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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
코딩 못 하는 과학관 직장인이 AI '직원' 다섯을 두고 일하는 법
코딩을 못 하는 직장인이 AI에게 직원처럼 일을 맡기고 증거로 검사하는 법만 익혀, 한 달 340건의 콘텐츠·기록·브리핑을 무인 발행한 운영기
🤖 활용 AI 도구
Claude Code(Claude), Codex CLI(GPT)
[사례 제목]
코딩 못 하는 과학관 직장인이 AI '직원' 다섯을 두고 일하는 법
[한 줄 소개]
코딩을 못 하는 직장인이 AI에게 직원처럼 일을 맡기고 증거로 검사하는 법만 익혀, 한 달 340건의 콘텐츠·기록·브리핑을 무인 발행한 운영기
[활용한 AI 도구]
Claude Code(Claude), Codex CLI(GPT) — 서로 다른 AI 교차 검증에 사용
[활용 사례 내용 — 아래 전체 붙여넣기]
저는 과학관에서 일하는 평범한 직장인입니다. 코딩은 못 합니다. 그런데 지금 제 컴퓨터에서는 매일 아침 과학 뉴스레터가 자동으로 발행되고, 매주 지인 스튜디오의 블로그 글이 올라가고, 아침마다 오늘 일정 브리핑이 도착합니다. 제가 한 일은 프로그래밍이 아니라, AI에게 일을 맡기고 검사하는 법을 익힌 것뿐입니다.
1. 시작은 "반복 업무에 파묻힌 한 사람"이었습니다.
본업 외에 콘텐츠 발행, 지인 가게 홍보 지원, 일정·기록 관리까지 하려니 손이 도저히 안 났습니다. 자동화 프로그램을 짜면 된다는 건 알았지만, 저는 코드를 읽지 못합니다. 그래서 접근을 바꿨습니다. "내가 만드는" 게 아니라 "AI에게 직원처럼 시키고, 나는 검사만 한다"로.
2. 제가 쓰는 방법: 고용하듯 일 맡기기 (4단계)
첫째, 지시서 쓰기. AI(Claude Code 같은 에이전트형 AI)에게 말로 시키되, 목적·입력·작업·제약·완료 기준 5가지를 갖춰 씁니다. 사람 신입에게 일 맡길 때와 똑같습니다.
둘째, 구현은 AI에게 통째로. 코드는 AI가 짭니다. 저는 한 줄도 안 씁니다.
셋째, 검증은 다른 AI에게. 만든 AI가 자기 결과물을 채점하면 후하게 줍니다. 그래서 다른 회사 AI에게 교차 검토를 시킵니다. 만든 자와 검사하는 자를 분리하는 것, 회사에서 하는 결재선과 같은 원리입니다.
넷째, 자동 실행과 실패 알림. 완성된 자동화는 맥의 예약 실행(launchd)으로 돌리고, 실패하면 반드시 텔레그램/디스코드로 알림이 오게 만듭니다. 에러가 로그에만 남으면 없는 것과 같다는 걸, 자동화가 이틀간 조용히 죽어 있던 사고로 배웠습니다.
3. 실제로 돌아가는 것들 (2026년 8월 현재)
- 과학 뉴스레터 무인 발행: 매일 과학 뉴스를 수집·요약해 채널로 발행합니다. 발행문 자가 채점 기준을 만들어 품질도 AI가 스스로 점검합니다. (첨부 사진 1)
- 소상공인 블로그 대행 자동화: 지인이 운영하는 재활운동 스튜디오의 블로그·SNS 글을 매주 자동 작성·발행합니다. 실패하면 담당자(저) 폰으로 알림이 옵니다. (첨부 사진 2)
- AI 비서 두 개: 일정을 말하면 등록되고 아침마다 브리핑이 오는 일정 비서, 하루 한 줄씩 남기면 밤에 정리되는 일지 비서. 제 업무 리듬에 맞춰 AI와 함께 직접 설계했습니다. (첨부 사진 3)
- 그 외 경제 브리핑, 날씨 알림, 자료 수집 봇 등이 같은 방식으로 돌아갑니다.
