2025년 4월 7일 (월) 23:29 기준 최신판

AI 활용 관련, PMO TFT 활동 내용을 wiki형식으로 보관하는 장소입니다.

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처음 사용자 읽어 보기 : ABC 처음 사용자

TFT활동 방향 (일반)

반복되는 과도한 PMO 활동을 AI를 활용하여 전문화하고, 간소화하는 것을 목표로 한다.

프로젝트의 긴급성을 반영하여, 미리 계획해서 적용하기 보다는 블루라인 제안서 작업을 하면서, 단계적으로 과제를 정해서 확대한다.

1차 목표

대만 블루라인 제안 통번역 관련 활용
* 추가작업은 실시

참석자: (기준, 3/7일 장근영M 그룹 메일), 편의상 직급 등 표시 제외

장근영, 최시호, 송관의, 조창운, 성동욱, 김민형, 최형석, 이승준, 김민혁, 이정호, 김유신, 허승재

대만 블루라인 제안서

진행사항

제안서 작업(번역) 60% 정도 진행, 나머지 40%

적용방안

3/10 미팅 논의

pdf (ai)번역 프로그램 선택 통번역을 해본다 (이전 진행 사항에서 정합성 확인)
클로드 팀버전이 확보 되면, 세부 사항을 pdf 번역(ai) 내용을 확인한다.
우선 제안서 단계별 완성에 적용 - 추가적으로 활용 방안에 대해 논의한다.
마크다운(Markdown) - Obsidian 써보기 유툽 기초설명

기타 참고

이것 저것 적기...

pdf 번역

PDF는 jpg 기반

보통의 PDF 파일은 그림파일 JPG 기반이다.

pdf AI번역

pdf를 전문적으로 번역하는 tool/Service가 많다.

2가지 pdf 관련 방향

1. 내용만을 이해하기 위한 경우 – 번역기능 활용, 챗PDF (chatpdf.com, translation)
2. Pdf 양식까지 사용하여, pdf를 생성하고자 하는 경우 - 번역 + pdf 편집 기능, 유PDF (updf.com, translation while preserving the original format)

AI활용 번역 서비스/툴(tools)

◌	WPS AI Translator : PDF 레이아웃 유지, 다양한 AI 모델 활용 번역
◌	Transmonkey : AI기반 PDF 번역
◌	DeepL Translate : 번역 전문 회사 (독일)
◌	Doc Translator: google translate 기반 번역, 문서 스타일 유지

의미!

pdf 관련 개발 회사들이 번역 품질이나 내용에 대한 개발이 없이 포멧(양식)에 집중해서 개발하는 것은 역으로 생각하면, 더이상 번역 품질에 대한 이슈는 거의 없다고 보아야 할 것이다. 따라서, 양식과 같은 외형적인 것에 초점을 맞추고 있다

실시간 AI 통∙번역 가능성

실시간 dictation 능력 확인해 보기

다음 샘플은 25/3/10 오후 3시, 내부 세미나에서 있었던 회의중 일부입니다.

Teams에서 기록하기로, 해당 내용 기록 합니다.

* AI가 개입하는 경우: 비디오 참고
 - 참고: 다른 구글 미팅도 이미 제공하는 기능임
1. 온라인 회의에서 실시간 기록(text, dictation) 기능 켜기
2. 회의 내용 문자 (text) 기록
(AI 기능 추가) - 갤럭시 S25 AI 기능이 이하 기능이 들어간 것
3. 실시간 기록(text) --> AI개입 --> 다른 언어로 번역
 - 해당기능은 teams에서 유료 기능으로 제공 예상

회의 실시간 기록 비디오

내용에서, 음성과 실시간 text와 (동기화율) 이것을 AI에 번역하고 음성 모달을 사용하면, 실시간 다른 언어 대화 가능함을 확인
동영상에서 음성과 text가 오류 없음을 확인하세요.

결정사항

블루라인 통번역, 대만 블루라인 제안서

AI 제품들의 특성을 논의하고, Claude AI 팀버전(10명)을 구매 활용 및 추가

- 멜참조
From: 최시호(Siho Choi) 
Sent: Thursday, March 6, 2025 5:17 PM

Claud team ID 배부

From: 김민형 Sent: Tuesday, March 18, 2025 10:21 AM

장근영
최시호
송관의
조창운
최형석
성동욱

Subject: RE: 대만 블루라인 RFQ 번역업무 AI 적용을 위한 신청 비용 품의 (메일로 품의 대체)

안녕하십니까. 김민형M입니다.

본 건 관련하여 Claude Team 계정 결제가 완료되었습니다. 수신인 6인께 초대 메일 전달 드렸으니, 회사 메일 주소로 Claude 계정 생성 후 이용해 주시면 감사드리겠습니다. 본 계정은 1달 간 한시적 사용 예정이며, 문의사항 있으시면 회신 부탁드립니다.

1달 후 평가방안 (by 최시호) - 3/26

현재 사용 대비 효과성 (성동욱)
추후 사용 모델 검토 (최형석)

보고 방향 논의

내용:

일반적인 제안작업 계량화의 일부 내용으로 제안서 작업 전반 내용 정리
현재 작업 중인 단계 표시
활용 기능 결과 작성

 - 번역 AI 활용 전/후
 - AI 접목 기능으로 번역 업무 다변화 방안으로 집중
 - 제안작업 계량화에서 일부 발췌하여 AI 활용 타당성 검증
 - 결론 : AI의 다양한 기능 활용하여, 업무 효율화 제시

클로드 튜토리얼: 동영상

사용관련 동영상 링크입니다.

프롬프트 가이드

아마존 프롬프트 예를 확인 할 수 있다.

