원리부터 쉽게
AI가 어떻게 답을 만드는지, 왜 가끔 그럴듯하게 틀리는지를 수식 없이 일상의 예로 설명합니다
내 학습 현황을 불러오는 중…
여기서 말하는 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 ChatGPT·Claude·Gemini처럼 글로 묻고 답하는 AI를 가리킵니다. 전문 용어는 처음 나올 때마다 쉬운 말로 풀고, 영어 원래 이름을 함께 적습니다. 미리 알아야 할 것은 없습니다.
| 지금 | 읽은 뒤 |
|---|---|
| "회의록 요약해 줘" 한 줄로 묻는다 | 누가 읽을지, 어떤 모양으로 받을지까지 알려 주고 원하는 답을 한 번에 받는다 |
| 답이 마음에 안 들면 처음부터 다시 묻는다 | 어디가 왜 아쉬운지 짚어 이어서 고치게 한다 |
| 긴 자료를 붙여 넣고 결과를 그대로 쓴다 | 자료와 지시를 나눠 넣고, 숫자·날짜·출처는 원래 자료에서 직접 확인한다 |
| 개인정보가 든 글을 그대로 넣는다 | 이름·연락처·금액을 가리고 부탁한다 |
지금은 1단계 공통 가이드와 2단계의 ChatGPT 사용 가이드·Claude 사용 가이드를 공개했습니다. 앞 단계가 다음 단계의 바탕이 되도록 이어서 만들고 있습니다.
| 단계 | 배우는 것 |
|---|---|
| 1. 공통 가이드 (공개) | 어떤 AI에서든 통하는 원리와 잘 묻는 법 |
| 2. ChatGPT · Claude (공개) | 서비스별 기능과 설정 |
| 3. Claude Code · Codex · Antigravity (준비 중) | 내 컴퓨터에서 직접 파일을 읽고 고치는 AI 도구로 일 맡기기 |
| 4. AI-SDLC (준비 중) | AI와 함께 기획부터 배포까지 소프트웨어 만들기 — SDLC는 소프트웨어 개발 전 과정(Software Development Life Cycle) |
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