4. 남들과 다른 점이라면, 도구가 아니라 '운영 규칙'입니다.
같은 AI를 써도 결과가 갈리는 건 규칙 때문이었습니다. 제가 시행착오로 만든 세 가지.
하나, 증거 없이 "됐다"는 말 믿지 않기. AI가 "완료했습니다"라고 하면 실행 로그·화면 같은 증거를 붙이게 합니다. 코드를 못 읽는 사람일수록 이 규칙이 안전벨트입니다.
둘, 조용한 실패 금지. 모든 자동화에 실패 알림 경로를 함께 만듭니다. 알림 없는 자동화는 반드시 사고를 냅니다.
셋, 만든 AI와 검사하는 AI 분리. 서로 다른 AI로 교차 검증해야 진짜 오류가 잡힙니다.
5. 결과
콘텐츠 발행·기록·브리핑이 사람 손 없이 돌아가면서, 제 시간은 기획과 검수에만 씁니다. 이번 8월 한 달에만 이렇게 만들어진 산출물이 340건입니다(자체 집계). 무엇보다, 코딩을 못 하는 사람도 "AI를 부리는 법"만 익히면 자기만의 자동화 시스템을 가질 수 있다는 것. 이게 제가 확인한 가장 큰 성과입니다.
6. 따라 해보실 분들께 (재현 가이드)
에이전트형 AI 도구 하나를 설치합니다(Claude Code, Codex CLI 등). 가장 귀찮은 반복 업무 하나를 골라, 신입에게 시키듯 지시서를 씁니다. "매일 아침 __를 모아서 __ 형식으로 __에 보내줘. 실패하면 나한테 알려줘." 그리고 결과를 믿지 말고 증거를 요구하세요. 이 습관 하나가 비개발자와 AI 사이의 다리입니다.
본 사례의 모든 자동화는 생성형 AI(Claude, GPT 계열)를 활용해 구축했으며, 발행 콘텐츠에는 출처를 표기하고 개인정보를 다루지 않습니다. 소상공인 사례는 당사자 동의하에 운영·공개합니다.
코딩 못 하는 과학관 직장인이 AI '직원' 다섯을 두고 일하는 법
[한 줄 소개]
코딩을 못 하는 직장인이 AI에게 직원처럼 일을 맡기고 증거로 검사하는 법만 익혀, 한 달 340건의 콘텐츠·기록·브리핑을 무인 발행한 운영기
[활용한 AI 도구]
Claude Code(Claude), Codex CLI(GPT) — 서로 다른 AI 교차 검증에 사용
[활용 사례 내용 — 아래 전체 붙여넣기]
저는 과학관에서 일하는 평범한 직장인입니다. 코딩은 못 합니다. 그런데 지금 제 컴퓨터에서는 매일 아침 과학 뉴스레터가 자동으로 발행되고, 매주 지인 스튜디오의 블로그 글이 올라가고, 아침마다 오늘 일정 브리핑이 도착합니다. 제가 한 일은 프로그래밍이 아니라, AI에게 일을 맡기고 검사하는 법을 익힌 것뿐입니다.
1. 시작은 "반복 업무에 파묻힌 한 사람"이었습니다.
본업 외에 콘텐츠 발행, 지인 가게 홍보 지원, 일정·기록 관리까지 하려니 손이 도저히 안 났습니다. 자동화 프로그램을 짜면 된다는 건 알았지만, 저는 코드를 읽지 못합니다. 그래서 접근을 바꿨습니다. "내가 만드는" 게 아니라 "AI에게 직원처럼 시키고, 나는 검사만 한다"로.
2. 제가 쓰는 방법: 고용하듯 일 맡기기 (4단계)
첫째, 지시서 쓰기. AI(Claude Code 같은 에이전트형 AI)에게 말로 시키되, 목적·입력·작업·제약·완료 기준 5가지를 갖춰 씁니다. 사람 신입에게 일 맡길 때와 똑같습니다.
