💡 "사람들은 뭘 자동화해야 하는지 모른다" — 질문 몇 개로 자동화 아이디어 뽑아내는 스킬 개발기

🎯 시작: 바이브코딩 워크샵을 기획하다

지인의 부탁을 받아 PM·디자이너·리서처 9~10명을 대상으로 Claude Code 바이브코딩 워크샵을 열기로 했다.

"바이브코딩"이란 코드를 직접 짜는 대신, AI에게 자연어로 "이거 만들어줘"라고 말하면 AI가 코드를 짜주는 방식이다. Claude Code가 대표적인 도구다.

워크샵 목표는 간단했다:

"참석자들이 자기 업무를 자동화하는 '스킬'을 만들어보는 것"

Claude Code의 '스킬'은 일종의 커스텀 명령어다. "회의록 정리해줘"라고 말하면 알아서 노션에 정리해주는 식의 자동화를 만들 수 있다.

워크샵 커리큘럼

Part 1 (12:30-14:30):

• 스킬 체험 & 첫 사이클 — 공식 스킬 설치, skill-creator로 스킬 제작, GitHub 배포

Part 2 (15:00-17:00):

• 바이브코딩 기초 & 본인 자동화 — 사전 스킬로 만든 설계서 기반 자동화 구현 ← 여기!

문제는 Part 2에서 시작됐다. "자, 이제 뭘 자동화해볼까요?"라고 물으면... 대부분 멀뚱멀뚱 앉아있을 게 뻔했다.

왜? 사람들은 자기가 뭘 자동화해야 하는지 모르기 때문이다.

매일 반복하는 일이 당연해져서 그게 자동화 대상이라는 생각조차 못 한다. "회의록 정리요? 당연히 사람이 해야죠." 이런 식이다.

그래서 사전 준비가 필요했다. 참석자들이 워크샵 오기 전에 미리 "아, 내 업무 중에 이런 걸 자동화하면 되겠구나"를 깨닫게 해주는 무언가.

workshop-prep 스킬은 이렇게 탄생했다.

💬 핵심 설계 철학: 인터뷰 챗봇

이 스킬의 역할은 단순하다. 질문을 던져서 생각을 이끌어내는 것.

스킬의 핵심 원칙:

• 참석자는 뭘 자동화해야 하는지, 뭐가 가능한지 모름

• 질문으로 생각을 이끌어내고, 예시로 가능성을 보여줌

• 한 번에 한 질문만, 수다 떠는 느낌으로

스킬을 시작하면 Claude가 "지금 회사에서 어떤 일을 맡고 계세요?"로 시작해서, 하루가 어떻게 흘러가는지, 어떤 툴을 많이 쓰는지 꼬리질문을 던진다.

그 다음은 반복 업무를 찾아나간다. 카테고리별로 예시를 보여주면서:

문서/보고 관련: 매주 같은 양식으로 보고서 쓰기, 회의록 정리해서 공유하기, 데이터 취합해서 표 만들기

커뮤니케이션 관련: 비슷한 내용 여러 사람에게 전달하기, 진행 상황 업데이트 공유하기

기획/관리 관련: 일정 조율하고 캘린더에 등록하기, 이슈/태스크 정리하고 추적하기

"이 중에 '어, 나 이거 맨날 해!' 싶은 거 있으세요?"

직무별로 다른 자동화 사례도 보여준다. PM에게는 회의록 자동 정리, 주간 보고서 자동 생성 같은 예시를, 디자이너에게는 디자인 핸드오프 문서, 피드백 정리 같은 예시를 보여준다.

열린 질문의 함정 😫

여기서 중요한 원칙이 있다:

원칙: 열린 질문을 하면 범위가 폭발한다.

사용자는 스스로 뭘 원하는지 모른다. "슬랙에서 보내기만 하세요, 아니면 찾아보기도 하세요?" 이렇게 물으면 "그것도 좋겠네요!"하며 범위가 눈덩이처럼 불어난다.

그래서 추천 + 확인 방식으로 바꿨다:

❌ 나쁜 질문: "슬랙에서 보내기만 하세요, 아니면 찾아보기도 하세요?"

✅ 좋은 질문: "회의록 정리해서 노션에 올리시는 거니까, 페이지 생성만 하면 될 것 같아요! 맞죠?"

실제 대화 시나리오

스킬이 실제로 어떻게 동작하는지:

사용자: 워크샵 준비해줘

Claude: 안녕하세요! 먼저 간단한 질문 하나! 지금 회사에서 어떤 일을 맡고 계세요?

사용자: PM이에요. 주로 회의하고 문서 정리하는 일 해요.

