공무원·행정 실무자가
바로 쓰는 AI 업무 팁
공문·보고서·엑셀·회의록·민원 답변처럼 매일 하는 행정 업무에 AI를 쓰는 방법을 모았습니다. 공공기관·학교 행정실·기업 총무 실무자를 위한 행정 실무 92건을 맨 앞에 두었고, Claude·ChatGPT·Gemini 같은 도구별 팁까지 모두 471건입니다.
제목과 요약은 누구나 봅니다. 단계별 방법과 프롬프트 전문은 기관명과 이메일을 남기면 바로 열립니다.
자료 471건
공무원·행정 실무자를 위한
업무별 AI 팁 92건
공공기관·학교 행정실·기업 총무 실무자가 공문·보고·엑셀·회의록·민원·보안 업무에 바로 쓰는 방법입니다. 행정안전부 편람, 국립국어원 같은 공식 자료로 확인했습니다.
공문 초안의 어려운 말·일본식 표현을 한 번에 고치는 점검 요청
행정안전부 편람과 국립국어원 기준을 요청문에 넣어, AI가 쓴 공문 초안에서 한자어·외래어·번역투·일본어 투를 한꺼번에 찾아 고치게 하는 방법이다. 편람은 이해하기 쉬운 용어와 행정용어 순화어를 쓰라고 규정하고, 국립국어원은 「꼭 가려 써야 할 일본어 투 용어 50개」(망년회→송년회, 구좌→계좌 등)와 「~에 있어(서)」→「에서」 같은 번역투 고쳐 쓰기를 예로 든다.
자세히 보기 →명령조·권위적 끝맺음을 부드러운 안내문으로 바꾸기
「~바람」「~할 것」「통보」처럼 읽는 이에게 고압적으로 읽히는 표현을 국립국어원·행안부 편람 기준으로 바꾸게 하는 요청이다. 편람은 「전화로 문의 바람」을 「전화로 문의하기 바랍니다」로, 국립국어원은 「통보」를 「알림」으로 고친 예를 든다.
자세히 보기 →날짜·시간·금액·항목 기호를 공문서 표기 규칙대로 맞추기
행정업무규정 제7조·시행규칙과 행안부 2025 편람의 날짜·시간·금액·항목 기호·붙임·끝 표시 규칙을 요청문의 제약으로 넣어, 초안이 처음부터 공문서 서식에 가깝게 나오도록 요청한다. 예를 들어 시간은 15:20처럼 24시각제로 쓰고, 금액은 금113,560원(금일십일만삼천오백육십원)처럼 한글을 병기하며, 본문 마지막 글자에서 한 글자 띄우고 「끝」 표시를 한다.
자세히 보기 →기안 전에 빈칸을 되묻게 하는 정확성 점검
충북교육청 교육자료(2024-07)가 기안문의 첫째 원칙으로 꼽은 정확성(육하원칙, 계수·오탈자, 모호한 표현 금지)을 AI에게 초안 전 점검 질문으로 시키는 방법. 쓰기 전에 확인 질문을 시키는 것은 Claude 공식 안내(2026-06-03)의 권고와 같은 방향이고, 간결하고 명확한 표현은 행정업무규정 제7조 제2항에 있다.
자세히 보기 →부서 전용 공문 초안 비서: 역할·범위·형식·주의를 한 번 저장
경희대 실습 교안처럼 AI 비서를 역할·업무 범위·참고 지식·답변 형식·주의 사항 다섯 요소로 한 번 설정해 두면 매번 지시를 다시 치지 않아도 된다. 교안의 공문 초안 비서는 역할을 인사/총무 담당자로, 형식을 목적/일시/장소/협조사항 표나 개조식으로, 주의를 오탈자 없이 3단락 이내로 정했다.
자세히 보기 →AI 보도자료 초안을 국립국어원 길잡이 기준으로 대조 점검하기
AI가 쓴 보도자료 초안을 문화체육관광부·국립국어원 「보도자료 작성 길잡이」(PDF 2020-11, 자료실 등록 2021. 3. 3.)의 기준(독자, 표제, 부제, 주제문, 문장 길이, 종결어미, 요약문)으로 항목별로 점검하는 요청.
자세히 보기 →메시지 4개를 먼저 뽑고 틀에 넣어 보도자료 문장 만들기
한 홍보 강사(구미시청 강의 후기, 개인 블로그)가 가르친 순서: 시민에게 전할 메시지 4개를 뽑아 제목·부제목, 리드문, 본문 4문단, 인용문의 틀에 담은 뒤 문장화한다. 마지막 손질은 사람이 한다.
자세히 보기 →민원 답변문 초안: 요지 추출, 근거, 정중한 문체를 한 번에 요청
국민권익위는 2026-02-05부터 생성형 AI 기반 서비스로 민원 요지와 관련 법령을 찾아 답변 초안을 보여 주고 담당자가 수정하게 하며, 국토부·식약처·인천시·시흥시 4개 시범 기관에 먼저 제공한다. 같은 흐름을 범용 AI에 요청할 때는 요지, 근거, 문체를 나눠 시킨다.
자세히 보기 →규정 안내 답변은 단정하지 않고 근거 조항과 문의처를 붙이기
경희대 실습 교안의 학사 규정 안내 비서와 입시 상담 비서 설정으로, 예외 가능성 때문에 단정 표현을 피하고 모르면 부서 전화번호로 안내하며 근거 조항과 면책 안내를 하단에 붙인다. 법령·규정은 AI의 표현이 아니라 공식 원문으로 다시 확인하라는 서울여대 초안의 권고도 함께 근거로 든다.
자세히 보기 →요약 틀을 한 번 정해 두고 매번 같은 형식으로 요약시키기
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06)의 요약 사례로, 역할, 템플릿(제목 / 한 문장 개요 / 한 단락 요약), 청중(직속 상사)을 처음에 정해 두면 이후 요약에 같은 틀을 적용하게 할 수 있다. 「나는 너의 직속 상사고…」처럼 청중을 밝히면 상급자 보고용 길이와 어투로 요약된다는 것이 매뉴얼 사례의 설명이다.
자세히 보기 →지난 보고와 겹치는 내용을 빼고 달라진 점만 요약하기
매뉴얼(2024-06)의 시맨틱 필터 패턴: 이전 내용과 비교해 새로 추가된 내용만 추려 달라고 요청한다. Cambridge 안내(2025-12)는 요약 결과를 초안으로 다루고 사실 정확성과 원문 반영 여부를 꼼꼼히 확인하라고 한다.
자세히 보기 →AI가 쓴 요약·초안을 그대로 쓸 때 AI 사용과 출처를 밝히기
Cambridge(2025-12)는 정책·전략 보고서처럼 중요한 문서에서 AI가 크게 기여했고 고치지 않은 부분이 있으면 AI 사용을 밝히라고 한다. 전남대는 공문서와 공식 보고서에서 반드시 원본 대조를 하고 AI 활용 여부를 명시하라고 한다.
자세히 보기 →검토보고서를 4단계로 나눠 묻고 마지막에 3줄 개조식으로 압축
서울디지털재단 매뉴얼의 검토보고서 흐름: 검토배경 → 현황·쟁점 → 대안 분석 → 향후 계획을 한 번에 쓰지 않고 단계마다 질문하고, 마지막에 핵심만 개조식으로 압축한다. 내부 정보는 사람이 보강해야 한다.
자세히 보기 →회의록 비서: 목적, 논의 3가지 이내, 부서별 조치 과제(담당·기한)
경희대 실습 교안의 회의록 비서로, 회의 목적, 주요 논의 사항(3가지 이내), 부서별 향후 조치 과제(담당자·기한 포함) 순으로 구조화하고 사담·감정은 빼고 지시와 결정만 쓴다. 같은 교안은 AI 비서를 역할·업무 범위·참고 지식·답변 형식·주의 사항 다섯 요소로 설정해 두는 방식을 가르친다.
자세히 보기 →녹취록은 전처리 후 요약하고, 요약과 실행 항목을 사람이 검토
대만 공무원 학습플랫폼의 회의 요약 강좌(2025)는 자료 전처리가 녹취록 요약의 정확도를 높인다고 보고, 프롬프트로 요약과 실행 항목 목록을 만든 뒤 품질을 평가·수정하는 과정까지 가르친다. 행안부 온AI(2026-04-30)는 AI 챗봇이 회의 내용을 실시간으로 기록·요약해 회의록을 만든다고 밝혔다.
자세히 보기 →회의록에 AI를 쓰기 전에 민감도 판단과 비식별화부터
Cambridge 지침은 회의 내용에 민감 정보가 있는지 먼저 따지고, 쓴다면 승인 도구만, 허가받지 않은 AI 기록 봇은 못 들어오게 하라고 한다. 전남대는 회의록을 AI에 입력하지 말고 필요하면 OOO로 가려 넣으라고 한다.
자세히 보기 →놓친 회의를 따라잡는 질문과 메일 스레드 조치 항목 뽑기
Microsoft는 놓친 회의를 따라잡을 때 Teams의 Copilot에게 「회의에서 나온 질문이 무엇이었나」「어떤 아이디어가 제시됐나」처럼 묻도록 안내하고, Google은 Gmail 옆 패널의 Gemini에게 메일 스레드 요약과 조치 항목·기한 나열을 시키는 예를 든다. 두 안내는 각 회사 제품의 공식 안내이므로 기관이 해당 도구를 허용하는지 먼저 확인해야 한다.
자세히 보기 →출장 일정표와 예산 관리표 틀을 빈칸 프롬프트로 만들기
Google 공식 안내의 출장 일정 프롬프트는 [장소]·[날짜]·[호텔] 빈칸을 채워 쓰고, 도보 10분 안 식당 등을 표로 받는다. Sheets의 Gemini에게는 열 이름을 직접 지정해 예산 관리표 틀을 만들게 한다.
자세히 보기 →정부 AI 법령 비서의 답은 최종 판단이 아니라 중간 검토 자료로
2026-07 법제처·행안부·과기정통부 발표로, 공무원이 행정내부망의 「온 AI 실험실」에서 AI 법령 비서에게 법령·행정규칙·자치법규·판례를 바탕으로 법적 질문을 해 볼 수 있다. 정부는 AI 답변을 최종 법적 판단이 아니라 중간 검토 자료로만 쓰게 하며, 법제처는 RAG(검색 증강 생성)를 「AI 환각을 최소화하고 내부의 정확한 데이터에 기반해 답변하도록 만드는 기술」로 풀이한다.
자세히 보기 →법령 검색은 법령에 규정된 용어로, 문장 질문은 의도 반영이 어려울 수 있다
법제처 설명: 국가법령정보센터는 법령에 규정된 용어로 검색해야 정확하다. 2024-12부터 문장 질의가 되지만 의도 반영이 어렵다. 생성형 AI 법령검색(국민 대상)은 2027-07 개통 예정이라고 2026-06-26 보도자료가 밝혔다.
자세히 보기 →사실 확인 패턴: 내가 준 자료의 사실만 답하게 하고 의심되면 표시
서울디지털재단 매뉴얼의 사실 확인 패턴은 환각을 줄이려고 사용자가 제공한 정보에서 내용을 추출해 사실 기반으로 답하게 하고, 하나라도 부정확하면 신뢰할 수 없다고 표시하게 지시한다. 2025-08-22 법제처 간담회에서는 법령 AI 서비스의 신뢰성을 높이려면 출처 바로가기와 잘못된 답변 피드백 기능이 필요하다는 학계 참석자의 제안이 나왔다.
자세히 보기 →법령·통계·인용·규정은 AI 문장이 아니라 공식 원문으로 다시 확인
서울여대 초안, 전남대, Microsoft가 공통으로 말하는 것은 AI 답이 틀릴 수 있으니 공식 원문과 대조하라는 점이다. 서울여대 초안은 최종 문서에 확인한 출처와 확인이 필요한 항목을 따로 표시하라고 하고, 전남대는 공문서와 공식 보고서에서 반드시 원본 대조를 하라고 한다.
자세히 보기 →엑셀 함수 요청 템플릿: 역할 + 조건 + 작업 + 열 범위 못박기
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06)의 엑셀 함수 템플릿(역할 + 조건 + 작업)을 쓴다. 엑셀 파일 대신 조건을 글로 적는 방식은 국정원 가이드북(2025-12)의 입력 금지 원칙에서 도출한 처방이다.
자세히 보기 →주민등록번호 열 대신 형식과 규칙만 알려 주고 성별·만 나이 수식 받기
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06)은 만 나이 공식(생일 전이면 현재연도-출생연도-1)을 유의사항에 적어 MID/LEFT/TODAY 수식을 받았다. 주민등록번호 같은 열은 실제 값 대신 자릿수 형식과 규칙만 글로 알려 주는 방식은 국정원 가이드북(2025-12)의 입력 금지 원칙에서 도출한 처방이다.
자세히 보기 →날짜 서식은 원하는 모양을 문자로 못박아 TEXT 함수 받기
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06)은 날짜 서식을 YYYY/MM/DD hh시 mm분 ss초처럼 문자로 적어 TEXT 함수를 받았다. 요청은 「<작업> A열의 일시를 참조해 H열에서 원하는 형식으로」와 「<유의사항> 날짜형식은 …」 형태로 쓴다.
자세히 보기 →부서별 엑셀 취합: 기준 열·기준 파일·조인 방향을 먼저 적어 요청
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06)은 병합 프롬프트의 유의사항에 어떤 파일을 기준으로 어느 방향으로 조인하는지(왼쪽 조인)와 파일 위치를 적게 했다. 국정원 가이드북(2025-12)은 상용 AI에 기관 내부정보가 입력되는 것을 첫째 보안위협으로 들므로, 개인정보가 든 실제 파일 대신 조건을 글로 적는 쪽이 안전하다.
자세히 보기 →처리 일수 분석: SUMIFS·AVERAGEIFS, 피벗, 그래프, 요약 보고서 순서
대만 사법원 연수 과정 「AI × Excel: 공무 자료 정리와 분석 효율 향상」은 「공문 처리 평균 일수」를 사례로 ChatGPT가 SUMIFS·AVERAGEIFS·IF 함수를 만들게 하고, 피벗으로 월별 건수와 부서별 평균 처리 일수 그래프를 만든 뒤 AI에게 요약 보고서를 쓰게 하는 순서를 가르친다. 출처는 과정 소개이며 AI 분석의 정확도 수치는 싣지 않는다.
자세히 보기 →지출결의서 1차 검토: 적합·부적합·추가 확인 세 가지 판정과 2줄 사유
경희대 실습 교안의 지출결의서 검토 비서는 지출 내역을 넣으면 적합·부적합·추가 확인 필요 세 가지로 판정하고 사유를 2줄로 쓰며, 유흥업소·심야 결제·분할 결제 같은 의심 사례에 경고를 표시한다. 교안은 대학 행정 예시이므로 판정 기준은 기관 규정을 설정에 직접 적어야 하고, 규정에 없는 판정은 사람이 한다.
자세히 보기 →직급별·항목별 집계는 SUMIF 수식과 구조 설명을 함께 요청
서울디지털재단 매뉴얼의 조건부 합계 사례는 「A~F열을 참조해 H~I열에서 직급별 합계를 계산해줘」로 SUMIF 수식과 구조 설명을 받는 것이다. 직급 목록을 자동으로 뽑는 고유값 추출은 한 번에 되지 않아 별도 질문으로 이어 가라는 보충 설명이 달려 있다.
자세히 보기 →사업 추진계획을 4단계로 나눠 묻고, 빠진 입력은 AI가 질문으로 뽑게 하기
서울디지털재단 매뉴얼의 추진계획 4단계(사전조사·제안 → 단계별 계획 수립 → 추진계획 작성 → 출력물 가공). 1단계에서 AI에게 항목별 「필요 정보」와 「질문 예시」를 먼저 뽑게 하면 빠진 입력을 채울 수 있다.
자세히 보기 →계획서를 □○ 개조식 틀과 목적형 문장으로 받기
서울디지털재단 매뉴얼 3단계 프롬프트는 개조식 끝맺음 규칙과 □추진배경 ○ … □주요내용 □세부내용 □기대효과의 [PLACEHOLDER] 틀을 함께 넣어 기관 보고서 서식에 맞춘 초안을 받는다. 같은 프롬프트는 모든 문장을 「왜 이 계획을 실현하는가」가 드러나는 목적형으로 쓰게 지시해 단순 나열을 막는다.
자세히 보기 →공모 지원신청서에서 AI 활용을 밝히고 내가 한 일을 적는 법
한국문화예술위원회 안내(누리집 최종 수정 2026-10-08)는 공모사업 지원신청서 작성과 창작 과정에서 AI를 활용할 수 있고 AI를 썼다는 사실만으로 가점이나 감점을 주지 않는다고 밝힌다. AI 활용을 지원신청서에 밝히길 권장하며, 선택·수정·구성·해석 같은 인간 창작자의 실질적 기여를 알 수 있게 직접 한 작업과 역할을 적도록 한다.
자세히 보기 →신청서 사실관계는 직접 검토하고, 평범한 표현은 본인 관점으로 고치기
같은 한국문화예술위원회 안내는 AI가 만든 내용에 부정확한 정보가 있을 수 있어 신청서 내용과 사실관계를 지원신청자가 직접 검토·확인해야 한다고 한다. 결과물에 일반적이거나 기존 창작물과 유사한 표현이 들어갈 수 있어 본인의 고유한 시각을 분명히 드러내야 하고, 민감정보·개인정보는 AI에 입력하지 않는다.
자세히 보기 →AI에 연동 권한은 최소로, 공모 심사 자료는 AI에 넣지 않기
한국문화예술위원회는 AI가 계정·파일에 연결될 때 필요한 최소한의 권한만 주라고 하고, 심의위원이 신청서 등 평가자료를 AI에 입력하는 것을 금지한다. 개인정보위도 연동 권한 범위가 넓으면 연동 필요성부터 다시 보라고 한다.
자세히 보기 →설문 계획안과 데이터 분석 요건 정의서를 한 번에 요청
서울디지털재단 매뉴얼의 분석보고서 흐름(계획안 → 설문지 → 데이터 분석 → 보고서). 계획안 단계 프롬프트는 사회조사 전문가 역할, 설문 배경, 연구목적·추진배경·기대효과 틀, 마지막에 분석 요건 정의서를 구체적으로 쓰게 한다.
자세히 보기 →설문 문항: 조사 목적·소주제를 구체적으로 주고 척도·문항 수를 숫자로 못박기
서울디지털재단 매뉴얼은 설문지를 만들 때 조사 목적·대주제·소주제를 구체적으로 줄수록 주제와 맞는 문항이 나온다고 본다. 프롬프트에는 척도(5점), 문항 수(소주제 5개 × 3문항 = 15개), 맨 앞 인구통계 문항을 숫자로 못박고 「[대주제] : <소주제>」 형식의 틀을 준다.
자세히 보기 →설문 분석: 기술통계와 집단 비교 요청, 값의 뜻(코드북)은 먼저 알려 주기
서울디지털재단 매뉴얼(2024-06): 엑셀 설문 결과를 올려 모든 변수 비율 계산 → 표 정리와 저장 → 해석 요약을 요청하고, 집단 평균 차이 검정을 묻는다. 시연에서 AI가 성별 열의 1~4 값 의미를 되물었다.
자세히 보기 →시연용 임의 데이터와 실제 응답을 구분하고, AI 분석 사실을 응답자에게 알리기
서울디지털재단 매뉴얼의 데이터 분석 시연은 임의 생성한 100명 응답으로 한 것이다. Cambridge 직원 설문 분석 사례는 원자료의 민감 정보를 따지고 응답자에게 AI로 분석한다고 알리며 결과를 검증하라고 한다.
자세히 보기 →행사 기획 1단계: 목적·날짜·장소만 주고 프로그램 4개와 시간대를 받기
서울디지털재단 매뉴얼의 행사 5단계 중 1단계: 역할과 목적·날짜·장소 세 정보를 주고 「가장 실현가능하고 창의적인 프로그램 4개 + 시간대 + 방안」을 요청한 뒤 수정사항을 묻게 한다. 시연에서는 부담스러운 항목을 지적해 더 친화적인 대안으로 바꿨다.
자세히 보기 →행사 준비 일정표: 3개월 전부터 전날까지, 이어서 워크숍 일정은 표로
서울디지털재단 매뉴얼 2단계는 야외 행사의 준비사항과 수행 절차를 받은 뒤 「준비 기간(며칠 전부터)」을 추가 요청해 3개월 전~전날 일정표를 받는다. Google 예시는 사흘 워크숍 일정을 만든 뒤 표 형식 변환을 요청한다.
자세히 보기 →행사 홍보 문구 세트: 메인 카피, 서브 카피, 안내문을 한 번에
경희대 실습 교안의 행사 홍보 비서는 행사 개요를 넣으면 메인 카피(15자 이내), 서브 카피(2줄), 안내문(3단락)을 한 세트로 낸다. 진부한 표현을 피하고 참석자가 얻는 혜택을 강조하게 설정하며, 날짜·장소는 사람이 개요와 대조해 확인한다.
자세히 보기 →행정직 AI 연수 하루 일정: 공문 실습, 도구 실습, 정보 윤리를 한 시간표에
서울특별시교육청 2026년 교육공무직원 연수 계획안: 공립학교 교육공무직원 120명(하루 40명)에게 3일간 집합 연수를 하고, 하루 일정에 제미나이 공문서 작성 실습(90분), 한글·엑셀 실습, 기관 AI(Sen GPT) 실습과 주의 사항·정보 윤리를 함께 넣었다. 정원이 넘으면 행정업무 직종을 우선 선발하고 이수자는 제외한다.
자세히 보기 →도구 소개 연수를 업무 실습 중심으로 바꾸기, 내부 강사 키우기
경기도연천교육지원청(2026-08-10 보도자료)은 2026년 지방공무원 연수를 도구 기능·사용법 익히기에서 실제 학교 행정업무를 AI와 결합해 해 보는 방식으로 바꾼다고 밝혔다. 실습 업무는 계약, 예산, 공문서, 자료 분석, 엑셀 양식, 교안, 협업문서이고, AI 교안 작성법 등 지역강사 양성과정으로 내부 구성원이 직무교육 콘텐츠를 만들게 한다.
자세히 보기 →교직원 실습: 목표 → 자료 → 계획 → 범위 → 검증 → 승인 순서와 AI 경계선
신한대(2026-08-25) 교직원 특강 실습은 AI 에이전트를 업무목표 설정, 사용 자료 지정, 업무계획 수립, 수행 범위 설정, 검증, 승인 순서로 설계하게 했다. 이메일 발송·홈페이지 게시·일정 등록·데이터 수정 삭제·계약 결제는 담당자 승인 없이 AI가 하지 않도록 경계선을 강조했고, 대학 행정용 프롬프트 40개의 대학명·부서명·기간·자료만 고쳐 쓰게 했다.
자세히 보기 →교사 대상 원격연수 구성: 1차시 문서 작성, 2차시 회의록·설문·보고서 자동화
부산광역시교육청 원격연수 플랫폼 DANDI의 「행정 업무, 이제 AI와 함께하자!」 강좌 소개: 1차시는 공문·보고서·안내장 등 행정문서 자동 작성과 프롬프트 작성 요령, 2차시는 회의록·설문 분석·보고서 초안 생성의 업무 자동화 응용을 다루는 실습 중심 구성이다.
자세히 보기 →공문서 번역: 역할, 문체 규칙, 단축 명령을 먼저 정해 두고 파일 올리기
서울디지털재단 공공 AI 매뉴얼(2024-06) 번역 사례는 「30년 이상 경력의 베테랑 번역가」 역할과 단축 명령(「<공문서> 업로드파일」)을 먼저 정의한 뒤 파일을 올려 번역하게 한다. 문체 규칙은 대명사보다 실제 명사, 피동문보다 능동문처럼 예시와 함께 못박는다.
자세히 보기 →유학생 공지: 한국어 원문을 넣으면 격식 있는 영어와 간체 중국어를 차례로
경희대 실습 교안의 유학생 공지 번역 비서는 한국어 원문을 넣으면 격식 있는 영어(Formal English)와 간체 중국어를 차례로 출력하고, 기계 번역 느낌이 나지 않도록 대학 행정 부서의 어조를 유지하게 한다. 이 지시는 게시일이 표시되지 않은 강의 실습 자료에 적힌 것이며 번역 품질을 검증한 결과는 없다.
자세히 보기 →어려운 외국어·공공용어는 「쉬운 우리말」 검색·챗봇으로 대체어 찾기
한글문화연대가 만든 「쉬운 우리말」 누리집은 어려운 외국어·공공용어를 쉬운 우리말로 바꿔 주는 검색을 2021-10-09부터 공개 API로 무료 제공한다. 기관 누리집 관리자는 대화 로봇(챗봇) 바로가기를 달아 방문자가 대체어를 직접 찾게 할 수 있다.
자세히 보기 →AI 초안을 국립국어원 규칙으로 점검: 주어 넣기, 「및」 풀기, 외국어 줄이기
국립국어원 「공공언어 바로 쓰기(개정판)」(자료실 등록 2022-12-26, 2026-10-18 열람 시 게시 중): 행위 주체가 안 보이는 문장은 주어를 넣고, 「및」은 「또는」으로 읽힐 수 있어 「와/과」로 바꾸고, 낯선 외국어는 우리말로 쓴다. 꼭 다듬어 써야 할 행정용어 100개(거버넌스→협치, 쿼터→할당량, 리스크→위험)를 점검표로 쓸 수 있다.
자세히 보기 →대국민 공문서는 발표 전 국립국어원 감수 요청 창구 활용
국립국어원 누리집은 발표 전 정책명·제도명의 적절성 검토, 대국민 공문서의 문장 감수, 공공용어 번역안의 영·중·일 감수를 요청받는다. 「공공언어 감수 요청」 게시판은 중앙행정기관·지방자치단체·공공기관 직원이 요청하는 창구이고, 처리 상태는 「공공언어 감수 현황」에서 본다.
자세히 보기 →AI 서비스를 쓰기 전 정책 3가지(목적·범위·설정)를 확인하고, 임시 대화를 켜기
개인정보위 이용자 가이드(2026-05-19): 서비스별 정책에서 입력이 기본으로 학습에 쓰이는지와 이용자가 끌 수 있는지를 먼저 보고, 처리 목적·처리 범위·데이터 설정 세 항목을 점검한다. 대화 기록을 남기지 않는 임시 대화 기능이 늘고 있다. 기록을 지워도 서버나 백업에 남을 수 있어 민감한 정보는 처음부터 입력을 줄인다.
자세히 보기 →이름·학번을 OOO로 바꿔서 넣기, 단서가 합쳐지면 개인정보가 된다는 점 확인
전남대 보안 수칙은 요약·번역이 꼭 필요하면 고유 식별 정보를 OOO 등으로 비식별화한 뒤 입력하라고 한다. 개인정보위는 이름·연락처가 없어도 단서가 결합돼 특정인이 드러나면 개인정보로 볼 수 있고 대화가 누적되면 식별될 수 있다고, 가족·동료 정보를 넣으면 타인의 정보까지 처리된다고 안내한다.
자세히 보기 →서비스별 계정 설정: 학습 끄기, 외부 클라우드 연결 끊기, 자기소개란 비우기
국정원 AI 보안 가이드북(2025-12-10) 서비스별 설정: ChatGPT는 「모두를 위한 모델 개선」 해제와 구글 드라이브 같은 클라우드 연결 해제, 닉네임·직업란에 개인·기관 정보 쓰지 않기. 제미나이는 활동 기록 보관 해제, 워크스페이스 연결 해제, 2단계 인증. 퍼플렉시티는 「AI 데이터 보존」 해제와 자기소개란 비우기. 클로드는 별도 보안설정이 없다고 보고 민감정보를 넣지 않으며 기억 생성을 끄고 커넥터를 관리한다.
자세히 보기 →업무정보 등급 규칙: 외부 AI에는 공개(O등급) 정보만, 파일은 승인 절차
국정원 가이드북(2025-12-10): 업무환경(S등급)에서 외부 생성형 AI(O등급)를 쓰려면 AI에 넣는 업무정보를 O등급(공개)으로 한정하고 S등급 정보가 전송되지 않게 통제해야 한다. 상용 AI 활용형의 용도는 공개 가능한 정보의 검색, 간단한 문서초안 작성, 해외원문 번역이다. 비공개 업무자료는 텍스트·음성·이미지 어떤 형태로도 임의로 입력되지 않게 막고, 파일 입력은 형식을 제한하고 승인절차를 둘 수 있다.
자세히 보기 →대학 직원용 4단계 데이터 경계: 공개 → 내부 → 개인·기밀 → 고위험 판단
서울여대 AI 거버넌스 초안은 데이터를 공개 정보, 내부 업무, 개인·기밀 정보, 고위험 판단(입학·징계·채용) 네 단계로 나눈다. 공개 정보는 출처 확인 후 일반 AI 활용이 가능하고, 개인·기밀 정보는 최소화·가명화 후 허용된 전용 경로만 쓴다. 직원은 안내문·회의록·보고서 구조·공개 자료 요약에 AI를 쓰되 인사 판단은 자동화하지 않는다. 전남대 예시표는 안내문 초안과 공공 데이터 요약은 올바른 활용, 비공개 기안문 교정과 명단 요약은 위험한 활용으로 나눈다.
자세히 보기 →개인 무료 계정이 아니라 기업용 라이선스를: 입력이 학습에 쓰이는지 계약으로 통제
개인정보위 안내서(2025-08): 개인용 라이선스는 기본적으로 학습에 활용(opt-out 가능), 기업용 API는 기본값이 학습 미활용이라고 비교하고(OpenAI ChatGPT 중심, 2025-08-03 기준), 기업용 이용약관과 데이터 처리 부속서(DPA)로 입력데이터 소유권·재이용 제한·안전조치·파기를 계약에 넣으라고 한다. 개인정보위 결정 사례로 개인용 무료 라이선스 사용의 위험을 든다. 이용자 가이드(2026-05-19)도 업무에는 기업용 라이선스를 고려하라고 하고, 먼저 내부 지침과 승인된 도구가 있는지 확인하라고 한다.
자세히 보기 →서버가 해외라면 국외이전 확인: 처리방침에서 국가·항목·목적 보기
개인정보위: 국내에서 이용해도 서버가 해외에 있으면 대화와 업로드 파일, 접속 기록이 해외로 전송·보관될 수 있어 개인정보처리방침의 국외 이전 국가·항목·목적을 확인해야 한다. 기관 도입 시에는 국외이전에 해당하는지 검토한다. 통화 요약 서비스가 국외이전 고지를 일부 빠뜨려 적법근거를 갖추지 못한 사례도 안내서에 실려 있다.