둘째, 구현은 AI에게 통째로. 코드는 AI가 짭니다. 저는 한 줄도 안 씁니다.
셋째, 검증은 다른 AI에게. 만든 AI가 자기 결과물을 채점하면 후하게 줍니다. 그래서 다른 회사 AI에게 교차 검토를 시킵니다. 만든 자와 검사하는 자를 분리하는 것, 회사에서 하는 결재선과 같은 원리입니다.
넷째, 자동 실행과 실패 알림. 완성된 자동화는 맥의 예약 실행(launchd)으로 돌리고, 실패하면 반드시 텔레그램/디스코드로 알림이 오게 만듭니다. 에러가 로그에만 남으면 없는 것과 같다는 걸, 자동화가 이틀간 조용히 죽어 있던 사고로 배웠습니다.
3. 실제로 돌아가는 것들 (2026년 8월 현재)
- 과학 뉴스레터 무인 발행: 매일 과학 뉴스를 수집·요약해 채널로 발행합니다. 발행문 자가 채점 기준을 만들어 품질도 AI가 스스로 점검합니다. (첨부 사진 1)
- 소상공인 블로그 대행 자동화: 지인이 운영하는 재활운동 스튜디오의 블로그·SNS 글을 매주 자동 작성·발행합니다. 실패하면 담당자(저) 폰으로 알림이 옵니다. (첨부 사진 2)
- AI 비서 두 개: 일정을 말하면 등록되고 아침마다 브리핑이 오는 일정 비서, 하루 한 줄씩 남기면 밤에 정리되는 일지 비서. 제 업무 리듬에 맞춰 AI와 함께 직접 설계했습니다. (첨부 사진 3)
- 그 외 경제 브리핑, 날씨 알림, 자료 수집 봇 등이 같은 방식으로 돌아갑니다.
4. 남들과 다른 점이라면, 도구가 아니라 '운영 규칙'입니다.
같은 AI를 써도 결과가 갈리는 건 규칙 때문이었습니다. 제가 시행착오로 만든 세 가지.
하나, 증거 없이 "됐다"는 말 믿지 않기. AI가 "완료했습니다"라고 하면 실행 로그·화면 같은 증거를 붙이게 합니다. 코드를 못 읽는 사람일수록 이 규칙이 안전벨트입니다.
둘, 조용한 실패 금지. 모든 자동화에 실패 알림 경로를 함께 만듭니다. 알림 없는 자동화는 반드시 사고를 냅니다.
셋, 만든 AI와 검사하는 AI 분리. 서로 다른 AI로 교차 검증해야 진짜 오류가 잡힙니다.
5. 결과
콘텐츠 발행·기록·브리핑이 사람 손 없이 돌아가면서, 제 시간은 기획과 검수에만 씁니다. 이번 8월 한 달에만 이렇게 만들어진 산출물이 340건입니다(자체 집계). 무엇보다, 코딩을 못 하는 사람도 "AI를 부리는 법"만 익히면 자기만의 자동화 시스템을 가질 수 있다는 것. 이게 제가 확인한 가장 큰 성과입니다.
6. 따라 해보실 분들께 (재현 가이드)
에이전트형 AI 도구 하나를 설치합니다(Claude Code, Codex CLI 등). 가장 귀찮은 반복 업무 하나를 골라, 신입에게 시키듯 지시서를 씁니다. "매일 아침 __를 모아서 __ 형식으로 __에 보내줘. 실패하면 나한테 알려줘." 그리고 결과를 믿지 말고 증거를 요구하세요. 이 습관 하나가 비개발자와 AI 사이의 다리입니다.
본 사례의 모든 자동화는 생성형 AI(Claude, GPT 계열)를 활용해 구축했으며, 발행 콘텐츠에는 출처를 표기하고 개인정보를 다루지 않습니다. 소상공인 사례는 당사자 동의하에 운영·공개합니다.