Claude: 아 PM이시구나! 혹시 이런 것들 중에 "아 이거 맨날 해..." 싶은 거 있으세요? 매주 같은 양식으로 보고서 쓰기, 회의록 정리해서 공유하기...

사용자: 회의록 정리요. 매번 같은 양식인데 30분은 걸려요.

Claude: 회의록 작업이 어떻게 흘러가나요? 시작은 뭐고, 최종적으로 어디에 공유하세요?

사용자: 회의 끝나면 노션에 회의록 페이지 만들고, 메모한 거 정리해서 결정사항이랑 액션아이템 분류하고, 슬랙에 공유해요.

Claude: 노션이랑 슬랙 두 개 연동이 필요해 보여요. 근데 노션은 페이지 생성만, 슬랙은 메시지 발송만 하시면 될 것 같아요! 맞죠?

ALT

흐름도의 예

🔧 첫 번째 삽질: 정적 가이드의 함정

처음에는 이렇게 생각했다. "슬랙, 구글 드라이브, 줌... 사람들이 많이 쓰는 서비스 가이드를 미리 다 만들어두자!"

그래서 setup-guides/ 폴더에 5개 서비스별 가이드 파일을 미리 생성하는 구조를 설계했다.

코드를 작성하던 중 AI가 이 구조대로 작업을 진행하려 하자, 문득 이상함을 느꼈다.

"근데 셋업 가이드를 왜 주는 거야? 아직 어떤 자동화를 할지 모르잖아."

아차 싶었다. 인터뷰를 해봐야 뭘 쓸지 아는데, 미리 다 만들어두면 뭐하나. 안 쓸 가이드만 잔뜩 들어있는 설계서를 주게 되는 거다.

해결책: 동적 가이드 생성

인터뷰에서 "슬랙에 공유한다"고 말하면, 그때 슬랙 가이드만 생성하는 방식으로 바꿨다. 사용자 답변에서 키워드(이메일, 슬랙, 드라이브, 노션 등)를 감지하여 필요한 연동 도구를 파악하고, Context7이라는 도구로 최신 공식 문서를 실시간으로 찾아서 가이드를 만든다.

💡 연동가이드 파일 상단에는 "이 가이드는 AI가 공식 문서를 참고하여 작성했으며, 정확하지 않을 수 있습니다. 막히면 Claude Code에게 물어보세요!"라는 안내를 필수로 넣었다.

배운 점: 아직 뭘 쓸지 모르는 상태에서 모든 경우의 수를 미리 준비하는 건 낭비다. 필요할 때 필요한 것만 동적으로 생성하자.

🔧 두 번째 삽질: "왜 다 MCP야?"

MCP(Model Context Protocol)는 Claude Code가 외부 서비스와 통신하는 방법이다. 슬랙 메시지 보내기, 노션 페이지 만들기 같은 걸 할 수 있게 해준다.

처음에 스킬을 테스트해보니, 모든 서비스에 MCP 설치를 안내하고 있었다.

"슬랙 연동이 필요하시네요! Slack MCP를 설치하세요."

근데 잠깐. 슬랙 MCP를 설치하면 채널 목록 조회, 메시지 검색, 메시지 발송, 스레드 관리, 리액션 추가 등 온갖 기능이 딸려온다.

내가 하려는 건 뭐였지? 그냥 메시지 하나 보내는 것.

여기서 몇 가지 의문이 들었다:

1. 토큰 소비: MCP는 도구 정의를 컨텍스트에 올리기 때문에 토큰을 먹는다. 10개 도구가 달린 MCP를 설치하면, 안 쓸 9개 도구 설명도 매번 컨텍스트에 올라간다.

2. 복잡성: 여러 도구가 달린 MCP를 설치하고 OAuth 인증하는 것 vs 단순한 API 호출 코드 10줄

3. 실제 필요: "슬랙에 메시지 보내기"만 하면 되는데, 굳이?

"단순한 '슬랙 발송' 같은 하나의 기능 쓰려고 여러 도구 달린 MCP 설치하는 게 맞아? 그냥 API로 코드 짜는 게 낫지 않아?"

이 생각이 결정적이었다.

해결책: 연동 방식 결정 기준 추가

핵심 질문은 "단방향인가, 양방향인가?"

