 직접 하고, 최종 제출은 사람이 승인한 건만 진행합니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Code (Anthropic Claude)
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
대학교 컴퓨터공학과 3학년입니다. 장학금, 청년 지원금, 공모전을 챙기고 싶었지만 공고가 정부 포털, 지자체, 학교 포털, 공모전 사이트에 흩어져 있고 마감일과 자격 조건이 제각각이라 하나하나 확인하기가 번거로웠습니다. 나이, 거주지, 학자금지원구간 같은 조건을 공고마다 다시 대조하는 일도 반복이었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI 코딩 에이전트인 Claude Code로 폴더 하나를 '공고 수집 작업 공간'으로 만들었습니다. (첨부 2)
- profile.md: 자격 판단에 필요한 정보만 적습니다(학년, 거주 지역, 학자금지원구간 등). 비밀번호·주민등록번호·계좌번호는 적지 않습니다.
- CLAUDE.md: AI가 지켜야 할 규칙입니다(④번 참고). (첨부 3)
- scouts 폴더: 분야별 수집 지침 7개(정부 정책·장학, 지역, 공모전, 체험단, 대외활동, AI 도구, 교내)가 들어 있습니다.
- /hunt 명령: 분야별 AI 에이전트 7개를 동시에 실행해 공식 공고를 찾고 결과를 JSON으로 저장합니다. 짧은 파이썬 스크립트(약 150줄)가 이를 합쳐 하나의 표(TRACKER.md)로 만듭니다. 표는 '7일 내 마감', '추천 순위(예상 가치 × 적합도 ÷ 노력)', 'AI가 글·서류 준비를 대부분 해 줄 수 있는 것'으로 나뉩니다. (첨부 1)
- /apply 명령: 지원하기로 한 한 건에 대해 (1) 공고 원문을 다시 읽어 마감·자격·제출물이 바뀌었는지 확인하고 (2) 프로필과 대조해 자격 체크(충족/불충족/판단 불가)를 만들고 (3) 필요 서류, 신청 순서, 지원서 초안을 정리합니다. (첨부 5)
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
2026년 10월 22일에 실행한 결과 148건이 한 표로 모였고, 마감일 순으로 바로 볼 수 있게 되었습니다. 그중 33건은 AI가 '글과 서류는 AI가 쓰고 사람은 로그인과 제출만 하면 되는 것'으로 분류했습니다(AI의 추정 분류입니다). 정보가 부족해 자격을 판단할 수 없는 건은 억지로 판단하지 않고 '판단 불가(unknown)'로 두게 했고, 그런 건이 76건이었습니다. 이 건들은 제가 채워야 할 정보 목록이 따로 만들어집니다.
가장 도움이 된 순간은 /apply의 원문 재확인 단계였습니다. 수집 결과에는 'AI 달인 100 챌린지 시즌4, 11월 5일 마감'이라는 항목이 있었는데, 신청 준비 전에 원문 링크를 다시 읽게 하니 그 페이지는 종료된 시즌1 안내였고 공식 사이트 어디에서도 시즌4를 확인할 수 없었습니다. 그래서 그 항목은 지원 대상에서 제외했습니다. (첨부 4) 수집 단계의 AI도 틀릴 수 있다는 점과, 그 오류를 신청 직전에 걸러낼 수 있다는 점을 확인했습니다.
한계도 있습니다. 아직 이 도구로 신청한 결과(선발, 수령)는 나오지 않았고, 지금까지 검증한 것은 '찾고, 자격을 따져 보고, 서류를 준비하는' 부분입니다. 건수와 분류는 AI가 만든 값이라 신청 전에는 제가 원문으로 다시 확인합니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1) 수집과 재확인을 분리했습니다. 수집 에이전트는 속도를 담당하고, 신청 직전에는 원문을 다시 읽는 단계를 반드시 거치게 했습니다.
2) '추측 금지'를 규칙으로 넣었습니다. 마감일이 불확실하면 날짜를 비우고 메모하며, 자격 판단 정보가 부족하면 판단 불가로 표시합니다.