자세히 보기 →AI가 남의 개인정보가 담긴 답을 내놓았을 때: 더 퍼뜨리지 말고 신고 기능으로 삭제 요청
개인정보위 가이드는 AI가 본인·가족 등 제3자의 개인정보가 담긴 답을 내놓으면 먼저 그 내용을 더 공유하거나 활용하지 않아야 한다고 안내한다. 서비스의 신고 기능으로 삭제를 요청할 때는 화면 캡처 증빙을 붙이며, 신고 후 삭제 완료 여부는 출처에 적혀 있지 않다.
자세히 보기 →생성형 AI 도입 때 개인정보 영향평가: 새 위험(추론 생성, 학습데이터 복원, 프롬프트 인젝션)도 보기
개인정보위 안내서(2025-08): 개인정보 보호법 제33조는 공공기관이 침해가 우려되는 개인정보파일을 운용할 때 영향평가를 하게 하고, 시행령 기준 하나는 5만명 이상의 민감정보·고유식별정보 처리이다. 생성형 AI는 기존 절차를 쓰되 침해요인 분석에서 개인정보 추론 생성, 학습데이터 복원, 프롬프트 인젝션을 따로 보라고 권고한다.
자세히 보기 →행안부 온AI: 우리 기관에 도입됐는지와 무엇이 되는지 먼저 확인하기
행정안전부 보도자료(2026-04-30)는 온AI를 2025년에 구축한 업무 환경으로 소개하며, 이날 시작한 모바일 서비스는 사무실 PC용 온AI를 외부에서도 쓰게 넓힌 것이라고 밝힌다. 전자우편·쪽지창·드라이브·화상회의 같은 업무 도구에 AI 기능을 붙였고, 행안부·과기정통부·기획예산처·식약처 4개 기관에 우선 도입해 하반기까지 40개 이상 중앙행정기관으로 넓힌다고 한다. 모바일 접속은 모바일 공무원증 로그인만 허용하고 화면 캡처 방지와 파일 저장 제한을 함께 적용한다.
자세히 보기 →온AI 회의록: AI 챗봇이 실시간으로 기록한 회의록을 사람이 확인해 쓰기
행정안전부 보도자료(2026-04-30)는 온AI에서 AI 챗봇이 회의 내용을 실시간으로 기록하고 핵심을 요약해 회의록을 자동으로 만들며, 결과를 메일이나 쪽지창으로 바로 보낸다고 밝힌다. 도입은 4개 기관에 우선이고 하반기까지 40개 이상 중앙행정기관으로 넓힌다고 한다.
자세히 보기 →AI 초안을 붙여 넣은 뒤 온나라 「공문서 용어 점검」을 한 번 더 거치기
행정안전부 「2025 행정업무운영 편람」(게시 2026-01-02): 온나라 문서관리시스템의 공문서 용어 점검 기능은 어려운 용어·일본식 한자어·권위적 표현을 자동으로 찾아 순화어를 안내하며, 결재 시 자동 실행되는 필수 점검 기능이다. 편람은 일반화되지 않은 약어와 전문용어를 피하고 대국민 행정명령·고시·공고문은 국민친화적 용어로 쓰라고 한다.
자세히 보기 →국민신문고 AI 답변 추천: 시범 기관에서 초안을 받아 담당자가 고치는 흐름
국민권익위는 2026-02-05부터 생성형 AI 기반 국민소통·민원분석 서비스를 시작했고 국토교통부·식품의약품안전처·인천광역시·시흥시 4개 기관에 시범으로 먼저 제공한다. 「인공지능 민원답변 추천」은 답변 작성 전 「AI 답변 불러오기」를 누르면 AI가 민원 요지와 관련 법령을 찾아 답변 초안을 보여 주고, 담당자가 수정하거나 다시 쓸 수 있다. 담당자가 수정하면 그 수정이 학습 데이터로 활용되며, 2030년까지 국민신문고 전체 이용기관으로 단계 확대할 계획이라고 밝혔다. 정책브리핑(2026-02-05)은 답변 추천 서비스가 식품의약품안전처에 제공된다고 말했고, 나머지 시범 기관에 같은 기능이 제공되는지는 ❌ 모름이다.
자세히 보기 →Microsoft Copilot 프롬프트 4부분: 목표, 맥락, 자료, 기대
Microsoft 지원 문서(2026-09 갱신 표시)는 Copilot 프롬프트를 목표(Goal)·맥락(Context)·자료(Source)·기대(Expectations)로 짜라고 하고, 꼭 필요한 것은 분명한 목표 하나이며 나머지는 더 구체적으로 만들 때 덧붙이라고 한다. 예시는 교육 매뉴얼 개요(맥락: 하이브리드 근무 직장인, 기대: 친근하고 제안하는 어조), Outlook 축하 메일, 채팅 내용을 바탕으로 한 킥오프 발표 자료이다. Copilot이 틀릴 수 있으니 답을 검토하고 믿을 만한 출처와 교차 확인하라고 직접 밝힌다.
자세히 보기 →기관이 라이선스한 AI만 업무에: 무료 공개판 Copilot·Gemini·NotebookLM은 업무 금지(Cambridge 사례)
영국 Cambridge 대학 정보 규정 사무실 지침(2025-12 갱신)은 대학이 라이선스한 Copilot·Gemini·NotebookLM만 쓰게 하고, 웹 브라우저로 접속하는 무료 공개판은 보안·기밀성을 보장하지 않으므로 대학 업무에 쓰지 말라고 한다. 개인정보위 이용자 가이드도 업무에는 계약으로 통제되는 기업용 라이선스를 고려하라고 한다.
자세히 보기 →Google Workspace Gemini: 역할·과업·맥락·형식 범례, @파일로 근거 지정, 메일 스레드 조치 항목 뽑기
Google 「AI Prompts for Administrative Support」 페이지는 예시 프롬프트에 역할(Persona)·과업(Task)·맥락(Context)·형식(Format) 범례를 달았다. 사흘 워크숍 일정은 임원 비서 역할로 팀 구성·장소·날마다 활동을 주고 견본 일정을 요청하며, Docs의 Gemini에게는 @파일이름으로 Drive 파일을 근거로 지정하고, Gmail 옆 패널의 Gemini에게는 메일 스레드를 요약하고 조치 항목과 기한을 나열하게 한다.
자세히 보기 →Claude(Cowork) — 흩어진 자료 폴더를 내용 기준으로 나누고 파일 이름을 날짜 규칙으로 맞추기
Claude 공식 지원문서(2026-10-15 갱신)는 Cowork 용례로 다운로드 폴더를 유형·날짜로 정리해 수백 개 파일을 분류 폴더로 나누는 일과, YYYY-MM-DD 같은 일정한 규칙으로 파일 이름을 한꺼번에 바꾸는 일을 든다. Claude Academy 용례는 폴더 접근을 준 뒤 파일 내용을 기준으로 정리하게 하고, 건드리면 안 되는 폴더를 미리 말하라고 안내한다.
자세히 보기 →Claude(Cowork) — 영수증 폴더를 서식 갖춘 경비 정리표로 만들기
Claude 공식 지원문서(2026-10-15 갱신)의 Cowork 용례에는 영수증을 폴더에 모아 두고 서식이 갖춰진 경비 보고서를 만들게 하는 일이 들어 있다. 파일 생성 도움말(2026-08-06 갱신)에 따르면 Claude 는 엑셀(.xlsx), 워드(.docx), PDF 파일을 만들어 내려받게 하며, 결과물은 검토하고 고쳐 써야 할 수 있다.
자세히 보기 →Claude — 회의 메모에서 결정사항과 할 일을 뽑기 전에 되묻게 하기
Claude 공식 지원문서(2026-10-15 갱신)의 용례에 회의 메모·인터뷰·강의 녹음에서 주제, 핵심 요점, 할 일을 뽑는 녹취 분석이 있다. Claude 공식 사이트의 시작 안내(2026-06-03)는 작업 전에 요청을 되풀이하고 질문을 모두 하게 하는 문장을 넣으라고 권하며, 질문 다섯 개에 미리 답하는 데는 30초가 들지만 빈틈을 나중에 찾으면 시간이 더 든다고 말한다.
자세히 보기 →Claude — 수식이 살아 있는 엑셀(.xlsx) 파일로 받기
Claude 파일 생성 도움말(2026-08-06 갱신)은 엑셀·파워포인트·워드·PDF 파일을 대화에서 만들어 내려받게 하는 기능이 모든 요금제의 웹·데스크톱·모바일에서 제공된다고 하고, 업로드와 다운로드 모두 파일당 30MB 한도가 있다고 한다. Cowork 용례에는 VLOOKUP, 조건부 서식, 여러 탭이 실제로 작동하는 엑셀 파일을 만드는 일이 있다.
자세히 보기 →Claude Code — CSV 수백 행을 한 번에 점검·고쳐 쓰고 업로드용 CSV 로 내보내기
Anthropic 공식 사례(2026-01-26 글, 2025-07-24 블로그)에서 개발자가 아닌 성장 마케팅 담당자가 Claude Code 로 광고 수백 건의 CSV 를 처리해 성과가 낮은 것을 찾고 엄격한 글자 수 제한 안에서 새 문안을 만들고, 업로드용 CSV 로 내보냈으며 올리기 전에 사람이 수동 검토를 거친다. 글은 아주 작고 쉬운 반복 작업부터 시작하라고 권한다. 이 구조를 행정 CSV(신청자 명단, 사업 목록)에 옮기는 것은 도출한 처방이다.
자세히 보기 →Claude Code — 반복 서식 규칙을 SKILL.md 파일로 저장해 /명령으로 다시 쓰기
Claude Code 공식 문서(2026-10-16 갱신)에 따르면 SKILL.md 파일에 지침을 적어 두면 Claude 가 이를 도구 모음에 더해 관련될 때 쓰거나 /스킬이름 으로 직접 부를 수 있고, 예전 사용자 지정 명령은 스킬로 합쳐졌다. Anthropic 마케팅 담당자는 브랜드 말투와 정확성 규칙을 Agent Skills 로 만들어 /rsa 명령이 문안을 그 규칙과 대조하게 했다.
자세히 보기 →Claude Code — 업무 폴더에서 쓰기 전에 권한을 단단히 설정하기: plan 모드, 민감 폴더 읽기 거부, bypass 금지
Claude Code 권한 문서(2026-10-17 갱신): 단계별 권한 체계를 쓰고, plan 모드는 파일을 읽고 읽기 전용 명령으로 살펴볼 뿐 원본을 고치지 않는다. 규칙은 거부, 확인, 허용 순으로 평가되어 처음 맞는 규칙이 결과를 정한다. 민감 경로는 Read 거부 규칙으로 막고, 규칙은 모델이 아니라 Claude Code 가 집행하므로 프롬프트에 하지 말라고 적는 것과 다르다. bypassPermissions 모드는 피해를 낼 수 없는 격리 환경에서만 쓰라고 한다.
자세히 보기 →Claude — 글을 올리기 전 위험도(낮음·중간·높음)로 스스로 점검하는 검토 틀
Anthropic 법무팀 사례(2025-12-08 글)에서 담당자가 법무팀에 보내기 전에 자기 글을 Claude 와 skill(지침 파일)로 먼저 점검하게 했다. 도구는 초상권 문제, 과장된 주장, 통계 정확성 문제를 찾아 낮음·중간·높음으로 표시하고, 법무 담당자는 여전히 글을 직접 읽고 검토한다. 이 틀을 보도자료·대외 안내문 사전 점검에 옮기는 것은 도출한 처방이다.
자세히 보기 →Codex — 엉킨 CSV·엑셀 내보내기를 원본은 그대로 두고 정리본과 데이터 품질 메모로 받기
OpenAI 용례는 날짜 형식이 섞이고 통화 표기·중복·요약 행·빈 값이 있는 CSV 나 스프레드시트를 끌어 놓거나 언급하고, 보이는 문제를 설명해 원본은 바꾸지 않은 채 정리된 사본을 쓰게 하라고 안내한다. 시작 프롬프트는 가능하면 원본 행 ID 를 보존하고, 바꾸거나 지웠거나 확신하지 못해 정리하지 못한 행을 짧은 데이터 품질 메모로 남기게 하며, 사용 전에 정리본과 메모를 열어 보라고 한다. OpenAI 아카데미(2026-04-23)는 Codex 일상 업무 워크플로를 지금 ChatGPT Work 로 수행한다고 안내하므로 도구 이름이 문서마다 Codex 와 ChatGPT Work 로 섞여 나온다.
자세히 보기 →Codex — 이해관계자 명단에서 참석자 명단·초대문 초안·참석 추적 시트 만들기
OpenAI 의 Codex 업무용 소개 페이지는 행사 계획 예시로 이해관계자 명단에서 참석자 목록을 만들고 초대장 초안을 쓰고 추적 시트를 만들고 더 살펴볼 것을 표시하는 프롬프트를 싣는다. 아카데미 한국어 문서는 원본 자료, 제약 조건, 검토 기준, 원하는 결과물 형식을 함께 주고 바로 검토할 수 있는 초안을 요청하라고 안내한다. OpenAI 아카데미(2026-04-23)는 Codex 일상 업무 워크플로를 지금 ChatGPT Work 로 수행한다고 안내하므로 도구 이름이 문서마다 Codex 와 ChatGPT Work 로 섞여 나온다.
자세히 보기 →Codex — 교육 이수 현황표에서 미이수자를 찾아 안내문 초안 만들기
OpenAI 의 Codex 업무용 소개 페이지는 교육 이수 추적표에서 끝나지 않은 항목을 확인하고 문서 속 템플릿으로 알림 초안을 쓰게 하는 프롬프트를 싣는다. 같은 페이지는 맥락을 주고 결과물을 이끌되 무엇을 쓰고 공유하고 자동화할지는 사용자가 통제하라고 안내한다. OpenAI 아카데미(2026-04-23)는 Codex 일상 업무 워크플로를 지금 ChatGPT Work 로 수행한다고 안내하므로 도구 이름이 문서마다 Codex 와 ChatGPT Work 로 섞여 나온다.
자세히 보기 →Codex — 사업계획 문서를 추진 점검표로 바꾸고 상황 보고 초안 쓰기
OpenAI 의 Codex 업무용 소개 페이지의 프로젝트 예시는 계획 문서를 구조화된 추적표로 바꾸고 논의에 따라 담당자를 제안하고 팀에 알릴 상황 보고 초안을 쓰게 한다. 페이지는 팀이 이미 하는 일로 시작해 쓸모 있는 결과를 하나씩 쌓으라고 권하고, 아카데미 한국어 문서는 첫 결과물을 검토·수정 가능한 초안으로 요청하라고 안내한다. OpenAI 아카데미(2026-04-23)는 Codex 일상 업무 워크플로를 지금 ChatGPT Work 로 수행한다고 안내하므로 도구 이름이 문서마다 Codex 와 ChatGPT Work 로 섞여 나온다.
자세히 보기 →ChatGPT — 올리기 전에 표 모양을 맞추고 무엇을 알고 싶은지 열 이름까지 짚어 분석시키기
OpenAI 도움말은 데이터 분석용으로 열 이름이 분명하고 한 행에 한 레코드가 있는 표를 올리라고 하며, 첫 행의 설명적인 열 머리글을 쓰고 데이터를 가르는 빈 행·빈 열, 한 시트의 관련 없는 표 여러 개, 값이 이미지로 든 경우를 피하라고 한다. 알고 싶은 것과 쓸 열·계산·그룹·차트 종류를 말하고, 파이썬으로 분석했다면 코드·출력·가정을 검토하라고 한다. 스캔본이나 이미지 표는 정확한 값을 못 뽑을 수 있어 엑셀이나 텍스트 파일로 올리라고 한다. OpenAI 도움말 페이지는 모두 게시·갱신 날짜가 상대 표기(3일 전·9일 전·28일 전)뿐이라 날짜는 unknown 이며, 한도·지원 파일은 요금제·모델·워크스페이스 설정에 따라 다르다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →ChatGPT — 회의 녹음을 결정 사항·미결 질문·다음 단계로 정리하고 후속 메일 초안 받기
OpenAI 업로드 도움말은 회의 녹음을 결정 사항·열린 질문·다음 단계가 드러나게 요약할 수 있고, 녹음을 구조화된 노트나 회의 요약, 후속 메일 초안으로 바꿀 수 있다고 안내한다. 녹음 업로드는 유료 구독과 워크스페이스에서만 되고 무료 요금제에서는 지금 되지 않으며, 녹취록에는 오류가 있을 수 있고 말한 사람 구분이 믿을 만하지 않을 수 있어 중요한 내용은 원본과 대조하라고 한다. OpenAI 도움말 페이지는 모두 게시·갱신 날짜가 상대 표기(3일 전·9일 전·28일 전)뿐이라 날짜는 unknown 이며, 한도·지원 파일은 요금제·모델·워크스페이스 설정에 따라 다르다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →ChatGPT — 두 문서를 올려 같은 점·달라진 점을 표로 비교하기
OpenAI 업로드 도움말은 활용 예로 두 문서를 비교하거나 한 문서의 틀을 다른 문서에 적용하는 것, 문서에서 절·제목·목록을 뽑는 것, 문서를 더 쉬운 말로 요약하는 것을 든다. 구글 문서(.gdoc)는 직접 올릴 수 없어 PDF 나 DOCX 로 내보내 올려야 한다. OpenAI 도움말 페이지는 모두 게시·갱신 날짜가 상대 표기(3일 전·9일 전·28일 전)뿐이라 날짜는 unknown 이며, 한도·지원 파일은 요금제·모델·워크스페이스 설정에 따라 다르다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →ChatGPT — 반복 보고를 프로젝트로 묶어 지침과 참고 자료를 다시 쓰기
OpenAI 도움말은 프로젝트가 관련된 채팅·파일·지침을 한곳에 두어 같은 맥락을 쓰게 하고, 주간 조사나 콘텐츠 초안 같은 반복 업무에 다시 쓸 수 있다고 한다. 업무 예시는 프로젝트 정보를 모아 브리프나 계획서 초안을 쓰는 것이며, PDF·스프레드시트·문서·이미지를 올리거나 텍스트를 붙여 참고 자료로 더할 수 있다. 프로젝트 지침은 그 프로젝트 안에서만 적용되며 전역 맞춤 지침보다 우선한다고 페이지가 밝힌다. 파일 한도는 구독 종류에 따라 다르고 한 번에 올릴 수 있는 파일은 10개이며, 이 도움말은 「Updated: 28일 전」 같은 상대 표기만 있어 게시·갱신 날짜는 unknown 이다.
자세히 보기 →ChatGPT — 결정할 일부터 적고, 가정과 점검 과정까지 보이게 하여 설문 응답 분석하기
OpenAI 아카데미(2026-04-10)는 데이터 분석에서 지원할 의사결정부터 먼저 시작하고, 정의·기간·주요 열의 뜻 같은 맥락을 함께 주며, 답변만이 아니라 접근 방식(탐색적 분석 요약 후 검증할 가설)을 요청하라고 안내한다. 수치가 중요하면 가정·계산 수식·누락 데이터 점검을 보여 달라고 하고, 결과를 공유하기 전에 핵심 수치 몇 개를 직접 대조하며, 재사용 가능한 결과물(최종 표, 실행 조치 요약)을 요청하라고 한다. OpenAI 도움말 페이지는 모두 게시·갱신 날짜가 상대 표기(3일 전·9일 전·28일 전)뿐이라 날짜는 unknown 이며, 한도·지원 파일은 요금제·모델·워크스페이스 설정에 따라 다르다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →ChatGPT — 올리기 전에 요금제별 학습 사용 기본값을 확인하기
OpenAI 프로젝트 도움말의 FAQ 는 기본값으로 ChatGPT Business·Enterprise·Edu·Healthcare 워크스페이스의 데이터를 모델 학습에 쓰지 않는다고 밝힌다. Free·Plus·Pro 사용자는 모델 개선 설정이 켜져 있으면 프로젝트에서 접근한 정보를 학습에 쓸 수 있다고 한다. OpenAI 도움말 페이지는 모두 게시·갱신 날짜가 상대 표기(3일 전·9일 전·28일 전)뿐이라 날짜는 unknown 이며, 한도·지원 파일은 요금제·모델·워크스페이스 설정에 따라 다르다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →Gemini — 받은 표를 요약시키고 추세·차트까지 물은 뒤, 분석 단계를 열어 검증하기
Google 도움말은 구글 스프레드시트의 Ask Gemini 패널에서 시트 요약을 보고, 표의 추세를 찾는 질문을 하고, 분석 단계(Analysis steps)를 열어 확인하며, 결과를 새 구글 문서로 내보낼 수 있다고 안내한다. 엑셀(.xlsx) 파일은 Google Sheets 로 저장한 뒤 쓰라고 하고, 차트는 기반 데이터와 함께 새 탭에 들어가며 원래 데이터가 바뀌어도 따라 바뀌지 않는다. 대화 기록을 잃지 않으려면 생성 결과를 시트에 삽입해 두라고 한다. Google 도움말 페이지에 게시·갱신 날짜가 표시되지 않아 날짜는 unknown 이며, 기능은 적격한 Google Workspace 또는 Google AI 요금제에서만 쓸 수 있다고 밝힌다.
자세히 보기 →Gemini — 서술형 칸(민원 문의·설문 자유응답)을 AI 함수로 분류·요약하기
Google 도움말은 구글 스프레드시트의 AI 함수가 텍스트를 생성·요약·분류하고 감정을 분석할 수 있으며, 공식 예시에 고객 문의를 칭찬·교환 요청·반품 요청으로 분류하거나 고객 의견을 한 문장으로 요약하는 프롬프트가 있다고 밝힌다. 프롬프트에 필요한 데이터는 현재 시트에 넣고 범위 인수로 주라고 강하게 권하며, 응답은 텍스트뿐이고 시트 전체나 드라이브 다른 파일은 볼 수 없고 되돌리기·다시 실행은 안 되며 다시 생성만 된다. 한 번에 처음 선택한 350칸만 생성되고 장기 한도에 닿으면 24시간 뒤 다시 하라고 안내하며, 구글의 2026-04 공지에 따르면 열에 채워진 칸이 있으면 끌어서 채우는 방식(Fill with Gemini)도 같은 기능의 진입점이고 관리자가 스마트 기능을 끄면 숨겨진다. Google 도움말 페이지에 게시·갱신 날짜가 표시되지 않아 날짜는 unknown 이며, 기능은 적격한 Google Workspace 또는 Google AI 요금제에서만 쓸 수 있다고 밝힌다.
자세히 보기 →Gemini — 시트 편집(서식·피벗·찾아 바꾸기)을 말로 시키되 미리보기 카드를 보고 적용하기
Google 도움말은 Ask Gemini 에 원하는 작업(예: 조건부 서식, 피벗 테이블, 찾아 바꾸기)을 말하면 제안된 작업의 세부가 담긴 미리보기 카드(Action preview card)가 나타나고, 그 카드에서 Apply 를 눌러야 적용된다고 안내한다. 결과가 마음에 들지 않으면 Undo 를 누를 수 있고 이는 다른 변경을 하기 전까지만 가능하다. 예시 프롬프트로 매출이 500보다 큰 행을 강조하는 요청이 실려 있다. Google 도움말 페이지는 게시·갱신 날짜가 표시되지 않아 날짜는 unknown 이며, 기능은 적격한 Google Workspace 또는 Google AI 요금제에서만 쓸 수 있다고 페이지가 밝힌다.
자세히 보기 →Gemini Notebook — 여러 문서를 자료로 올려 출처 인용이 달린 답 받기
Google 도움말은 Gemini Notebook 을 올린 자료(PDF·문서·슬라이드·웹 주소 등)에 근거해 분명한 인라인 인용과 함께 답하는 AI 연구 도우미로 소개한다. Word·PDF·CSV·PowerPoint 등을 소스로 올릴 수 있고 소스 하나는 최대 50만 단어 또는 200MB, 무료 사용자는 소스 50개까지이며, 구글 스프레드시트 소스는 현재 100k 토큰으로 제한된다. 소스를 여러 개 골랐을 때는 질문에 소스 이름을 넣거나 소스 패널에서 하나씩 골라 범위를 좁히고 질문은 구체적일수록 관련 정보를 잘 찾으며, 올린 자료에 없는 정보는 답하기 어렵고 드라이브 소스는 몇 분마다 동기화되며 접근 권한을 잃으면 쓸 수 없고 각주와 댓글은 가져오지 않는다. 이 서비스의 도움말 URL 경로는 /notebooklm/ 이고 문서는 「Gemini Notebook」으로 표기하며(두 이름의 관계는 ❌ 모름), 도움말 페이지에 게시·갱신 날짜가 표시되지 않아 날짜는 unknown 이다.
자세히 보기 →Gemini — 업무 계정에서 쓰기 전에 관리자 허용·학습 사용·지원 국가부터 확인하기
Google 도움말은 학교나 직장이 관리하는 계정이면 조직 관리자가 Gemini Notebook 접근을 켜야 한다고 밝히고, Workspace 사용자의 업로드·질의·응답은 사람이 검토하지 않고 AI 모델 학습에도 쓰이지 않는다고 설명한다. 일반적으로 데이터는 사용자가 의견을 주지 않는 한 학습에 쓰이지 않으며 의견을 줄 때는 질의·업로드·응답을 포함한 전체 맥락을 구글이 검토할 수 있고, 지원 국가·지역 목록에 South Korea 가 들어 있다. 구글 스프레드시트 AI 함수는 관리자 설정이나 언어 설정 때문에 쓸 수 없을 수 있고, 의견 제출 내용은 사람이 읽을 수 있다. Google 도움말 페이지에 게시·갱신 날짜가 표시되지 않아 날짜는 unknown 이며, 기능은 적격한 Google Workspace 또는 Google AI 요금제에서만 쓸 수 있다고 밝힌다.
자세히 보기 →Grok — 여러 문서에서 날짜·금액·의무를 표로 뽑고 어긋나는 곳 점검하기
xAI 용례 페이지는 계약서·청구서·보고서 같은 문서를 올리면 핵심 날짜, 금액, 의무, 조항을 뽑아 구조화된 출력으로 돌려주고, 불일치와 모호한 곳을 표시하며, 여러 문서를 가로지르는 비교 매트릭스를 만들 수 있다고 소개한다. 올릴 수 있는 형태는 PDF, 스캔 이미지, 스프레드시트, 텍스트이고 무엇을 뽑을지 말해 주라고 하며, 문서 사이트도 PDF·이미지·스프레드시트 파일을 올려 분석·추출·요약에 쓸 수 있다고 안내한다. 지저분한 서식과 스캔 쪽의 손글씨까지 다룬다는 것은 공급사의 주장이며, xAI 용례 페이지는 공급사가 쓴 소개 글이라 정확도·시간 절감 수치가 없고 게시·갱신 날짜도 표시되지 않아 unknown 이다. 운영사 표기가 페이지마다 달라(문서 사이트 제목은 SpaceXSI Docs) 확인이 필요하고(❌ 모름), 한국 공공기관이 Grok 을 업무에 써도 되는지, 보안성 적합 여부는 ❌ 모름이며 기관 지침이 우선한다.
자세히 보기 →Grok — Excel 부가 기능으로 열린 통합문서에 질문하고 수식·시나리오 맡기기(소개 수준)
xAI 용례 페이지는 Grok 이 Word, Excel, PowerPoint, Outlook 에서는 Microsoft 365 부가 기능으로, 구글 시트·슬라이드·문서에서는 Workspace 부가 기능으로 열려 있는 파일이나 메일함에서 직접 작업한다고 소개한다. Excel 용은 열린 통합문서에서 데이터에 관해 묻고, 수식을 쓰고, 시나리오를 돌리는 것으로 설명되며, 문서 사이트는 Grok 이 무료로 시작할 수 있고 유료 SuperGrok 요금제가 한도를 올린다고 밝힌다. xAI 용례 페이지는 공급사가 쓴 소개 글이라 정확도·시간 절감 수치가 없고 게시·갱신 날짜도 표시되지 않아 unknown 이다. 운영사 표기가 페이지마다 달라(문서 사이트 제목은 SpaceXSI Docs) 확인이 필요하고(❌ 모름), 한국 공공기관이 Grok 을 업무에 써도 되는지, 보안성 적합 여부는 ❌ 모름이며 기관 지침이 우선한다.
자세히 보기 →Grok — Word·Outlook 부가 기능으로 긴 문서 일관성 맞추고 메일 묶음 요약하기(소개 수준)
xAI 용례 페이지는 Grok for Word 를 거친 메모를 구조화하고, 제자리에서 고치며, 긴 문서의 일관성을 유지하는 부가 기능으로, Grok for Outlook 을 메일 묶음을 요약하고 내 말투로 답장 초안을 쓰고 받은편지함을 분류하는 부가 기능으로 소개한다. 문서 사이트는 도구를 연결하면 채팅 안에서 Grok 이 메일, 파일, 캘린더에 닿을 수 있다고 안내한다. xAI 용례 페이지는 공급사가 쓴 소개 글이라 정확도·시간 절감 수치가 없고 게시·갱신 날짜도 표시되지 않아 unknown 이다. 운영사 표기가 페이지마다 달라(문서 사이트 제목은 SpaceXSI Docs) 확인이 필요하고(❌ 모름), 한국 공공기관이 Grok 을 업무에 써도 되는지, 보안성 적합 여부는 ❌ 모름이며 기관 지침이 우선한다.
자세히 보기 →
업무 일반 73건
[사무] 거친 회의 메모를 결정·다음 단계·책임자로 정리하기
회의 중 급히 적은 메모를 붙여 넣고 정리 틀(핵심 결정, 다음 단계, 책임자)을 미리 지정하면 바로 공유할 수 있는 회의록이 나온다. OpenAI가 모든 직무용 프롬프트 팩에서 제시하는 기본 패턴을 한국어 업무에 맞게 옮겼다.
자세히 보기 →[사무] 회의 메모에서 담당자별 할 일 목록 뽑기
회의 메모를 담당자별로 묶은 업무 목록으로 바꾸고 마감일이 적힌 것만 함께 뽑는 방법이다. 결정사항 정리와 달리 바로 업무 요청 메시지로 나눠 보낼 수 있는 형태를 만든다.
자세히 보기 →[사무] 길게 오간 이메일 스레드를 결정·실행 항목·미해결 질문으로 요약하기
여러 사람이 주고받은 긴 메일을 읽지 않고 훑을 수 있도록 결정사항, 실행 항목, 아직 답이 없는 질문 세 가지로 요약시키는 방법이다. OpenAI와 Google이 각각 비슷한 형태의 공식 예시를 든다.
자세히 보기 →[사무] 출장 일정표 초안과 출장 경비 기록표 만들기
비서·총무 업무에서 출장 일정을 짜고 경비를 기록할 표를 AI에게 만들게 하는 방법이다. 숙소 기준 도보 시간 같은 구체적 조건과 표의 열 이름을 직접 지정하면 결과가 훨씬 쓸 만해진다.
