AX 강의 활용법: LLM Wiki로 지식 관리까지 (김길호 허세임님 OT강의)

모르는 용어 해결

나는 강의 노트에서 이해되지 않는 문장을 하나씩 꺼내 질문했다.

• 코딩 시스템과 AI는 같은 것인가?

• 조직의 성과를 바꾼다는 것은 역할을 바꾼다는 뜻인가?

• PoC는 무엇을 어떻게 시험하는 것인가?

• NAS·Ubuntu·Tailscale은 각각 무엇인가?

• “도구가 아니라 좋아져야 할 결과를 말하라”는 것은 무슨 뜻인가?

설명은 다음 네 가지 순서로 다시 받았다.

1. 쉬운 뜻

2. 생활 예시

3. 나의 현재 작업에 적용

4. 실제로 검증했는지 여부

예를 들어 파트너가 “다음 주 화요일 세 시에 병원 가야 해”라고 말하는 상황으로 역할을 나눠 보았다.

• AI는 말에서 날짜·시간·장소 후보를 찾는다.

• 사람은 맞아요 / 고칠래요로 확인한다.

• 코딩 시스템은 확인된 시간을 저장하고 정해진 시각에 알림을 보낸다.

이 예시를 통해 AI는 해석, 시스템은 정확한 반복, 사람은 승인과 책임이라는 차이를 이해할 수 있었다.

목표 조직과 고객 설정

나는 거대한 회사를 가정하지 않고, 나 혼자 운영하는 원샷의 강의·콘텐츠 지식관리 운영실을 첫 목표 조직으로 정했다.

• 조직 목표: 강의와 생활 실험에서 얻은 내용을 출처와 함께 보관하고 시니어 AI 프로그램에 재사용한다.

• 내부 고객: 현재와 미래의 나

• 첫 외부 고객: 컴퓨터 없이 휴대폰을 사용하는 파트너

• 첫 MVP 후보: 말로 등록하는 약속·복약 리마인더

도구 이름도 성과 문장으로 바꿨다.

• 이전 표현: “Codex가 강의를 요약한다.”

• 바꾼 표현: “필요한 강의 근거를 다시 찾고, 출처가 확인된 내용만 재사용한다.”

강의 연결 시험

나는 다음 세 강의를 대상으로 질문했다.

1. Monhee의 AI 마케팅 비서 뇌 튜닝

2. 로미오의 AI 산출물 검수 하네스

3. 김길호·허세임의 AX 코칭과 회사 LLM Wiki

질문은 하나였다.

“세 강의가 나의 시니어 AI 프로젝트와 어떻게 연결되는가?”

연결 결과는 다음과 같았다.

• Monhee: 범용 AI를 그대로 쓰지 말고 실제 사용자의 말투와 반응을 관찰해 기준을 다듬는다.

• 로미오: AI가 만든 결과를 그대로 믿지 말고 작성·검사·사람 승인을 분리한다.

• AX 코칭: 도구부터 정하지 말고 고객 문제와 실제 흐름을 확인한 뒤 시스템·AI·사람을 배치한다.

내 프로젝트에 대입하면 이렇게 이어졌다.

파트너의 실제 표현을 관찰하고 → AI가 해석한 날짜를 다시 확인하고 → 확정된 알림만 시스템이 실행하게 한다.

근거 파일 확인

여기서 예상하지 못한 문제가 발견됐다. AX 강의 파일이 정상 제목이 아니라 **.md로 저장되어 있었고, LLM Wiki에도 [[**]]라는 링크가 들어가 있었다.

내용만 읽을 때는 눈치채지 못했지만, “근거 파일을 바로 열 수 있는가?”를 시험하자 드러난 오류였다.

나는 다음과 같이 수정했다.

• AX 강의 파일명을 정상 제목으로 변경

• 관련 LLM Wiki 링크 수정

• 잘못된 파일은 복구 가능한 휴지통으로 이동

• 수정 뒤 근거 파일이 열리는지 다시 확인

• 변경 기록과 배운 점에 오류와 수정 내용을 남김

강의 정리 스킬 개선

같은 어려움을 반복하지 않도록, 강의 정리 스킬에도 다음 규칙을 추가했다.

어려운 개념은 쉬운 뜻 → 생활 예시 → 원샷 적용 → 실제 검증 여부로 설명한다.

또한 실행하지 않은 일은 성공했다고 쓰지 않고 완료·부분 완료·미실행·미확인으로 구분하도록 했다.