3) 책임지는 지점을 사람에게 고정했습니다. 제출·신청 버튼과 개인정보 입력은 건마다 제 허락을 받고, 로그인·본인인증·비밀번호·계좌번호는 AI가 다루지 않습니다.
4) 안전 기준을 넣었습니다. 선입금이나 가입비를 요구하는 곳은 제외하고, 정책·지원금은 정부·기관의 공식 출처 URL만 근거로 삼으며, 가짜 리뷰나 허위 서류 작성은 하지 않습니다.
5) 개인정보를 최소화했습니다. 자격 판단에 꼭 필요한 항목만 프로필에 적고, 식별번호류는 적지 않습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 순서대로 따라 하면 됩니다.
1. 폴더를 만들고 profile.md에 자격 판단용 정보만 적습니다(식별번호·계좌번호 제외).
2. CLAUDE.md에 AI가 하면 안 되는 일(제출, 로그인, 선입금 요구 업체 추천 등)과 '출처는 공식 URL만'을 적습니다.
3. 분야별로 한 쪽짜리 수집 지침을 만들고, 에이전트에게 '지침대로 찾아서 JSON으로 저장'을 시킵니다.
4. JSON을 합쳐 표로 만드는 스크립트는 AI에게 만들어 달라고 하면 됩니다.
5. 지원하기로 한 건만 '원문 재확인 → 자격 체크 → 초안' 순서로 진행하고, 마지막 제출은 직접 하거나 건별로 확인한 뒤 승인합니다.
Claude Code가 없어도 채팅형 AI에 프로필과 규칙을 먼저 붙여 넣으면 자격 체크와 초안 단계는 비슷하게 해볼 수 있습니다. 공고를 찾는 시간이 줄면 그 시간을 지원서 내용을 다듬는 데 쓸 수 있습니다.
※ 이 글의 초안 작성과 수치·사실 확인은 AI 에이전트(Claude)가 했고, 제출 여부는 제가 검토해 결정했습니다. 첨부 이미지는 이 작업 폴더의 실제 파일 내용을 캡처한 것이며 개인정보는 제외했습니다.
대학교 컴퓨터공학과 3학년입니다. 장학금, 청년 지원금, 공모전을 챙기고 싶었지만 공고가 정부 포털, 지자체, 학교 포털, 공모전 사이트에 흩어져 있고 마감일과 자격 조건이 제각각이라 하나하나 확인하기가 번거로웠습니다. 나이, 거주지, 학자금지원구간 같은 조건을 공고마다 다시 대조하는 일도 반복이었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI 코딩 에이전트인 Claude Code로 폴더 하나를 '공고 수집 작업 공간'으로 만들었습니다. (첨부 2)
- profile.md: 자격 판단에 필요한 정보만 적습니다(학년, 거주 지역, 학자금지원구간 등). 비밀번호·주민등록번호·계좌번호는 적지 않습니다.
- CLAUDE.md: AI가 지켜야 할 규칙입니다(④번 참고). (첨부 3)
- scouts 폴더: 분야별 수집 지침 7개(정부 정책·장학, 지역, 공모전, 체험단, 대외활동, AI 도구, 교내)가 들어 있습니다.
- /hunt 명령: 분야별 AI 에이전트 7개를 동시에 실행해 공식 공고를 찾고 결과를 JSON으로 저장합니다. 짧은 파이썬 스크립트(약 150줄)가 이를 합쳐 하나의 표(TRACKER.md)로 만듭니다. 표는 '7일 내 마감', '추천 순위(예상 가치 × 적합도 ÷ 노력)', 'AI가 글·서류 준비를 대부분 해 줄 수 있는 것'으로 나뉩니다. (첨부 1)
- /apply 명령: 지원하기로 한 한 건에 대해 (1) 공고 원문을 다시 읽어 마감·자격·제출물이 바뀌었는지 확인하고 (2) 프로필과 대조해 자격 체크(충족/불충족/판단 불가)를 만들고 (3) 필요 서류, 신청 순서, 지원서 초안을 정리합니다. (첨부 5)
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
2026년 10월 22일에 실행한 결과 148건이 한 표로 모였고, 마감일 순으로 바로 볼 수 있게 되었습니다. 그중 33건은 AI가 '글과 서류는 AI가 쓰고 사람은 로그인과 제출만 하면 되는 것'으로 분류했습니다(AI의 추정 분류입니다). 정보가 부족해 자격을 판단할 수 없는 건은 억지로 판단하지 않고 '판단 불가(unknown)'로 두게 했고, 그런 건이 76건이었습니다. 이 건들은 제가 채워야 할 정보 목록이 따로 만들어집니다.
