프롬프트에서 헤르메스까지라는 강조 제목과 AI 작업 요소를 연결해 파일로 축적하는 스틱맨 일러스트
AI 도구 활용 롬리서치-옵시디언

프롬프트에서 헤르메스까지, 따로 배운 것을 함께 쓰기까지

몇 달 전만 해도 AI를 잘 쓴다는 말은 프롬프트를 잘 쓴다는 뜻에 가까웠습니다. 질문의 목적과 조건을 자세히 적고, 원하는 결과가 나올 때까지 문장을 고쳤습니다. 당시에는 AI와 한 번의 대화를 얼마나 잘 만드는지가 중요했습니다.

이 변화는 새로운 도구가 이전 도구를 대신한 과정이 아니었습니다. 한 단계에서 익힌 방법을 다음 단계에 더했고, 지금은 그동안 따로 배운 것을 하나의 작업 흐름으로 이어서 씁니다.

프롬프트에서 스킬과 코워크로 이어졌습니다

그다음에는 스킬을 만들기 시작했습니다. 매번 긴 프롬프트를 다시 입력하는 대신, 반복해서 사용하는 작업 순서와 판단 기준을 하나의 스킬로 남겼습니다. 글쓰기, 리서치, 강의안 제작처럼 자주 하는 일을 정해진 절차로 다시 실행했습니다. 관심도 좋은 질문을 만드는 일에서, AI가 같은 방식으로 일하도록 기준을 설계하는 쪽으로 옮겨갔습니다.

올해 상반기에는 클로드 코워크(Claude Cowork)를 중심으로 작업했습니다. 대화창에 파일을 하나씩 올리는 것이 아니라, 데스크톱에 설치한 프로그램이 내 컴퓨터의 폴더와 문서를 직접 읽고 고쳤습니다. AI가 답을 주는 데서 멈추지 않고 실제 작업물을 파일로 남기기 시작했습니다.

관련 글: 클로드 스킬·코워크·옵시디언 역할 분담과 운영 방법

옵시디언과 LLM 위키에 지식이 쌓였습니다

그 사이 옵시디언(Obsidian)의 역할도 달라졌습니다. 예전에는 제가 작성한 노트를 보관하고 연결하는 공간에 가까웠습니다. 코워크를 사용한 뒤에는 AI가 읽고 쓰는 작업 공간이 되었습니다. 글쓰기 기준, 강의 자료, 프로젝트 기록, 작업 결과가 같은 볼트 안에 쌓였고, 다음 작업은 그 자료에서 다시 시작했습니다. 대화가 끝나면 맥락도 함께 사라지던 방식에서 벗어나기 시작했습니다.

옵시디언에 자료가 늘면서 LLM 위키(LLM Wiki)도 만들었습니다. 노트를 모아 두는 것만으로는 다음 글이나 강의에 바로 쓰기 어려웠습니다. 흩어진 리서치와 경험을 주제별 지식으로 정리하고 서로 연결해야 했습니다. LLM 위키는 저장된 자료를 AI가 다시 찾고 비교하며 새로운 결과물에 사용하도록 만든 지식 기반이었습니다. AI에게 일을 맡기는 것뿐 아니라, 어떤 자료를 바탕으로 판단하게 할지도 관리하게 되었습니다.

관련 글: 노트는 쌓는데 왜 다시 안 볼까 — AI가 정리하는 LLM 위키

헤르메스 에이전트에서 하나의 흐름으로 연결했습니다

지금은 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)를 사용하면서 그동안 익힌 방식을 함께 활용하고 있습니다. 프롬프트로 지시하는 법, 스킬에 작업 기준을 남기는 법, 코워크로 파일을 다루는 법, 옵시디언에 작업 맥락을 쌓는 법, LLM 위키로 지식을 연결하는 법이 헤르메스 안에서 이어집니다. 필요한 자료를 찾고, 알맞은 스킬을 불러오고, 결과를 파일로 남기며, 다음 작업에서 그 기록을 다시 사용합니다.

새로운 도구가 이전 방식을 대신한 것은 아닙니다. 프롬프트에서 시작해 스킬, 코워크, 옵시디언, LLM 위키까지 순서대로 배우고 사용해 온 것들이 헤르메스에서 하나의 작업 흐름으로 통합되었습니다. 각각을 따로 사용할 때는 작업 단계마다 사람이 연결해야 했지만, 지금은 헤르메스가 그 사이를 이어서 처리합니다.

프롬프트에서 스킬과 클로드 코워크로 이어지고, 옵시디언과 LLM 위키의 지식이 Hermes Agent에서 파일 생성·축적·재사용으로 통합되는 작업 흐름

이제는 무엇을 물어볼지보다 어떤 기준과 자료를 주고, 결과를 어디에 남길지를 먼저 생각합니다.

몇 달 전에는 AI에게 무엇을 물어볼지 고민했습니다. 이제는 어떤 기준과 자료를 주고, 어디까지 일을 맡기며, 결과를 어디에 남길지를 먼저 생각합니다. 제가 AI를 사용하는 방식은 하나를 버리고 다음으로 옮겨간 것이 아니라, 그동안 익힌 모든 것을 연결해 쓰는 방향으로 바뀌었습니다.

관련 글: Hermes Agent는 어떻게 사용자의 작업 방식을 배워 가는가

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