• 배민 리뷰 답글을 자동으로 다는 멤버
• 뉴스레터 하나로 링크드인, 인스타, 스레드 글까지 한 번에 뽑는 멤버
• 스레드에 흩어진 자신의 3년치 글을 AI가 실시간으로 긁어오는 걸 영상 찍어서 공유한 멤버

클로드(Claude)는 아실 거예요. 챗GPT처럼 대화하는 AI요.

코워크(Cowork)는 그 클로드가 한 단계 더 나간 거예요.

일반 채팅은 이렇게 하면 돼요라고 방법을 알려주지만, 코워크는 내 컴퓨터 파일을 직접 열어서 읽고, 수정하고, 새로 만들어요.

• 브라우저를 자동으로 조작해서 웹에서 데이터를 가져올 수도 있고,
• 구글 드라이브나 슬랙 같은 외부 서비스도 연결됩니다.

쉽게 말하면, 방법을 알려주는 AI에서 직접 실행하는 AI로 바뀐 거예요.

코딩을 몰라도, 터미널을 몰라도, 이거 해줘라고 말하면 됩니다.

(클로드 코드보다 비개발자가 쓰기 수월해요!)

그래서 이번 워크샵의 핵심 질문은 코워크를 어떻게 쓰느냐가 아니라 나는 코워크에게 뭘 시킬 수 있느냐였어요.  

"더 열심히 프롬프트를 쓰면 달라지겠지."

많은 분들이 AI 활용을 이렇게 접근합니다.

• 단순히 더 좋은 질문, 더 긴 프롬프트, 더 많은 시도

이렇게 하면 내가 하던 기존 업무에 '도움'을 받을 수는 있지만, 일을 시킬 수는 없어요.

그래서 클로드 코워크를 업무에 실제로 쓰는 분들은 먼저 반복되는 내 업무가 뭔지를 꺼내고 정의하는 것부터 시작합니다.

논문 자동 수집 및 선별 시스템을 만든 욤피티님의 이야기가 대표적이에요. 일반 채팅에서 요청했을 때 거절당했던 작업이 코워크로 성공했습니다.

달라진 건 AI의 능력이 아니었어요. 달라진 건 접근 방식이었습니다.

3년치 스레드 글을 자동 수집해 지식 아카이브를 만든 수원다이브님도 마찬가지예요. Claude in Chrome으로 페이지를 자동 스크롤하며 데이터를 모았습니다.

이 작업이 반복되고 있다는 인식이 먼저였고, 자동화는 그 다음에 따라왔습니다.

워크샵에서 완성된 사례를 들여다보면, 3가지 패턴으로 묶였습니다.

① 인풋 수집 자동화

❌ 매일 직접 뉴스 클리핑, 리뷰 모니터링, 데이터 수집
⭕ 코워크가 정해진 기준으로 자동 수집, 사람은 판단만

• 보카집중님: 중국어 뉴스 클리핑과 뉴스레터 초안 자동 완성. 레퍼런스를 정확하게 제공하자 품질이 올라갔습니다.
• 유스님: 구독자 수, 영상 데이터, SNS 북마크 트윗을 자동 수집한 유튜브 모니터링 리포트.
• 김두우리님: 인스타그램에서 레벨별 프랑스어 문화 콘텐츠와 뉴스를 매일 자동 큐레이션.

② 콘텐츠 아웃풋 확장 자동화

❌ 뉴스레터 쓰고, 다시 인스타용으로 고치고, 또 링크드인용으로 고치고
⭕ 뉴스레터 입력 한 번으로 4채널 콘텐츠 자동 변환

• 히후님: 뉴스레터를 입력하면 링크드인, 오픈채팅, 인스타그램, 스레드용 콘텐츠가 자동으로 변환되는 파이프라인을 만들었습니다.
• 성현님: 고객 리뷰에서 핵심 키워드를 추출해 인스타그램 캐러셀 콘텐츠를 자동 생성합니다.

③ 개인 아카이브 연동 자동화

❌ 새 글 쓸 때마다 처음부터 구성 고민
⭕ 기존 에세이, 일기, 뉴스레터에서 구성과 예시 자동 추출

• 옴느님: 개인 아카이브(에세이, 일기, 뉴스레터)와 연동해 새 글의 구성을 자동으로 뽑아냅니다.
• 쭈로로님: MCP 커넥터로 Google Drive를 연결해 매출, 바이럴, SNS 성과 데이터를 자동 추출한 월간 보고서를 만들고 있습니다.

✔️ 내 업무 패턴을 점검하는 질문

1️⃣ 나의 반복 업무는 ①수집 ②확장 ③아카이브 중 어디에 해당하나요?

2️⃣ 현재 사용 중인 데이터(파일, 문서, 리뷰)가 재료가 될 수 있나요?

3️⃣ 하나의 콘텐츠를 여러 채널에 맞게 변환하는 작업을 수작업으로 하고 있나요?  

1인 사업가, 스몰브랜드, 프리랜서는 어떻게 클로드 코워크를 시작해야 할까요?

① 레퍼런스를 먼저 준비한다

• 원하는 스타일 예시 파일을 제공하면 품질이 달라집니다.
• 내가 원하는 결과의 레퍼런스를 정확하게 제공하면 품질이 향상됩니다.

② 데이터를 미리 확보한다

• 엑셀, 텍스트, 이미지 등 재료가 없으면 코워크도 빈 손이에요.
• 리뷰 자동 답글을 만든 조용환님, 캐러셀 콘텐츠를 생성한 성현님 모두 기존 데이터 풀이 있었습니다.

③ 구체적으로 지시한다

• 모호한 지시는 토큰(비용)만 낭비합니다.
• "고객 리뷰에서 감성적인 키워드 5개 추출해서 캐러셀 슬라이드 제목으로 써줘"처럼 범위와 형식을 명시할수록 결과가 좋아집니다.

✔️ 코워크 시작 전 체크리스트

1️⃣ 자동화하고 싶은 반복 업무가 구체적으로 정해져 있나요?

2️⃣ 원하는 결과물의 레퍼런스(예시 파일)가 있나요?

3️⃣ AI가 참고할 수 있는 기존 데이터(리뷰, 문서, 아카이브)가 있나요?

4️⃣ 결과물의 형식(포맷, 채널, 분량)을 미리 정해뒀나요?

결국 중요한 것은, AI 툴을 아는 것이 아니라 내 업무를 명확히 아는 것입니다.

코워크가 강력한 이유는 단순히 기능 때문이 아니에요.

• 반복되는 업무를 인식하고, 데이터를 준비하고,
• 구체적으로 지시할 줄 아는 사람에게 매우 효과적이기 때문입니다.

그래서 클로드 코워크를 쓰게 된다면, 이 3가지 질문을 꼭 해보세요.

• 나는 지금 어떤 작업을 매주 반복하고 있나?
• 그 작업에서 내가 꼭 해야 하는 판단은 무엇이고, 그렇지 않은 것은 무엇인가?
• 내 아카이브(파일, 데이터, 레퍼런스)는 얼마나 정리되어 있나?

이 질문에 스스로 답할 수 있다면, 클로드 코워크를 훨씬 더 잘 쓰실 수 있습니다.

다음에도 도움이 될 인사이트로 찾아뵐게요. 오늘도 읽어주셔서 감사합니다!

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