클로드와 옵시디언을 함께 쓸 때 중요한 것은 대화를 많이 저장하는 일이 아닙니다. AI 작업의 맥락, 판단, 다음 행동을 다시 꺼낼 수 있게 남기는 방법을 정리합니다.
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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.
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.
코워크 이후, 작업은 어디로 옮겨가고 있는가
요즘 AI 도구를 쓰다 보면, 예전에는 분명했던 역할 구분이 조금씩 달라지고 있다는 것을 느낍니다. 채팅으로 묻고 답하던 단계에서, 이제는 파일을 읽고 실행하고 반복 작업을 맡기는 단계로 넘어가고 있습니다. 최근 한 사용자가 이런 말을 했습니다. “연초에는 코워크와 코드 […]
AI 책쓰기의 전환 — 챗봇·프롬프트에서 스킬·코워크·LLM 위키로
지난 몇 년간 책은 챗봇 대화창에서 만들어졌습니다. 좋은 프롬프트를 찾고, 챕터를 뽑고, 다시 붙여 넣는 방식입니다. 올해 저는 그 방식을 접었습니다. 같은 AI를 쓰는데 결과가 달라진 이유는 도구가 아니라 작업 구조를 바꿨기 때문입니다. 챗봇 한 대에서 스킬·코워크·옵시디언·LLM […]
노트는 쌓는데 왜 다시 안 볼까 — AI가 정리하는 LLM 위키
옵시디언에 노트는 부지런히 쌓는데, 다시 열어보는 건 몇 개뿐이지 않나요. 그 노트를 클로드 코워크가 직접 읽고 정리하고 연결해, 쌓을수록 똑똑해지는 지식으로 바꾸는 방법이 있습니다. 저 역시 클로드 코워크와 옵시디언으로 자료를 관리하면서 같은 벽에 부딪혔습니다. 리서치한 자료는 계속 […]
클로드 스킬·코워크·옵시디언 역할 분담과 운영 방법
어제 챗GPT에 한 시간 동안 정리한 내용을, 오늘 다시 처음부터 입력합니다. 채팅창이 닫히는 순간 결과물만 남고, 거기에 도달한 과정·노하우·판단 기준은 사라집니다. AI는 매일 쓰는데 자료는 안 쌓입니다. 같은 작업을 반복하는 사람일수록 이 문제가 큽니다. 강의 자료, 책 […]
클로드 웹 대화창 vs 코워크 — 대화 단위에서 폴더 단위로
‘AI가 내 질문에 답해주는 시대’에서 ‘AI가 내 일을 대신 처리해주는 시대’로 건너왔다. 웹 대화창은 첫 번째 시대의 도구다. 질문하면 답이 돌아온다. 매번 새로 시작하고 매번 새로 종료한다. 한 번의 답으로 끝나는 작업에 자연스럽게 맞춰져 있다. 코워크는 두 […]
클로드와 옵시디언을 함께 쓰는 이유 — 작업을 쌓는 구조
‘클로드 일하는법’을 온라인으로 진행하다 보면 비슷한 질문을 자주 받습니다. 클로드의 스킬과 코워크를 막 익혔는데, 클로드 하나로도 일이 되는 것 같은데 옵시디언까지 왜 해야 하느냐 입니다. 도구를 늘리면 부담이 되기 때문입니다. 그런데 막상 클로드만 쓰다 보면 다른 문제가 […]
메모는 내가, 정리는 AI가 — 클로드 코워크와 옵시디언을 함께 쓰는 이유
AI 도구와 노트 앱은 따로 쓰는 것이 보통입니다. 메모는 옵시디언에, 글쓰기는 클로드에, 정리는 다시 옵시디언에. 작업할 때마다 창을 오가고, 복사하고, 붙여넣습니다. 익숙하니까 불편한 줄 모릅니다. 그런데 이 분리가 만드는 비용을 따져보면 이야기가 달라집니다. AI에게 맥락을 매번 설명하는 […]
AI 결과물이 쌓이는 공간을 설계하다 — 옵시디언 코워크 워크플로우
강의 요청 이메일이 한 통 도착합니다. 이 이메일을 처리하려면 구글 캘린더에 일정을 추가하고, 강의 노트에 대상·주제·시간을 정리하고, 강의 기획서 초안을 작성해야 합니다. 세 가지 작업, 세 개의 앱. 같은 정보를 세 번 입력하는 구조가 반복됩니다. 작업 공간을 […]
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