다음은 Claude 프롬프팅 가이드의 한글 번역입니다:

# Claude 프롬프팅 가이드

## 효과적인 프롬프팅을 위한 일반적인 팁

### 1. 명확하고 구체적으로 작성하기
- 메시지 시작 부분에 작업이나 질문을 명확하게 명시하세요.
- Claude가 요구사항을 이해할 수 있도록 맥락과 세부 정보를 제공하세요.
- 복잡한 작업은 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"프레젠테이션 만드는 것을 도와주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"분기별 판매 회의를 위한 10장의 프레젠테이션을 만드는 데 도움이 필요합니다. 프레젠테이션에는 2분기 판매 성과, 최고 판매 제품 및 3분기 판매 목표가 포함되어야 합니다. 각 슬라이드에 대한 주요 요점이 포함된 개요를 제공해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 슬라이드 수, 프레젠테이션의 목적, 다루어야 할 주요 주제를 포함하여 작업에 대한 구체적인 세부 정보를 제공합니다.

### 2. 예시 사용하기
- 원하는 결과물의 종류에 대한 예시를 제공하세요.
- 특정 형식이나 스타일을 원한다면 Claude에게 예시를 보여주세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"전문적인 이메일을 작성해 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"프로젝트 지연에 대해 고객에게 전문적인 이메일을 작성해야 합니다. 이전에 보낸 비슷한 이메일은 다음과 같습니다:

'친애하는 [고객님],
안녕하세요. [프로젝트명]의 진행 상황을 업데이트해 드리고자 합니다. 불행하게도 예상치 못한 문제가 발생하여 완료 날짜가 약 2주 지연될 예정입니다. 이 문제를 해결하기 위해 열심히 노력하고 있으며 진행 상황을 계속 알려드리겠습니다.
질문이나 우려 사항이 있으시면 알려주세요.
감사합니다,
[귀하의 이름]'

공급망 문제로 인해 한 달 지연되는 현재 상황에 맞게 비슷한 어조와 구조를 따르는 새 이메일을 작성하는 데 도움을 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 원하는 스타일과 톤의 구체적인 예시를 제공하여 Claude에게 새 이메일을 위한 명확한 참조 지점을 제공합니다.

### 3. 사고 유도하기
- 복잡한 작업의 경우 Claude에게 "단계별로 생각해 보세요" 또는 "추론을 설명해 주세요"라고 요청하세요.
- 이를 통해 더 정확하고 상세한 응답을 얻을 수 있습니다.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"팀 생산성을 어떻게 향상시킬 수 있을까요?"
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"팀의 생산성을 향상시키고자 합니다. 다음 요소들을 고려하여 단계별로 생각해 주세요:
1. 현재 생산성 장애 요소(예: 너무 많은 회의, 불명확한 우선순위)
2. 잠재적 해결책(예: 시간 관리 기술, 프로젝트 관리 도구)
3. 실행 과제
4. 개선을 측정하는 방법

각 단계에 대해 추론 과정을 간략히 설명해 주세요. 그리고 마지막에 아이디어를 요약해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 Claude에게 문제를 체계적으로 생각하도록 요청하고, 응답에 대한 안내 구조를 제공하며, 추론 과정에 대한 설명을 요청합니다. 또한 Claude에게 쉽게 읽을 수 있도록 마지막에 요약을 만들도록 요청합니다.

### 4. 반복적 개선
- Claude의 첫 번째 응답이 완전히 맞지 않으면 명확성이나 수정을 요청하세요.
- "그것에 가까운데, X를 Y와 더 비슷하게 조정할 수 있나요?"라고 항상 말할 수 있습니다.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"더 좋게 만들어 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"좋은 시작이지만 더 다듬어 주세요. 다음과 같이 조정해 주세요:
1. 더 캐주얼하고 친근한 톤으로 만들기
2. 우리 제품이 고객에게 어떻게 도움이 되었는지에 대한 구체적인 예시 추가하기
3. 두 번째 단락을 기능보다는 혜택에 더 초점을 맞추도록 줄이기"
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 구체적인 피드백과 개선을 위한 명확한 지침을 제공하여 Claude가 사용자의 정의와 다를 수 있는 "더 좋은"이라는 Claude의 타고난 감각에만 의존하지 않고 목표를 정한 조정을 할 수 있도록 합니다!

### 5. Claude의 지식 활용하기
- Claude는 많은 분야에 걸쳐 광범위한 지식을 가지고 있습니다. 설명이나 배경 정보를 요청하는 것을 주저하지 마세요.
- Claude의 응답이 최대한 도움이 되도록 관련 맥락과 세부 정보를 반드시 포함하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"마케팅이란 무엇인가요? 어떻게 하나요?"
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"새로운 친환경 청소 제품 라인을 위한 마케팅 전략을 개발하고 있습니다. 그린 마케팅의 최신 트렌드에 대한 개요를 제공해 주시겠어요? 다음을 포함해 주세요:
1. 환경 의식이 있는 소비자들에게 공감을 얻는 주요 메시징 전략
2. 이 대상 고객에게 도달하기 위한 효과적인 채널
3. 지난 해의 성공적인 그린 마케팅 캠페인 사례
4. 피해야 할 잠재적 함정(예: 그린워싱 비난)

이 정보는 우리의 마케팅 접근 방식을 형성하는 데 도움이 될 것입니다."
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 Claude의 광범위한 지식 기반을 활용하는 구체적이고 맥락적으로 관련된 정보를 요청합니다. 정보가 어떻게 사용될지에 대한 맥락을 제공하여 Claude가 가장 관련성 있는 방식으로 답변을 구성하는 데 도움이 됩니다.