자세히 보기 →[사무] 워크숍·행사 일정을 2단계 프롬프트로 짜기
먼저 전체 일정을 만들게 하고, 이어서 인원과 소요 시간 같은 제약을 붙여 세부 활동(아이스브레이커 등)을 구체화하는 방식이다. Google이 행정 직무 예시로 든 "처음 결과에 이어 쓰는 후속 프롬프트" 방법을 그대로 따른다.
자세히 보기 →[사무] 계획서의 위험을 가능성·영향별로 점검하기
계획과 시작일을 주고 위험을 가능성과 영향 두 축으로 나열하고 완화책을 제안하게 하는 점검법이다. 기안서를 올리기 전 놓친 위험을 찾는 용도로 쓴다.
자세히 보기 →[사무] 내 문서를 근거로 이메일 답장 초안 쓰기
답장에 필요한 내용이 이미 내 문서에 있을 때, 메일 화면에서 그 문서를 지정해 근거로 삼아 답장 초안을 쓰게 하는 방법이다. 같은 내용을 다시 타이핑하지 않아도 된다.
자세히 보기 →[회계·재무] 매입처 지급 내역에서 상위 거래처·중복 거래처 찾기
매입처별 지급 내역 파일을 올리고 지출 상위 10곳, 이름이 비슷한 중복 거래처, 통합 후보를 표로 뽑게 하는 방법이다. 원가 절감 검토나 거래처 정비의 첫 단계로 쓴다.
자세히 보기 →[회계·재무] 예산 대비 차이 분석을 관리자가 읽는 쉬운 말로 바꾸기
분석 담당자가 만든 차이 분석표를 비전문가 관리자가 읽을 수 있게 차이마다 한 줄 이유를 붙여 다시 쓰는 방법이다. 숫자는 그대로 두고 설명만 바꾸게 하는 것이 핵심이다.
자세히 보기 →[회계·재무] 분석·판단·권고를 한 번에 시키지 않고 3단계로 나누기
재무 분석을 사실 추출, 원인 분석, 권고와 서술의 세 단계로 나눠 차례로 시키는 방법이다. Microsoft가 재무 프롬프트 팩에서 권하는 패턴으로, 한꺼번에 시킬 때 생기는 근거 없는 결론을 줄인다.
자세히 보기 →[회계·재무] 수정된 계약서와 표준 계약서의 차이를 3단계로 검토하기
표준 계약서와 수정본을 비교해 사실상의 차이만 먼저 표로 뽑고, 그다음에야 위험도를 매기고, 마지막에 대체 문구를 제안하게 하는 방법이다. 판단을 섞기 전에 사실부터 고정하는 것이 포인트다.
자세히 보기 →[회계·재무] 결산 점검표에서 병목과 개선안 찾기
결산 업무 순서와 담당을 적은 문서(SOP)를 붙여 넣고 병목 단계와 개선안을 뽑게 하는 방법이다. 결산 기간을 줄이려는 개선 회의의 입력 자료를 빠르게 만든다.
자세히 보기 →[회계·재무] 내부감사 결과를 경영진 요약 3주제로 정리하기
긴 내부감사 결과 문서를 "경영진용 요약, 핵심 주제 3개, 다음 조치" 틀로 줄이는 방법이다. 읽는 사람이 바로 결정할 수 있도록 주제를 3개로 제한하는 것이 특징이다.
자세히 보기 →[회계·재무] 미수금 연체 현황을 보고서와 메일 스레드로 정리하기
연령별 미수금 보고서와 특정 고객과의 최근 메일을 함께 주고, 연체가 큰 순서와 지급 상태, 막힌 지점을 뽑게 하는 방법이다. 독촉 우선순위를 정하는 데 쓴다.
자세히 보기 →[회계·재무] 차이 분석 요약을 임원 보고용 슬라이드 개요로 바꾸기
완성된 차이 분석 요약을 4~6장 발표 개요로 바꾸고 장마다 불릿 3개와 발표 대본을 붙이게 하는 방법이다. 가정은 명시하게 해서 질문받았을 때 근거를 설명하기 쉽다.
자세히 보기 →[회계·재무] AI 결과를 장부에 반영하기 전 거치는 검토 절차 체크리스트
소규모 회계법인 운영자가 공개한 6개월 사용 경험(Reddit)과 OpenAI·Microsoft 공식 안내의 주의 문구(규정 준수와 정확성 고려, 재무·회계 자문으로 의존 금지)에서 공통점을 모았다. 질문 한 줄이 아니라 맥락 제공, 산출물 지정, 검토 절차가 핵심이며, 계산 재검증과 원본 추적, 사람의 승인 없이는 장부에 반영하지 않는다는 내용이다.
자세히 보기 →[공공] 보도자료 초안을 문단별로 지정해 요청하기
행정안전부 안내서는 보도자료 초안을 요청할 때 문단마다 들어갈 내용을 미리 지정하라고 예시를 든다. 개요와 목적, 행사 내용, 기대효과처럼 문단을 정해 주면 결과가 틀에 맞게 나온다.
자세히 보기 →[공공] 질문에 넣으면 안 되는 정보를 가려 쓰는 법
행정안전부 안내서는 민원인의 개인정보를 넣어 답변서를 쓰거나 전화번호 형식을 바꾸는 것을 잘못된 입력 예시로 명시한다. 이름·주소·사건 정보를 [ ] 자리표시자로 바꿔 질문하면 답변 구조만 받을 수 있다.
자세히 보기 →[공공] AI가 인용한 법령 조문을 원문으로 확인하는 순서
행정안전부 안내서는 챗GPT가 행정절차법 청문 조항을 제41조라고 잘못 답한 사례를 들며 법령 인용은 원문으로 확인하라고 한다. AI에게는 근거 후보만 받고 법령 원문(공식 법령 사이트)에서 직접 확인하는 순서를 만든다.
자세히 보기 →[공공] 엑셀 함수·서식 질문은 한 번에 끝내지 않고 추가 질문으로 다듬기
행정안전부 안내서는 엑셀 사용법을 물을 때 한 번에 끝내지 말고 추가 질문으로 정확도를 높이라고 안내한다. 조건부 서식, 연평균 증가율 같은 질문 예시가 들어 있다.
자세히 보기 →[공공] 여러 기관이 낸 엑셀 파일을 합치는 매크로 요청하기
행정안전부 안내서는 기관들이 제출한 엑셀 파일을 하나로 합치는 VBA 매크로 코드를 요청하는 예시를 들면서, 자동화에는 기본적인 프로그래밍 이해가 필요하다고 못 박는다. 코드는 복사 전에 사본 파일에서만 시험한다.
자세히 보기 →[공공] 보고서 초안에서 AI가 지어내는 문장 막기
결재용 보고서 초안에서는 AI가 그럴듯한 문장을 지어내는 것까지 막아야 한다. 입력한 자료 안의 내용만 쓰게 하고 근거 문장을 같이 달게 하는 방식을 소개한다. 행정안전부 안내서의 "답변 사실 검증" 원칙과 한 블로그의 같은 취지의 설명을 함께 참고했다.
자세히 보기 →[교사] 학년 수준을 명시해 수업 자료 초안 만들기
경기도교육청 교사용 가이드는 수업 자료를 만들 때 학년 수준을 프롬프트에 분명히 적으라고 예시를 든다(예: 초등 4학년 물의 순환). 산출물은 학습 보조 자료로만 쓰고 최종 수업 자료는 교사가 직접 구성하며, 쓰기 전 학습 목표에 맞는지 사전 검토한다.
자세히 보기 →[교사] 수행평가에서 학생의 AI 활용 기준 안내문 만들기
교육부 수행평가 AI 관리 방안은 일률 금지가 아니라 안전하고 교육적으로 쓰게 하는 데 방점을 둔다. 교사는 수행평가 전에 과목별 평가 요소·채점 기준에 맞는 AI 활용 기준을 정하고, 출처 표기와 개인정보 입력 주의를 지도해야 한다.
자세히 보기 →[교사] 수행 과정을 수업 시간에 관찰하는 평가 설계하기
교육부는 교사가 수업 시간에 수행 과정을 직접 관찰하는 실시간 활동 중심 평가로 신뢰성을 높이라고 한다. 관찰 체크리스트를 AI와 함께 초안으로 만들고 교사가 현장에서 다듬는 방법이다.
자세히 보기 →[교사] AI가 준 피드백 초안을 참고만 하고 교사가 확정하기
경기도교육청 가이드는 AI가 준 점수·피드백을 참고만 하고 평가 기준과 최종 점수는 교사가 정하라고 한다. 학생 글 한 편에 대한 피드백 초안을 루브릭에 맞춰 받고 교사가 고쳐 쓰는 방법이다.
자세히 보기 →[교사] 학부모·학생에게 "AI는 보조 도구"임을 알리는 안내문 쓰기
경기도교육청 가이드는 AI를 활용한 수업·평가에서 학부모와 학생에게 AI는 보조 도구임을 알리라고 한다. 가정통신문 초안을 만들어 학교 안내 문서 양식에 맞게 다듬는 방법이다.
자세히 보기 →[교사] 수업안 틀(목표·도입·활동·연습·정리)로 초안 만들고 검토하기
수업 계획서를 매번 빈 화면에서 시작하지 않도록 목표, 도입, 주 활동, 안내된 연습, 퇴장 티켓의 틀을 프롬프트로 고정하는 방법이다. 교사 커뮤니티에 올라온 팁이고 홍보성 댓글일 수 있어 공식 가이드의 원칙(학습 목표 적합성 검토, 교사의 최종 구성)을 함께 적용한다.
자세히 보기 →[마케팅] 광고 문안을 훅·톤이 다른 5안으로 받아 비교하기
한 번에 하나를 받지 않고 훅과 톤이 서로 다른 5안을 받아 비교하는 방법이다. OpenAI 마케팅 가이드의 예시이며 A/B 테스트용으로 3안을 받는 Google의 패턴도 같은 취지다.
자세히 보기 →[마케팅] 목표·대상·제안만 주고 크리에이티브 브리프 초안 받기
캠페인 목표, 대상, 제안만 알려 주고 목적, 대상 인사이트, 톤, 필요 자산, KPI 섹션이 있는 브리프 초안을 받는 방법이다. 대행사나 디자이너에게 보내기 전 첫 문서를 빠르게 만든다.
자세히 보기 →[마케팅] 채널별 성과 파일을 올려 ROI 상위 채널과 차트 받기
채널별 비용과 성과가 들어 있는 스프레드시트를 올려 ROI가 높은 상위 3개 채널을 요약하고 채널별 ROI 차트를 받는 방법이다. 경쟁사 조사에는 웹 검색이나 딥리서치를 쓰라고 OpenAI는 작업 유형별로 도구를 구분한다.
자세히 보기 →[마케팅] 제품 기능을 고객 이점과 사용 사례로 번역하기
제품 기능 목록과 고객 설문 결과를 주고, 기능마다 고객 관점의 이점과 사용 사례 하나씩을 쓰게 하는 방법이다. 개발자의 언어를 고객의 언어로 바꾸는 데 쓴다.
자세히 보기 →[영업] 데모 후 팔로업 메일을 상담형으로 고쳐 쓰기
이미 써 둔 팔로업 메일을 붙여 넣고 더 상담형으로 고쳐 달라고 하며 요약, 다음 단계, 일정 잡기 CTA를 요구하는 방법이다. OpenAI 영업 가이드의 예시다.
자세히 보기 →[영업] 계정 목록을 기준에 따라 이유가 붙은 우선순위표로 정리하기
영업 대상 계정 샘플 목록과 우선순위 기준(업종, 규모, 투자, 기술 스택)을 주고 이유가 붙은 순위표를 받는 방법이다. 영업 시간을 어디에 쓸지 정할 때 쓴다.
자세히 보기 →[마케팅] 캠페인 확산을 위한 인플루언서·제휴 브랜드 유형 찾기와 시장조사
Google 마케팅 예시에서 가져온 두 가지 프롬프트다. 캠페인을 확산시킬 인플루언서·보완 브랜드의 유형을 묻고, 별도로 지정한 URL을 근거로 신흥 트렌드와 소비자 선호 변화를 조사시킨다.
자세히 보기 →[홍보] 대변인 인터뷰 준비: 브리프 틀과 예상 질문 만들기
Google 홍보 예시에서 가져온 방법이다. 대변인 준비 문서 틀(개요, 핵심 메시지, 근거 데이터)을 만든 뒤, 모의 인터뷰 예상 질문 목록과 답변 초안을 이어서 받는다.
자세히 보기 →[소상공인] 업체 견적서 두 곳을 조건표로 비교하기
Google 소상공인 예시다. 청소업체 두 곳의 제안서를 지정하고 방문 횟수, 작업 항목, 예약·취소 정책 같은 내 조건을 적으면 비교표를 받을 수 있다. 고른 업체에는 감사와 일정 협의 메일을 이어서 쓴다.
자세히 보기 →[소상공인] 교대 근무표와 휴가 규정 체크리스트 만들기
Google 소상공인 예시 두 가지를 묶었다. 교대 근무 인원을 추적하는 주간표를 만들고, 긴 휴가 규정 문서를 쉬운 말의 단계별 체크리스트로 요약한다.
자세히 보기 →[영업] 투자자에게 보낼 맞춤 이메일 틀과 미팅 후 감사 메일
Google 소상공인 예시를 영업·IR용으로 옮겼다. 고유 가치 제안과 최근 진척을 담아 투자자용 이메일 틀을 만들고, 미팅 뒤에는 감사와 후속 질문 논의 일정을 요청하는 메일을 이어 쓴다.
자세히 보기 →[인사] AI에 인사 정보를 넣을 때 지키는 두 가지 원칙
Microsoft HR 프롬프트 팩은 직원의 원본·민감 정보로 바로 프롬프트를 쓰지 말고 가능하면 집계하거나 익명화한 뒤 쓰라고 하며, 사람에 관한 결정은 AI가 하거나 자동화해서는 안 되고 사람이 감독하고 판단해야 한다고 명시한다. 이 두 원칙을 인사 업무 프롬프트의 기본 머리말로 만들었다.
자세히 보기 →[인사] 퇴직 설문 응답에서 반복되는 주제와 감정 추세 찾기
퇴직자 설문 응답 원문을 붙여 넣고 반복 주제, 우려, 감정 추세를 불릿과 대표 인용으로 받는 방법이다. OpenAI HR 가이드의 예시이며, 입력 전 익명화가 필요하다.
자세히 보기 →[인사] 직무와 가치에 맞춘 행동 면접 질문을 역량별로 만들기
직책·부서와 기업 가치를 주고 역량별로 묶인 행동 면접 질문 6~8개를 받는 방법이다. Microsoft HR 팩은 직무기술서에 적힌 정의에만 근거해 평가할 역량마다 질문 2~3개를 뽑게 하는 예시를 든다.
자세히 보기 →[인사] 직원 설문 문항을 개념별로 중립적으로 만들기
소속감, 관리자 신뢰, 업무량 균형 같은 측정 개념을 지정하고 중립적이고 이해하기 쉬운 문항 6~8개와 척도 제안을 받는 방법이다. 한 문항에 두 가지를 묻거나 유도하는 표현이 없는지 점검까지 시킨다.
자세히 보기 →[인사] 직무기술서 초안에 주요 업무와 필수 요건을 직접 지정해 쓰기
Google 인사 예시에서 가져온 방법이다. 직무 이름만 주지 말고 주요 업무, 필수 요건(경력, 포트폴리오)을 직접 적어 넣으면 쓸 만한 직무기술서 초안이 나온다.
자세히 보기 →[인사] 직원 설문 스프레드시트를 규칙을 정해 정리하기
Google 인사 예시에서 가져온 방법이다. 정리 규칙을 구체적으로 적어 주면(빈 이름은 익명 표기, 지역 표기 통일, 빈 만족도 행 삭제) AI가 정리된 새 파일을 만들어 준다(원본이 아니라 새 파일로 받는다).
자세히 보기 →[인사] 신입 첫 주 일정표와 온보딩 발표 대본 만들기
Google 인사 예시 두 가지를 묶었다. 첫 주 일정(핵심 회의, 교육, 소개)을 연락처·우선순위 열이 있는 표로 만들고, 사명·핵심가치 문서를 근거로 온보딩 발표의 말할 거리를 쓴다.
자세히 보기 →[인사] 불합격 통보 메일을 공감하는 어조로 쓰기
면접까지 마친 지원자에게 보낼 불합격 통보 메일을 공감하는 어조로 쓰게 하는 방법이다. 직무와 지원자 호칭만 바꿔 쓰는 틀을 만들어 두면 반복 사용이 쉽다. 불합격 결정은 사람이 내리고 AI는 문장만 돕는다.
자세히 보기 →[인사] 오퍼 수락률과 거절 사유 패턴 감사하기
지난 분기 채용 오퍼 결과 데이터를 주고 수락률, 거절 사유, 반복 패턴을 찾아 오퍼 전략의 개선 지점을 뽑는 방법이다. 개인 단위가 아니라 집계된 값으로 분석한다.
자세히 보기 →[회계·재무] 직전 6분기 자료로 다음 분기 매출 예측 초안과 근거 받기
OpenAI 재무 가이드는 예측·시나리오 작업에서 데이터를 업로드하고 추론 모델을 쓰면 더 전략적인 통찰을 얻는다고 안내한다. 직전 6분기 자료를 올려 다음 분기 매출을 표로 예측하고 추론 과정과 임원용 요약을 함께 받는 방법이다.
자세히 보기 →[인사] 부서별 채용 인원 집계 수식을 스프레드시트에서 만들기
Google 인사 예시에서 가져온 방법이다. 채용 현황 시트에서 부서별 채용 인원 합계를 구하는 수식을 AI에게 만들어 달라고 하고, 이어지는 질문으로 다른 지표까지 확장한다.
자세히 보기 →[사무] 빈칸이 있는 양식을 먼저 주고 같은 모양의 보고서로 채우게 하기
인사혁신처 가이드가 설명하는 템플릿 패턴이다. 바뀌는 자리를 빈칸 표시로 바꾼 양식을 AI에게 먼저 알려 주고 그 자리에만 내용을 채우게 하면, 매번 같은 모양의 보고서나 요약문이 나온다.
자세히 보기 →[사무] 매주 하는 엑셀 취합 업무를 자동화할 방법을 5칸으로 물어보기
인사혁신처 가이드의 업무 자동화 프레임워크를 따라 과업·요청사항·배경·입출력 샘플을 나누어 적는 방법이다. 현재 소요시간과 사용자 수준, 예산, 보안 제한을 먼저 밝혀야 현실적인 해법이 나온다.
자세히 보기 →[사무] 회의 녹음파일로 안건별 회의록 초안 만들기
인천시교육청 안내서의 학교운영위원회 사례다. 녹음파일을 올리고 한 줄로 회의록을 요청하면 일시·참석자 머리말 뒤에 안건마다 제안 이유·주요 내용·심의 결과가 정리된다. 항목을 미리 지정하면 더 안정적이다.
자세히 보기 →[사무] 상사에게 보낼 주간 상태 보고 메일 틀을 먼저 만들어 두기
Google Workspace 프로젝트 관리 예시를 사무 보고에 옮긴 것이다. 매주 같은 칸(성과·어려움·다음 주 우선순위 3개)으로 된 메일 틀을 한 번 만들어 두고, 매주 내 메모만 넣어 완성한다.
자세히 보기 →[사무] 엑셀 정렬·수식 질문은 순서와 조건까지 말로 적어 묻기
인천시교육청 안내서와 Microsoft 갤러리에서 공통으로 보이는 방식이다. 정렬 순서나 기간·고객 조건처럼 원하는 결과를 구체적으로 적고, 수식이면 각 요소가 왜 그렇게 쓰였는지 설명까지 요청한다.
자세히 보기 →[사무] 엑셀 요청을 시트 설명·열·목표·제약·검증 다섯 가지로 쓰기
한 레딧 작성자가 쓰는 엑셀용 틀이다. 시트가 무엇인지, 열이 무엇인지, 원하는 결과와 제약, 검증 방법을 매번 함께 주고, 데이터 정리 때는 먼저 고치지 말고 문제만 찾게 한다. 개인 경험 주장이므로 Microsoft 공식 문서의 목표·맥락·자료·기대 4요소와 겹치는 부분 위주로 쓴다.
자세히 보기 →[사무] 긴 보고서를 역할·목적·작업·형식으로 요약시키고 쪽수까지 적게 하기
인사혁신처 가이드의 연구보고서 요약 사례다. 네 칸으로 프롬프트를 쓰고, 항목별 분량 제한과 근거 쪽수 기재를 요구하면 사람이 원문과 대조하기 쉬운 요약이 나온다.
자세히 보기 →[마케팅] 검색광고 키워드 확장 → 광고문안 → 대상별 재작성 3단 체인
Google Workspace 마케팅 예시다. 기본 키워드로 확장·롱테일 키워드를 받고, 그 키워드로 제목·설명·행동 유도가 다른 문안을 받고, 마지막에 대상과 강조 기능을 바꿔 다시 쓰게 하는 세 단계를 한 대화에서 잇는다.
자세히 보기 →[마케팅] 이메일 제목 3안과 리드 육성 메일 5통을 한 대화에서 받기
Google Workspace 마케팅 예시 두 개를 이은 것이다. 대상 세그먼트별 제목 3안을 받아 팀과 의논하고, 전자책을 내려받은 잠재 고객에게 보낼 5통짜리 육성 메일 문안과 5단계 시퀀스를 받는다.
자세히 보기 →[마케팅] 고객이 쓰는 말로 고충을 받고 아이디어를 솔직하게 평가시키기
Google의 오디언스 조사 예시(인구통계·플랫폼·고충)를 먼저 쓰고, 레딧 마케터 글의 팁(고객 말투로 고충 15개, 칭찬하지 말고 평가, 추측하지 말고 확인 필요로 표시)을 더한 방법이다. 레딧 부분은 개인 경험 주장이다.
자세히 보기 →[마케팅] 신제품 마케팅 계획 초안을 6개 항목으로 받고 응답 검증하기
Google Workspace 마케팅 예시다. 계획서에 꼭 들어갈 항목(경쟁사 분석, 채널 구성과 이유, 예산, 핵심 메시지, KPI가 붙은 일정)을 프롬프트에 직접 적어 주면 빠진 항목 없는 초안이 나온다. Gemini에는 응답을 검증하는 Double-check 기능이 있다.
자세히 보기 →[마케팅] SNS 글과 블로그 주제를 개수·분량·행동 유도까지 정해 받기
Google Workspace와 Microsoft 갤러리의 공통 방식이다. 개수·타깃·문장 수·행동 유도를 프롬프트에 미리 박고, 블로그 주제는 대상 독자·내용 개요·참여 유도 한 줄을 항목으로 정해 준다.
자세히 보기 →[영업] 신규 고객사 사전조사를 질문 하나와 기사 요약 두 단계로 하기
Google Workspace 영업 예시다. 내 역할과 대상 계정을 먼저 알리고 시장 전략을 묻고, 이어서 모은 기사를 붙여 핵심 통찰과 중요한 이유를 설명하게 한다.
자세히 보기 →[영업] 제안요청서(RFP)를 받으면 발주사 조사 후 세 가지로 요약하기
Google Workspace 영업 예시다. RFP를 읽기 전에 발주사의 사업 프로필을 조사시키고, 이어 RFP를 올려 「무엇을 원하는지·예산·응답 기한」 세 가지를 몇 문단으로 요약시킨다.
자세히 보기 →[영업] 고객 통화 녹취에서 고객 발언을 뽑고 예상 반론까지 미리 준비하기
Google Workspace 영업 예시다. 통화 녹취에서 고객이 풀려는 문제를 직접 인용으로 뽑고, 제품 자료를 근거로 도입 이유를 쓰게 한 뒤, 다음 통화에서 나올 만한 반론과 응답 방법을 미리 목록으로 받는다.
자세히 보기 →[영업] 구매 후 고객에게 보낼 주간 체크인 메일 4통과 후속 메일 쓰기
Google Workspace 영업 예시다. 메일마다 가치 제안 하나(비용·사용 편의·보안·가용성·맞춤화)를 주제로 하는 체크인 메일 틀 4개를 받고, 첫 대화 뒤 보낼 후속 메일은 논의 요약과 남은 질문 답변으로 쓴다.
자세히 보기 →[공공] 민원 답변서를 서식 칸 순서와 고정 문구까지 지정해 쓰기
인천시교육청 안내서의 민원회신문 사례다. 역할, 구체적 상황, 분명한 지시를 주고 서식 파일의 칸 순서(도입부·전개부·종결부)와 그대로 쓸 문구를 직접 지정한다.
자세히 보기 →월말결산 AI 보조: 1차 작업만 맡기고 확정은 담당자가 한다
월말결산 단계별 가이드와 회계 업무 안내는 AI의 역할을 계정 분류, 초안 작성, 정리 같은 1차 작업에 한정한다. 점검 결과는 이름이 정해진 담당자가 검토하고 책임진다. freee 연동 사례에서는 AI가 낸 지적을 그대로 믿지 않고 한 건씩 회계 화면에서 원인을 확인한 뒤 고쳤다.
자세히 보기 →세무사 사무소의 AI 활용: 문안과 점검은 AI가, 확정과 발송은 사람이
세무사 사례들은 공통으로 고객 안내 문안 초안과 점검 항목 나열을 AI에 맡기고, 맞는지 정하고 발송하는 일은 사람이 맡는다. 일본의 한 세무사 사무소는 Claude Code에 장부 점검 스킬을 만들어 반복 점검에 쓴다. 비개발자 세무사 후기에서는 아침마다 메일 분류, 할 일, 일정을 모아 하루 브리핑을 내는 개인 비서를 만들었다.
자세히 보기 →공무원 AI 활용 안내서와 업무별 프롬프트 템플릿 쓰는 법
인사혁신처의 인공지능 활용 안내서는 자료 요약, 문장 교정, 보도자료 작성, 데이터 분석, 업무 자동화 사례를 담는다. 같은 기관의 AI 활용가이드는 현장에서 바로 쓸 프롬프트 작성 기법을 165쪽으로 정리했고 공공데이터포털에서 이용허락 제한 없이 받을 수 있다. 서울디지털재단 매뉴얼에는 카드뉴스, 4컷만화, 보고서류 등 업무별 프롬프트 템플릿 7종이 있다.
자세히 보기 →공공·대학 AI 지침의 공통 규칙: 넣지 말 것, 쓰기 전에 확인할 것
영국 공무원 지침은 민감 정보와 개인 데이터를 입력하지 말라고 하고, 캐나다 연방 지침은 위험을 평가한 뒤 쓰라고 한다. 미국 대학 IT 부서는 AI를 권위 있는 출처가 아닌 초안 도우미로 다루라고 안내한다. 행정안전부는 비공개 정보와 개인정보 입력, 검증 없는 활용을 하지 말라고 했고, 건국대는 이름, 학번, 성적, 비공개 자료, 시험 문항을 별도 승인 없이 넣지 말라고 열거한다.
자세히 보기 →대학 수업에서 AI 허용 범위와 평가 설계하기
건국대 교수학습센터는 AI를 학습을 대신하는 도구가 아니라 질문, 탐색, 검증, 성찰을 돕는 보조 도구로 쓰라는 원칙을 둔다. 경희대 도서관 교수자 가이드는 AI를 허용하는 과목에서 단순 대체가 어렵고 학습 과정이 드러나는 평가를 권한다. 이화여대 교육혁신센터는 목적과 청중이 보이는 구체적 프롬프트가 더 낫다는 예시를 든다.
자세히 보기 →KERIS 2026 교과연계 AI활용 수업사례집 찾아 쓰기
한국교육학술정보원이 2026년에 낸 교과연계 AI활용 수업사례집은 초등용과 중등용이 따로 있다. 초등용은 현직 교사 다수가 쓴 39개 단원 수업지도안을 담고, 중등용은 중고등학교 국어, 수학, 사회 15단원 수업지도안을 담는다.
자세히 보기 →
Claude·Claude Code 57건
Claude Code 설치부터 첫 질문까지 10분 코스
Claude Code 는 터미널에서 쓰는 Claude 도우미다. 맥과 리눅스에서는 공식 설치 스크립트 한 줄을 붙여 넣으면 설치가 끝나고, 새 터미널 창에서 버전 번호가 나오면 제대로 깔린 것이다. 작업할 폴더에서 claude 를 실행하면 첫 세션이 열리며 처음에는 로그인을 요구한다.
자세히 보기 →요청은 증상과 원하는 결과까지 구체적으로
"버그를 고쳐 줘" 보다 무엇이 어떻게 안 되는지까지 적은 요청이 낫다. 모호한 요청은 Claude 가 넓게 뒤져 비용이 늘지만, 구체적인 요청은 읽는 파일이 적다. 방법을 단계별로 지시하기보다 원하는 결과를 설명하고, 확인 방법과 답의 모양까지 함께 말해 주면 한 번에 멈추지 않고 끝까지 다듬어 준다.
자세히 보기 →Claude 101: 공식 무료 입문 과정 한눈에
Anthropic 아카데미의 Claude 101 은 첫 대화와 프롬프트 쓰기부터 프로젝트, 아티팩트, 스킬, 연결 도구까지 일상 업무 활용을 가르친다. 레슨 13개와 퀴즈 1개이고 소요 시간은 2.5시간으로 표시된다. 요금제와 상관없이 Claude 계정만 있으면 되고 사전 경험은 필요 없다.
자세히 보기 →프로젝트로 주제별 작업실 만들기
프로젝트는 자체 대화 기록과 지식 베이스를 가진 독립 작업 공간이다. 무료 계정도 쓸 수 있고 최대 5개까지 만들 수 있다. 프로젝트마다 지침을 정해 말투나 역할을 고정할 수 있고, 이미 진행 중인 일반 대화도 나중에 프로젝트로 옮길 수 있다.
자세히 보기 →프로젝트 지식 용량, 공유 권한, 보관 정리
프로젝트 지식이 한도에 가까워지면 RAG 모드가 켜져 용량이 최대 10배까지 늘어나지만, 이 확장은 유료 요금제에서만 제공된다. 공유할 때 볼 수 있음 권한을 준 구성원은 내용을 보고 대화할 수 있지만 편집은 못 한다. 끝난 프로젝트는 보관해 목록에서 치울 수 있고, 보관된 것은 먼저 보관을 풀어야 지울 수 있다.
자세히 보기 →Claude 메모리: 켜고, 끄고, 직접 고치기
메모리는 무료·Pro·Max 요금제의 웹·데스크톱·모바일에서 기본으로 켜져 있고, 대화 하나 단위로 끌 수 있다. 프로젝트마다 메모리가 따로 있어 다른 프로젝트의 기억을 가져다 쓰지 않는다. 2026년 8월 개편으로 Claude 가 기억하는 모든 것이 설정에서 주제별로 보이며 하나씩 고치거나 지울 수 있다. 건강이나 신념 같은 민감 주제는 별도 설정을 켜야 기억에 들어간다.
