대충, 빨리, 잘은 일을 대충 끝내자는 말이 아닙니다. 초안을 만들고 다음 행동을 정한 뒤, 마지막에 품질을 높이는 일의 순서를 정리합니다.
일하는법/생산성
하루계획 작성과 일하는 법을 알게되면 퇴근 시간을 알 수 있습니다.
③ 일을 잘하기보다 끝내려고 노력해야 하는 이유
일을 미루는 문제는 의지보다 완료 기준의 부재에서 시작됩니다. 결과물·검토 기준·다음으로 넘길 일을 정해 일을 끝내는 방법을 정리합니다.
② 모든 사람과 잘 지낼 필요는 없습니다
모든 사람에게 좋은 평가를 받으려는 마음은 관계를 지치게 합니다. 박진영 영상의 주제를 계기로, 모든 관계를 잘 만들려 애쓰지 않아도 되는 이유를 정리합니다.
① 남의 눈치가 내 인생의 선택을 대신할 때
타인의 실제 평가보다 먼저 작동하는 예상이 중요한 선택을 멈추게 합니다. 맷 데이먼 인터뷰를 계기로 남의 시선과 내 판단을 구분하는 기준을 살펴봅니다.
⑦ 헤르메스 에이전트 시장 조사: 2026년 하반기부터 2027년까지
2026년 하반기부터 2027년까지 AI 에이전트 시장을 IDC·McKinsey·Gartner·Stanford HAI 자료로 살펴봅니다. 헤르메스 에이전트의 사용자와 운영 기준을 정리합니다.
AI 시대, 비개발자는 무엇을 배워야 할까: 전문가들이 말한 4가지 역량
AI 시대에 무엇을 배워야 할지 고민하는 사람을 위해 Ethan Mollick, WEF, UNESCO, Microsoft가 제시한 네 가지 업무 역량을 정리합니다.
AI는 브라우저에서 데스크톱으로, 답변에서 작업으로 이동하고 있다
AI 활용의 중심이 브라우저 대화창에서 데스크톱 작업 환경으로 옮겨가는 이유를 코워크, Codex, Hermes Agent 사례로 살펴봅니다.
AI 강의 후 기록이 다음 강의의 실수를 줄입니다
AI 강의를 마친 뒤에는 결과물만 보관하지 말고, 강의 전 계획과 진행 뒤의 피드백·수정 이유를 함께 기록해야 합니다. 다음 강의에서 같은 실수를 줄이는 기록법을 정리합니다.
챗GPT 워크, 코워크, 헤르메스 에이전트를 나눠 쓰는 기준
챗GPT 워크, 클로드 코워크, 헤르메스 에이전트가 함께 놓인 지금, 도구를 하나만 고르기보다 작업의 성격에 따라 나누어 쓰게 된 경험을 정리합니다.
AI 시대 지식 자산화, 쌓아둔 자료가 다음 일을 만드는 방법
AI 시대의 지식 자산화는 자료를 많이 모으는 일이 아니라, 다시 찾고 연결해 글·강의·다음 일로 바꾸는 일입니다. 실천 기준 세 가지를 정리합니다.
중소기업 AI 도입, 사내 LLM 설치보다 먼저 봐야 할 Hermes Agent
중소기업이 사내 LLM을 직접 설치해야 하는지, Hermes Agent로 업무 자동화를 시작할 수 있는지 비교합니다. Obsidian과 SQLite의 역할도 함께 정리합니다.
AI가 내 일을 대신할 수 있다는 불안, 청년은 왜 더 크게 느낄까
AI를 가장 적극적으로 쓰는 청년층이 왜 더 큰 직업 불안을 느끼는지, 경력 초반 일자리와 신규채용 변화라는 세 가지 관점에서 살펴봅니다.
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