### 6. 역할 놀이 활용하기
- Claude에게 응답할 때 특정 역할이나 관점을 채택하도록 요청하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"협상 준비를 도와주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"당신은 제 백팩 제조 회사의 원단 공급업체입니다. 가격을 10% 낮추기 위해 이 공급업체와의 협상을 준비하고 있습니다. 공급업체로서 다음을 제공해 주세요:
1. 가격 인하 요청에 대한 세 가지 잠재적 반대 의견
2. 각 반대 의견에 대해 제 관점에서의 반론 제안
3. 직접적인 가격 인하 대신 공급업체가 제안할 수 있는 두 가지 대안적 제안

그런 다음 역할을 바꿔서 구매자인 제가 목표를 달성하기 위해 이 협상에 어떻게 접근하는 것이 가장 좋은지에 대한 조언을 제공해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 역할 놀이를 사용하여 협상의 여러 관점을 탐색하여 더 포괄적인 준비를 제공합니다. 역할 놀이는 또한 Claude가 특정 관점의 미묘한 차이를 더 쉽게 채택하도록 장려하여 Claude 응답의 지능과 성능을 높입니다.

## 작업별 팁과 예시

### 콘텐츠 생성

1. **대상 청중 지정하기**
- Claude에게 콘텐츠가 누구를 위한 것인지 알려주세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"사이버 보안에 대해 뭔가 써주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"소규모 비즈니스 소유자를 위한 사이버 보안 모범 사례에 대한 블로그 게시물을 작성해야 합니다. 대상 독자는 기술에 매우 능숙하지 않으므로 콘텐츠는 다음과 같아야 합니다:
1. 가능한 기술적 전문 용어를 피하고 이해하기 쉬울 것
2. 빠르게 구현할 수 있는 실용적인 팁을 제공할 것
3. 관심을 유지하기 위해 흥미롭고 약간 유머러스할 것

이러한 비즈니스 소유자들이 채택해야 할 상위 5가지 사이버 보안 관행을 다루는 1000단어 블로그 게시물에 대한 개요를 제공해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 좋은 프롬프트는 대상 청중, 원하는 톤, 콘텐츠의 주요 특성을 지정하여 Claude에게 적절하고 효과적인 결과물을 만들기 위한 명확한 지침을 제공합니다.

2. **톤과 스타일 정의하기**
- 원하는 톤을 설명하세요.
- 스타일 가이드가 있다면 주요 요점을 언급하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"제품 설명을 작성해 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"새로운 인체공학적 사무용 의자에 대한 제품 설명을 작성하는 데 도움이 필요합니다. 전문적이면서도 매력적인 톤을 사용하세요. 우리 브랜드의 목소리는 친근하고, 혁신적이며, 건강을 의식합니다. 설명에는 다음이 포함되어야 합니다:
1. 의자의 주요 인체공학적 기능 강조
2. 이러한 기능이 사용자의 건강과 생산성에 어떤 혜택을 주는지 설명
3. 사용된 지속 가능한 재료에 대한 간략한 언급
4. 독자들이 의자를 시도해 보도록 권장하는 행동 촉구로 끝맺음

약 200단어를 목표로 하세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 제품 설명에 포함할 톤, 스타일 및 특정 요소에 대한 명확한 지침을 제공합니다.

3. **출력 구조 정의하기**
- 기본 개요나 다루고 싶은 요점 목록을 제공하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"우리 회사 결과에 대한 프레젠테이션을 만들어 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"2분기 결과에 대한 프레젠테이션을 만들어야 합니다. 다음 섹션으로 구성해 주세요:
1. 개요
2. 판매 성과
3. 고객 확보
4. 과제
5. 3분기 전망

각 섹션에 대해 일반적인 비즈니스 프레젠테이션을 바탕으로 다룰 3-4개의 주요 포인트를 제안해 주세요. 또한 각 섹션에 효과적인 데이터 시각화(예: 그래프, 차트) 유형을 하나씩 추천해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 명확한 구조를 제공하고 각 섹션에 대한 특정 요소(주요 포인트 및 데이터 시각화)를 요청합니다.

### 문서 요약 및 Q&A

1. **원하는 것을 구체적으로 명시하기**
- 문서의 특정 측면이나 섹션에 대한 요약을 요청하세요.
- 질문을 명확하고 직접적으로 구성하세요.
- 원하는 요약 유형(출력 구조, 콘텐츠 유형)을 반드시 지정하세요.

2. **문서 이름 사용하기**
- 첨부된 문서를 이름으로 참조하세요.

3. **인용 요청하기**
- Claude가 답변에서 문서의 특정 부분을 인용하도록 요청하세요.

다음은 위의 세 가지 기법을 모두 결합한, 실제 상황의 예시입니다:

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"이 보고서를 요약해 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"'Tech Industry Trends 2023'이라는 50페이지의 시장 연구 보고서를 첨부했습니다. AI 및 기계 학습 트렌드에 초점을 맞춘 2단락 요약을 제공해 주시겠어요? 그런 다음 다음 질문에 답해 주세요:
1. 올해 비즈니스에서 가장 많이 사용되는 AI 애플리케이션 상위 3개는 무엇인가요?
2. 기계 학습이 기술 산업의 직무 역할에 어떤 영향을 미치고 있나요?
3. 보고서에서 AI 도입과 관련하여 언급하는 잠재적 위험이나 과제는 무엇인가요?

이러한 질문에 답할 때 특정 섹션이나 페이지 번호를 인용해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 요약의 정확한 초점을 지정하고, 특정 질문을 제공하며, 인용을 요청하여 보다 목표가 명확하고 유용한 응답을 보장합니다. 또한 요약 출력 구조를 2단락으로 제한하는 등 이상적인 요약 출력 구조를 표시합니다.