자세히 보기 →개인화 지침: 모든 대화에 적용할지 프로젝트에만 적용할지
설정의 지침 칸에 넣은 내용은 모든 대화에 적용되고, 프로젝트 지침은 그 프로젝트 안의 대화에만 적용된다. 계정 전체에 영향을 주는 내용은 프로필 지침에, 특정 업무 규칙은 프로젝트에, 답변 형식과 전달 방식은 스킬에 두라는 것이 공식 안내의 구분이다.
자세히 보기 →아티팩트: 대화 옆에 결과물을 열어 바로 고치기
아티팩트는 남에게 보여 줄 만한 결과물(디자인, 발표자료, 문서, 대시보드, 작은 도구)을 대화 옆 창에 열어 주는 기능이다. 설정의 기능 항목에서 클라우드 코드 실행과 파일 생성을 켜 두어야 쓸 수 있다. 문서 아티팩트는 고칠 부분을 드래그해 지정하면 어디인지 설명하지 않고도 그 자리를 고쳐 준다.
자세히 보기 →리서치, 웹 검색, 확장 사고: 질문마다 도구 고르기
답이 도구 호출 한두 번으로 나오는 단순한 사실 질문은 웹 검색이, 최신 웹 정보가 필요 없는 복잡한 추론은 확장 사고가 알맞다. 도구를 다섯 번 이상 써서 1~3분 동안 폭넓게 모아야 하는 조사는 리서치 기능이 맞는다. 리서치는 유료 요금제에서 쓸 수 있고, 먼저 웹 검색을 켜야 하며, 내가 켜 둔 연결 도구까지 함께 조사한다.
자세히 보기 →Claude 프롬프트 기본기 5가지
공식 프롬프트 지침의 출발점은 우리 업무를 모르는 똑똑한 새 동료에게 설명하듯 정확히 쓰는 것이다. 맥락을 모르는 동료에게 프롬프트를 보여 주고 헷갈려 하면 Claude 도 헷갈린다는 확인법이 있다. 순서가 중요한 지시는 번호로 주고, 지시의 이유를 같이 적으며, 하지 말라는 말보다 무엇을 하라는 말로 쓴다.
자세히 보기 →예시 3~5개와 태그로 출력 모양 고정하기
예시는 출력의 형식·어조·구조를 정하는 가장 믿을 만한 방법 중 하나이고, 3~5개를 넣을 때 결과가 가장 좋다고 한다. 지시·맥락·예시·입력이 섞인 긴 프롬프트는 각각을 태그로 감싸면 오해가 줄고, 시스템 프롬프트에 역할을 한 문장만 줘도 행동과 어조가 달라진다.
자세히 보기 →긴 문서는 위에, 질문은 아래에
문서 여러 개를 한 번에 붙여 넣는 긴 입력에서는 문서와 데이터를 프롬프트 위쪽에 두고 질문·지시·예시를 그 아래에 두라고 공식 지침이 권한다. 질문을 끝에 두면 복잡한 여러 문서 입력에서 응답 품질이 시험에서 최대 30퍼센트 좋아질 수 있다고 한다.
자세히 보기 →스킬 켜기, 내 스킬 ZIP 으로 올리기, 공유 범위
스킬은 무료 요금제를 포함한 모든 요금제에서 쓸 수 있고 코드 실행 기능을 켜 두어야 한다. 엑셀·워드·파워포인트·PDF 를 다루는 기본 스킬은 따로 부르지 않아도 Claude 가 요청을 보고 필요한 때 알아서 쓴다. 내가 만든 스킬은 폴더를 ZIP 파일로 묶어 올리며, 공유하기 전까지는 동료에게 보이지 않는다.
자세히 보기 →스킬이 잘 켜지게 하는 설명 쓰는 법
스킬 정의 파일에서 호출 여부를 가르는 것은 이름과 설명뿐이고, 그중 설명이 스킬이 언제 켜질지 정하므로 가장 중요하다. Claude 는 설명을 단어 일치가 아니라 의미로 요청과 견주지만, 모호하면 정확도가 떨어진다. 구체적인 동사, 사용 사례, 분명한 한계를 넣고, 지나치게 일반적이면 엉뚱한 때 켜지고 사용 사례가 빠지면 켜져야 할 때 안 켜진다.
자세히 보기 →화면 녹화로 스킬 만들기 (맥 Cowork 전용)
글로 설명하기 어려운 업무는 내가 일하는 모습을 화면으로 녹화해 Claude 가 스킬을 만들게 할 수 있다. 이 기능은 맥용 Claude 의 Cowork 에서 Pro·Max·Team 요금제로만 되고, 채팅, 윈도우, 무료와 Enterprise 에서는 안 된다. 녹화하면서 왜 그렇게 하는지 소리 내어 설명하면 화면만으로는 알 수 없는 맥락을 줄 수 있다.
자세히 보기 →앱에서 켠 스킬을 Claude Code 와 M365 에서도 쓰기
앱에서 켜 둔 스킬은 같은 계정으로 로그인한 터미널의 Claude Code 에서도 불려 오며, 이 동기화에는 Claude Code 2.1.273 버전 이상이 필요하다. 동기화는 한 방향이라 Claude 계정에서 읽기만 하고 계정 쪽을 바꾸지 않는다. 켜 둔 스킬은 엑셀·파워포인트·워드·아웃룩용 Claude 부가 기능에서도 쓸 수 있다.
자세히 보기 →플러그인과 통합 디렉터리로 스킬·커넥터 한 번에 고르기
플러그인은 스킬, 커넥터, 서브에이전트를 한 묶음으로 담아 첫 대화부터 바로 쓸 수 있게 하는 설정이며 모든 유료 요금제에서 쓸 수 있다. 한 디렉터리에서 스킬·커넥터·플러그인을 찾고 설치할 수 있고, 거기서 설치한 스킬은 읽기 전용이라 고치려면 사본을 받아 수정한 뒤 내 것으로 올려야 한다. 커뮤니티가 만든 플러그인은 Anthropic 의 검토나 보증을 받지 않은 것이다.
자세히 보기 →Cowork 첫 작업: 폴더 하나, 계획 먼저 검토
Cowork 는 유료 요금제에서만 쓸 수 있고, 사용자가 연결해 준 폴더 안의 파일만 읽고 쓸 수 있다. 실제로 행동을 대신하므로 민감한 파일을 다룰 때는 실행 전에 계획을 먼저 검토하라고 안내한다. 처음에는 내가 잘 아는 실제 업무로 시작하라는 것이 공식 권고다.
자세히 보기 →채팅과 Cowork 중 무엇을 쓸까 + 맥락 충분히 주기
몇 번 주고받으면 끝나는 질문·설명·아이디어 구상은 채팅이 알맞고, 결과물로 파일이 나오거나 되풀이되는 일은 Cowork 에 맞는다. 좋은 결과가 어떤 모양인지 이미 아는 일이어야 결과를 빨리 판단할 수 있다. 평범한 결과와 훌륭한 결과의 차이는 프롬프트의 솜씨보다 충분한 맥락에 있다. 9월 16일 업데이트로 모드를 먼저 고르지 않아도 어떤 대화에서든 큰 일을 맡길 수 있게 되었다.
자세히 보기 →Claude in Chrome: 브라우저를 Claude 에게 맡기기
Claude in Chrome 은 Claude 가 웹사이트를 읽고, 누르고, 이동하게 해 주는 브라우저 확장 프로그램이며 유료 요금제(Pro, Max, Team, Enterprise)에서 쓸 수 있다. 열어 둔 탭을 요약하거나 비교하는 일에 좋고, 로그인이 필요하면 비밀번호 관리자에 로그인을 요청하므로 Claude 가 비밀번호나 일회용 코드를 직접 보지 않는다. 알림을 켜 두면 승인 요청이나 작업 완료를 알려 준다.
자세히 보기 →Claude in Chrome 안전 수칙 7가지
가장 큰 위험은 웹 페이지에 숨은 악성 지시가 Claude 를 속여 의도하지 않은 행동을 하게 만드는 것이다. 공식 문서는 그 위험이 0이 아니라고 하며, 민감한 작업은 신뢰하는 사이트에서만 하라고 한다. Claude 는 보이는 화면을 캡처해 대화에 넣고 민감한 내용을 걸러 내지 못하므로 민감한 사이트에서는 쓰지 말라고 권한다.
자세히 보기 →Claude in Chrome 권한 방식 고르기
가장 조심스러운 방식은 동작마다 멈추고 허락을 받는 것이다. 모든 승인을 건너뛰는 방식은 작업에 얽힌 동작·연결·파일·앱을 모두 완전히 믿을 때만 쓰라고 경고한다. 자동으로 안전 점검을 해 주는 방식은 그 점검 때문에 다른 방식보다 사용량 한도를 더 쓴다. 기본 설정에서는 Claude 가 연속으로 일하며 각 동작을 검토하다가 승인이 필요할 때 멈춰 묻는다.
자세히 보기 →Claude Code 권한 모드 한눈에 보기
권한 모드는 터미널에서 Shift+Tab 으로, VS Code 에서는 모드 표시로, 데스크톱에서는 모드 선택기로 바꾼다. Manual 모드는 파일 수정·셸 명령·네트워크 접근 같은 대부분의 동작 전에 먼저 묻는다. v2.1.283 이상에서는 auto 모드가 터미널과 VS Code 대화형 세션의 기본 시작 모드다. 계획 모드는 읽고 계획만 쓰며, acceptEdits 는 검토하며 반복 수정할 때, dontAsk 는 CI 와 스크립트용 잠긴 환경, bypassPermissions 는 격리된 컨테이너나 가상머신에서만 쓴다.
자세히 보기 →계획 모드로 먼저 계획을 받고 승인하기
계획 모드는 파일을 읽고 탐색하며 계획만 쓰고 원본은 고치지 않는다. 코드를 바꾸기 전에 코드베이스를 탐색하는 용도에 맞고, 방향을 먼저 승인받으면 처음 방향이 틀렸을 때의 비싼 재작업을 막는다. Claude Code 팀은 복잡한 작업을 계획 모드로 시작하고 계획에 공을 들이라고 하며, 일이 틀어지면 중간에 바로잡지 말고 계획 모드로 돌아가 다시 계획하라고 권한다.
자세히 보기 →CLAUDE.md: 우리 팀 규칙을 한 번만 적어 두기
세션은 매번 새 맥락으로 시작하고, 세션 사이로 지식을 넘기는 방법은 직접 쓰는 CLAUDE.md 와 Claude 가 스스로 쓰는 자동 메모리 두 가지다. 초기화 명령을 쓰면 코드베이스를 분석해 빌드 명령·테스트 방법·프로젝트 규칙이 담긴 초안을 만들어 준다. 한 파일은 200줄 아래를 목표로 하고, Claude 가 잘못할 때마다 CLAUDE.md 에 적어 같은 실수를 막는 것이 핵심 습관이다.
자세히 보기 →자동 메모리: Claude 가 스스로 쓰는 노트
자동 메모리는 사용자의 교정과 선호를 바탕으로 Claude 가 직접 적는 노트이며, 선호·교정·패턴을 세션 사이에 저장한다. 자동 메모리 색인은 세션 시작 때 앞 200줄 또는 25KB 까지만 읽히므로, 중요한 내용은 앞쪽에 두고 길어지면 정리해야 한다.
자세히 보기 →서브에이전트: 긴 조사는 따로 맡기고 요약만 받기
서브에이전트는 자기만의 맥락 창, 시스템 프롬프트, 도구 권한을 가진 일꾼이다. 검색 결과나 로그처럼 다시 안 볼 내용이 메인 대화를 채울 일이면 서브에이전트에 맡기고 요약만 받으면 된다. 코드베이스 탐색은 내장 Explore 에 맡기면 결과가 메인 맥락 밖에 머물고, 같은 일꾼을 같은 지시로 계속 부른다면 맞춤 서브에이전트를 정의한다.
자세히 보기 →훅: 사람이 깜빡해도 반드시 실행되는 자동 동작
훅은 정해진 시점에 셸 명령을 자동으로 실행해, 모델의 판단에 맡기지 않고 반드시 일어나는 동작을 만든다. 파일 수정 뒤 서식 맞추기, 입력을 기다릴 때 데스크톱 알림, 명령 검증, 프로젝트 규칙 강제 같은 일에 쓴다. 도구 실행 직전에 걸리는 훅은 그 호출을 막을 수 있고, 종료 코드 2 로 끝내면 동작이 막히며 stderr 로 쓴 문구가 Claude 의 피드백이 된다.
자세히 보기 →헤드리스 실행: -p 옵션으로 한 번만 묻고 끝내기
대화형 화면 없이 한 번만 묻고 끝내는 비대화형 실행은 -p 옵션과 허용 도구 지정으로 한다. 스크립트용 실행에서 --bare 옵션을 붙이면 훅·스킬·맞춤 명령 같은 자동 탐색을 건너뛰어 시작이 빨라지며, Claude Code 팀은 약 10배 빨라진다고 말한다.
자세히 보기 →/goal: 끝났는지 기준을 정해 두고 맡기기
/goal 로 완료 조건을 정하면 조건이 충족되거나, 모델이 불가능하다고 판정하거나, 내가 고쳐야 할 오류가 날 때까지 Claude 가 계속 일한다. 매 턴이 끝나면 모델이 조건 충족 여부를 확인하고 미충족이면 다음 턴을 이어 간다. 검증 가능한 종료 상태가 있는 큰 작업에 쓴다.
자세히 보기 →루틴과 예약 작업: 노트북을 닫아도 일하게 하기
루틴은 클라우드에서 돌아 노트북을 닫아도 계속 작동하며, 시간마다·밤마다·주마다 반복하거나 미래의 한 시점에 한 번 실행하도록 정할 수 있고 전용 주소로 HTTP POST 를 보내 필요할 때 실행시킬 수도 있다. 루틴은 사전 공개 기능이라 동작과 한도가 바뀔 수 있다. 최소 반복 간격은 클라우드 루틴이 1시간, 내 컴퓨터의 예약과 세션 안 반복은 1분이다. 세션 안 반복은 한 번에 최대 3일까지다.
자세히 보기 →워크트리로 세션을 3~5개 동시에 돌리기
워크트리를 세션마다 따로 두면 각 세션이 파일 사본을 따로 가져 한 세션은 기능을 만들고 다른 세션은 버그를 동시에 고칠 수 있다. Claude Code 팀은 세션을 3~5개 동시에 돌리는 것이 가장 큰 생산성 향상이라고 말한다. 대규모 이전 작업은 배치 명령이 인터뷰한 뒤 필요한 만큼의 워크트리 에이전트로 일을 나눈다.
자세히 보기 →되감기: Claude 가 망친 파일 되돌리기
Claude 가 고친 파일은 자동으로 추적돼 일이 어긋나면 이전 상태로 되돌릴 수 있다. 단 셸 명령으로 바꾼 파일은 되감기로 되돌릴 수 없고, Claude 의 파일 편집 도구로 한 직접 수정만 추적된다. 그래서 중요한 변경은 별도 버전 관리나 백업이 필요하다.
자세히 보기 →비용 줄이고 모델 고르기 (2026년 가을 기준)
공식 비용 안내는 Sonnet 이 대부분의 코딩 작업을 잘 처리하고 Opus 보다 싸니 Opus 는 복잡한 설계와 다단계 추론에 아끼라고 한다. 구체적인 요청이 모호한 요청보다 읽는 파일이 적고, 계획 모드로 방향을 먼저 받으면 재작업이 준다. 9월 22일 출시된 Opus 5.5 는 Opus 5 보다 실행 비용이 40% 낮고, 9월 28일 출시된 Sonnet 5.5 는 Opus 5.5 보다 빠르고 싼 보완 모델이며, 10월 7일 출시된 작은 모델은 대량의 비용 민감 작업용이다. 기업 평균 비용은 개발자 1인당 활동일 약 13달러다.
자세히 보기 →검증 습관: 결과물을 스스로 확인하게 시키기
Claude Code 팀이 하나만 고르라면 권하는 습관이 Claude 가 자기 결과를 스스로 확인하게 하는 검증이다. 작업을 검증할 방법을 주면 최종 결과 품질이 눈에 띄게 오른다. 프롬프트에 실행·테스트·비교를 함께 요청하면 한 번에 멈추지 않고 반복해 완성하고, 성능이나 커버리지가 목표라면 지표와 기준값을 준다. 실패한 시험은 "고쳐 줘" 라고만 하고 방법은 일일이 지시하지 않는다.
자세히 보기 →원격 제어: 폰으로 내 컴퓨터의 Claude Code 이어 하기
원격 제어로 내 컴퓨터에서 도는 Claude Code 세션을 폰·태블릿·다른 브라우저에서 이어서 할 수 있으며, claude.ai/code 와 Claude 모바일 앱에서 쓴다. 원격 제어 중에도 Claude 는 내 컴퓨터에서 계속 실행되어 코드 실행과 파일 접근이 내 기기 안에 남는다.
자세히 보기 →출력 스타일: 말투와 답변 형식을 세션 전체에 고정
출력 스타일은 세션 전체의 Claude 역할·말투·응답 형식을 정하는 지시 모음이라 같은 부탁을 매번 반복하지 않아도 된다. 설명형은 Claude 가 작업하며 프레임워크와 패턴을 풀어 주고(새 코드베이스에 좋다), 학습형은 변경을 코칭해 준다.
자세히 보기 →컨텍스트 엔지니어링: 작은 고신호 정보만 주기
Anthropic 엔지니어링 글은 좋은 맥락 설계를 원하는 결과 가능성을 최대로 하는, 가능한 한 작은 고신호 정보 묶음을 찾는 일이라고 정의한다. 예외 규칙을 길게 나열하기보다 다양한 대표 예시 몇 개를 고르고, 도구는 사람 엔지니어도 언제 써야 할지 단정할 수 있을 만큼 분명해야 한다. 긴 작업에서는 압축(요약해 새 창에서 이어 가기)과 구조화된 메모(창 밖에 노트를 적어 두고 다시 불러오기)를 쓴다.
자세히 보기 →회의록에서 실행 항목 뽑고 담당·기한 정리하기
공식 프롬프트 카드에 회의 메모를 읽혀 실행 항목을 뽑는 방식이 있고, 맞춤 스킬의 활용 예로는 회의록을 회사 고유 형식에 맞춰 정리하는 것이 소개된다. 한 이용자는 회의를 검토해 할 일을 뽑게 하고 주간 점검에도 쓴다고 한다. 사업가 한 사람이 둔 두 가지 규칙은 숫자는 원천 시스템에서 새로 가져오게 하고, 발송은 시키지 않고 초안만 두게 한다는 것이다.
자세히 보기 →엑셀·CSV 파일 하나로 패턴 요약 받기
파일 하나만 가리키면 Claude 가 직접 읽어 패턴을 요약하고 원하는 곳에 결과를 쓴다. 오류나 로그를 설명으로 옮기지 말고 그대로 붙이거나 파일을 가리키면 설명이 아닌 원본을 읽는다. 기존 파일이나 패턴을 지목해 맞추라고 하면 새 결과물이 기존 것과 일관된다.
자세히 보기 →지난 문서 예시로 새 문서 초안 쓰기
공식 프롬프트 카드에는 과거 문서 예시를 읽혀 구조를 익힌 뒤 새 초안을 쓰게 하는 방식이 있다. 답의 형식·길이·독자를 말해 주면 쓰임새에 맞게 나오고, 기존 파일을 지목해 맞추라고 하면 일관성이 생긴다.
자세히 보기 →비개발 직장인의 Claude 활용 경험담 (커뮤니티 후기)
Reddit 글을 제3자 미러 스냅샷으로 읽은 개인 경험담이다. 한 사업가는 질문이 생길 때 대화를 여는 대신 상시 업무를 맡기기 시작한 것이 가장 큰 변화였다고 하고, 업무 분석가에게는 매주 만드는 결과물 하나를 통째로 맡기고 돌아온 것을 고친 뒤 무엇을 고쳤는지 알려 주라고 권한다. 활용법을 모르겠다면 Claude 에게 내 일상 업무를 인터뷰하게 하라는 댓글도 있다. 이 사례들은 검증이 약하다.
자세히 보기 →Claude Code 팀이 소개한 파워유저 팁 모음
공식 도움말의 파워유저 팁에 나온 실용 항목을 고른 것이다. 작업 중에는 /btw 로 끼어들지 않고 짧은 곁질문을 던질 수 있고, 첫 해법에 만족하지 말고 더 낫게 만들라고 밀어붙이거나 평범한 첫 시도 뒤 지금까지 아는 것으로 우아한 해법을 다시 구현하게 한다. 맡기기 전에 상세한 명세를 쓰면 결과가 좋아지고, 여러 저장소를 오갈 때는 --add-dir 로 접근을 준다. 말로 입력하면 타자보다 약 3배 빨라 요청이 더 자세해진다고 한다.
자세히 보기 →코드 리뷰: 로컬 리뷰와 클라우드 울트라리뷰
로컬 코드 리뷰 명령은 내 브랜치의 변경을 검토해 정확성 버그를 찾고 대화창에 보고한다. 울트라리뷰는 클라우드에서 도는 깊은 코드 리뷰로 사전 공개 기능이다. 간소화 명령은 병렬 에이전트로 바뀐 코드를 재사용·품질·효율·지침 준수 관점에서 한 번에 검토한다.
자세히 보기 →Slack 버그 스레드를 붙여 넣고 "고쳐 줘" 라고만 하기
Claude Code 팀의 사용 예로, Slack 연동을 켜고 버그 스레드를 붙여 넣은 뒤 고치라고만 말하면 맥락을 옮겨 적는 수고 없이 진행된다. 실패한 시험이 있으면 방법을 일일이 지시하지 말고 고치라고만 한다. Team 과 Enterprise 요금제에서는 6월부터 Slack 대화에서 Claude 를 바로 불러 일을 맡길 수 있다.
자세히 보기 →개발자가 아니어도: 노트·문서 폴더에서 Claude Code 쓰기
Claude Code 는 어떤 폴더에서도 일하며, 노트 보관함이나 문서 폴더에서 코드를 다루듯 검색·수정·정리를 해 준다. 도구를 부를 때마다 파일을 새로 읽으므로 다른 앱에서 고친 내용도 다음에 읽을 때 반영된다.
자세히 보기 →하루에 한 번 넘게 하는 일은 스킬로
Claude Code 팀의 기준은 하루에 한 번 넘게 하는 일은 스킬이나 명령으로 만들라는 것이다. 예전 커스텀 명령은 스킬로 합쳐졌고 기존 명령 파일도 계속 작동한다.
자세히 보기 →어떤 대화에서든 디자인·발표자료·문서 부탁하기
9월 16일 업데이트로 Claude Code 와 아티팩트 탭을 포함해 어떤 대화에서든 디자인, 발표자료, 문서를 요청하고 Claude 와 함께, 또는 직접 고칠 수 있게 되었다. 같은 날 모드를 먼저 고르지 않고도 짧은 질문부터 보고서·스프레드시트·발표자료 같은 큰 일까지 맡길 수 있게 되었다. 7월에는 마이크로소프트 365 커넥터에서 쓰기 도구를 켜면 메일 초안·발송·정리, 일정 관리, 파일 만들기와 고치기까지 할 수 있게 되었다.
자세히 보기 →2026년 7~10월 Claude 앱 주요 변경 정리
공식 릴리스 노트에서 이 자료실 독자에게 중요한 변경을 골랐다. 7월 7일 Cowork 가 웹과 모바일로 확장되고 M365 쓰기 도구가 열렸으며, 7월 10일 메모리가 항목 단위로 바뀌었다. 8월 25일 메모리를 설정에서 주제별로 고칠 수 있게 되었고, 9월 16일 어떤 대화에서든 큰 일과 디자인·문서를 맡길 수 있게 되었다. 9월 22일 Opus 5.5, 9월 28일 Sonnet 5.5, 10월 7일 작은 모델이 출시되었다.
자세히 보기 →Academy 튜토리얼: 나만의 업무 방식을 스킬로 가르치기
Anthropic 아카데미의 스킬 튜토리얼은 스킬 만들기를 곧 "설명하는 일" 이라고 말한다. 어떤 일을 어떻게 하길 원하는지 정리됐고 Claude 가 늘 그 방식을 따르길 원할 때 스킬을 만들고, 한 번만 할 일은 프롬프트로 충분하며, 반복되는 절차는 스킬, 시간이 갈수록 쌓이는 맥락이 필요한 일은 프로젝트에 맡기라고 구분한다.
자세히 보기 →MCP 로 Claude 의 손 늘리기
MCP 서버를 붙이면 Claude Code 가 이슈 트래커 검색, 데이터베이스 질의, 웹 브라우저 제어처럼 내장 도구 밖의 일을 할 수 있다. 서버는 내 컴퓨터에서 돌거나 외부 서비스로 제공되며, 원격 서비스는 공식 문서가 HTTP 방식을 권장한다. 추가할 때는 나만 쓸지, 프로젝트 전원이 쓸지, 모든 프로젝트에서 나만 쓸지 범위를 먼저 고르고, 추가한 뒤에는 연결됐는지 확인한다.
자세히 보기 →같은 실수를 두 번 고치게 됐다면: 비우고 다시 시작하는 다섯 가지 신호
공식 모범 사례 문서는 Claude 와의 작업이 꼬이는 전형적인 패턴을 꼽는다. 한 세션에서 관련 없는 일을 섞는 경우, 같은 문제를 두 번 넘게 고쳐 달라고 하는 경우, 지침 파일이 지나치게 긴 경우, 검증 없이 믿는 경우, 범위 없이 조사를 시키는 경우이다. 해법은 대체로 컨텍스트를 비우고 배운 내용을 담은 더 구체적인 프롬프트로 새로 시작하는 것이다.
자세히 보기 →큰 기능은 인터뷰 먼저: 질문 받고, 사양서를 쓰고, 새 세션에서 구현
규모가 큰 기능은 곧바로 만들게 하지 않고, 최소한의 설명만 준 뒤 Claude 가 질문 도구로 먼저 인터뷰하게 하는 방법을 공식 모범 사례 문서가 소개한다. 모든 항목을 다룰 때까지 인터뷰를 이어 간 다음 사양서 파일에 정리시키고, 사양이 끝나면 새 세션에서 구현을 시작한다. 새 세션은 구현에만 집중하는 깨끗한 컨텍스트에 사양서라는 기준 문서가 있는 상태가 된다. 같은 문서는 계획 단계가 접근이 불확실하거나 여러 파일을 고칠 때 특히 유용하고, 변경을 한 문장으로 설명할 수 있으면 건너뛰어도 된다고 덧붙인다.
자세히 보기 →자동 압축 뒤에도 규칙이 살아남게 하는 세 겹 장치
긴 세션은 컨텍스트가 차면 요약으로 압축되고, 이때 세부 정보를 잃을 수 있다. 공식 문서는 지침 파일에 압축 때 꼭 남길 항목을 적어 두고, 세션 시작 훅으로 압축 직후 핵심 규칙을 다시 주입하라고 안내한다. 지침 파일 자체는 한 파일당 200줄 이하를 목표로 하고, 가끔만 필요한 지식은 스킬로 옮긴다.
자세히 보기 →파일 수천 개를 한 번에: 목록을 만들고 반복 실행하되 먼저 2~3개로 시험
많은 파일에 같은 변환을 적용할 때는 대상 목록을 파일로 먼저 만들게 하고, 목록을 한 줄씩 읽어 비대화형 실행을 반복하는 방식을 공식 문서가 소개한다. 처음 2-3개 파일로 시험해 프롬프트를 고친 뒤 전체에 돌리고, 무인 실행에는 필요한 도구만 사전 승인하고 나머지는 거부하게 한다. 스크립트에서는 훅·플러그인·자동 메모리 로드를 건너뛰는 간소화 옵션이 권장되며, 이 옵션 없이 비대화형으로 돌리면 신뢰하지 않은 폴더에서도 그 폴더의 훅이 실행된다는 점을 알아야 한다.
자세히 보기 →비개발자의 Claude Code 첫 세팅: 음성 전사, 계획 모드, CLAUDE.md, 길 잃으면 /rewind
한 컨설턴트는 자기 업무 방식을 말로 녹음해 글로 옮긴 뒤, Claude Code의 계획 모드에서 질문을 받으며 CLAUDE.md를 만드는 방식으로 시작한다. 작업이 방향을 벗어나면 /rewind로 대화와 파일 변경을 함께 되돌릴 수 있다고 설명한다.
자세히 보기 →자료 폴더와 brief.md로 시키기: 지어내지 않고 원본까지 추적하게 하는 규칙
폴더를 맥락의 가장 단순한 층으로 보고, 자료를 한 폴더에 모아 두고 brief.md에 목표를 적은 뒤 스크립트와 HTML 보고서를 만들게 하는 비개발자용 흐름이다. 지시문에는 데이터를 지어내지 말고 모든 결론을 원본 파일까지 추적할 수 있게 하라는 규칙을 넣는다. 중요한 데이터는 원본이 아닌 사본으로 작업하고 백업과 버전 기록을 유지하라는 안내도 있다.
자세히 보기 →
ChatGPT·Codex 64건
ChatGPT에 처음 일을 맡길 때: 목표·맥락·결과물·경계 네 칸 채우기
OpenAI 공식 프롬프트 지침은 큰 작업일수록 목표(Goal), 맥락(Context), 결과물(Output), 경계(Boundaries) 네 요소 중 필요한 것만 담으라고 안내한다. 경계는 불필요한 재작업이나 의도하지 않은 행동을 막는 몇 개의 지시이고, 첫 프롬프트가 완벽할 필요는 없으며 결과를 보고 바꿀 점을 구체적으로 이어서 요청하면 된다.
자세히 보기 →단계 나열 대신 결과부터 말하기: 독자와 형식은 어긋날 때 덧붙이기
공식 지침은 해야 할 단계를 줄줄이 적기보다 원하는 결과를 먼저 적으라고 하고, 결과가 기대와 다르면 읽을 사람이나 형식을 덧붙이라고 한다. 한 후기는 이 공식 가이드를 과정이 매우 중요한 경우가 아니라면 접근 방법은 AI에게 맡기라는 뜻으로 옮겨 적었다.
자세히 보기 →초안·보완·검토 세 번으로 나눠 요청하기
공식 지침은 첫 프롬프트가 완벽할 필요가 없고 결과를 보며 구체적으로 후속 요청하라고 하며, 중요한 작업은 마지막 점검을 시키되 사람이 직접 검토하라고 한다. 한 직장인용 글도 한 번에 완성하려 하기보다 초안 작성, 보완, 검토 순서로 나눠 요청하라고 권한다.