네 칸으로 요청하기

쉬운 뜻만 들으면 이해한 것 같다가 다시 잊는다. 생활 예시, 내 일에 적용하는 방법, 실제 검증 여부까지 함께 물어야 행동으로 이어진다.

근거 파일 직접 열어보기

AI가 세 강의를 잘 연결했더라도 링크가 깨져 있으면 나중에 근거를 확인할 수 없다. 원본이 있는가와 원본이 실제로 열리는가는 별도 검사다.

제안과 실행 구분하기

“이렇게 만들 수 있다”는 말과 “실제로 만들고 시험했다”는 말은 다르다. 나는 완료·부분 완료·미실행·미확인으로 상태를 나누기로 했다.

AI와 코딩 시스템 구분하기

자유로운 말 해석은 AI가 잘하지만, 정해진 시간의 알림·권한·차단·저장은 규칙 기반 시스템이 맡는 편이 안전하다. 마지막 승인과 책임은 사람에게 남겨야 한다.

다른 업무에의 적용 가능성

이 방법은 강의뿐 아니라 다음 작업에도 적용할 수 있다.

• 회의록: 요약 뒤 결정 근거와 원본 녹음 링크가 열리는지 확인

• 콘텐츠: 사실·해석·홍보 문장을 구분하고 게시 전 사람 승인

• 쇼핑 도우미: AI가 상품을 비교하되 상품·수량·금액을 사람이 확인한 뒤 결제

• 가족 일정: AI가 날짜 후보를 만들고 당사자가 승인한 일정만 저장

• 회사 위키: 개인 작업을 곧바로 공용 지식으로 올리지 않고 검토·승인·변경 이력 추가

생활자료는 건강·가족·결제 정보가 섞일 수 있으므로 한꺼번에 자동화하지 않을 생각이다. 비공개 기본값 → 필요한 최소 정보만 추출 → 사람 승인 → 저장 순서로 한 종류씩 시험해야 한다.

향후 계획

다음 단계는 파트너 한 명을 대상으로 작은 사용자 인터뷰와 PoC를 진행하는 것이다.

1. 파트너가 현재 약속과 복약 시간을 어떻게 기억하는지 확인한다.

2. 종이나 간단한 화면으로 음성 입력과 큰 확인 버튼을 먼저 보여준다.

3. 파트너가 휴대폰만으로 약속을 등록·수정할 수 있는지 시험한다.

4. 알림이 제시간에 도착했는지 기록한다.

5. 날짜 오인식·수정 횟수·중도 포기 지점을 측정한다.

화려한 만능 비서를 먼저 만들기보다, 한 사람이 실제로 혼자 쓸 수 있는 작은 기능 하나를 검증해 보려고 한다.

재사용 가능한 프롬프트

아래 프롬프트는 내가 이번 작업 방식을 재사용할 수 있도록 정리한 예시다. 강사의 공식 프롬프트는 아니다.

Open optionstext

아래 강의 자료를 왕초보도 이해할 수 있게 분석해 주세요.

[입력]
- 강의 전사록 또는 요약
- 강의 슬라이드나 원본 링크
- 내가 현재 하고 있는 프로젝트 설명

[각 핵심 개념의 출력 순서]
1. 쉬운 뜻: 새로운 전문용어를 쓰지 말고 1~2문장으로 설명
2. 생활 예시: 병원 예약, 쇼핑, 가족 일정, 강의 정리처럼 실제 상황으로 설명
3. 나의 적용: 내 현재 프로젝트에서 어디에 쓸 수 있는지 설명
4. 실제 검증 상태: 완료 / 부분 완료 / 미실행 / 미확인 중 하나
5. 근거: 해당 판단을 확인할 수 있는 원본 파일·링크·수치

[검수 기준]
- 발표자가 한 말, AI의 해석, 나의 생각을 구분한다.
- 실행하지 않은 것을 완료나 성공으로 쓰지 않는다.
- 위키링크와 원본 링크가 실제로 열리는지 확인한다.
- 코딩 시스템, AI, 사람의 역할을 섞지 않는다.
- 잘못된 연결을 발견하면 수정하고 변경 이유를 남긴다.

참고 자료

• 김길호·허세임, 2026-09-29 Clauders AX 코칭 OT 강의와 전사록

• AX 코칭 전문가 과정 통합 교안

• Monhee, AI 마케팅 비서 뇌 튜닝 발표 및 사례글

• 로미오, AI 산출물 검수 하네스 발표

※ 이 글은 위 강의를 그대로 요약한 글이 아니라, 내가 강의를 이해하고 내 LLM Wiki와 시니어 AI 프로젝트에 적용해 본 과정이다.