### 데이터 분석 및 시각화

1. **원하는 형식 지정하기**
- 데이터를 원하는 형식을 명확하게 설명하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"우리 판매 데이터를 분석해 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"'Sales Data 2023'이라는 스프레드시트를 첨부했습니다. 이 데이터를 분석하고 다음 형식으로 주요 발견 사항을 제시해 주시겠어요:

1. 임원 요약 (2-3문장)

2. 주요 지표:
- 각 분기별 총 판매량
- 최고 성과를 보인 제품 카테고리
- 가장 높은 성장을 보인 지역

3. 트렌드:
- 주목할만한 3가지 트렌드를 나열하고, 각각에 대한 간략한 설명 제공

4. 권장 사항:
- 3가지 데이터 기반 권장 사항을 제공하고, 각각에 대한 간략한 근거 제시

분석 후, 이러한 발견 사항을 효과적으로 전달할 수 있는 세 가지 유형의 데이터 시각화를 제안해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 분석에 대한 명확한 구조를 제공하고, 집중할 주요 지표를 지정하며, 추가 형식 지정을 위한 권장 사항과 시각화 제안을 요청합니다.

### 브레인스토밍
1. Claude에게 가능성이나 대안 목록을 요청하여 아이디어를 생성하도록 하세요.
- Claude가 브레인스토밍에서 다룰 주제를 구체적으로 명시하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"팀 빌딩 아이디어를 몇 가지 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"20명의 원격 팀을 위한 팀 빌딩 활동을 생각해내야 합니다. 다음과 같이 브레인스토밍을 도와주시겠어요:
1. 협업을 촉진하는 10가지 가상 팀 빌딩 활동 제안
2. 각 활동에 대해 어떻게 팀워크를 육성하는지 간략히 설명
3. 다음에 가장 적합한 활동 표시:
a) 아이스 브레이커
b) 의사소통 개선
c) 문제 해결 능력
4. 저비용 옵션 하나와 프리미엄 옵션 하나 제안"
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 아이디어 수, 활동 유형 및 추가 분류를 포함하여 브레인스토밍 세션에 대한 특정 매개변수를 제공하여 더 구조화되고 유용한 결과물을 얻을 수 있습니다.

2. 쉽게 읽을 수 있도록 글머리 기호, 번호가 매겨진 목록 또는 표와 같은 특정 형식으로 응답을 요청하세요.

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"프로젝트 관리 소프트웨어 옵션을 비교해 주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"Asana, Trello 및 Microsoft Project라는 세 가지 다른 프로젝트 관리 소프트웨어 옵션을 고려 중입니다. 다음 기준을 사용하여 표 형식으로 이들을 비교해 주시겠어요:
1. 주요 기능
2. 사용 용이성
3. 확장성
4. 가격 책정 (가능한 경우 특정 플랜 포함)
5. 통합 기능
6. 가장 적합한 대상 (예: 소규모 팀, 기업, 특정 산업)"
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 비교를 위한 특정 구조(표)를 요청하고 명확한 기준을 제공하여 정보를 이해하고 적용하기 쉽게 만듭니다.

## 문제 해결, 환각 최소화, 성능 최대화

1. **Claude가 불확실성을 인정하도록 허용하기**
- Claude에게 모르는 경우 모른다고 말하라고 알려주세요. 예: "확실하지 않은 경우 인정해도 괜찮습니다. 그냥 모른다고 말하세요."

2. **복잡한 작업 분해하기**
- 작업이 너무 크고 Claude가 단계를 놓치거나 특정 단계를 잘 수행하지 못하는 경우, 더 작은 단계로 나누고 한 번에 한 메시지씩 Claude와 함께 작업하세요.

3. **새 요청에 모든 맥락 정보 포함하기**
- Claude는 이전 대화의 정보를 유지하지 않으므로 각 새 대화에 필요한 모든 맥락을 포함하세요.

## 좋은 vs 나쁜 프롬프트 예시

다음은 비효과적인 프롬프트와 매우 효과적인 프롬프트 간의 극명한 차이를 보여주기 위해 여러 프롬프팅 기법을 결합한 더 많은 예시입니다.

### 예시 1: 마케팅 전략 개발

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"마케팅 전략을 만드는 것을 도와주세요."
</prompt>

좋은 프롬프트:
<prompt>
"수석 마케팅 컨설턴트로서 새로운 친환경 스마트폰 액세서리 라인을 위한 포괄적인 마케팅 전략 개발에 도움이 필요합니다. 우리의 대상 고객은 환경을 의식하는 밀레니얼 세대와 Z세대 소비자입니다. 다음을 포함하는 상세한 전략을 제공해 주세요:

1. 시장 분석:
- 친환경 기술 액세서리의 현재 트렌드
- 2-3개의 주요 경쟁사와 그들의 전략
- 잠재적 시장 규모 및 성장 전망

2. 대상 고객 페르소나:
- 이상적인 고객에 대한 상세한 설명
- 그들의 고충점과 우리 제품이 이를 어떻게 해결하는지

3. 마케팅 믹스:
- 제품: 강조할 주요 기능
- 가격: 근거와 함께 제안된 가격 전략
- 장소: 권장 유통 채널
- 촉진:
a) 집중할 5개의 마케팅 채널, 각각의 장단점 포함
b) 출시를 위한 3가지 창의적인 캠페인 아이디어

4. 콘텐츠 전략:
- 우리 대상 고객에게 공감을 얻을 5가지 콘텐츠 테마
- 제안된 콘텐츠 유형(예: 블로그 게시물, 비디오, 인포그래픽)

5. KPI 및 측정:
- 추적할 5가지 주요 지표
- 이러한 지표를 측정하기 위한 제안 도구

제목과 글머리 기호가 있는 구조화된 형식으로 이 정보를 제시해 주세요. 관련된 경우, 귀하의 추론을 설명하거나 간략한 예시를 제공해 주세요.