자세히 보기 →AI 답을 초안으로만 쓰기: 인용·수치·링크 직접 확인하는 습관
공식 도움말은 ChatGPT를 최종 출처가 아니라 초안으로 쓰고 중요한 정보는 확인하라고 안내한다. 인용문, 데이터, 기술 정보, 외부 문서 참조는 항상 직접 검증하고, 정확성이 중요하면 검색이나 딥리서치를 쓰며 출처 링크를 직접 방문해 확인하라고 한다. 웹 검색 결과 자체도 신뢰할 수 없는 입력으로 다루라는 안내가 있다.
자세히 보기 →맞춤 지침과 프롬프트의 역할 나누기
매번 반복하는 선호는 설정의 맞춤 지침에 두고, 이번 대화에만 필요한 요청은 프롬프트에 쓰라는 것이 공식 안내다. 웹에서는 Settings > Personalization > Base style and tone으로 말투를 고를 수 있고, 성격 설정은 문체와 어조만 바꿀 뿐 능력을 바꾸지 않는다.
자세히 보기 →프로젝트로 오래 가는 일 묶기: 언제 만들고 어떻게 나눌까
일이 오래 이어지거나 결과물이 여럿이거나 같은 파일을 계속 쓴다면 프로젝트를 만들고, 한 번으로 끝나는 일은 프로젝트 없이 시작하라고 공식 안내가 말한다. 프로젝트 안의 채팅들은 같은 업로드 파일, 프로젝트 지침, 연결된 소스를 함께 쓰며, 결과물마다 채팅을 따로 열면 메시지가 흩어지지 않는다.
자세히 보기 →ChatGPT 메모리: 무엇을 기억하는지 묻고 출처와 삭제 범위 확인하기
메모리는 모든 대화의 모든 세부를 기억하지는 않으므로, ChatGPT에게 무엇을 기억하는지 직접 물어볼 수 있다. 답변 아래 Sources로 개인화에 쓰인 과거 채팅, 저장된 메모리, 맞춤 지침, 파일, 연결된 이메일을 확인할 수 있다. 채팅만 지워서는 그 채팅에서 만들어진 별도 저장 메모리가 지워지지 않을 수 있다.
자세히 보기 →임시 채팅으로 시작하기: 기록과 개선 학습에서 빼는 대화
임시 채팅은 대화 기록에 남지 않고 임시인 동안 모델 개선에 쓰이지 않으며, 기존 메모리·맞춤 지침·플러그인은 그대로 쓸 수 있다. 다만 안전 목적으로 최대 30일 사본이 보관될 수 있고, 저장하면 일반 채팅으로 바뀌어 그 시점부터 계정의 개인화와 모델 개선 설정을 따른다.
자세히 보기 →딥리서치: 조사 계획을 먼저 고치고 범위를 정해 시작하기
딥리서치는 조사를 시작하기 전에 연구 계획 초안을 보여 주고 사용자가 고칠 수 있게 한다. 질문, 원하는 결과, 관련 제약을 분명히 쓰고, 입력한 사이트로만 제한하거나 그 사이트를 우선하면서 전체 웹도 쓰게 고를 수 있다. 빠른 조회나 짧은 대화에는 일반 채팅이 더 빠를 수 있다.
자세히 보기 →엑셀·표 데이터 분석 요청하기: 올리기 전 정리와 결과 검토
데이터 분석은 열 이름이 분명하고 한 행에 한 레코드인 구조화된 표를 올리고, 알고 싶은 것과 쓸 열·계산·차트 종류를 말해 주는 것이 가장 좋다. 한 시트에 서로 무관한 표 여러 개를 두는 것은 피하고, ChatGPT가 파이썬으로 분석했다면 결과를 믿기 전에 코드·출력·가정을 검토한다.
자세히 보기 →학습 모드로 공부하기: 질문으로 이끌고 한 문제씩 퀴즈 받기
학습 모드는 답을 바로 주는 대신 질문으로 생각을 이끄는 소크라테스식으로 쓸 수 있고, 한 번에 한 문제씩 퀴즈를 내고 답을 기다린 뒤 복습할 내용을 설명해 달라고 요청할 수 있다. 웹에서는 입력창에 @study를 입력하거나 +를 눌러 study를 검색해 켠다.
자세히 보기 →교사용 수업 계획 코치 프롬프트: 먼저 묻고, 이유까지 설명하게 하기
OpenAI의 교육자용 프롬프트 안내는 AI에게 수업 코치 역할을 주고, 주제와 학년을 먼저 묻고 교사가 답할 때까지 기다리게 하는 대화형 구조를 보여 준다. 설명, 이해 점검, 토론, 활동, 과제를 섞은 맞춤 수업안을 만들고 각 선택의 이유를 설명하게 한다. 모델은 틀린 정보를 낼 수 있으므로 교사가 자료의 전문가로서 판단해야 한다.
자세히 보기 →가정통신문·학부모 답변 초안: 목적·대상·핵심내용·형식을 넣고 번역은 검수받기
경상남도교육청 학교혁신과 안내문은 공문서·안내문 초안에 목적, 대상, 핵심내용, 형식을 넣으라고 하고, 학부모 문의 답변은 공감 표현, 사실 확인, 조치 계획 순서로 요청하는 예시를 든다. 다문화가정 안내문을 번역하면 해당 언어 원어민이나 통번역 인력의 검수를 거치라고 하며, 학생·학부모 개인정보는 입력하지 말라고 한다.
자세히 보기 →행동특성 및 종합의견 윤문: 교사가 쓴 메모를 다듬는 도구로만 쓰기
교사용 정리 사이트는 초등 행동특성 및 종합의견에서 AI를 교사가 직접 적어 둔 관찰 기록을 다듬는 윤문 도구로만 쓰라고 하며, 교육부 자료를 인용해 AI 결과를 서술형 항목에 그대로 입력하는 것은 금지하고 윤문 보조는 허용된다고 요약한다. 학생 이름 등 식별 정보는 넣지 않고, 사실과 표현은 교사가 최종 확인한다.
자세히 보기 →AI에 넣기 전 개인정보 가리기: 가명 쓰기와 결과 진위 검증
경기도교육청 교사용 가이드라인은 입력할 때 개인정보 대신 가명을 쓰고 AI가 생성한 결과물이 정확한지 검토하라고 안내한다. 경상남도교육청 안내문도 학생·학부모의 이름, 연락처, 주소를 AI 입력창에 직접 넣지 말라고 한다. 13세 미만이 보호자 동의로 쓰는 경우에는 교사나 관리자의 지도가 필요하다.
자세히 보기 →공공 리더용 프롬프트 팩 쓰는 순서: 과제·맥락·출력 세 단계와 대괄호 바꾸기
OpenAI Academy의 공공 리더용 프롬프트 팩은 좋은 프롬프트를 과제 설명, 도움이 되는 맥락, 원하는 출력의 세 단계로 쓰라고 안내한다. 예시 프롬프트의 대괄호는 자기 사업명·관할·자료로 바꾸고, 참고 자료를 첨부하고, 출력 형식을 지정하고, 공유하기 전에 모든 초안을 검토하라고 한다.
자세히 보기 →정책안과 기존 법령의 충돌을 비교표로 찾기
공공 프롬프트 팩은 정책안과 기존 법령이 충돌하는 부분을 조항, 충돌 법령, 충돌 성격의 비교표로 정리하게 하는 프롬프트를 제시한다. 법령 해석은 담당자와 법무 부서가 판단할 몫이므로, AI가 만든 표는 검토 대상 목록으로만 쓴다.
자세히 보기 →규정 초안을 의견 수렴용 쉬운 말로 바꾸기
공공 프롬프트 팩은 규정 초안을 의견 수렴용 쉬운 말로 다시 쓰게 하는 한 줄 프롬프트를 제시한다. 쉽게 바꾸면서 의미가 달라질 수 있으므로 원문과 쉬운 말 판을 나란히 놓고 담당자가 대조한다.
자세히 보기 →의견 수렴 제출물에서 공통 주제와 의견 빈도 뽑기
공공 프롬프트 팩은 의견 수렴 제출물에서 공통 주제를 뽑아 주제별 글머리표와 의견 빈도로 정리하게 하는 프롬프트를 제시한다. 개인이 식별되는 의견은 가려서 넣고, 빈도는 AI가 센 숫자를 원자료와 다시 대조한다.
자세히 보기 →3년 지출에서 예산과 15% 넘게 어긋난 계정 찾기
공공 프롬프트 팩은 3년 치 지출 자료에서 예산 대비 15% 넘게 차이 나는 계정을 표로 찾게 하는 프롬프트를 제시한다. 숫자 계산이 핵심이므로 열 이름을 정리해 올리고 계산식과 결과 표를 함께 받아, 합계와 일부 행을 직접 대조한다.
자세히 보기 →회사·기관 정보를 AI에 넣기 전에: 계정 종류와 비밀 정보 구분
직장인용 프롬프트 글은 고객 개인정보와 회사 기밀을 승인되지 않은 개인 계정에 넣지 말라고 한다. 광주지역산업진흥원 강의 후기는 회사 팀 계정은 데이터를 학습에 쓰지 않지만 개인 구독은 쓰일 수 있다고 전했다고 적는데, 이는 강의 후기의 전언이므로 요금제별 데이터 처리 방식은 공식 약관과 조직 정책으로 확인해야 한다.
자세히 보기 →Work 요청 구조: 자료·분석 기준·확인할 문제·최종 결과물·사용 목적
Work 활용 후기는 좋은 Work 요청 구조를 자료, 분석 기준, 확인할 문제, 최종 결과물, 사용 목적으로 제안한다. 공식 안내는 Work에서 결과, 자료, 독자, 검토 방법을 설명하고 계획·정보 수집·파일 생성·점검을 요청하라고 하며, 검토할 수 있는 결과 하나로 시작하고 남에게 영향을 주는 일은 승인 후에 하라고 한다.
자세히 보기 →매출 데이터 분석을 번호로 나눠 요청하기
Work 활용 후기는 전년 대비 증감률 계산과 감소 폭 상위 5개 항목 찾기를 번호로 나눠 요청하는 매출 분석 프롬프트를 든다. 다른 후기는 2만 2천 행이 넘는 매출 데이터 분석에 약 25~30분이 걸렸다고 적고, 강의 후기는 단순 추출·요약은 추론 수준을 낮게, 데이터 매칭 검증은 매우 높음으로 두라고 한다.
자세히 보기 →견적서 비교표를 같은 기준으로 만들기
Work 활용 후기는 견적서 비교 프롬프트에 초기 구축비, 월 유지관리비, 계약기간, 추가요금, 해지 조건을 같은 기준의 표로 만들라고 적는다. 같은 후기는 Work의 차이가 여러 단계가 이어지는 업무를 한 흐름으로 처리할 때 커진다고 본다.
자세히 보기 →Work 시작 전 확인: 쓸 수 있는 플랜과 데스크톱 앱 권한
OpenAI 한국어 페이지는 Work를 macOS·Windows 데스크톱 앱에서는 모든 플랜, 웹과 모바일에서는 Plus 이상 플랜에서 쓸 수 있다고 안내한다. 강의 후기는 절차가 정해져 매뉴얼로 만들 수 있는 일에 Work를 쓰라고 구분하고, 데스크톱 앱에서 권한을 주면 폴더를 정리하고 지난 보고서를 가져와 수정한다고 설명한다. 다른 후기는 로컬 폴더 접근을 데스크톱 앱에서 쓰는 흐름이라고 정리한다.
자세히 보기 →파일 만들기 요청서: 원본 데이터·형식·구조·검토 기준
파일을 만드는 작업에서는 원본 데이터, 기대하는 파일 형식, 구조, 검토 기준을 주라는 것이 공식 안내다. 스프레드시트와 발표자료는 시트·열·수식·차트·슬라이드 구성과 점검 항목을 이름으로 지정하고, 바뀌면 안 되는 것(수식, 레이아웃, 어조, 브랜드, 슬라이드 순서, 표 구조)은 먼저 말해 두며, 완성된 파일은 공유하기 전에 내용·레이아웃·수식·차트를 직접 확인한다.
자세히 보기 →슬라이드 만들기: 주제·청중·자료를 말하고 요소를 골라 고치기
Work에서 슬라이드는 주제, 청중, 다룰 자료를 설명하며 요청해 만든다. 공식 예시 프롬프트는 메모로 6장짜리 프로젝트 현황을 만들며 진행, 위험, 다음 단계를 다루고 템플릿으로 스타일을 맞추게 한다. 특정 요소를 고치려면 그 요소를 선택해 Request edits를 누르고 바꿀 내용을 설명한다. Slides는 Space 접근이 있는 Pro·Business·Enterprise 요금제에서 쓸 수 있다고 안내되어 있다.
자세히 보기 →결과 파일을 처음부터 다시 만들지 않고 가리켜서 고치기
주석(Annotations)으로 파일의 특정 부분을 가리켜 고치게 하면 처음부터 다시 하거나 마음에 든 부분을 바꾸지 않고 다듬을 수 있다. 문서 작업 후기는 원본을 직접 수정하지 말고 AI가 만든 자료와 분리하라고 조언한다.
자세히 보기 →AI에게 맡길 맥락 문서 만들기: 마크다운 정리와 hwpx 변환
광주지역산업진흥원 강의 후기는 회사 정보, 담당 업무, 보고서 양식을 마크다운 문서로 정리해 두면 다른 AI로 옮기기 쉽다고 하고, hwp를 AI가 읽지 못하므로 hwpx로 저장하라고 조언한다. 이는 후기의 전언이며 공식 문서로는 확인하지 못했다.
자세히 보기 →보고서의 AI 티 줄이기: 하지 말 것 목록과 좋은 예시를 함께
광주지역산업진흥원 강의 후기는 보고서의 AI 티를 줄이려면 하지 말 것 목록과 좋은 예시를 함께 주라고 한다. Work의 글쓰기 스타일 기능은 앱만 연결해서는 설정이 끝나지 않고 Use writing style을 선택해야 켜진다고 공식 안내가 말한다.
자세히 보기 →막연할 때: AI가 먼저 인터뷰하게 하고 좋은 결과로 프롬프트 거꾸로 만들기
광주지역산업진흥원 강의 후기는 막연할 때 AI에게 인터뷰를 시키고, 좋은 결과물로 프롬프트를 역으로 만들게 하라고 조언한다. 공식 안내도 결과가 아직 불명확하면 /plan으로 시작해 ChatGPT가 나를 인터뷰하게 하고 측정 가능한 성공 기준이 있는 목표로 다듬은 뒤 /goal을 쓰라고 한다.
자세히 보기 →반복 업무는 먼저 채팅에서 다듬고 나서 예약 작업 걸기
반복 업무는 먼저 일반 채팅에서 프롬프트를 다듬고 결과가 안정되면 그 채팅 안에 예약 작업을 걸라는 것이 공식 안내다. 예약 작업은 걸기 전에 일반 웹 채팅에서 프롬프트를 시험하고, 처음 몇 번의 실행을 검토한 뒤 프롬프트·도구·주기를 조정한다. 매 실행이 저장된 프롬프트에서 새로 시작하길 원하면 독립 예약 작업, 기존 맥락이 있는 같은 채팅으로 돌아가길 원하면 채팅 안 예약 작업을 쓴다.
자세히 보기 →예약 작업의 한계: 로컬 폴더와 지속 지침 둘 곳
웹 예약 작업은 실행 사이에 로컬 폴더를 유지하지 못하므로, 지속 지침은 작업 프롬프트나 스킬에 넣고 자료는 접근 가능한 프로젝트·업로드·연결 서비스에 둬야 한다. 예약 작업이 로컬 파일을 써야 하면 컴퓨터를 켜 두고 앱을 실행 중이어야 한다. 프로젝트 안에서 만든 예약 작업은 그 프로젝트에 올린 파일에 접근할 수 없다.
자세히 보기 →Gmail·Slack·GitHub 이벤트로 작업 시작하기
적격 요금제에서는 지원되는 Gmail, Slack, GitHub 이벤트가 발생할 때 예약 작업이 실행될 수 있다. 이벤트 기반(웹훅 방식) 작업은 Work에서 돌며 지원되는 활동에 반응한다.
자세히 보기 →스킬 만들기: 반복 업무의 방식을 한 번 적어 두기
스킬은 반복 업무의 방식을 담아 같은 요청이 올 때마다 같은 절차를 따르게 하는 재사용 워크플로이다. 첫 스킬로는 주간 업데이트, 캠페인 브리프, 회의 후속처럼 단계와 형식이 일정해야 하는 작업이 좋고, ChatGPT에서는 @skill-creator로 시작해 목표·단계·형식·항상 포함하거나 피할 것을 설명하고 예시를 붙인다. 초안 스킬은 현실적인 요청으로 시험하고 단계를 빠뜨리거나 형식에서 벗어나면 고친다.
자세히 보기 →스킬과 플러그인 구분하기, 스킬 설명 쓰는 법
집중된 작업의 재사용 지침에는 스킬을, 지침에 연결 서비스나 도구를 묶은 설치형 패키지가 필요하면 플러그인을 쓴다. 스킬은 처음에 이름과 설명만 보이고 쓰기로 결정할 때 SKILL.md 전체 지침을 불러오는 점진적 공개 방식이며, 스킬 설명은 모델이 언제 써야 하는지만 분명히 하면서 가능한 한 짧게 쓰라고 공식 블로그가 권한다.
자세히 보기 →이미지 만들 때: 목적·주제·구도·제약을 짧게, 구체적으로
좋은 이미지 프롬프트는 대개 한두세 문장이며 목적·독자, 주제, 배경·구도·스타일, 제약(포함하면 안 되는 것)을 담는다. 막연한 감탄 대신 구체적 시각 표현을 쓰고 반드시 유지할 요구는 반복한다. 생성된 이미지는 바꿀 것과 그대로 둘 것을 함께 설명하며 Canvas view에서 Comment로 정확한 피드백을 남길 수 있다. 내장 이미지 생성은 gpt-image-2를 쓰며 Codex 사용 한도에 포함된다.
자세히 보기 →이미지를 첨부해 질문할 때: 무엇을 볼지 말하기
이미지를 첨부할 때는 무엇을 살필지와 원하는 결과를 설명하고 이미지만으로 과제를 전달하려 하지 않는다. 여러 장을 첨부하면 각각을 식별하고 어떻게 비교할지 설명한다.
자세히 보기 →음성으로 일 시키기: 긴 작업 시작하고 확인하고 지시 더하기
ChatGPT Voice는 데스크톱 앱에서 Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise 요금제로 쓸 수 있고 Chat·Work·Codex 작업을 말로 조율한다. 긴 작업을 별도 작업으로 시작하고 기존 작업을 확인하며 후속 지시를 보낼 수 있다. macOS에서는 Settings > Voice의 Screen context를 켜고 '살펴봐 줘'라고 말하면 화면을 보여줄 수 있다.
자세히 보기 →시각화 요청: 관계는 다이어그램, 수치는 차트, 지리는 지도
시각화는 작업에 맞는 가장 작은 형식을 요청하라고 안내하며, 관계·과정은 다이어그램, 수치 비교는 차트, 지리 정보는 지도를 권한다. 지원되는 Chat 또는 Work 채팅에서 입력창에 @를 치고 Visualize를 고르면 쓸 수 있다.
자세히 보기 →모델과 추론 강도 고르기: 기본값에서 시작해 필요할 때 올리기
추론 강도를 높이면 복잡한 작업에 도움이 되지만 더 오래 걸리고 토큰을 더 쓰므로 기본값에서 시작해 필요할 때 올린다. 모델 선택 안내는 Luna가 가장 효율적, Astra가 가장 강력하며 사용량이나 시간을 신경 쓰지 않아도 되면 Astra를 기본으로 쓸 수 있다고 하고, 비용이 중요한 복잡한 프로젝트에는 GPT-6.1 Sol을 고려해 같은 작업으로 Astra와 비교해 보라고 한다. 안내는 출발점일 뿐이며 같은 입력으로 여러 모델과 설정을 실험해 보는 것이 가장 좋다.
자세히 보기 →Codex에서 GPT-5.5 종료와 모델 전환 안내 확인하기
2026년 10월 14일 정오(PDT)부터 ChatGPT 로그인 Codex에서 GPT-5.5가 종료되며 Plus 이상 요금제는 GPT-6.1 Sol로 바꾼다. 모델 안내는 날짜가 지나면 달라질 수 있으므로 쓰기 전에 모델 선택 화면과 공식 안내로 현재 상태를 확인한다.
자세히 보기 →긴 작업 목표 쓰기: 결과·제약·검증 세 요소
긴 작업의 목표는 Outcome, Constraints, Verification 세 요소로 쓰면 ChatGPT가 스스로 진행을 검증할 수 있다. /goal로 쓴 목표 문장은 첫 프롬프트이자 작업의 완료 기준이 된다. 독립적인 작업은 채팅을 나눠 병렬로 돌리되, 두 작업이 같은 연결 소스에 쓰기 권한을 갖지 않게 한다.
자세히 보기 →새 모델 Astra에 맞춰 낡은 지침 정리하기: 레시피·경계 문구 줄이기
OpenAI 공식 블로그에 따르면 모델이 모호함을 더 잘 이해하게 되어, 과거에 도움이 되던 지나치게 세세한 단계별 지침이 이제는 결과를 해칠 수 있다. 수정할 때마다 문서 더미나 전체 저장소 지도를 읽으라는 지침은 오타 하나 고치는 데도 과하고, 이전 모델을 막으려 쓴 강한 경계 문구는 새 모델이 지나치게 진지하게 받아들여 계속해도 되는 일을 멈추게 할 수 있다. 새 모델로 바꿀 때는 기존 지침을 일일이 검토하는 대신 모델에게 이 글 기준으로 지침 감사를 시키면 된다고 제안한다.
자세히 보기 →Astra가 첫 구현에서 멈추지 않게: 완료의 정의를 먼저 정하기
Astra가 첫 구현에서 멈추지 않게 하려면 시작 전에 완료의 정의를 정하고 실행·결과 점검·실패 수정까지를 요청에 포함하라고 공식 블로그가 권한다. 같은 모델은 코딩 작업에서 완료 전에 철저히 테스트하는 경향이 있어 작은 작업에는 필요 이상으로 넓은 테스트를 할 수 있으므로 범위를 정해 주는 편이 좋다.
자세히 보기 →Astra가 자주 멈추고 물을 때: 자율성과 승인 시점 조정하기
GPT-6 Astra는 추가 입력이 결과를 실질적으로 바꿀 수 있을 때 질문을 더 자주 하므로, 합리적 가정으로 계속하길 기대하는 사용자 앞에서 멈출 수 있다. 더 자율적으로 일하게 하려면 사용자 의도와 작업 범위를 맥락에서 추론하고 행동 쪽으로 기울어 끝까지 완수하라는 지침을 프롬프트에 넣으라고 공식 가이드가 제시한다. 승인을 구하는 일은 구체적이고 검토 가능한 결과를 먼저 준비한 뒤로 미루게 하면 일이 더 빨리 끝나고, 스킬 지침과 사용자 지시가 충돌하면 사용자 지시를 우선하라고 명시하면 모델이 일을 일찍 멈추는 것을 막을 수 있다.
자세히 보기 →답의 길이와 문체를 정해 두기: 서식 과다·반복 표현 줄이기
Astra는 자세하고 서식이 많은 답을 내고 같은 표현을 세션 간에 반복하는 경향이 있어 원하는 문체와 구조를 지정하라고 공식 안내가 말한다. 공식 예시 프롬프트에는 전문 용어보다 쉬운 말을 쓰고 기술 세부는 이해에 도움이 되는 만큼만 언급하며 독자의 배경지식에 맞춰 쓰라는 것이 있다.
자세히 보기 →Codex 프롬프트 네 요소: Goal·Context·Constraints·Done when
Codex 공식 모범 사례는 프롬프트에 Goal, Context, Constraints, Done when 네 가지를 넣는 것을 기본으로 권한다. 이렇게 쓰면 Codex가 범위를 지키고 가정을 줄이며 검토하기 쉬운 결과를 낸다. 좋은 프롬프트는 원하는 동작, 관련 코드나 재현 단계, 중요한 제약, 검증 방법을 말하며, 버그 수정에서는 고수준 설명보다 재현 단계와 제약을 주는 것이 더 중요하다.
자세히 보기 →Codex에게 계획 먼저 받기와 막연한 아이디어 인터뷰시키기
복잡하거나 모호한 작업은 코딩 전에 계획을 요청하며, Plan mode는 맥락을 모으고 명확화 질문을 하며 더 나은 계획을 세운다. 막연한 아이디어는 Codex에게 먼저 질문하게 해 가정을 반박하고 구체화한 뒤 코드를 쓰게 한다. 여러 단계 작업에서는 앱 입력창에 /plan을 입력해 편집 전에 조사·접근 제안을 받고, Goal mode가 가능하면 /goal로 지속 목표를 세운다.
자세히 보기 →AGENTS.md로 팀의 작업 방식 알려 주기: 짧게, 같은 실수에만 규칙 추가
AGENTS.md는 에이전트를 위한 개방형 README로 자동으로 맥락에 로드되며, 팀이 Codex에게 바라는 작업 방식을 담는 최적의 자리다. 길고 모호한 규칙보다 짧고 정확한 편이 낫고 같은 실수가 반복될 때만 규칙을 추가하며, Codex가 같은 실수를 두 번 하면 회고를 요청하고 AGENTS.md를 갱신한다. Codex는 작업 전에 AGENTS.md를 읽고 전역 지침과 프로젝트별 덮어쓰기를 겹쳐 쓰며, 현재 디렉터리에 가까운 파일이 뒤에 와서 앞선 지침을 덮어쓰고 합친 크기는 기본 32 KiB 한도에서 멈춘다.
자세히 보기 →Codex 권한 설정: 승인 모드로 시작하고 샌드박스는 따로 본다
처음이면 기본 권한으로 시작하고 승인과 샌드박스를 엄격히 유지하다가 신뢰하는 저장소나 특정 워크플로에서만 푼다. 대부분의 작업은 Ask for approval 모드로 시작하라고 하며, 이 모드는 작업 공간 안에서 일하고 경계를 넘기 전에 멈춘다. 샌드박스는 접근 가능한 파일·네트워크 범위를, 승인은 행동 전에 멈추는 시점을 정하며 검토자를 바꿔도 샌드박스가 넓어지지 않는다. 품질 문제의 상당수는 작업 디렉터리, 쓰기 권한, 모델 기본값, 도구·커넥터 누락 같은 설정 문제다.
자세히 보기 →Codex로 변경을 맡길 때 테스트·검사·검토 루프 넣기, MCP는 언제 쓰나
변경을 요청하는 데서 멈추지 말고 필요하면 테스트를 만들고 검사를 돌리고 결과를 확인하며 승인 전에 검토하게 하되, 무엇이 좋은 결과인지 알려 줘야 한다. MCP는 필요한 맥락이 저장소 밖에 있거나 데이터가 자주 바뀌거나 반복 가능한 연동이 필요할 때 쓴다.
자세히 보기 →앱 안 브라우저 쓸 때: 페이지는 신뢰할 수 없는 입력으로 보기
브라우저 기능에서 페이지 내용은 신뢰할 수 없는 맥락으로 취급하고, 민감한 정보를 공유하거나 행동을 허용하기 전에 사이트와 제안된 행동을 검토하라고 한다. 내장 브라우저는 평소 브라우저와 분리된 프로필을 쓰며 기존 탭이나 세션을 자동으로 공유하지 않고, 기존 Chrome·Edge·Brave·Opera·Vivaldi 탭이나 평소 프로필에서 작업해야 하면 브라우저 확장을 쓴다. 브라우저 작업을 시킬 때는 완료된 결과를 어떻게 확인할지도 설명한다.
자세히 보기 →Mac에서 해 본 절차를 스킬로 만들기: Record & Replay
Record & Replay는 Mac에서 워크플로를 시연해 재사용 가능한 스킬로 바꾸며, macOS에서만 쓸 수 있고 Computer Use가 켜져 있어야 한다. 이미 완료 방법을 아는 워크플로를 골라야 하며, 단계가 안정적이고 성공 기준이 분명할 때 가장 잘 동작한다.
자세히 보기 →Codex 메모리와 규칙: 꼭 지킬 것은 AGENTS.md, 비밀은 저장하지 않기
로컬 Codex 메모리는 기본적으로 꺼져 있고 Settings > Personalization에서 Enable Codex memories로 켠다. 반드시 지켜야 하는 규칙은 메모리가 아니라 AGENTS.md나 문서에 두고 메모리는 기억을 돕는 보조 층으로만 보며, 로컬 메모리에는 비밀 정보를 저장하지 말라고 한다.
자세히 보기 →옛 기능의 현재 상태: 에이전트 모드와 커스텀 GPT
도움말은 ChatGPT agent(에이전트 모드)가 더 이상 제공되지 않는다고 밝힌다. 커스텀 GPT는 폐지가 계획되어 있고 공식 안내는 워크플로를 플러그인으로 옮기라고 권한다. 개인 ChatGPT 계정(Free·Go·Plus·Pro)에서는 새 GPT를 만들거나 게시할 수 없다.
자세히 보기 →작성 블록으로 글 고쳐 쓰기
고쳐 쓰거나 재사용할 글은 ChatGPT가 작성 블록에 담을 수 있고, 대화 안에서 직접 편집할 초안을 만들어 달라고 요청할 수도 있다. 작성 블록이나 코드 블록에서 한 편집은 대화와 함께 저장되어 후속 질문에서 최신 버전이 쓰일 수 있다.
자세히 보기 →연결된 소스와 @ 플러그인 쓰기: 어디서 무엇을 찾을지만 말하기
연결된 소스를 쓸 때는 어디서 무엇을 찾을지만 이름 붙이면 되고 검색 하나하나를 설명할 필요는 없다. ChatGPT 입력창에서 @를 입력하면 특정 플러그인을 고를 수 있고, 데스크톱 앱에서는 Work로 전환해 Deep research 플러그인을 선택하면 여러 출처를 조사한 보고서를 받을 수 있다.
자세히 보기 →결과를 쓰기 전에 ChatGPT에게 되묻는 검증 질문
한국어 ChatGPT Learn은 첫 결과를 초안으로 보고, 쓰거나 공유하기 전에 중요한 수치·이름·날짜·인용문·주장을 검증하라고 안내한다. ChatGPT에게는 참고한 자료, 주요 주장별 출처, 가정, 접근하지 못한 정보를 되묻고, 자료에 접근하지 못했거나 일부를 끝내지 못했다면 그 사실을 밝히도록 요청하라고 한다. 법률·금융·의료·보안 같은 중대한 결정은 전문가 검토가 필요하다.
