코워크에서 옵시디언을 연결해 작업할 때와 대화창 모드에서 글을 쓸 때, 문체 기준·교정 이력·원고를 다음 작업으로 남기는 방식의 차이를 정리합니다.
[작성자:] 홍순성
프롬프트에서 헤르메스까지, 따로 배운 것을 함께 쓰기까지
프롬프트, 스킬, 클로드 코워크, 옵시디언, LLM 위키로 익힌 방식을 Hermes Agent에서 하나의 AI 작업 흐름으로 연결한 과정을 정리합니다.
AI 에이전트 시대, 옵시디언은 개인의 장기 기억이 된다
Claude Cowork, Codex, Hermes Agent의 작업 결과를 옵시디언에 축적해 개인의 장기 기억으로 운영하는 방법과 관리 기준을 정리합니다.
AI가 글을 잘 쓰는 것보다 중요한 것
AI 글쓰기에서 중요한 것은 매끄러운 문장이 아니라, 수정 과정에서도 글쓴이의 경험과 판단을 남기는 작업 기준입니다.
일이 막힐 때, 쌓아둔 기록을 다시 봅니다
일이 막히고 지친 날, 다음 일을 억지로 시작하기보다 쌓아둔 기록을 다시 읽어보는 이유를 정리합니다. 메모는 생각을 다시 꺼내고 다음 일을 잇는 재료가 됩니다.
클로드 스킬 만들기 – ①첫 클로드 스킬을 만드는 두 가지 방법
클로드 스킬을 처음 만들 때 완성된 대화와 기존 양식에서 시작하는 두 가지 방법을 설명합니다. 회의록과 보고서 예시, 복사용 프롬프트를 함께 정리했습니다.
AI가 고친 글이 내 글 같지 않을 때 쓰는 프롬프트
AI가 원고를 과도하게 바꿀 때 수정 범위를 안전한 수정·선택 수정·보존 점검으로 나누고, 원문을 지키는 교정 프롬프트를 제공합니다.
AI를 더 절실하게 배우는 세대는 누구인가
50·60대의 생성형 AI 이용률과 유료 이용 경험을 살펴보고, 경험을 일·서비스·수입으로 연결하는 사람이 왜 AI를 더 절실하게 배우는지 분석합니다.
옵시디언을 코워크와 헤르메스 에이전트가 함께 사용하면 좋은 점 세 가지
옵시디언을 공용 작업실로 두고 클로드 코워크와 Hermes Agent의 역할을 나누는 방법을 정리합니다. 반복 작업, 예약 실행, 결과 인계 기준을 설명합니다.
쌓인 자료를 지식으로 바꾸는 법, LLM 위키
AI를 쓰기 시작하면 자료가 빠르게 쌓입니다. 검색 결과를 정리하고, 대화를 저장하고, 메모를 남깁니다. 그런데 몇 달이 지나면 이상한 일이 생깁니다. 자료는 늘어나는데 다시 꺼내 쓰는 일은 거의 없습니다. 폴더는 무거워지는데 손은 가지 않습니다. 이 문제를 다루는 방법이 […]
LLM 위키는 결국 운영 방법론을 세우는 일이다
LLM 위키를 두고 흔히 이런 말이 나옵니다. “어차피 AI가 알아서 정리해주는 것 아닌가.” 반은 맞습니다. 그리고 이 반만 맞는 말이 위키를 잘못 만들게 하는 가장 큰 원인입니다. LLM 위키는 도구가 아니라 운영 방법론입니다. 한 번 방식을 세워두면 […]
Hermes Agent는 어떻게 사용자의 작업 방식을 배워 가는가
“쓸수록 똑똑해지는” 자율 AI 에이전트의 등장. AI 도구를 쓰다 보면 같은 지시를 반복하게 됩니다. “내 말투로 써줘”, “지난번 방식처럼 정리해줘”, “이 표현은 너무 AI 같아”, “이 작업은 항상 이 순서로 해줘” 같은 말입니다. 처음에는 자연스럽지만, 같은 말을 […]
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