전략을 개요한 후, 우리가 알아야 할 잠재적 과제나 위험을 식별하고, 각각에 대한 완화 전략을 제안해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 역할 할당, 특정 작업 분해, 구조화된 출력 요청, 브레인스토밍(캠페인 아이디어 및 콘텐츠 테마용) 및 설명 요청과 같은 여러 기법을 결합합니다. Claude의 분석과 창의성을 위한 공간을 허용하면서 명확한 지침을 제공합니다.

### 예시 2: 재무 보고서 분석

나쁜 프롬프트:
<prompt>
"이 재무 보고서를 분석해 주세요."
</prompt>

### 예시 2: 재무 보고서 분석 (계속)

좋은 프롬프트:
<prompt>
"'Q2_2023_Financial_Report.pdf'라는 제목의 회사 2분기 재무 보고서를 첨부했습니다. 경험 많은 CFO로서 이 보고서를 분석하고 이사회를 위한 브리핑을 준비해 주세요. 다음과 같이 분석을 구성해 주세요:

1. 경영 요약 (주요 사항을 강조하는 3-4문장)

2. 재무 성과 개요:
a) 수익: 이전 분기 및 작년 같은 분기와 비교
b) 이익률: 총 이익률 및 순 이익률, 중요한 변화에 대한 설명 포함
c) 현금 흐름: 우려사항이나 긍정적 발전사항 강조

3. 주요 성과 지표:
- 상위 5개 KPI와 현재 상태 나열 (표 형식 사용)
- 각 KPI에 대해 그 중요성과 주목할 만한 트렌드에 대한 간략한 설명 제공

4. 세그먼트 분석:
- 우리의 세 가지 주요 비즈니스 세그먼트별 성과 분석
- 최고 및 최저 성과 세그먼트 식별, 그들의 성과에 대한 잠재적 이유 제시

5. 대차대조표 검토:
- 자산, 부채 또는 자본의 중요한 변화 강조
- 주요 비율 계산 및 해석 (예: 유동비율, 부채비율)

6. 미래 전망 진술:
- 이 데이터를 기반으로 3분기에 대한 3가지 주요 예측 제공
- 재무 상태를 개선하기 위해 고려해야 할 2-3가지 전략적 움직임 제안

7. 위험 평가:
- 이 보고서를 기반으로 3가지 잠재적 재무 위험 식별
- 각 위험에 대한 완화 전략 제안

8. 동료 비교:
- 우리의 성과를 2-3개의 주요 경쟁사와 비교 (공개적으로 이용 가능한 데이터 사용)
- 우리가 더 잘하고 있는 영역과 개선이 필요한 영역 강조

데이터를 시각화하기 위해 적절한 경우 차트나 표를 사용하세요. 가정이나 해석을 할 경우, 명확하게 명시하고 그 이유를 제공해 주세요.

분석을 완료한 후, 이사회 구성원들이 이 보고서에 대해 물을 수 있는 5가지 잠재적 질문과 제안된 응답을 생성해 주세요.

마지막으로, 이사회 회의 시작 성명으로 사용할 수 있는 단일 단락으로 이 전체 분석을 요약해 주세요."
</prompt>

더 좋은 이유: 이 프롬프트는 역할 놀이(CFO로서), 구조화된 출력, 특정 데이터 분석 요청, 예측 분석, 위험 평가, 비교 분석을 결합하고 심지어 후속 질문도 예상합니다. 심층 분석과 전략적 사고를 장려하면서 명확한 프레임워크를 제공합니다.

신기능: MCP

클로드 AI에게 발표한 새로운 기능, 데스크탑 클로드 기준으로 동작

MCP는 사용자들이 미친 프로토콜이라고 부르는 것처럼 AI를 활용해서 딱 부족하다고 느낀 점을 제시함, 대세가 될지, 반짝하게 될지 지켜봐야 함.

MCP로 한글 커서관련 내용 참조

설명

Key Points

- Claude AI의 MCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI가 외부 데이터 소스와 도구와 상호작용할 수 있게 하는 표준 프로토콜로 보입니다.

- MCP는 파일 시스템, 데이터베이스, 비즈니스 도구 등 다양한 시스템에 접근하여 실시간 정보를 제공하거나 작업을 수행할 수 있게 합니다.

- 예를 들어, 주식 가격 검색, 코드 저장소 관리, Slack 메시지 전송 등이 가능합니다.

What is Claude AI's MCP?

Claude AI의 MCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI 모델이 외부 데이터 소스와 도구와 안전하고 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 하는 프로토콜입니다. 이는 AI가 실시간 정보를 가져오거나, 파일을 읽고 쓰거나, 데이터베이스 쿼리를 실행하는 등의 작업을 수행할 수 있게 합니다. 예를 들어, Claude는 MCP를 통해 현재 주식 가격을 검색하거나, GitHub에서 코드를 관리할 수 있습니다.

==== Examples of MCP in Action MCP의 실제 사용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

- 웹 검색: Brave Search를 통해 Bitcoin의 현재 가격을 찾는 것.
- 파일 시스템 상호작용: 로컬 파일을 읽고 쓰는 작업.
- 데이터베이스 쿼리: SQLite 데이터베이스에서 데이터를 검색하거나 업데이트.
- 비즈니스 도구 통합: Slack에 메시지를 보내거나, Notion에서 작업을 관리.