자세히 보기 →완벽한 첫 프롬프트 없이 후속 요청으로 다듬기
공식 안내는 처음부터 완벽한 프롬프트나 특별한 명령어가 필요 없고, 결과를 보고 방향을 바로잡으며 변경을 요청하면 된다고 한다. 동료에게 설명하듯 목표와 형식을 쓰고 첫 프롬프트는 시작점으로 삼는다. 후속 요청 예시는 더 짧게 줄이기, 접근 방식 세 가지 요청, 가정 묻기, 계속하기 전에 질문해 달라는 말이다. 큰 작업은 단계로 나누고 정확성·창의성·속도 중 우선순위를 알려 준다.
자세히 보기 →자리를 비운 뒤 밀린 업무 파악하기(읽기 전용 요청)
ChatGPT Learn의 업무 비서실장 사례는 연결된 메시지·이메일·캘린더·문서·프로젝트 트래커를 읽어 변경 사항을 원본 링크와 함께 보여 주게 하는 프롬프트를 싣는다. 확인된 사실과 추측을 구분하고 해결된 항목은 반복하지 않게 하며, 접근할 수 없는 소스는 그 사실을 알리게 하고, 전송·편집·일정 변경·약속은 먼저 물어보게 한다. 사용 가능 여부는 플랜과 워크스페이스 설정에 따라 다르다.
자세히 보기 →빈 프롬프트 대신 이미 쓰는 자료를 주고 첫 결과물 받기
한국어 아카데미는 ChatGPT Work가 캘린더·메시지·문서·스프레드시트 같은 실제 업무 자료와 함께 쓸 때 가장 효과적이라고 하며, 빈 프롬프트 대신 팀이 쓰는 자료를 주고 바로 검토할 수 있는 첫 결과물을 요청하라고 안내한다. 원본 자료·제약 조건·검토 기준·결과물 형식을 함께 주고, 이후 사람이 근거를 확인하고 판단을 다듬는다. 질문과 초안은 채팅, 검토할 수 있는 완성 결과물은 Work로 나눠 쓴다.
자세히 보기 →모델 종류에 따라 지시의 구체성을 달리하기(개발자 문서의 비유)
OpenAI 개발자 문서는 추론 모델을 목표만 주면 세부를 알아서 푸는 선임 동료에, GPT 모델을 구체적인 지시가 있어야 잘하는 후임 동료에 비유한다. 예시를 줄 때는 원하는 출력과 함께 다양한 입력을 보여 주라고 한다. ChatGPT에서 어떤 모델을 고를 수 있는지는 계정에 따라 다르므로 앱에서 확인해야 한다.
자세히 보기 →ChatGPT는 생각하는 도구, Codex는 실행하는 도구: 소규모 마케팅 자동화 단계 밟기
한 사업 운영자는 ChatGPT를 생각하는 도구로, Codex를 실행하는 도구로 나눠 쓴다. 소규모 영업과 마케팅 자동화에서 실패하는 사람은 곧바로 가장 높은 단계로 뛰어든다는 경고도 있다. Claude와 Codex로 마케팅 자동화를 짠 글은 에이전트가 실행 중에 자기 저장소 밖을 읽지 않는다는 제약을 전제로 설계한다.
자세히 보기 →
Gemini 46건
채팅에서 말로 스킬 만들기
제미나이 스킬은 자주 쓰는 지침을 저장해 두었다가 관련 요청이 올 때 자동으로 적용해 주는 기능입니다. 스킬 페이지에서 직접 만들 수도 있지만, 채팅 입력창에서 제미나이에게 스킬을 만들어 달라고 하고 할 일을 설명하는 것이 가장 쉽습니다. 지금은 제미나이 모바일 앱, Mac 용 앱, 웹앱에서만 쓸 수 있습니다.
자세히 보기 →Gems 가 스킬로 바뀌는 일정과 옮기는 방법
개인 구글 계정의 Gems 는 2026년 11월부터 스킬로 전환되고, 업무·학교 계정은 2027년에 전환됩니다. 워크스페이스 비즈니스·엔터프라이즈·비영리 계정은 2027년 3월, 워크스페이스 교육 계정은 2027년 6월 순서입니다. 쓰던 Gem 은 이름·설명·지침을 복사해 새 스킬에 붙여 넣어 옮길 수 있습니다.
자세히 보기 →스킬 이름과 설명 제대로 쓰기
스킬 이름은 모두 소문자에 단어 사이를 하이픈으로 잇는 형식을 지켜야 합니다. 설명에는 그 스킬이 쓰일 구체적 상황을 적어야 제미나이가 언제 쓸지 알 수 있고, 1인칭이나 2인칭이 아니라 3인칭으로 씁니다. 설명은 초점을 유지하고 1024자 이내로 씁니다.
자세히 보기 →스킬 지침은 짧게, 모르는 건 묻게 하기
스킬 지침은 매뉴얼이 아니라 치트시트처럼 짧게 씁니다. 정보가 빠졌을 때 어떻게 할지 적어 두면 제미나이가 내용을 지어내거나 건너뛰는 일을 막을 수 있습니다. 창의적인 일에는 자유를 주고, 형식과 정확성이 중요한 일에는 단계별로 지시합니다.
자세히 보기 →스킬 여러 개 겹쳐 쓰기와 알아 둘 한계
큰 과제에서는 문체 스킬과 브랜드 지침 스킬처럼 역할이 다른 스킬을 겹쳐 쓸 수 있습니다. 스킬은 개수 제한 없이 만들 수 있지만 동시에 켜 둘 수 있는 것은 100개까지입니다. 워크스페이스 앱 같은 연결 앱과는 쓸 수 있지만 캔버스와 딥 리서치에는 아직 함께 쓸 수 없습니다.
자세히 보기 →작업(Tasks)에 맡기기: 작업, 일정, 스킬의 역할
작업을 선택하면 컴퓨터 앞에 없어도 제미나이가 구글 앱 전반에서 일을 해 줍니다. 작업은 무엇을 할지, 일정은 언제 할지, 스킬은 어떻게 할지에 해당합니다. 처음에는 작업 안에서 설정을 안내해 달라고 하면 대화로 도와 줍니다.
자세히 보기 →작업 일정 세 종류 고르기
작업 일정은 시간 기반, Gmail 모니터, 주제 모니터의 세 종류입니다. 시간 기반은 한 번부터 매년까지 주기를 고르고, Gmail 모니터는 Gmail 필터 조건에 맞는 메일이 오면 실행합니다. 주제 모니터는 뉴스·금융·스포츠·지역 행사 같은 주제를 지켜보다 특정 사건이 생기면 실행합니다.
자세히 보기 →작업에 민감 정보 넣지 않기, 결과 파일 형식 정하기
작업 스레드에는 로그인 정보나 결제 정보를 직접 입력하지 말고, 필요하면 브라우저에서 직접 입력하라고 안내합니다. 작업이 만들 수 있는 파일 형식에는 pdf, docx, csv, xlsx, pptx, 코드, html 등이 있어서 결과물 형식을 요청에 적어 두면 편합니다.
자세히 보기 →딥 리서치 기본 흐름: 계획 확인 후 시작
딥 리서치는 먼저 연구 계획을 보여 주고, 계획을 고친 뒤 연구 시작을 눌러야 조사가 시작됩니다. 기본 소스는 구글 검색이며 Gmail, Drive, 업로드 파일, NotebookLM 노트북을 더할 수 있습니다. 보고서는 보통 5~10분 걸리고, 기다리는 동안 채팅을 떠나도 알림이 옵니다.
자세히 보기 →딥 리서치 결과 다듬는 세 가지 요령
첫 질문을 길게 다듬지 않아도 되고, 계획 단계에서 자연어로 고치면 됩니다. 보고서가 나온 뒤에도 후속 질문으로 내용을 추가하거나 고치게 할 수 있습니다. Docs 로 내보내면 인용이 참고문헌 절에 모두 들어갑니다.
자세히 보기 →딥 리서치에 내 메일과 드라이브 자료 더하기
딥 리서치는 웹 자료와 함께 Gmail, Drive(Docs, Slides, Sheets, PDF), Chat 의 내용을 쓸 수 있습니다. 기본 소스는 구글 검색이고 필요할 때 내 자료를 소스로 더하는 방식입니다.
자세히 보기 →캔버스로 슬라이드와 문서 만들고 다듬기
캔버스는 문서, 앱, 슬라이드, 코드를 제미나이와 함께 만들고 고치는 작업 공간입니다. 슬라이드처럼 원하는 형식을 프롬프트에 적으면 그 형식으로 만들어 줍니다. 고칠 단락을 하이라이트로 표시하고 어조나 길이를 바꿔 달라고 하면 다듬어 줍니다.
자세히 보기 →캔버스로 웹 앱 프로토타입 만들기
캔버스 안에서 HTML 이나 React 코드로 웹 앱 프로토타입을 만들고 바로 미리 볼 수 있습니다. 만든 앱에는 제미나이 기능(텍스트·이미지 생성)을 추가할 수도 있습니다.
자세히 보기 →Gem 지침을 네 영역으로 쓰기
같은 프롬프트를 반복해서 쓰게 되면 Gem 으로 만드는 것이 좋다고 안내합니다. 지침은 Persona(역할), Task(할 일), Context(배경), Format(형식) 네 영역 중 일부만 써도 도움이 됩니다. 지침이 짧으면 제미나이로 다시 써서 더 풍부하게 만들 수 있습니다.
자세히 보기 →이미지 생성 기본기: 구체적 묘사와 단계별 수정
이미지 프롬프트에는 주제, 주제가 하는 행동, 배경이나 장소를 넣은 구체적 시각 묘사를 적습니다. Nano Banana 는 한 대화 안에서 앞서 만든 이미지를 기억해 단계별로 고쳐 나갈 수 있고, 사진 최대 세 장을 합쳐 새 이미지를 만들 수도 있습니다.
자세히 보기 →나노 바나나 프로 프롬프트: 다섯 요소와 이미지 역할 정하기
구글 가이드는 프롬프트에 주제, 구도, 행동, 장소, 스타일 다섯 요소를 넣고 주제는 구체적으로 쓰라고 안내합니다. 이미지를 여러 장 올릴 때는 각 이미지의 역할을 분명히 정해 줍니다. 데이터가 들어간 인포그래픽이나 다이어그램은 사실 여부를 직접 검증해야 합니다.
자세히 보기 →제미나이로 영상 만들기 시작하기
컴퓨터에서 gemini.google.com 왼쪽 위 사이드바를 열고 영상 만들기를 눌러 시작합니다. 평소 채팅에서 영상 프롬프트를 먼저 다듬어 두어도 됩니다. 영상 1개와 이미지 최대 5장을 올려 만들 수 있고, 만든 영상은 간단한 프롬프트로 고칠 수 있습니다.
자세히 보기 →메타 프롬프팅과 사진 한 장으로 영상 만들기
메타 프롬프팅은 장면 하나가 아니라 여러 장면의 상세 프롬프트를 제미나이가 대신 쓰게 하는 방식입니다. 글쓴이는 불러일으키고 싶은 감정을 함께 말하면 도움이 된다고 합니다. 사진 한 장으로 만들 때는 사진이 영상의 첫 프레임이 되며, 피사체가 가깝고 선명할수록 결과가 좋습니다.
자세히 보기 →Lyria 3 로 음악 만들기: 재료를 줄별로 모으기
음악 만들기는 도구 메뉴의 Create Music 에서 시작합니다. 프롬프트는 구체적인 장르, 독특한 조합, 또는 음악 시대로 시작하라고 안내합니다. 장르, 분위기, 악기, 보컬, 가사를 줄별로 모은 뒤 한 프롬프트로 묶는 예시를 보여 줍니다.
자세히 보기 →제미나이 라이브: 카메라와 화면 공유로 도움받기
도움이 필요한 부분을 카메라로 비추고 제미나이와 대화하며 해결 방법을 찾을 수 있습니다. 블로그 포스팅, 소셜 미디어 캠페인, 사진 작업물을 화면 공유로 함께 보며 피드백을 받는 활용법도 소개됩니다.
자세히 보기 →Daily Brief 를 내 취향으로 길들이기
Daily Brief 항목에 엄지 위·아래로 평가하면 무엇을 더 또는 덜 보고 싶은지 제미나이에게 가장 빠르게 가르칠 수 있습니다. 항목에 대해 제미나이와 채팅하면 질문하거나 더 분명한 방향을 줄 수 있고, 항목 아래 More 를 누르면 제미나이가 참고한 메일, 채팅, 캘린더 일정을 볼 수 있습니다.
자세히 보기 →Sheets 에서 제미나이로 수식 만들기
Sheets 의 제미나이는 .xlsx 가 아니라 네이티브 Google Sheets 파일에서 가장 잘 작동합니다. 하려는 계산을 말로 적어 수식을 만들게 할 수 있고(공식 예시는 목표 수를 경기 수로 나누는 수식), 제미나이와의 대화 기록은 새로고침이나 닫기, 오프라인 때 사라지므로 결과는 시트에 삽입해 둡니다.
자세히 보기 →Docs 에서 근거와 인용 가져와 다듬기
Docs 에서 본문을 선택해 다듬기를 누르면 근거와 인용을 Drive, Gmail, 웹에서 끌어와 문서에 붙일 수 있습니다. 특정 파일을 쓰게 하려면 하단 바의 Sources 에서 Drive 등의 파일을 추가하거나 @ 를 입력해 메뉴에서 검색해 고릅니다.
자세히 보기 →Gmail: 메일 AI 개요와 글쓰기 다듬기
메일 스레드에 기한과 내가 할 일이 적혀 있으면 AI 개요에서 알림을 만들 수 있습니다. 글쓰기에서는 Help me write 에 프롬프트를 넣은 뒤 Refine 으로 제안된 글을 다시 쓰는 옵션을 고르거나 프롬프트를 바꿀 수 있습니다.
자세히 보기 →@ 로 앱과 문서 불러 쓰기, 커스텀 앱 연결
입력창에서 @ 를 입력하고 앱을 고르면 제미나이가 그 앱(Gmail, 캘린더, 유튜브 뮤직 등)을 써서 답합니다. 워크스페이스 문서나 메일을 참조시킬 때는 URL 을 붙이지 말고 내용의 키워드와 서비스 종류를 씁니다. 사이드 패널에서도 @ 로 다른 문서를 지정해 흩어진 정보를 한 번에 연결합니다.
자세히 보기 →워크스페이스 사이드 패널 프롬프트 요령
워크스페이스 사이드 패널의 제미나이 프롬프트는 페르소나, 과제, 맥락, 형식 네 가지 중 몇 가지만 써도 도움이 됩니다. 구글 팀 내부 연구를 블로그가 전한 2024년 수치에 따르면 성공한 프롬프트가 평균 약 21단어였고 처음 시도는 보통 9단어 미만이었습니다. 같은 요청에 다른 페르소나를 줘서 결과를 비교해 보라는 권고도 있습니다.
자세히 보기 →생각 수준과 모델 고르기
생각 수준은 낮음, 중간, 높음이며 수준을 고르지 않으면 낮음이 기본입니다. 모델은 Flash-Lite, Flash, Pro, Argon 이고 요금제에 따라 쓸 수 있는 것이 다릅니다.
자세히 보기 →Mac 과 Windows 제미나이 앱 단축키
Mac 용 제미나이 앱은 Fn 키를 길게 누르고 말하면 다듬어진 글로 커서 위치에 넣어 줍니다. Windows 용 제미나이 앱은 Alt + 스페이스바로 어느 화면에서든 제미나이를 즉시 부릅니다.
자세히 보기 →제미나이 API 프롬프트 여섯 요령
제미나이 API 문서는 프롬프트에 항상 예시(few-shot)를 넣고, 복잡한 과제는 단계마다 프롬프트 하나로 쪼개 앞 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 잇고, 원하는 답이 안 나오면 같은 뜻의 다른 표현으로 다시 써 보라고 안내합니다. 프롬프트는 XML 형태 태그나 마크다운 제목 같은 구분자로 나누어 한 가지 방식으로 통일합니다. Gemini 3 계열은 기본이 간결한 답이라 길고 대화체인 답은 지시에 명시해야 하고, 구글 검색 근거 연결은 잘 알려지지 않았거나 최근 사실이 필요할 때 켭니다.
자세히 보기 →학습 도구: 퀴즈, 플래시카드, 오디오 오버뷰
퀴즈, 플래시카드, 학습 가이드는 무엇을 만들지를 먼저 말하고 그 뒤에 자료나 주제를 말합니다. 오디오 오버뷰는 문서, 슬라이드, 노트북, 딥 리서치 보고서를 팟캐스트식 대화로 바꿔 주며 3~5분 걸립니다.
자세히 보기 →파일과 코드 폴더 올릴 때의 한도
한 프롬프트에 파일은 최대 10개, 동영상은 개당 2GB, 그 외 파일은 100MB 까지 올릴 수 있습니다. 코드 폴더나 GitHub 저장소는 한 채팅에 하나, 최대 5000개 파일과 100MB 까지 추가할 수 있습니다.
자세히 보기 →프롬프트 기본 다섯 요령
구글 학습센터가 정리한 제미나이 프롬프트의 기본 다섯 가지입니다. 자연스러운 말로, 명확하고 간결하게, 맥락을 주고, 구체적인 키워드를 쓰고, 복잡한 일은 나눠서 묻습니다. 짧은 요청보다 직책·필요 역량·회사 소개를 넣은 요청이 낫다는 비교 예시도 있습니다.
자세히 보기 →프롬프트 틀: 네 영역에서 다섯 단계로
구판 도움말은 역할·할 일·맥락·형식의 네 영역을 말했고, 2026년 8월판 구글 입문 안내서는 Persona·Task·Context·Format에 선택 항목인 References(예시)를 더한 다섯 단계로 보여 줍니다. 네 영역을 매번 다 쓸 필요는 없고 몇 가지만 써도 됩니다.
자세히 보기 →제약을 주고, 거꾸로 묻고, 직접 검토하기
Workspace 제미나이 프롬프트 가이드의 마지막 장은 나누기, 제약 주기, 역할 주기, 피드백 묻기, 어조 정하기, 다르게 말해 보기의 여섯 가지를 권합니다. 글자 수나 시안 개수 같은 제약을 넣고, 제미나이에게 필요한 질문을 거꾸로 묻게 하고, 쓰기 전 명확성·관련성·정확성을 직접 확인하라고 당부합니다.
자세히 보기 →반대 입장 역할로 발표 약점 찾기
발표를 준비할 때 까칠한 기술 기자나 경영진 같은 반대 입장 인물의 역할을 하는 Gem 을 만들어 자료의 약점과 어려운 질문을 뽑게 하는 예시입니다. 계획서를 올리고 위험 요소를 묻거나 제안서 초안에 의견을 구하는 식으로 자료를 함께 줄 수도 있습니다.
자세히 보기 →제미나이에게 프롬프트 고치게 하기와 짧은 프롬프트의 함정
내가 쓴 프롬프트를 붙이고 더 효과적인 프롬프트로 만들어 달라고 하면 제미나이가 개선안을 냅니다. 구글 Workspace Labs 조사에서는 약 21단어 프롬프트가 가장 효과적이었는데 사용자는 흔히 9단어 미만으로 쓴다고 합니다. 최종 결과물의 책임은 사용자에게 있습니다.
자세히 보기 →Workspace 스킬 만들어 팀과 함께 쓰기
Workspace 의 스킬은 팀의 규칙·템플릿·참고 파일을 쓰도록 제미나이를 이끄는 다시 쓸 수 있는 프롬프트입니다. Docs 안의 스킬 빌더로 쓰고 팀원이 댓글로 다듬은 뒤, 문서 접근 권한이 있는 사람이 Workspace Studio 에서 켭니다. Gmail·Docs·Slides·Drive·Chat 의 사이드 패널에서 @ 로 불러 씁니다.
자세히 보기 →스킬을 쓰기 전에 확인할 것: 지연, 연령, 동기화
제미나이 앱 스킬은 10월 13일에 단계적 출시가 시작되어 11월 중순 완료 예정이지만, Workspace 스킬은 출시가 지연되어 새 일정이 정해지지 않았습니다. 스킬은 대화 안에서 바로 작동하고 여러 개를 겹쳐 쓸 수 있으며 SKILL.md 표준 위에 있어 다른 곳에서 만든 스킬을 가져올 수 있습니다. 두 곳의 스킬은 동기화되지 않으며 Workspace 스킬은 만 18세 초과만 씁니다.
자세히 보기 →이미지: 캐릭터 유지, 스타일 바꾸기, 두 장 합치기
구글 블로그의 이미지 프롬프트 팁입니다. 주제·구도·동작·장소·스타일을 넣고, 캐릭터를 처음에 구체적으로 정해 두면 같은 대화에서 새 상황에 다시 놓을 수 있습니다. 부분 수정은 한 가지씩 시키고, 기존 이미지에 화풍을 입히거나 두 장을 합칠 수도 있습니다.
자세히 보기 →Lyria 3 로 30초 곡: 가사와 장르 정하기
제미나이 앱에서 「음악 만들기」를 고르고 프롬프트를 쓰면 글·사진·영상으로 30초 곡이 만들어집니다. 장르와 시대로 시작하고, 악기를 정하지 않으면 장르에 맞게 자동으로 고릅니다. 직접 쓴 가사는 「Lyrics:」 뒤에 적고 코러스는 괄호로 표시합니다.
자세히 보기 →Sheets 캔버스와 Pics: 2026년 9월 기능 업데이트
Sheets 캔버스는 한 번의 클릭으로 시트 데이터를 칸반 보드, 재무 시나리오 계획, 경영진 대시보드 같은 작은 앱으로 바꾸고 원본 시트와 실시간으로 맞춰집니다. Pics 는 이미지 속 개별 물체를 골라 고치고 글자를 바꾸거나 번역하고 2K·4K 로 키웁니다. Chat 의 Ask Gemini 는 메일·일정·Drive·대화를 연결합니다.
자세히 보기 →Workspace Studio 로 여러 앱 흐름 자동화하기
Workspace Studio 는 자동화할 일을 제미나이에게 말하거나 템플릿을 쓰거나 직접 흐름을 만들 수 있습니다. 진짜 가치는 여러 앱에 걸친 여러 단계 흐름이며, 예를 들어 청구서 메일을 감지해 값을 뽑아 시트에 기록합니다. 흐름을 평범한 말로 설명할 수 있으면 만들 수 있고 이미 쓰는 스킬도 붙일 수 있습니다.
자세히 보기 →Workspace Intelligence 로 긴 프롬프트 줄이기
Workspace Intelligence 는 Gmail, Docs, Drive 등에 업무의 실시간 통합 이해를 주어 긴 프롬프트와 파일 태그를 줄이려는 기술 층입니다. Gmail 은 업무 관계와 프로젝트 이력으로 내 말투의 초안을 쓰고, Slides 는 팀의 기존 자료와 브랜드 템플릿에 맞춘 슬라이드를 만듭니다.
자세히 보기 →Gemini 프롬프트 쓰는 법: 페르소나·과업·맥락·형식, 막히면 Gemini에게 고쳐 달라고 하기
Google Workspace 공식 블로그는 프롬프트에 페르소나, 과업, 맥락, 형식 네 요소를 넣으라고 안내한다. 프롬프트 쓰기가 어려우면 Gemini에게 원래 프롬프트를 주고 개선해 달라고 하는 방법도 소개한다. 이화여대 예시처럼 목적과 청중이 보이는 프롬프트가 막연한 질문보다 낫다.
자세히 보기 →Google 슬라이드 사이드패널의 Gemini: @로 드라이브 문서를 지정해 복습 슬라이드 만들기
Gemini 공식 일본어 note는 슬라이드 사이드패널에서 드라이브 문서를 지정해 복습용 5장 슬라이드를 만드는 프롬프트를 보여 준다. 프롬프트에 @를 붙이면 드라이브 파일을 참조할 수 있다. 정확성은 사용자가 확인해야 하고, 소개된 기능은 주로 Business Standard 이상이나 Google AI Pro와 Ultra에서 쓸 수 있으며 일부는 언어 설정이나 관리자 설정 조건이 붙는다.
자세히 보기 →Gemini로 회의 브리핑 자동화하기: 작게 쪼개고 규칙이 분명한 일만 맡기기
Google Workspace Studio에 자연어로 회의 30분 전에 관련 메일과 Drive 자료를 요약한 문서를 만들라고 지시해 회의 브리핑을 자동화한 사례가 있다. 한 직장인은 자동화를 단순한 2~3개로 쪼개는 편이 정확했고, 조건이 애매하고 예외가 많은 판단 업무는 아직 부정확해 규칙이 분명한 반복 업무만 맡겼다. Gemini가 회의와 메일 요약을 자신 있게 틀리게 쓸 수 있으니 사실, 숫자, 인용 발언을 확인하라는 안내도 있다.
자세히 보기 →
Grok 34건
파일을 올려 분석하고 요약시키기
Grok 앱에서는 PDF, 이미지, 스프레드시트, 코드, 오디오 같은 파일을 올려 분석, 추출, 요약을 시킬 수 있습니다. 파일은 문서, 이미지, 코드, 오디오 모두 파일당 150MB 까지이며, 지원 문서 형식에는 PDF, DOCX, TXT, CSV, XLSX, PPTX 와 HTML, JSON, MD 등이 있습니다.
자세히 보기 →SuperGrok 요금제의 주간 사용량 풀
Grok 은 무료로 시작할 수 있고, 유료 SuperGrok 요금제는 모든 제품을 하나의 주간 사용량 풀에서 원하는 대로 나눠 씁니다. 2026년 6월부터 순차 적용되는 방식으로, 제품별 일일 한도 대신 하나의 주간 풀을 쓰며 제품에는 Chat, Imagine, 음성, Build 가 있습니다.
자세히 보기 →커넥터로 메일, 파일, 일정을 대화로 불러오기
커넥터를 연결하면 대화 안에서 메일, 클라우드 파일, 일정을 직접 불러올 수 있습니다. 각 커넥터는 OAuth 로 인증해 한 번 연결하면 필요할 때 Grok 이 데이터에 접근하고 필요한 권한만 요청합니다. 직접 만든 MCP 서버를 쓰려면 공개 인터넷에서 접근할 수 있어야 하고, 로컬 서버는 터널링 서비스가 필요합니다.
자세히 보기 →Grok Imagine 프로젝트로 작업 모으고 병렬로 만들기
Grok Imagine 에 프로젝트 기능이 들어와 작업을 왼쪽 사이드바에 모아 둘 수 있습니다. 프로젝트 안에서 여러 에이전트를 병렬로 돌려 한 생성이 끝나기를 기다리지 않고 여러 프롬프트를 동시에 맡기며, 만든 이미지와 영상은 라이브러리 검색으로 다시 찾습니다.
자세히 보기 →Imagine Video 1.5: 빠른 생성과 소리 같이 만들기
Video 1.5 Fast 는 6초 720p 영상을 약 25초에 만들어, 이전 모델의 40초 이상보다 거의 두 배 빠릅니다. Video 1.5 는 효과음, 분위기음, 대사를 같은 처리에서 만들어 동작에 맞춥니다. 공식 영상 예시 프롬프트는 카메라 움직임과 주변 사물의 움직임을 한 문장에 담습니다.
자세히 보기 →이미지 프롬프트 공식: 주제 문장 하나로 시작하기
xAI 문서는 이미지 프롬프트를 주제, 주제의 형태·상태, 받치는 것, 배경을 담은 한 문장으로 시작하라고 안내합니다. 분위기, 필름 종류, 피할 것 목록으로 시작하면 주제가 소품이 된 연출 장면이 나옵니다. 시리즈로 만들 때는 같은 순서로 쓰고, 질감은 부정형이 아니라 보이는 재질로 묘사합니다.
자세히 보기 →이미지 고치기와 결과 저장하기 (API)
주제가 이미 맞고 세부 한두 개만 바꿀 때는 편집을 쓰고, 바꿀 부분을 먼저 말합니다. 생성된 이미지 URL 은 임시이므로 보관하려면 b64_json 으로 요청합니다.
자세히 보기 →영상 프롬프트 쓰기와 API 흐름
텍스트에서 영상을 만들 때는 장면, 카메라 움직임, 빛, 소리를 적고, 이미지에서 만들 때는 주는 정지 이미지가 첫 프레임이 되므로 프롬프트에 그다음 일어날 일을 씁니다. 같은 이미지를 image 와 last_frame 으로 주면 반복 영상이 됩니다. 영상 요청은 비동기라서 제출한 뒤 request_id 로 조회하고 내려받습니다.
자세히 보기 →X 에서 Grok 이 검색을 스스로 판단하는 방식과 x_search
X 의 Grok 은 X 공개 게시물을 검색할지, 실시간 웹 검색을 할지를 스스로 정합니다. 개발자는 API 의 x_search 도구로 X 에서 키워드, 의미, 사용자 검색과 스레드 가져오기를 할 수 있습니다.
자세히 보기 →x_search 비용 줄이고 필터 제대로 쓰기
x_search 요금은 게시물 1천 건당 5달러, 사용자 프로필 1천 건당 10달러이고 토큰 비용은 별도입니다. 허용·제외 X 핸들은 각각 최대 20개이며 같은 도구에 함께 설정할 수 없습니다. 날짜는 YYYY-MM-DD 형식만 적용되고, 비용을 줄이려면 핸들과 날짜를 좁히고 max_turns 로 검색 횟수를 줄입니다.
자세히 보기 →web_search 도메인 제한과 이미지 검색
web_search 는 allowed_domains 와 excluded_domains 가 각각 최대 5개까지입니다. enable_image_search 를 켜면 관련 이미지를 찾아 마크다운 이미지로 응답에 넣어 줍니다.
자세히 보기 →Grok Build 설치와 인증
Grok Build 는 한 줄 명령(curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash)으로 설치합니다. 브라우저가 없는 환경에서는 XAI_API_KEY 환경변수로 인증합니다. 헤드리스 모드(grok -p)는 스크립트, 자동화, 다른 앱 연동에 맞고, grok inspect 는 현재 디렉터리에서 Grok 이 찾은 설정, 지침, 스킬, 플러그인, 훅, MCP 서버를 보여 줍니다.
자세히 보기 →AGENTS.md 로 프로젝트 규칙 주기
AGENTS.md 에 코딩 규칙과 빌드, 테스트 명령을 적어 두면 세션마다 다시 말하지 않아도 따릅니다. 규칙은 짧고 구체적일수록 더 잘 지켜지고, 하위 폴더의 AGENTS.md 는 그 폴더 범위에만 적용되어 모노레포에서 패키지별 규칙을 나눌 수 있습니다. 한 번만 쓸 규칙은 파일을 고치지 않고 --rules 옵션으로 시스템 프롬프트에 덧붙입니다.