가장 도움이 된 순간은 /apply의 원문 재확인 단계였습니다. 수집 결과에는 'AI 달인 100 챌린지 시즌4, 11월 5일 마감'이라는 항목이 있었는데, 신청 준비 전에 원문 링크를 다시 읽게 하니 그 페이지는 종료된 시즌1 안내였고 공식 사이트 어디에서도 시즌4를 확인할 수 없었습니다. 그래서 그 항목은 지원 대상에서 제외했습니다. (첨부 4) 수집 단계의 AI도 틀릴 수 있다는 점과, 그 오류를 신청 직전에 걸러낼 수 있다는 점을 확인했습니다.
한계도 있습니다. 아직 이 도구로 신청한 결과(선발, 수령)는 나오지 않았고, 지금까지 검증한 것은 '찾고, 자격을 따져 보고, 서류를 준비하는' 부분입니다. 건수와 분류는 AI가 만든 값이라 신청 전에는 제가 원문으로 다시 확인합니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1) 수집과 재확인을 분리했습니다. 수집 에이전트는 속도를 담당하고, 신청 직전에는 원문을 다시 읽는 단계를 반드시 거치게 했습니다.
2) '추측 금지'를 규칙으로 넣었습니다. 마감일이 불확실하면 날짜를 비우고 메모하며, 자격 판단 정보가 부족하면 판단 불가로 표시합니다.
3) 책임지는 지점을 사람에게 고정했습니다. 제출·신청 버튼과 개인정보 입력은 건마다 제 허락을 받고, 로그인·본인인증·비밀번호·계좌번호는 AI가 다루지 않습니다.
4) 안전 기준을 넣었습니다. 선입금이나 가입비를 요구하는 곳은 제외하고, 정책·지원금은 정부·기관의 공식 출처 URL만 근거로 삼으며, 가짜 리뷰나 허위 서류 작성은 하지 않습니다.
5) 개인정보를 최소화했습니다. 자격 판단에 꼭 필요한 항목만 프로필에 적고, 식별번호류는 적지 않습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 순서대로 따라 하면 됩니다.
1. 폴더를 만들고 profile.md에 자격 판단용 정보만 적습니다(식별번호·계좌번호 제외).
2. CLAUDE.md에 AI가 하면 안 되는 일(제출, 로그인, 선입금 요구 업체 추천 등)과 '출처는 공식 URL만'을 적습니다.
3. 분야별로 한 쪽짜리 수집 지침을 만들고, 에이전트에게 '지침대로 찾아서 JSON으로 저장'을 시킵니다.
4. JSON을 합쳐 표로 만드는 스크립트는 AI에게 만들어 달라고 하면 됩니다.
5. 지원하기로 한 건만 '원문 재확인 → 자격 체크 → 초안' 순서로 진행하고, 마지막 제출은 직접 하거나 건별로 확인한 뒤 승인합니다.
Claude Code가 없어도 채팅형 AI에 프로필과 규칙을 먼저 붙여 넣으면 자격 체크와 초안 단계는 비슷하게 해볼 수 있습니다. 공고를 찾는 시간이 줄면 그 시간을 지원서 내용을 다듬는 데 쓸 수 있습니다.
※ 이 글의 초안 작성과 수치·사실 확인은 AI 에이전트(Claude)가 했고, 제출 여부는 제가 검토해 결정했습니다. 첨부 이미지는 이 작업 폴더의 실제 파일 내용을 캡처한 것이며 개인정보는 제외했습니다.