이러한 기능들은 AI가 더 유용하고 효율적으로 작업할 수 있게 만들어줍니다.

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Survey Note: Detailed Analysis of Claude AI's MCP and Examples

Claude AI의 MCP, 즉 Model Context Protocol에 대한 심층적인 분석을 통해, 이 프로토콜이 AI 모델과 외부 시스템 간의 상호작용을 어떻게 강화하는지, 그리고 실제 사용 사례가 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. 이 섹션은 전문적인 보고서 스타일로 작성되었으며, 사용자가 기대할 수 있는 모든 세부 정보를 포함합니다.

Background and Definition

MCP는 Anthropic에서 개발한 오픈 표준으로, AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 안전하고 효율적으로 연결될 수 있게 합니다. 이 프로토콜은 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하며, 양방향 통신과 풍부한 컨텍스트 상호작용을 지원합니다. MCP는 AI가 코드 구조, 프로젝트 환경, 개발자 의도를 더 잘 이해할 수 있게 함으로써, AI의 컨텍스트 인식을 향상시킵니다.

MCP의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

- **MCP Hosts:** Claude Desktop과 같은 AI 애플리케이션이 MCP를 사용하여 다양한 리소스와 상호작용.
- **MCP Clients:** 호스트 내에서 특정 MCP 서버와 1:1 연결을 유지하는 구성 요소.
- **MCP Servers:** 파일 시스템 접근, 데이터베이스 쿼리, API 호출 등 특정 기능을 제공하는 서버.

이러한 구조는 AI가 외부 시스템과 통합되는 과정을 표준화하여, 개발자가 각 데이터 소스에 대해 커스텀 코드를 작성할 필요를 줄입니다.

Functionality and Benefits

MCP의 주요 기능은 AI가 실시간 데이터를 가져오고, 작업을 수행하며, 정확한 데이터에 기반한 응답을 제공할 수 있게 하는 것입니다. 예를 들어, Claude는 MCP를 통해 웹 검색을 수행하거나, 로컬 파일을 관리하거나, 비즈니스 도구와 통합할 수 있습니다. 이는 AI가 단순한 채팅봇을 넘어, 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 강력한 도구로 진화하게 합니다.

MCP의 이점은 다음과 같습니다:

- **표준화:** 다양한 데이터 소스와의 통합을 단순화.
- **보안:** 안전한 데이터 전송을 위한 내장 보안 메커니즘 제공.
- **확장성:** 여러 언어와 지역을 지원하며, 커뮤니티와의 협업 가능.

Detailed Examples

MCP의 실제 사용 사례를 통해 이 프로토콜이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 아래 표는 몇 가지 대표적인 예제를 정리한 것입니다:

| **Example Category** | **Description**                                      | **Specific Use Case**                          |
|----------------------|-----------------------------------------------------|-----------------------------------------------|
| 웹 검색              | MCP를 통해 실시간 웹 데이터 검색                    | Bitcoin 현재 가격 검색 ([Claude MCP](https://www.claudemcp.com/)) |
| 파일 시스템 상호작용 | 로컬 파일 읽기/쓰기 및 디렉토리 관리               | 코드 생성 및 디버깅 지원                      |
| 데이터베이스 쿼리    | SQLite와 같은 데이터베이스에서 데이터 검색/업데이트 | 로컬 데이터 분석 및 보고서 생성               |
| 비즈니스 도구 통합   | Slack, GitHub와의 통합                              | 메시지 전송, 이슈 관리, 리포지토리 업데이트   |

1. **웹 검색 예제:** Pedro Aquino의 Medium 기사에 따르면, Claude는 Brave Search MCP 도구를 사용하여 Bitcoin의 현재 가격을 검색할 수 있습니다. 이는 MCP가 실시간 웹 데이터를 어떻게 효율적으로 가져오는지 보여주는 사례입니다 ([How to Use MCP Tools](https://medium.com/@pedro.aquino.se/how-to-use-mcp-tools-on-claude-desktop-app-and-automate-your-daily-tasks-1c38e22bc4b0)).

2. **파일 시스템 상호작용:** Reddit 포스트에 따르면, 사용자는 MCP를 통해 Claude가 파일 시스템에 접근하도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 디렉토리에서 파일을 읽거나, Git과 같은 소스 컨트롤 도구와 통합하여 변경 사항을 관리할 수 있습니다. 이는 특히 개발 환경에서 유용합니다.

3. **데이터베이스 쿼리 예제:** Unite.AI의 기사에서, Claude가 MCP를 통해 로컬 SQLite 데이터베이스와 상호작용하는 예제가 소개되었습니다. 사용자는 Claude에게 데이터베이스에서 특정 데이터를 검색하도록 요청할 수 있으며, MCP 서버는 이를 안전하게 처리합니다 ([Claude’s Model Context Protocol](https://www.unite.ai/claudes-model-context-protocol-mcp-a-developers-guide/)).

4. **비즈니스 도구 통합:** Anthropic의 공식 뉴스 페이지에 따르면, MCP는 Google Drive, Slack, GitHub와 같은 인기 있는 엔터프라이즈 시스템에 대한 사전 구축된 MCP 서버를 제공합니다. 예를 들어, Claude는 MCP를 통해 Slack 채널에 메시지를 보내거나, GitHub에서 코드를 커밋할 수 있습니다 ([Introducing the Model Context Protocol](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)).

Technical Insights

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동하며, 초기 연결 설정, 기능 협상, 요청 처리 등의 단계를 거칩니다. 예를 들어, Claude Desktop이 시작될 때, MCP 호스트는 구성된 MCP 서버에 연결하여 초기 통신 채널을 설정합니다. 이후, 호스트와 서버는 가능한 기능을 협상하여, 사용자가 요청한 작업을 처리할 수 있는 서버를 식별합니다.