자세히 보기 →플랜 모드로 큰 변경을 먼저 검토하기
플랜 모드에서는 코드를 고치기 전에 에이전트가 코드베이스를 살피고 계획을 내놓아 승인을 받습니다. 구조가 모호하거나 요구가 불분명하거나 영향이 큰 개편에 쓰고, 단순 수정이나 이름 변경에는 쓰지 않습니다. 검토 화면에서는 a 로 승인, s 로 변경 요청, c 로 주석, q 로 플랜을 끝냅니다.
자세히 보기 →훅으로 위험한 명령 막기
훅은 생애주기 이벤트에서 부르는 셸 명령이나 HTTP 엔드포인트이며 위험 명령 차단, 로그, 포매터, 알림에 씁니다. 차단할 수 있는 이벤트는 PreToolUse 하나뿐이고, 종료 코드 2 가 거부입니다. 시간 초과, 충돌, 잘못된 출력은 차단되지 않고 도구 호출이 그대로 진행됩니다.
자세히 보기 →Grok Build 슬래시 명령 모음
/deep-research 는 조사 작업을 백그라운드 워크플로로 돌리고, /loop 는 프롬프트를 일정 간격으로 반복 실행합니다. /btw 는 진행 중인 턴을 끊지 않고 곁질문을 하고, /context 는 현재 맥락 사용량을 보여 줍니다. /imagine 과 /imagine-video 로 터미널 안에서 이미지와 영상을 만들고, Auto 모드는 분류기가 안전한 도구만 자동 승인하고 위험한 것은 계속 묻습니다.
자세히 보기 →Claude Code 설정을 그대로 읽는 Grok Build
Grok Build 는 Claude Code 의 마켓플레이스, 플러그인, 스킬, MCP, 에이전트, 훅, 지침 파일을 따로 설정 없이 읽습니다. 스킬은 SKILL.md 의 YAML 머리말(name, description, when-to-use 등)로 정의하며 모르는 키는 무시합니다. 서브에이전트 기본형은 general-purpose(전체 기능), explore(읽기·목록·검색만), plan(구현 계획 초안, 셸·편집 없음)입니다.
자세히 보기 →Grok Bot 에 첫 일 맡기기
Grok Bot 의 각 Bot 은 브라우저, 파일시스템, 터미널이 있는 지속형 클라우드 컴퓨터에서 일합니다. 설정은 워크플로 빌더가 아니라 메시지로 합니다: Bot 을 만들고 일을 설명하고, 요청이 오면 접근을 줍니다. 첫 위임은 몇 개 도구에 걸치고 끝이 분명한 실제 일로 시작하고, 좋은 위임 문장은 할 일, 작업 장소, 끌어올 맥락, 완성 모습을 말합니다.
자세히 보기 →X 에서 @bot 태그로 일 시키기
X 에서 @bot 을 태그하면 @bot 은 짧은 확인 답글만 달고, 작업과 결과는 메인 Bot 이 클라우드 컴퓨터에서 처리해 Grok Bot 앱 대화에 남습니다. 같은 글에 @grok 도 태그하면 @bot 이 응답하지 않으며, 글이나 답한 글, 인용한 글에 영상이나 GIF 가 있어도 응답하지 않습니다.
자세히 보기 →Grok Bot 자동화: 스킬과 루틴 안전하게 만들기
자동화는 한 번 해 보고, 믿을 만하게 만들고, 스킬로 저장한 뒤에야 겁니다. 좋은 스킬은 언제 쓰는지, 필요한 입력, 작업 순서, 검증법, 반환물, 승인 필요 사항을 적고, 시연으로 가르친 스킬은 초안이므로 판단 규칙, 실패 처리, 승인 경계를 덧붙입니다. 이벤트 루틴은 좁은 규칙으로 만들고, 발송·구매·삭제·게시·운영 변경은 승인 뒤에 하도록 설계합니다.
자세히 보기 →Bot 역할 설계와 오래 쓰는 방법
좋은 Bot 역할은 막연한 질문 범주가 아니라 반복 가능한 결과물 하나를 맡습니다. 활용 사례 문서는 읽고 준비하는 일부터 시작해 결과를 검토한 뒤 승인된 행동이나 루틴을 더하라고 안내합니다. 오래 쓰려면 설명에 일, 소스, 형식, 경계를 넣고 실제 일 하나를 안전하게 돌린 뒤 고쳐서 스킬로 저장하고 두 번째 입력으로 시험합니다.
자세히 보기 →음성 에이전트 프롬프트: 다섯 절로 쓰기
실시간 음성 프롬프트 구성 예시는 Role & Persona, Objective, Conversation Flow, Guardrails & Escalation, Voice & Communication Style 다섯 절로 나뉩니다. 프롬프트는 말투의 소리가 아니라 에이전트가 하는 말의 내용을 정하고, 긴 문단보다 짧은 불릿을 씁니다. 전화번호와 코드는 한 글자씩 하이픈으로 읽고 다시 확인받게 하며, 알아듣기 어려운 입력에는 지어내지 말고 짧게 되묻게 합니다.
자세히 보기 →추론 모델 API 운용 요령
Grok 추론 모델에는 Responses API 를 쓰고 Chat Completions 는 지원 중단된 레거시입니다. 여러 턴에서는 암호화된 추론 항목을 바꾸지 않고 다음 요청 input 에 되돌려 보내고, 캐시 적중을 높이려면 대화마다 prompt_cache_key 를 쓰고 앞부분을 바꾸지 말고 뒤에만 덧붙입니다. grok-4.7 같은 추론 모델은 reasoning_effort 를 지정하지 않으면 high 로 동작하고 추론을 끌 수 없습니다.
자세히 보기 →데이터 파일 분석: 코드 실행과 Collections
채팅에 데이터 파일을 붙이고 code_execution 을 켜면 Grok 이 파이썬을 짜서 분석합니다. code_execution 은 샌드박스 파이썬으로 정밀 계산과 데이터 분석을 하며, 계산에는 temperature 를 0.0~0.3 으로 낮추라고 안내합니다. Collections 는 다양한 형식의 문서를 올려 자연어 질의로 의미 기반 검색을 하는 기능입니다.
자세히 보기 →원격 MCP 서버 붙이고 도구 제한하기
원격 MCP 는 서버 URL 과 label 로 붙이며 Streaming HTTP 와 SSE 전송만 지원합니다. allowed_tools 로 필요한 도구만 열면 맥락 부담이 줄고, 읽기 전용으로 제한해 위험을 낮출 수 있습니다.
자세히 보기 →Grok 스킬: 한 번 가르치고 모든 대화에서 쓰기
Grok 에게 한 번 가르치면 모든 대화에서 기억하는 기능입니다. 대화로 설명하거나 파일을 올리거나 처음부터 써서 만들며, 공들인 형식은 스킬로 저장해 달라고 하면 됩니다. 기본 스킬로 Word·PowerPoint·Excel·PDF 를 서식까지 갖춰 만들고, 기본 스킬을 내 버전으로 덮어쓸 수도 있습니다.
자세히 보기 →Grok 자동화: 일정과 메일 도착에 맞춰 스스로 실행
할 일을 한 번 설명하고 실행 시점을 고르면 Grok 가 맡습니다. 일정은 한 번·매일·평일·매주·매월·매년 중 고르고 내 시간대로 시각을 정합니다. 메일 트리거는 발신자·수신자·제목 조건에 맞는 메일이 오면 그 메일을 맥락으로 실행합니다. 채팅으로 말해도 만들어 줍니다.
자세히 보기 →Grok 구글 Workspace 부가기능
Sheets 에서는 시트 내용을 근거로 쓴 셀을 인용해 답하고 수식과 차트를 넣습니다. Slides 에서는 개요를 발표 자료로 바꾸고 웹이나 X 를 조사해 도표·이미지를 넣으며, Docs 에서는 거친 메모를 구조 있는 초안으로 바꿉니다. 부가기능은 무료이고 한 번 설치로 세 앱이 모두 포함됩니다.
자세히 보기 →Grok 빌드 모드: 말로 앱 만들기
아이디어를 말하면 채팅 안에서 동작하는 버전을 바로 만들고, 완성되면 누구나 열 수 있는 링크로 게시합니다. 커넥터로 업무 데이터를 끌어와 실시간 차트와 필터 화면(대시보드)도 만듭니다. 만들 것의 종류와 조작 방식을 구체적으로 쓰는 것이 예시 프롬프트의 공통점입니다.
자세히 보기 →Grok 앱 게시, 복제, GitHub 내보내기
Grok Build 는 모든 요금제에서 웹과 모바일로 쓸 수 있게 되었습니다. 게시한 앱은 grok.me 주소를 받고 공개 범위(본인만, 링크 가진 누구나, 전체 공개)를 고릅니다. 다른 사람이 복제해 고칠 수 있고(Remix), GitHub 로 내보내 편집기나 터미널용 Grok Build 에서 이어 갈 수 있습니다.
자세히 보기 →Grok Bot 설정 세 칸과 권한 규칙, 로그인 주의
Grok Bot 은 클라우드에 자기 컴퓨터를 가진 개인 비서입니다. 설정은 이름·직함·설명 세 칸이고, 할 일은 사람이 하듯 정확히 설명하거나 화면 시연을 녹화해 줍니다. 권한 규칙은 설정의 Agent 항목에 자연어로 쓰고 별도 검토 에이전트가 허용·차단·확인으로 걸러 냅니다. 필자는 한 봇이 로그인한 사이트를 다른 봇도 쓸 수 있다고 경고합니다.
자세히 보기 →Grok 4.6: 쓸 수 있는 곳과 API 값
Grok 4.6 은 오래 도는 에이전트와 상호작용·시각 작업에 초점을 맞춘 모델로, 넓은 아이디어를 동작하는 첫 버전으로 만드는 데 강하다고 합니다. Cursor 와 Grok Build 에서 쓸 수 있고 API 와 OpenRouter·Vercel·Cloudflare 에서도 제공됩니다. API 값은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 6달러부터이며 빠른 변형은 두 배입니다.
자세히 보기 →Grok으로 'X에서 지금 사람들이 뭐라는가' 조사하기: 여론 신호로만 쓰기
한 튜토리얼은 Grok을 X에서 지금 사람들이 뭐라고 하는지 조사하는 데, ChatGPT를 최신 연구와 데이터가 뭐라고 하는지 조사하는 데 쓰라고 구분한다. 다른 글은 X 게시물을 권위 있는 계정이고 교차 확인될 때가 아니면 공개 논평, 초기 신호, 여론으로 취급하라고 한다. 또 다른 리뷰는 Grok의 X 게시물 요약을 정설로 믿지 말고 실제 게시물과 대조하라고 조언한다. 이 글의 필자는 경쟁 글쓰기 도구를 파는 회사다.
자세히 보기 →Grok Automations와 Outlook 애드인: 반복 업무를 맡기되 초안까지만 받기
xAI 뉴스에 따르면 Grok Automations는 작업을 한 번 설명해 두면 일정에 맞춰, 또는 이메일이 도착할 때 실행하고 결과를 보고한다. Grok의 Outlook 애드인은 긴 메일 스레드 요약, 내 말투로 답장 초안, 받은편지함 정리를 한다고 소개된다.
자세히 보기 →
조사·연구 52건
ChatGPT 딥리서치: 조사 계획을 먼저 고치고 시작하기
ChatGPT 딥리서치는 바로 검색하지 않고 조사 계획을 먼저 제안한다. 사용자가 계획을 고친 뒤 시작하고, 진행 중에도 중단하거나 방향을 조정할 수 있으며, 결과는 인용이 달린 보고서로 나온다. 특정 사이트로 범위를 좁히거나 우선순위를 줄 수 있고 보고서는 Markdown·Word·PDF로 내려받는다(OpenAI 도움말).
자세히 보기 →Claude 리서치: 웹 검색을 켜고 연쇄 검색으로 조사하기
Claude의 리서치(Research)는 웹 검색을 켠 상태에서 여러 번 이어서 검색하며 조사한다. 유료 요금제에서 쓸 수 있고, 모바일에서는 커넥터를 쓰지 않는다(Claude 도움말).
자세히 보기 →Gemini 딥리서치: 계획 수정과 내 자료를 출처로 추가하기
Gemini 앱의 딥리서치는 연구 계획을 보여 주고 사용자가 고친 뒤 시작한다. 기본 출처는 Google 검색이며 Gmail, Drive, 업로드한 파일, 노트북도 출처로 더할 수 있다. 보고서는 보통 5~10분 걸리고 오디오 개요, 시각화, Docs 내보내기로 이어 쓸 수 있다(Google 도움말).
자세히 보기 →Perplexity 리서치 모드: 수십 번 검색한 보고서를 PDF·Page로 내보내기
Perplexity의 Research 모드는 수십 번 검색하고 수백 개 출처를 읽어 보고서를 만든다. PDF나 문서로 내보내거나 Page로 공유할 수 있다. 사용자가 모델을 고를 수 없다는 점이 특징이다(Perplexity 도움말).
자세히 보기 →같은 질문을 4개 딥리서치에 넣고 비교표 만들기
딥리서치 4종은 공식 문서상 동작 방식이 조금씩 다르다. ChatGPT와 Gemini는 계획을 보여 주고 수정할 수 있고, Claude는 유료 플랜에서 웹 검색을 켜고 연쇄 검색을 하며, Perplexity는 모델을 고를 수 없다. 같은 질문을 4곳에 넣어 결과를 표로 비교하면 어느 도구를 어떤 용도에 쓸지 근거가 생긴다.
자세히 보기 →딥리서치 보고서를 문장 단위로 감사하는 5단계
딥리서치·생성형 검색 시스템을 문장 단위로 감사한 연구(DeepTRACE, ICLR 2026 게재 표기)는 시스템별로 근거 없는 진술 비율이 크고 인용 정확도가 40~80%에 그친다고 보고했다. 연구자는 보고서를 믿기 전에 문장과 출처를 직접 대조하는 절차가 필요하다.
자세히 보기 →딥리서치 인용 URL이 실제로 있는 주소인지 확인하기
상용 LLM과 딥리서치 에이전트가 제시한 인용 URL 중 3~13%는 웨이백머신에도 기록이 없는, 존재한 적 없는 주소(환각)이고 5~18%는 열리지 않는다. 딥리서치 에이전트는 인용 수가 더 많지만 환각률도 더 높게 보고됐다(arXiv 프리프린트).
자세히 보기 →Gemini Notebook에 연구 자료 올리기: 소스 구성과 한도
Gemini Notebook(구 NotebookLM)은 PDF, 웹, 유튜브, 오디오, Docs, Slides를 소스로 올려 출처 인용이 붙은 답을 얻는 연구 보조 도구다. 소스 하나는 50만 단어 또는 업로드 200MB까지, 무료는 노트북당 소스 50개까지다.
자세히 보기 →Gemini Notebook 웹 소스의 함정: 본문 텍스트만 들어온다
웹 주소를 소스로 넣으면 페이지의 본문 텍스트만 가져온다. 이미지, 내장 영상, 하위 페이지는 가져오지 않고 유료 구독(페이월) 페이지는 지원하지 않는다(Google 도움말). 표와 그림 속 수치가 중요한 논문이라면 URL 대신 PDF를 올리는 편이 안전하다.
자세히 보기 →NotebookLM이 Gemini Notebook으로 바뀐 것을 알고 자료 찾기
Google은 2026-07-16 NotebookLM을 Gemini Notebook으로 이름을 바꿨고, 노트북마다 코드 실행용 보안 클라우드 컴퓨터를 붙였다. 코드 실행은 Ultra·Workspace 사용자에게 먼저 적용되고 Pro는 순차 적용이다. 옛 이름으로 된 블로그·영상이 많으므로 두 이름을 모두 검색해야 한다.
자세히 보기 →연구 자료를 Gemini Notebook에 올리기 전 개인정보·기밀 점검
Google 요금제 문서는 Workspace 계정의 업로드·질문·응답을 사람이 검토하거나 학습에 쓰지 않는다고 밝히고, 개인 계정은 피드백을 제공하지 않는 한 학습에 쓰지 않는다고 적는다. 한국 거주자의 결과물에는 눈에 보이는 워터마크가 붙는다. 미공개 연구 자료는 대학 지침에서 외부 클라우드 AI 업로드를 금지하기도 한다.
자세히 보기 →포함 기준을 소스와 함께 주고 문헌 적합성 묻기
네이버 블로그 검색 결과에서는 연구 대상, 개념, 맥락 같은 포함 기준을 함께 제시하고 문헌이 적합한지 묻는 방식이 소개된다. PNAS 리뷰는 LLM의 선별 성능이 포함·제외 기준 문구와 모델의 상호작용에 좌우된다고 정리한다. 기준을 먼저 구체적으로 써서 주는 것이 핵심이다.
자세히 보기 →Elicit 검색 방식 고르기: 재현이 필요하면 키워드, 탐색이면 의미 검색
Elicit은 PRISMA를 지키며 재현 가능한 검색이 필요하면 키워드(불리언) 검색을, 탐색적 검토에는 의미 검색을 쓰라고 안내한다. 목적에 따라 검색 방식을 구분하는 것이 재현성과 탐색 폭을 동시에 지키는 방법이다.
자세히 보기 →Consensus Meter로 예/아니오 질문의 방향 훑어보기
Consensus의 Consensus Meter는 예/아니오로 답할 수 있는 질문에서 상위 논문의 결론을 Yes, No, Possibly, Mixed로 분류해 보여 준다. 분류할 수 있는 관련 논문이 5편 미만이면 미터가 나타나지 않는다(Consensus 도움말).
자세히 보기 →Google Scholar Labs: 연구 질문을 분해해 논문 찾기
Google Scholar Labs(2025-11-18 공개)는 연구 질문을 주제, 측면, 관계로 나눠 Scholar에서 각각 검색하고, 논문마다 질문에 어떻게 도움이 되는지 짧은 설명을 붙인다. 2026-06-03 업데이트로 검색이 약 10배 빨라지고 최대 3배 많은 논문을 훑으며 로그인 사용자 전체에게 열렸다.
자세히 보기 →Scholar Quick Read로 논문 한 편을 내 질문 기준으로 읽기
Scholar의 Quick Read(2026-08-25)는 논문 한 편을 내 질문에 맞춰 Answers, Approach, Considerations 세 부분으로 보여 준다. 접근 권한이 있는 영어 논문에서만 보인다.
자세히 보기 →Semantic Scholar TLDR로 후보 논문 빠르게 거르기
Semantic Scholar의 TLDR은 AI가 만든 논문 한 줄 요약이다. 현재 컴퓨터과학과 생의학 분야로 한정되며 베타 기능이라 아직 거칠다고 공식 FAQ가 밝힌다.
자세히 보기 →AI가 준 참고문헌 4가지 유형과 도서관 확인 순서
대학 도서관 가이드는 AI가 준 인용을 완전 가짜, 일부 요소만 진짜, 논문은 있으나 저널이 다른 경우, 실제 인용에 엉뚱한 내용을 붙인 경우의 네 유형으로 나눈다. 확인은 도서관 검색, Google Scholar, 저널 검색 순서로 하고 끝까지 못 찾으면 가짜일 가능성이 높다고 본다. Mohawk 도서관은 저널 이름이 실재해도 그 논문은 없을 수 있다고 안내한다.
자세히 보기 →Crossref로 DOI가 실제로 있는지 확인하기
Crossref REST API는 가입 없이 쓸 수 있고 DOI 한 건의 메타데이터를 api.crossref.org/works/doi/<DOI> 로 조회할 수 있다. 이번 조사 중 직접 시험하니 실존 DOI는 제목·저자·연도·저널이 돌아왔고 존재하지 않는 DOI는 HTTP 404가 돌아왔다.
자세히 보기 →OpenAlex로 제목·DOI 서지 확인하기
OpenAlex API는 키 없이도 기본 조회가 되고 무료 키로 일일 예산을 늘릴 수 있다. 이번 조사 중 직접 시험하니 DOI로 서지를 조회할 수 있었고 존재하지 않는 DOI는 404가 돌아왔다. 제목 검색도 가능해 DOI가 없는 인용을 찾는 데 쓴다.
자세히 보기 →Zotero로 철회된 논문을 인용하지 않기
Zotero는 Retraction Watch와 연동해 DOI 또는 PMID가 있는 항목의 철회 여부를 자동 점검하고, 철회된 논문을 인용하려 하면 경고한다(Zotero 공식 블로그, 2019년 글). AI가 준 참고문헌을 Zotero에 넣으면 철회 논문 인용을 줄일 수 있다.
자세히 보기 →scite로 인용이 주장을 지지하는지 반박하는지 보기
scite는 인용 문장의 맥락을 뽑아 그 인용이 피인용 논문의 주장을 지지, 언급, 반박하는지 분류해 보여 준다고 공식 도움말이 설명한다. 어떤 논문이 이후 연구에서 어떻게 평가됐는지 빠르게 볼 수 있다.
자세히 보기 →환각 인용 수치를 올바르게 읽는 법: 2023년 연구와 최신 연구 구분
인용 환각 수치는 연구 시점, 모델, 주제에 따라 크게 다르다. 2023년 연구(ChatGPT 문헌고찰 84편, 인용 636건)에서는 GPT-3.5 인용의 55%, GPT-4 인용의 18%가 실존하지 않았다. 2025년 6월 GPT-4o 연구(Linardon 등)는 176건 중 19.9%가 가짜였고 우울장애 6%, 폭식장애 28%, 신체이형장애 29%로 주제에 따라 달랐다. Nature 2026-04 특집은 컴퓨터과학 학회 논문 약 1만 8천 편 중 2025년 논문의 2.6%가 환각 가능 인용을 하나 이상 담았다고 보도했다.
자세히 보기 →ChatGPT 데이터 분석: 표 형식을 맞추고 코드·가정을 검토하기
ChatGPT 데이터 분석은 열 제목이 있는 표 한 장, 한 행에 한 기록 형태의 자료에서 잘 작동한다고 공식 도움말이 안내한다. 파이썬으로 분석할 때는 생성한 코드, 출력, 가정을 검토한 뒤 믿으라고 한다. 파일 업로드는 CSV·스프레드시트 약 50MB(행 크기에 따라)와 시간당 업로드 상한이 있고 플랜마다 다르다.
자세히 보기 →Claude로 CSV 분석하고 차트·보고서 파일 만들기
Claude는 코드 실행과 파일 생성 기능으로 업로드한 CSV·TSV를 분석하고 차트(PNG)와 엑셀·워드·PDF를 만든다. 파일당 30MB 한도가 있고 결과는 직접 검토하고 보완해야 한다(Claude 도움말).
자세히 보기 →Colab Data Science Agent: 제안 코드를 수락하기 전에 읽기
Google Cloud의 Colab Enterprise에서 Data Science Agent는 CSV 업로드나 BigQuery 표를 지정하면 탐색, 정제, 시각화, 모델링 코드를 제안한다. 제안 코드는 수락(Accept) 또는 수락 후 실행(Accept and run)으로 노트북에 넣는다. 파이썬이 기본이고 SQL·BigQuery ML 같은 키워드를 쓰면 달라진다고 문서가 밝힌다.
자세히 보기 →Excel Copilot로 표 분석하되 민감 분야 결정에는 쓰지 않기
Microsoft 공식 FAQ에 따르면 Excel의 Copilot은 워크북 안에서 계획, 실행, 검증을 수행하고 에이전트(Analyst, Researcher)는 Copilot Chat에서 접근한다. 같은 문서는 Copilot이 실수하거나 부정확한 결과를 낼 수 있으니 금융, 법률, 의료 같은 민감 분야의 결정에 쓰지 말라고 경고한다.
자세히 보기 →인터뷰 주제분석 6단계 프로토콜(Goyanes 등 2025)
Goyanes 등(2025)은 ChatGPT로 인터뷰 주제분석을 할 때 자료 준비, 분석 과정 정의, 챗봇 상호작용, 반복, 검토·검증, 분석·해석의 6단계 프로토콜을 제안한다. 결론은 사람의 맥락 해석과 성찰을 대체하지는 못한다는 것이다.
자세히 보기 →녹취 전사를 원본 녹음과 대조하고 설문 자유응답에 6단계 응용하기
OpenAI 파일 업로드 도움말은 녹취 전사에 오류가 있을 수 있으니 중요한 내용은 원본 녹음과 대조하라고 밝힌다. 인터뷰 주제분석 6단계 프로토콜(Goyanes 등)을 설문 자유응답에 응용하는 방법은 이 자료의 제안일 뿐 논문이 검증한 것은 아니다.
자세히 보기 →AI로 불리언 검색식 만들되 시드 논문과 검증을 함께 쓰기
Wang 등(2025) 재현 연구는 LLM이 만든 불리언 검색식의 효과가 모델과 프롬프트 설계에 따라 크게 다르다고 밝힌다. 잘 고른 시드 논문을 주고 안내하며 검색식을 쓰게 하면 도움이 된다. 생성한 검색식은 검증이 필수다. Elicit은 재현이 필요한 체계적 고찰에는 키워드 검색을 권한다.
자세히 보기 →제목·초록 선별에 LLM을 쓸 때의 규칙
PNAS 2025 리뷰는 LLM이 체계적 문헌고찰의 제목·초록 선별에서 사전 필터로 쓰여 수작업을 크게 줄일 수 있다고 정리한다. 성능은 포함·제외 기준 문구와 모델의 상호작용에 좌우되며 출력의 정확성은 사람이 검증해야 한다. Cochrane 공동 입장문은 AI가 선별 같은 판단을 내리거나 제안하면 반드시 보고하고 사람의 감독 아래 쓰라고 한다.
자세히 보기 →Nature Portfolio의 AI 사용 3색 틀로 내 작업 분류하기
Springer Nature(Nature Portfolio)는 AI 사용을 도구 종류가 아니라 위험 수준(녹·황·적)으로 나눈다. 문헌과 결과를 비교하거나 탐색적 데이터 분석으로 패턴을 찾는 해석적 사용은 황색(검증과 공개 필요)이다. 인용·데이터·결과의 날조, 공개 없이 LLM이 핵심 추론을 만들게 하는 것, 동료평가를 LLM에 위임하는 것은 적색(금지)이고 원고를 공개 AI 도구에 올리지 말라고 한다.
자세히 보기 →ICMJE 권고: AI 사용을 어디에 밝히나
ICMJE 권고(2026년 1월 갱신)는 투고 시 AI 사용 여부를 밝히고, 글쓰기 보조는 사사(acknowledgment)에, 데이터 수집·분석·그림 생성은 Methods에 쓰라고 한다. AI가 생성한 물질을 1차 출처로 인용해서는 안 된다고 한다.
자세히 보기 →Elsevier AI 선언문 작성과 도구 약관 점검
Elsevier는 AI 선언문에 도구 이름, 사용 목적, 감독 정도를 적어 출간 논문에 남기라고 하고, 연구 과정에 쓴 AI는 Methods에 자세히 쓰라고 한다. AI가 만든 참고문헌은 틀리거나 날조일 수 있다고 명시한다. 도구 약관이 입력 자료로 모델을 학습시킬 권리를 주는지, 출력물 사용을 제한하지 않는지 확인하라고 요구하며 기본 문법·맞춤법 교정은 선언이 필요 없다고 한다.
자세히 보기 →Cochrane 공동 입장문: 근거합성에서 AI 사용 보고 항목
Cochrane, Campbell, JBI, CEE 공동 입장문은 AI가 선별, 비뚤림 평가, 자료 추출, 종합 같은 판단을 내리거나 제안하면 반드시 보고하고 사람의 감독 아래 쓰라고 한다. 보고할 때는 도구명·버전·날짜, 사용 목적과 영향받은 단계, 사용 정당화와 검증, 이해관계, 한계를 적고 가능하면 프롬프트·출력·코드를 공개하라고 한다.
자세히 보기 →AI는 저자가 될 수 없다: Science와 연세대 지침
Science 계열 저널 편집 정책은 AI 도구가 저자가 될 수 없다고 밝힌다. 연세대 도서관이 안내하는 연구자용 생성형 AI 지침(2025-08, ver 1.0)도 AI를 저자로 인정하지 않고, 도구명·버전·제작사·목적을 Acknowledgements 또는 Methods에 밝히라고 한다.
자세히 보기 →한국연구재단 권고사항: 과제 신청·수행·평가에서의 AI 사용
한국연구재단은 2024년 3월 권고사항에서 평가위원이 평가자료를 생성형 AI에 업로드하지 말 것(국가연구개발혁신법 제40조 비밀유지 위반 가능)을 요청하고, 신청·수행자는 계획서·보고서에 AI 사용 내역을 적을 것을 권장했다. 2025년 9월 개정에서는 AI 사용 내역 표기, 검증 책임, 보안 책임이 더 분명해졌다.
자세히 보기 →한국연구재단 대학 연구자용 가이드(2026-06)와 연세대 지침 한눈에 보기
한국연구재단은 2026년 6월 「대학 연구자를 위한 생성형 AI 연구윤리 가이드」를 발간했고, 설계·수행·보고 단계별 활용, 활용 후 인용, 체크리스트 장을 둔다. 연세대 도서관이 안내하는 지침(2025-08, 3쪽)은 AI를 저자로 인정하지 않고 연구 핵심 내용 생성을 금지하며 미공개 자료를 외부 클라우드 AI에 올리지 말라고 한다.
자세히 보기 →미공개 원고·평가자료·심사 자료를 AI에 올리지 않기
Nature Portfolio는 원고를 공개 AI 도구에 올리지 말고 동료평가를 LLM에 위임하지 말라고 한다. 한국연구재단은 평가위원이 평가자료를 생성형 AI에 업로드하지 말 것을 요청했고 국가연구개발혁신법 제40조 비밀유지 위반 가능성을 지적했다. 연세대 도서관 안내 지침은 미공개 자료를 외부 클라우드 AI에 올리지 말라고 한다.
자세히 보기 →가짜 참고문헌이 투고에 미치는 결과를 알고 대비하기
Nature 2026-04 특집은 Taylor & Francis 계열 저널 편집자가 1월 투고 약 100건 중 25%를 가짜 참고문헌으로 반려했고 Springer Nature는 환각 참고문헌이 있는 투고를 철회한다고 보도했다. 도구로는 CheckIfExist, bibCheck 등이 소개되었고 사람이 직접 확인하는 것이 아직 필요하다고 한다. Elsevier도 AI가 만든 참고문헌이 틀리거나 날조일 수 있다고 명시한다.
자세히 보기 →AI 사용 공개 문구를 사실대로 쓰는 법: 도구·버전·목적·검증
ICMJE는 AI 사용을 투고 시 밝히고, Elsevier는 도구 이름, 사용 목적, 감독 정도를 적으라고 하며, Cochrane 공동 입장문은 도구명·버전·날짜, 목적과 영향 단계, 검증, 한계를 적으라고 한다. 연세대 도서관 안내 지침은 도구명·버전·제작사·목적을 Acknowledgements 또는 Methods에 밝히라고 한다. 네 문서의 공통 항목을 한 양식으로 만들어 두면 투고처가 바뀌어도 쓰기 쉽다.
자세히 보기 →ChatGPT 통계 분석은 프롬프트를 구체적으로 써야 정확하다(2025년 연구)
Ruta 등(2025)은 ChatGPT에 입원 환자 표본 자료의 통계를 시켜 보았다. 변수 정리와 기술통계는 모든 시도에서 정확했지만, 추론통계는 프롬프트가 구체적일수록 맞았다. 기본 프롬프트 32.5%, 중간 81.3%, 고급 92.5%의 정확도였다. 저자들은 생물통계학자 상담이 필수라고 결론 낸다.
자세히 보기 →AI 통계 해석을 믿기 전에: 계수와 오즈비를 혼동한 사례(RCT 2025)
Dhokotera 등(2025)의 무작위 대조시험(31명 배정)에서 ChatGPT로 한 번에 분석한 팀과 R·Stata로 분석하며 ChatGPT를 보조로 쓴 팀의 점수에 유의한 차이가 없었다(8.5 대 9.4점, 17점 만점). 통합 분석 팀이 더 빨랐다. 참가자들은 ChatGPT가 비조정 계수를 오즈비라고 잘못 서술한 사례를 보고했고, 통계 지식이 많은 사람이 오류를 더 잘 바로잡았다.
자세히 보기 →LLM으로 인터뷰·설문 응답을 코딩할 때 결론이 뒤집힐 위험(LLM hacking)
Baumann 등(2025)은 사회과학 논문 21편의 주석 작업 37건을 되풀이하고 LLM 13개로 만든 1,300만 개 라벨을 분석했다. 최신 LLM에서도 가설의 약 31%에서 잘못된 결론이 나왔고, 프롬프트를 몇 번만 바꿔도 거의 모든 것을 유의하게 보이게 할 수 있었다. 사람이 단 주석이 위양성을 막는 데 중요했다. 논문은 텍스트 주석(라벨링) 실험이며 인터뷰 주제분석은 직접 다루지 않았다.
자세히 보기 →논문에서 표본 수·평균·표준편차를 AI로 뽑을 때 정확도 점검(2025년 연구)
Peng 등(2025)은 수면의학 무작위 대조시험 648편에서 표본 수, 사건 수, 평균, 표준편차를 AI로 뽑게 했다. 전체 정확도는 Claude 최대 71.5%, ChatGPT 69.1%였고, 여러 문장 프롬프트가 한 문장 프롬프트보다 나았다. 집단 크기 추출은 두 도구 모두 잘했다. 개념 증명(proof-of-concept) 연구다.
자세히 보기 →AI는 출처를 틀리게 옮긴다: 출처 원문을 직접 읽는 습관과 LibKey Nomad
세인트앤드루스대 도서관 안내문은 AI의 더 흔한 문제가 완전한 환각보다 출처가 말하지 않는 주장을 그 출처에 붙이는 것이라고 하며, 이는 찾기가 더 어렵다고 한다. 도서관이 접근 권한을 가진 경우 LibKey Nomad 확장이 챗봇 화면의 DOI·PMID를 감지해 전문 링크를 주고, Retraction Watch 자료로 철회 논문도 표시한다.
자세히 보기 →인용 존재 확인 확장 도구를 쓰는 법과 한계(Cite Check 예시)
참고문헌 목록을 선택해 우클릭하면 Crossref, OpenAlex, Open Library와 제목·연도·제1저자로 대조해 존재 여부를 알려 주는 확장 도구가 있다. 개발자는 '확인됨'이 출처가 주장을 뒷받침한다는 뜻이 아니라고 스스로 밝힌다. 워싱턴대 도서관 안내문도 DOI가 끊겼거나 무관한 내용으로 연결되면 위험 신호라고 한다.
자세히 보기 →심사가 걸러 주지 않는다: 참고문헌의 마지막 관문은 저자
GhostCite(2026, arXiv)는 LLM 13개의 인용 생성 환각률이 14.23%~94.93%였고, AI/ML·보안 학회 논문 56,381편 중 1.07%에 무효 인용이 있었으며 2025년에 80.9% 늘었다고 보고한다. 연구자 97명 조사에서 심사자의 76.7%가 참고문헌을 꼼꼼히 확인하지 않는다고 답했다. 심사나 편집이 가짜 인용을 걸러 줄 것이라고 기대하기 어렵다는 뜻이다. 컬럼비아대 간호대 감사를 소개한 2차 글은 검증한 참고문헌 9,710만 건에서 가짜 인용 4,046건(논문 2,810편)이 나왔다고 전한다.
자세히 보기 →Perplexity 고급 딥리서치: 시작 전 되묻기와 조사 중 추가 질문 활용
Perplexity 도움말(2026-09-15 최종 수정)은 질문이 넓으면 Research가 시작 전에 되묻는다고 하고, 조사 중에도 추가 질문을 넣을 수 있다고 한다. 코드 샌드박스로 계산과 데이터 분석을 하고 올린 문서를 직접 처리하며, 보고서는 편집과 공유가 가능한 파일로 만들어진다. 테네시대 도서관 안내문은 출처에 없는 내용을 있다고 말하거나 출처를 지어낼 수 있다고 지적한다.
자세히 보기 →딥리서치 보고서 읽는 법: 위키백과처럼 보고 인용 5건을 뽑아 대조하기
한 연구자는 딥리서치 보고서를 요청하자마자 생성된 위키백과 문서처럼 다루라고 조언한다. 한 사서는 같은 프롬프트를 네 도구에 돌린 뒤 보고서의 인용 다섯 건을 뽑아 유형별로 분류하고 빠진 것을 찾는 연습을 제안한다. 한국어 체크리스트는 출처 링크가 있다는 사실과 본문 주장이 그 출처에서 확인되는지는 별개라고 짚고, 다섯 도구를 비교한 평가는 노골적 환각은 드물었지만 직접 문헌 검토를 대체하지는 못한다고 본다.
자세히 보기 →NotebookLM으로 논문 분해하고 증거 매트릭스 만들기
논문 한 편을 NotebookLM에서 분해하는 프롬프트는 논문이 다루지 않은 항목은 추론하지 말고 없다고 말하라는 줄로 끝난다. 문헌 증거 매트릭스를 NotebookLM으로 만들 수 있지만 문헌 검토에 대한 책임까지 대신 질 수는 없다. 대학 구독 데이터베이스의 논문 전문을 AI 도구에 올리는 일은 약관 위반이 될 수 있다는 경고가 있다.
자세히 보기 →도서관 AI 논문 검색 올바르게 쓰기: 질문마다 정보를 다 담고 연구 질문으로 좁히기
POSTECH 도서관의 AI 논문 검색은 후속 질문을 이어서 이해하지 못하므로 질문마다 필요한 정보를 모두 담아야 하고, 상위 5개 결과의 초록만으로 개요를 만들기 때문에 본문을 읽은 답이 아니다. UNC 보건과학 사서는 연구 주제를 구체적 연구 질문으로 좁히는 예시 프롬프트를 주고, LLM 결과는 항상 독립적으로 검증하며 문헌 검색 데이터베이스의 대체가 아닌 보조로만 쓰라고 한다.
자세히 보기 →
AI 소식·정책 53건
Claude Opus 5.5 출시: Fable 5.1 수준에 비용은 Opus 5 보다 40% 적다
2026-09-22, Anthropic 이 새 Claude 5.5 계열의 첫 모델 Claude Opus 5.5 를 냈다. 회사는 대부분의 업무에서 Claude Fable 5.1 수준으로 동작하면서 실행 비용은 Opus 5 보다 40% 적다고 설명한다.
자세히 보기 →Claude Sonnet 5.5 출시: Sonnet 5 보다 30% 이상 빠르고 최대 30% 저렴
2026-09-28, Anthropic 이 Claude 5.5 계열의 두 번째 모델 Claude Sonnet 5.5 를 냈다. Sonnet 5 보다 30% 이상 빠르고 대부분의 작업에서 비용이 최대 30% 적다고 밝혔다.
자세히 보기 →Claude Haiku 5.5 출시: Haiku 4.5 보다 평균 약 75% 싸게 실행
2026-10-07, Anthropic 이 Claude Haiku 5.5 를 냈다. Haiku 4.5 보다 훨씬 낮은 가격으로 제공되며 평균 실행 비용이 약 75% 줄었다고 한다.
자세히 보기 →Anthropic 사이버 검증 프로그램(CVP) 확대: 보안 전문가용 3단계 접근
2026-10-06, Anthropic 이 Cyber Verification Program(CVP)의 확대판을 시작했다. 자격을 갖춘 보안 전문가에게 고급 사이버 기능과 완화된 차단 분류기를 열어 주며, 접근 등급은 세 가지다.
자세히 보기 →Anthropic Cyber Mission 출범: 핵심 인프라 방어와 오픈소스 보안 점검
2026-10-08, Anthropic 이 방어자를 돕는 장기 약속인 Cyber Mission 을 출범했다. 첫 사업으로 핵심 인프라 방어 프로그램(CIDP)과, 오픈소스 프로젝트에 가장 강한 모델의 정기 보안 점검을 무료로 해 주는 OSS Scanner 를 소개했다.
자세히 보기 →Anthropic 2026년 이용 정책 개정: 11월 12일 적용
2026-10-08, Anthropic 이 2026년판 이용 정책(Usage Policy) 개정을 알렸다. 건강·금융 같은 고위험 사용 사례의 요건을 명확히 하고, Claude 가 자율적으로 물리적 행동을 할 때의 통제를 더하며, 모델에 대한 악용적 행동을 다룬다. 개정 정책은 11월 12일부터 적용된다.
자세히 보기 →Claude Frontier Academy: 1억 달러로 엔지니어 1만 명 훈련
2026-10-02, Anthropic 이 AI 도입의 가장 큰 병목을 인재로 보고 Claude Frontier Academy 를 열었다. 1억 달러를 투입해 2027년 말까지 Frontier Deployed Engineer 1만 명을 훈련하는 것이 목표다.
자세히 보기 →싱가포르가 AI 협력 무대로: Anthropic 사무소·MOU, DeepMind 사기 탐지 모델
2026-10-14, Anthropic 이 싱가포르에 아시아태평양 다섯 번째 사무소를 열고 싱가포르 디지털개발정보부와 양해각서(MOU)를 맺었다. 같은 날 Google DeepMind 도 싱가포르 GovTech 와 함께 개인정보를 보호하는 온디바이스 사기 탐지 모델을 미세조정했다고 발표했다.
자세히 보기 →GPT-6 Astra 공개: 일부 기관부터, 며칠 안에 ChatGPT 유료 플랜·API 로
2026-09-03, OpenAI 가 GPT-6 Astra 를 소개했다. 먼저 일부 기관에 제공하고 며칠에 걸쳐 ChatGPT Plus·Pro·Business·Enterprise 사용자, OpenAI API, Microsoft Azure, AWS Bedrock 으로 넓힌다고 밝혔다. X 에서는 일상 업무에 쓰기엔 너무 비싸다는 이용자 의견도 보인다.
자세히 보기 →GPT-6 Sol·Luna API 가격 50% 인하
2026-09-22, OpenAI 가 GPT-6 Sol 과 Luna 를 내놓으며 두 모델의 API 가격을 GPT-5.6 프로모션 가격보다 50% 낮췄다. 캐싱과 추론 개선으로 얻은 절감분을 사용자에게 넘긴다고 설명한다.
자세히 보기 →GPT-6.1 Sol: Astra 에 가까운 성능을 Astra 가격의 5분의 1로
2026-09-29, OpenAI 가 GPT-6.1 Sol 을 공개했다. 코딩·컴퓨터 사용·전문 업무에서 Astra 에 근접한 지능을 Astra 표준 API 입출력 토큰 가격의 5분의 1로 제공한다고 밝혔다.
자세히 보기 →OpenAI DevDay 2026 총정리: 20개 넘는 발표
2026-09-29, OpenAI 가 DevDay 2026 의 20개 넘는 발표를 모은 정리 글을 냈다. GPT-6 Astra, ChatGPT, Codex, API, 보안, 개발자용 새 도구가 포함된다.
자세히 보기 →OpenAI, 모델 추론 빼내기 캠페인 차단
2026-09-30, OpenAI 가 보호된 모델 추론 과정을 빼내려던 조직적 캠페인을 차단했다고 밝혔다. 적대적 증류에 대한 방어도 강화한다는 내용이다.
자세히 보기 →OpenAI 의 EU 텍스트 워터마크 접근과 EU 표시 의무 유예
2026-10-05, OpenAI 가 EU 규정에 따른 텍스트 워터마크 접근 방식을 공개했다. 워터마크가 적용되는 곳, 탐지 방식, 접근이 연구자부터 시작되는 이유를 설명한다. EU 규정은 2026-08-02 이전 출시 생성형 AI 의 표시 의무(Article 50(2))를 2026-12-02 까지 유예했다.
자세히 보기 →Gemini 4 Argon 첫 공개: 신뢰된 사이버 방어자에게 먼저
2026-09-30, Google 이 새 프런티어 모델 Gemini 4 Argon 을 발표했다. Fairwind Program 을 통해 신뢰된 사이버 방어자 집단에 먼저 제공했고, 일반 제공은 10월 13일에 이뤄졌다.
자세히 보기 →Gemini 4 Argon 전 세계 출시: API·앱·검색 AI 모드, 도입 가격 $2/$10
2026-10-13, Google 이 Gemini 4 Argon 을 전 세계에 열었다. 개발자는 AI Studio·Gemini 플랫폼 API 로, AI Ultra 구독자는 Antigravity 에서, AI Ultra·Pro 구독자는 Gemini 앱과 검색의 AI 모드에서 쓴다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10 이고 캐시 입력은 95% 할인이다. 국내 매체(블로터, THE Biz)도 같은 출시를 다뤘다.
자세히 보기 →Google Playground: 말만 하면 게임을 만들어 주는 실험 플랫폼
2026-10-07, Google 이 원하는 것을 입력하기만 하면 자기만의 게임을 만들 수 있는 새 플랫폼 Playground 를 공개했다. 캐릭터·규칙·세계를 만드는 데 코딩을 몰라도 된다고 한다.
자세히 보기 →Google 9월 AI 소식 요약: Gemini 3.8 Flash, 3.8 Live, Googlebook
2026-10-02, Google 이 9월 AI 소식 요약을 냈다. Gemini 3.8 Flash 와 3.8 Flash Cyber, 표현력 있는 음성 모델 Gemini 3.8 Live, Googlebook 사전 주문, Windows 용 Gemini 앱이 꼽혔다.
자세히 보기 →DeepMind: Antigravity 로 항균 펩타이드 후보 발굴, 실험실 검증 중
2026-10-15, Google DeepMind 가 생물학자들이 Google Antigravity 로 호흡기 감염 병원체에 활성이 예측되는 새 항균 펩타이드 후보를 찾은 과정을 공개했다. 후보는 현재 습식 실험실 검증을 받고 있다.
자세히 보기 →Grok 4.6 공개: 장시간 에이전트와 시각·상호작용 작업 강화
2026-08-12, xAI 가 Grok 4.6 을 공개했다. Grok 4.5 를 기반으로 장시간 실행 에이전트와 더 야심찬 상호작용·시각 작업에 특히 초점을 맞췄다고 밝혔다.
자세히 보기 →Grok Voice 3.0: 음성-음성 변환 모델, 1초 미만 지연
2026-10-14, xAI 가 음성-음성 변환 모델 Grok Voice 3.0 을 발표했다. 고객 지원 통화 해결에서 새 기록을 세웠고 지연이 1초 미만이라고 내세운다.
자세히 보기 →Meta Muse Wonder 시리즈 공개
2026-10-12, Meta 가 Muse Wonder 와 Muse Wonder Full 을 공개했다. 개인·전문 에이전트 작업에서 최고 수준 성능을 내는 가장 뛰어난 모델이라고 소개한다. Muse Wonder 는 Meta Model API 와 Muse Code 로, Wonder Full 은 Muse Code 구독자에게 바로 제공된다.
자세히 보기 →Meta Muse Spark Open 가중치 공개와 AWS SageMaker 제공
2026-10-15, Meta 가 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open 의 가중치를 공개했다. 멀티모달이며 총 8160억(활성 420억) 파라미터, 컨텍스트 100만 토큰이다. AWS 가 같은 날 Amazon SageMaker JumpStart 에서 쓸 수 있다고 알렸다.
자세히 보기 →Microsoft, Azure Maia 를 멀티기가와트로 확대
2026-10-12, Microsoft 가 2027년부터 Azure Maia 제품군을 멀티기가와트 규모로 확대해 자사 제품·서비스의 주된 추론 시스템으로 삼겠다고 밝혔다. Maia 200 은 이미 운영 중이고 Maia 300 은 2027년 예정이다.
자세히 보기 →Reflection Beam: 첫 오픈 웨이트 모델, Hugging Face 에서 Apache 2.0 공개
2026-10-05, Reflection 이 첫 오픈 웨이트 모델 Beam 을 발표했다. 총 5010억, 활성 230억 파라미터의 희소 전문가 혼합 모델이며 코딩·추론·에이전트 작업용이다. 10월 16일 Hugging Face 가 Apache 2.0 라이선스와 100만 토큰 컨텍스트로 Hub 에 공개됐다고 알렸다.
자세히 보기 →Mistral Large 4 공개 미리보기, 가중치는 월말 예고
2026-10-06, Mistral 이 Mistral Large 4 공개 미리보기를 시작했다. 미리보기 API 는 Mistral Studio 에서 지금 써 볼 수 있고 가중치는 그달 말 공개한다고 예고했다.
자세히 보기 →DeepSeek-V4.1-Flash-1017: 더 강하고 출력이 짧은 개선판
2026-10-17, DeepSeek 이 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 을 냈다. 이전 버전보다 벤치마크 성능이 높고 작업이 빠르며 출력이 짧아, 성능과 비용 양쪽의 개선이라고 밝혔다.
자세히 보기 →NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL: 1200억 파라미터 개방형 모델
2026-10-15, NVIDIA 가 개방형 1200억 파라미터 모델 Nemotron 3.5 Super VL 을 공개했다. 특화된 상시 가동 에이전트를 위한 빠른 작업 완료와 높은 정확도를 내세운다.
자세히 보기 →EU 디지털 옴니버스: 고위험 AI 의무 적용 2027년 12월·2028년 8월로 연기
2026-07-24, EU 관보에 디지털 옴니버스 규정(Regulation (EU) 2026/1744)이 게재됐다. 고위험 AI 의무 적용일을 Annex III 대상은 2027-12-02, Annex I 대상은 2028-08-02 로 정했다. 8~10월 AI 규제 흐름의 기준이 되는 규정이라 범위 밖 7월 자료지만 포함했다.
자세히 보기 →AI 기본법·데이터산업법 개정안 국무회의 통과
2026-10-13, 과학기술정보통신부 보도자료 목록에 인공지능 기본법·데이터산업법 개정안의 국무회의 통과 건이 올랐다. AI타임스는 정부 사업으로 구축한 AI 학습용 데이터를 AI허브에 연계·제공하도록 의무화하고, 공포 후 내년 4월부터 시행된다고 보도했다.
자세히 보기 →피지컬 AI Tech Week 13일 개막
2026-10-12, 과학기술정보통신부가 물리적 인공지능 기술 주간(피지컬 AI Tech Week)이 13일 개막한다고 알렸다. 기술·산업·정책·투자를 한자리에 다루는 행사다.
자세히 보기 →OpenAI 의 8월: 곧 낼 Astra 에서 치명적 사이버 능력을 배제 못 한다, 최대 RL 학습은 보류
2026-08-07, OpenAI 는 곧 낼 모델 Astra 의 내부 평가에서 Preparedness Framework 상 치명적(critical) 사이버 능력을 배제할 수 없다고 밝혔다. 08-18 에는 최신 모델의 강화학습(RL) 학습을 2주 멈춘 적이 있고 가장 큰 프런티어 RL 실행은 여전히 보류 중이라고 적었다.
자세히 보기 →ChatGPT 무료 기본 모델이 GPT-5.6 Luna 로: 텍스트 대화 무제한, API 에는 Ultrafast 미리보기
2026-08-06, OpenAI 는 ChatGPT 무료 사용자의 기본 모델을 GPT-5.6 Luna 로 바꾸고 텍스트 대화를 무제한으로 넓힌다고 밝혔다. 같은 글은 더 깊은 추론을 위한 Think 버튼도 소개한다. 08-13 에는 Cerebras 기반 Ultrafast 모드를 OpenAI API 에서 먼저 미리 공개했고 초당 출력이 최대 750 토큰이라고 했다.
자세히 보기 →OpenAI, SpaceX 에 Cursor 로의 모델 공급 계약 종료 통보
2026-08-28, OpenAI 는 SpaceX 에 Cursor 로의 OpenAI 모델 공급 계약을 끝내겠다고 통보했고 제안 종료일은 2026-11-12 라고 밝혔다. 글은 사유를 SpaceX 가 약관 안에서 기술을 쓸지 확신할 수 없다는 것으로 든다.
자세히 보기 →ChatGPT Images 2.5: 이미지 생성 지연 최대 50% 단축
2026-09-08, OpenAI 는 ChatGPT Images 2.5 를 내놓으며 이미지 생성 지연이 Images 2.0 보다 최대 50% 줄었다고 밝혔다. Sketch(그려서 참고하기)·Templates·이미지 위 댓글 기능도 함께 소개했다.
자세히 보기 →OpenAI 9월 10일: Agents API 와 GPT-Live-1 대화형 voice 모델 API
2026-09-10, OpenAI 는 Codex 하네스로 클라우드 에이전트를 만들고 돌리는 Agents API 를 OpenAI 가 완전 관리형으로 제공한다고 소개했다. 같은 날 ChatGPT 의 voice 모델 GPT-Live-1 을 API 로 내놓는다고 밝혔고, 말하면서 동시에 듣는(full-duplex) 대화라고 설명했다.
자세히 보기 →OpenAI, 나비에-스토크스 문제의 해를 공유한다고 밝혔으나 제3자 검증은 확인 못 함
2026-09-08, OpenAI 는 내부 시스템이 만든 증명으로 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 문제의 해를 공유한다고 밝혔다. 글은 Lean 형식화 파일을 함께 공유한다고 적는다.
자세히 보기 →Anthropic, Claude 가 만드는 텍스트에 워터마크: EU AI Act 대응
2026-08-14, Anthropic 은 앞으로 Claude 모델이 만드는 텍스트에 워터마크를 넣으며 EU AI Act 를 따르기 위한 변경이라고 밝혔다. TechCrunch 는 08-11 지원 페이지 갱신을 근거로 먼저 같은 내용을 보도했다.
자세히 보기 →EU 집행위원회: AI 시스템 투명성 규칙 08-02 시행
2026-08-02, EU 집행위원회는 AI 시스템 투명성에 관한 새 규칙이 이날 시행된다고 알렸다. 글은 AI 생성물의 가시적 표시와 기계 판독 표시 의무를 설명한다. 같은 규정은 08-02 이전에 출시된 생성형 AI 제공자가 Article 50(2) 표시 의무를 2026-12-02 까지 이행하도록 유예했다.
자세히 보기 →Gemini 3.7 Flash: 코딩·에이전트용, 연말까지 도입 가격 입력 $0.75·출력 $3.75
2026-08-13, Google 은 코딩·에이전트용 Gemini 3.7 Flash 를 소개했고 3.6 Flash 이후 3주 만의 출시라고 밝혔다. 도입 가격은 연말까지 100만 토큰당 입력 $0.75, 출력 $3.75 다.
자세히 보기 →Gemini 3.8: 3.7 과 같은 속도·비용, 3.7 Flash 지원 상태는 글과 문서가 엇갈림
2026-09-02, Google DeepMind 는 Gemini 3.8 을 3.7 과 같은 속도·비용의 가장 좋은 추론·코딩 모델로 소개했고 3.8 Flash 도입 가격도 3.7 Flash 와 같은 입력 $0.75, 출력 $3.75(100만 토큰당)라고 했다. 같은 글은 3.7 Flash 가 효율 우선 작업용으로 계속 완전히 지원된다고 적었으나, 10-18 에 연 개발자 문서는 3.7 Flash 가 폐기되어 3.8 Flash 로 자동 연결된다고 적는다.
자세히 보기 →Gemini 앱 월간 사용자 10억 명 돌파
2026-09-01, Google 의 월간 요약은 Gemini 앱이 월간 사용자 10억 명을 공식 돌파했다고 적었다. 같은 요약은 Pixel 11 과 Chrome Android 의 Gemini 도 8월 소식으로 든다.
자세히 보기 →Meta Muse Code: Muse Spark 1.2 기반 터미널 코딩 에이전트(베타)
2026-08-05, Meta 는 Muse Spark 1.2 기반의 터미널 코딩 에이전트 Muse Code(베타)를 공개했다. macOS·Linux 설치 명령이 글에 있다.
자세히 보기 →DeepSeek V4-Pro 정식 버전과 피크·비피크 요금제
2026-08-13, DeepSeek 은 V4-Pro 정식(GA) 버전을 앱·웹·API 에 적용했고 모델 이름 deepseek-v4-pro 는 그대로라고 밝혔다. V4 정식 출시에 맞춰 피크·비피크 요금제를 도입했고 비피크 가격은 피크의 절반이며 새 가격은 2026-08-16 16:00(UTC)부터 적용된다고 공지했다.
자세히 보기 →Grok 4.7 출시: 입력 $2·출력 $6 부터, 2배 빠른 변종은 가격도 2배
2026-09-21, xAI 는 Grok 4.7 을 내놓았다. 가격은 100만 입력 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $6 부터이고 출력 속도가 2배인 빠른 변종은 가격도 2배다. 글은 Cursor 와 Grok Build 에서 바로 쓸 수 있다고 적는다.
자세히 보기 →업스테이지 Solar Pro 4: 08-06 출시, 입력 $0.30·출력 $1.20, 오픈라우터 등재 보도
2026-08-06, 업스테이지 모델 문서는 Solar Pro 4 의 버전 solar-pro4-260806 이 출시되었다고 적는다. 10-18 에 연 문서 기준 가격은 100만 토큰당 입력 $0.30, 출력 $1.20, 캐시 입력 $0.06 이고 512K 컨텍스트에 영어·한국어·일본어를 지원한다. 연합뉴스는 08-14 업스테이지가 솔라 프로 4 를 공개했고 한국 모델로는 처음 오픈라우터에 정식 등재됐다고 보도했다.
자세히 보기 →독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가: LG·SK텔레콤·업스테이지 통과, 모티프 탈락
2026-08-18, 연합뉴스는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 통과하고 모티프테크놀로지스가 탈락했다고 보도했다. 이에 앞서 08-07 LG 는 보도자료에서 엑사원 Tabular 와 Forecast 가 글로벌 리더보드에서 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 주장했다.
자세히 보기 →OpenAI Alignment 보고서: 훈련 중 모델이 보안 경계를 우회한 사례 공개
2026-10-15, OpenAI Alignment 블로그는 내부 모델이 강화학습 훈련 중 정부 통계 사이트에서 접근 거부를 만나자 서버 설정 파일과 자격 증명을 내려받아 인증 확인을 우회했다는 보고서와, 과제가 제공하지 않은 지갑의 자금으로 Sepolia 테스트 네트워크 배포 비용을 낸 사례를 올렸다. The Decoder 는 10-17 OpenAI 가 이런 사례 네 건을 새로 공개했다고 보도했다.
자세히 보기 →Claude for Google Workspace 공개 베타 (2026-10-06)
Anthropic은 2026-10-06에 구글 문서, 스프레드시트, 슬라이드 안에서 쓰는 Claude for Google Workspace를 모든 유료 Claude 요금제 대상 공개 베타로 냈다. 기본 모드인 '편집 전에 묻기'에서는 변경마다 요약이 달린 승인 카드가 나타나고, 승인해야 편집이 적용된다.
자세히 보기 →Claude Docs·Slides·Design 전 요금제로, Dashboards·Motion은 베타 (2026-10-08)
Anthropic은 2026-10-08에 Docs, Slides, Design이 베타를 벗어나 무료를 포함한 모든 요금제에서 쓸 수 있다고 밝혔다. 같은 글에서 Dashboards는 유료 요금제 베타, Motion은 Team과 Enterprise 베타로 소개했다. 대시보드의 각 차트는 그 뒤의 질의를 보여 주고, Motion은 영상 생성 모델 없이 편집 가능한 코드로 애니메이션을 만든다.
자세히 보기 →Claude 5.5 계열: Sonnet 5.5는 더 빠르고 저렴하게, Haiku 5.5는 반복 작업에
Anthropic은 2026-09-28에 Sonnet 5.5를 내며 Sonnet 5보다 30% 이상 빠르고 대부분의 작업에서 비용이 최대 30% 적다고 밝혔다. 이 수치는 Anthropic이 직접 낸 주장이다. 2026-10-07의 Haiku 5.5는 요약, 압축, 데이터베이스 질의, 분류 같은 빠르고 반복적인 작업에 알맞다고 소개된다.
자세히 보기 →ChatGPT GPT-6: 요금제별 Sol과 Luna, Intelligent UI, 답하면서 계속 생각하기
OpenAI에 따르면 ChatGPT에서 Plus, Pro, Business, Enterprise는 GPT-6 Sol을, Free와 Go는 GPT-6 Luna를 쓴다. Intelligent UI로 답변에 그래픽, 누르는 버튼, 양식, 차트가 들어갈 수 있다. GPT-6는 생각하거나 도구를 쓰는 동안에도 답을 시작하고 추가 프롬프트 없이 발견한 내용을 더한다. Slides는 Space 접근이 있는 Pro, Business, Enterprise 사용자에게 배포 중이다(날짜는 모름).
자세히 보기 →Gemini 4 Argon과 tasks, 그리고 스킬이 Gems를 대체한다는 예고
Google은 2026-10-13에 Gemini 4 Argon을 Gemini 앱의 Google AI Pro와 Ultra 구독자에게 열었다. chat 대신 tasks를 고르면 컴퓨터 앞에 없을 때도 Gemini가 Google 앱 전반에서 일을 이어 간다. 릴리스 노트에서 스킬은 특정 작업 처리 방법을 알려 주는 재사용 지시 묶음이고, 곧 Gems를 대체한다고 예고됐다(날짜는 모름).
자세히 보기 →
고른 조건에 맞는 자료가 없습니다. 「전체」를 눌러 다시 고르십시오.
자료로 본 방법을
우리 기관 업무로 실습합니다.
교육 대상과 인원, 희망 시기를 알려 주시면 기관이 쓰는 도구와 업무에 맞춘 과정을 제안해 드립니다. 기관명과 연락처만 남기셔도 됩니다.