Cloudflare의 블로그 포스트에 따르면, MCP 서버를 Cloudflare Workers에 구축하면, Claude가 이미지 생성 도구와 같은 새로운 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 "샌프란시스코에 있는 용암 램프 벽 이미지를 생성해줘"라고 요청하면, MCP 서버가 이를 처리합니다 ([Hi Claude, build an MCP server](https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/)).

Implications and Future Outlook

MCP는 AI 에이전트의 발전을 가속화하며, 특히 복잡한 워크플로우에서 AI의 효율성을 높입니다. 예를 들어, Ajay Arunachalam의 Medium 기사에서는 MCP를 사용하여 다단계 AI 에이전트를 구축하는 데모가 소개되었으며, 이는 AI가 로컬 데이터와 상호작용하며 작업을 자동화하는 데 유용합니다 ([Anthropic’s Claude Agents](https://ajay-arunachalam08.medium.com/anthropics-claude-agents-simple-demo-of-building-powerful-ai-multi-agents-using-claude-model-3945fb7d13f2)).

그러나 MCP의 생태계는 아직 발전 중이며, 호환성과 확장성에 대한 과제가 남아 있습니다. 보안 문제도 중요하며, 권한 부여와 인증 메커니즘이 적절히 구현되어야 합니다.

Conclusion

Claude AI의 MCP는 AI 모델이 외부 시스템과 상호작용할 수 있게 하는 혁신적인 프로토콜로, 웹 검색, 파일 시스템 관리, 데이터베이스 쿼리, 비즈니스 도구 통합 등 다양한 사용 사례를 지원합니다. 이는 AI가 더 강력하고 유용한 도구로 진화하는 데 기여하며, 개발자와 사용자 모두에게 새로운 가능성을 열어줍니다.

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Key Citations

[Claude MCP Official Website](https://www.claudemcp.com/)
[How to Use MCP Tools on Claude Desktop App](https://medium.com/@pedro.aquino.se/how-to-use-mcp-tools-on-claude-desktop-app-and-automate-your-daily-tasks-1c38e22bc4b0)
[Hi Claude, build an MCP server on Cloudflare Workers](https://blog.cloudflare.com/model-context-protocol/)
[Claude’s Model Context Protocol MCP A Developer’s Guide](https://www.unite.ai/claudes-model-context-protocol-mcp-a-developers-guide/)
[Introducing the Model Context Protocol Anthropic](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)
[Anthropic’s Claude Agents Simple Demo Building Powerful AI Multi-Agents](https://ajay-arunachalam08.medium.com/anthropics-claude-agents-simple-demo-of-building-powerful-ai-multi-agents-using-claude-model-3945fb7d13f2)

설치 및 실행

미친 프로토콜{? MCP)의 특징, 기존에는 API라는 프로그래밍 방식으로 활용하였음. 이것을 중간의 봇(bot)개념의 서버가 개입되어서 동작하는 것이다.

기존의 claude가 이러한 자동화에 대한 다양한 접근을 했는데, 하나는 가상머신(VM)으로 User Interface를 그대로 이용하는 것이었음. 함수 등으로 가려져 있어 해킹 방식으로 다른 어플리케이션을 사용하는 형태를 넘어 화면에 보이는 대로 조작하는 것을 염두에 두고 가상머신을 OS내부에서 띄워서 사용하는 방식의 접근을 하였다. 문제는 리소스를 엄청 많이 잡아먹는다는 점이고, 의외로 잘 사용하지 않는 이름이지만, 제어(컨트롤)을 하기위해 상세한 명칭(?)을 배워야하는 문제가 있었다.

미친프로토콜(MCP)는 API에서 사용하는 것 중, 메인 방식에 대해서만 집중한다. (보안이나 기타 요소는 우선 제외하자.) 이것은 API 활용의 단점을 극복한 것인데, API의 단점은 원래 필요한 것은 선언, 단 1줄임에도 불구하고, 이것 저것 다른 기종의 문제로, 제약 사항이 많이 붙어 있다. 복잡하다는 이야기..

MCP(Model Context Protocol), 미친 프로토콜은 말 그대로는 context를 주고 받는 프로토콜이다. 가상머신에 비해서 간결하고, 원래 하려고 했던 일에 집중하여, 효율적으로 동작하고, API기능을 중간에 해석해 주는 놈(서버) 같은 역할이다.

따라서, 개발자는 MCP만 개발하고, 사용자(데스크탑)는 해당 기능만 불러서 사용하게 된다. 마치 bot 개념이 클라이언트/서버 모델로 동작하는 것이다. 둘다 구분해서, 둘이 같이 일할 수 있게 만드는 환경

설치방법

현재는 Mac OS 사용자는 문제 없이 동작되는데, windows 사용자들은 일부 파일들이 설치 및 등록에 문제가 있는 듯 하다.
Java의 형식을 이용하여(API도 그랬으니까) java node.js의 형태와 비슷하다.

윈도우즈 다운로드 및 설치

1. 클로드 데스크탑 다운로드 [1] 데스크탑 다운로드

파일을 다운로드해서 설치하면, 마치 team app 처럼 별도의 앱이 실행되고, 다시 로그인 하라고 하낟.

(마치 다른 브라우저에서 로그인하는 것과 같음)

자바로 만들어서 그런지, 조금 느리게 설치된다.

2. 설정하기

설정 메뉴 들어가기

햄버거 메뉴 >> 파일 >> 설정

개발자 모드 >> 설정 편집

설정 파일을 notepad로 수정하는 것임

다른 방법 - 직접 디렉토리 위치를 열어서 설정파일(config)를 notepad editing하기

디렉토리 위치: C:\Users\[user ID]\AppData\Roaming\Claude
파일명: clause_desktop_config

수정 내용

{
   "mcpServers": {
   >>>>> 여기에 넣기 MCP 프로그램 목록 넣어주기<<<<<<<
   }
}

3. github 마켓플레이스에서 직접 복사 붙여 넣기

pulse mcp 관련 내용

MCP server list : [2] 서버리스트는 여기서 찾는다.

MCP의 가장 큰 특징 (이용자 입장)

내 PC에 설치되어 있는 프로그램들을 그대로 이용하여 AI와 협업한다.

4. 커서 등을 이용해서 MCP를 만들어 사용할 수 있음.

MCP 서버 추가의 경우

설정 파일에서 서버 이름을 추가한다. (API 키가 필요한 경우 추가)

{
  "mcpServers": {
    "text-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "text-memory"
      ]
    },                    <---- 새로운 서버 이름은 컴마(,)로 구분한다.
    "blender": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "blender-mcp"
      ]
    }
  }
}

npx, uvx 실행파일

npx 는 java 계열의 서버

uvx는 python 계열의 서버

npx나 uvx가 설치되었는지 확인해야 함

powershell에서 where.exe 명령어 사용 - .exe를 반드시 붙여야 함...(ㅠㅠ)

둘다 없는 경우, 다운로드 및 설치

npx - Nod.js 다운로드 및 설치

uvx - uvx 설치 설명 사이트에서 설치

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
파워쉘로 설치 - 쉘 커멘드 (windows)

nodejs 파일 path 환경변수

nodejs의 경우, 환경변수에 추가해 주어야 하는데, powershll에서 작업한 경우, 환경변수가 laod되지 않았으므로, powershell 다시 기동

다시 파워쉘을 실행하면, 정상적으로 잡힌다.

Claude Desktop 다시 시작하기

데스크탑 프로글매을 다시 실행시킨다.

데스크 탑은 처음 실해시, 다시 MCP 서버 리스트를 업데이트 한다.

추가, 제거 경우, 클로드 데스크탑 재실행에서 주의

Claude MCP 설명

참고: MCP방식의 클라이언트

여러 MCP 방식의 클라이언트 프로그램이 등장함

Claude Desktop

Cursor

AIEXE

진행사항

엔지니어링 팀

번역 량과 품질에 집중해서 작업중

번역 분량 비교 - chatGPT, claude

목적 - 분할 작업시 한계 파악

team work 활용 방안

3월 마지막 주 - 방향성 잡기, 논의

클로드 팀워크 방향에 대한 검토

사전 준비 사항 - 제안 작업 용

조직도 - 역할 분담
직무 기술서 - 클로드에 대한 내용
평가 방법 - 피드백 사용시 재작업 기준 (재작업 지시 기준 마련)

GPTs, 클로드 팀활용

4월 8일(화) GPTs Advanced 사용법 공유 참조: [팀즈 문제풀이]

2가지 요소

AI를 가지고 업무를 할때, AI 태생적 한계를 생각해야 한다.

데이터
알고리즘

데이터

데이터는 중요한 정보를 모으는 것이라는 기존의 생각들이 있다. 왜냐하면, 그만큼 데이터라는 것을 정의하고 사용한 지 몇년 되지 않았기 때문이다.

마치 예전에 신문들이 몇 개 안되는 상황에서 5대 일간지라고 불리우고, TV 방송 채널도 몇개 안되는 세상이었기 때문이다.

하지만, 인터넷 이후로는 정보의 홍수라는 말이 나온 것처럼, 데이터는 기하급수적으로 늘었다.

이러한 환경에서 데이터는 어떻게 다루어 지는가?

데이터는 버리고 남는 것으로 변화하였다.

이것도 중요할 것 같고, 저것도 중요할 것 같아서 가지고 있는 데이터는 더이상 데이터가 아니다.

실제로, 자리이동에서 보면, 몇개 안되는 숫자(위치를 나타내기 위해서 남겨놓은 숫자)들이 데이터 처리에서 혼돈을 가져오고, 숫자 데이터를 기준으로 재배치 되는 이상한 현상들이 나타났다.

결국, 처리를 위한 데이터는 정제(?)된 형태를 사용하여야 한다.

자료형

데이터라고 하는 것을 활용할려면, 자료형으로 가져야 한다. 인간이야 자유롭게 자료형(?)이란 것이 필요없지만, 컴퓨터는 태생적으로 자료형이라는 것을 가지고 처리를 한다. 즉, 자료형을 가지고, 그 특징을 가지고 쉽게 처리하는 방법을 개발해 왔기 때문이다.

예를 들어, 이것은 C의 포인터에서 사용된 원리(?)와 비슷한데. 포인터의 특징 중의 하나가, 포인터가 가감(+)/(-) 형태로 자료를 다루어서 쉽게 사용할 수 있다는 점이다.

자료가 10개가 있다고 하면, 리스트 형태의 자료형에서는 자료를 그냥 리스트에 매핑시키면 되는 것이고, 총 몇개냐는 리스트에서 알려 준다. 하지만, 이러한 자료형이 없이 그냥 생(?)으로 사용한다면, 1~10까지 세어봐야 한다. 만약 순서대로, 1, 2, 3,..., 10 형태라면, 맨 뒤의 것을 보면 되지만, 사람은 건너 뛰어서 맨 뒤를 보면 되지만, 컴퓨터는 하나씩 증가해서 10번해야 맨 마지막 것을 알 수 있다.