41개 서비스를 11개 카테고리로 분류

각 서비스마다 "이건 MCP가 맞아, 이건 스크립트가 나아"를 정리했다:

• 이메일 & 커뮤니케이션 (7개): Gmail, Outlook, Slack, Discord, Telegram, Teams, KakaoTalk — 대부분 스크립트 (발송만 할 때)

• 파일 저장 & 문서 (6개): Drive, OneDrive, Dropbox, Notion, Confluence, Docs — Notion만 MCP (CRUD 많음)

• 일정 & 미팅 (4개): Calendar, Outlook Calendar, Zoom, Meet — 대부분 스크립트 (생성만)

• 프로젝트 관리 (6개): Linear, Jira, Asana, Trello, Monday, ClickUp — Linear만 MCP (이미 MCP 있음)

• 데이터 & 스프레드시트 (3개): Airtable, Sheets, Excel — 전부 MCP (CRUD 필수)

• 개발 & 버전관리 (3개): GitHub, GitLab, Vercel — 전부 CLI (gh, glab, vercel)

• 콘텐츠 & 미디어 (3개): YouTube, Figma, Canva — 대부분 스크립트

• 나머지 (9개): 자동화 플랫폼(웹훅), AI API, 데이터베이스(MCP 필수)

⚠️ DB/스프레드시트는 무조건 MCP: Airtable, Sheets, Supabase, Firebase 등은 CRUD가 기본이고, AI가 상황에 맞게 조회/수정을 판단해야 함

복잡도 기준도 추가

배운 점: MCP는 만능이 아니다. 토큰 효율과 복잡성을 고려해서, 단방향은 스크립트, 양방향은 MCP로 선택하자.

💡 세 번째 발견: 범위 조절의 기술

스킬 범위를 어디까지 잡을지도 고민이었다. 너무 작으면 시시하고, 너무 크면 4시간 워크샵에서 못 끝낸다.

해결책: "기본은 다 해도 돼요!" 원칙

Claude Code가 구현하면 연동만 세팅되어 있으면 대부분 금방 만든다. 스콥이 적절하면 적극적으로 "다 하자!"고 추천. 줄이는 건 정말 클 때만.

스킬명 규칙

비개발자들이 스킬 이름을 한글로 지으려고 해서, 규칙을 추가했다:

스킬 이름은 영어 kebab-case 필수. 예: "주간 보고서 생성기" → weekly-report-generator

💡 네 번째 발견: 인터뷰 기록의 중요성

인터뷰가 끝나면 설계서만 남는 게 아쉬웠다. "이 사람이 왜 이런 스킬을 원했지? 원래 업무가 뭐였지?"

워크샵 당일, 강사가 참석자의 설계서를 보고 맥락을 파악하려면 인터뷰 전체 내용이 필요했다.

해결책: 사전설문응답.md 자동 저장

인터뷰 중 모든 질문/답변을 넘버링하여 기록한다:

Q1. 지금 회사에서 어떤 일을 맡고 계세요? 
A1. PM이에요. 주로 회의하고 문서 정리하는 일 해요.

Q2. 그 중에 "아 이거 왜 맨날 해" 싶은 거 있으세요? 
A2. 회의록 정리요. 매번 같은 양식인데 30분은 걸려요.

이 파일이 있으면:

• 워크샵 당일: 강사가 참석자 맥락을 빠르게 파악

• 향후 Claude Code 사용 시: 같은 프로젝트에서 Claude가 이 파일을 읽으면 사용자의 업무 맥락을 더 잘 이해

배운 점: 인터뷰 결과는 반드시 구조화된 형태로 저장. 나중에 맥락 파악에 필수.

🔧 다섯 번째 삽질: 설정 부담 줄이기

Context7이라는 도구가 필수였는데, 설정이 좀 복잡했다. 처음에는 ~/.mcp.json 파일을 열고 JSON을 직접 편집하라고 안내했다.

비개발자한테 JSON 편집하라고? 당연히 막히는 사람이 속출할 게 뻔했다.

해결책: Claude가 대신 설정해줌

"Context7 API 키가 필요해요! 제가 대신 설정해드릴게요 😊"

1. context7.com/dashboard 접속
2. GitHub 또는 Google로 로그인
3. API Key 복사
4. 여기에 붙여넣기 해주세요!

→ 사용자가 키를 붙여넣으면 Claude가 ~/.mcp.json 파일을 자동으로 수정

환경변수도 자동 설정

외부 서비스 연동 시 필요한 API 키도 자동으로 설정해주도록 했다:

"슬랙 토큰은 xoxb-xxxx야" → .env에 SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-xxxx 자동 저장

그리고 .env.example(배포용), .gitignore(민감정보 제외)도 자동 생성.

배운 점: 의존성을 강제할 거면, 설정 부담을 최소화해야 한다. "키만 주세요, 제가 알아서 할게요."

📦 최종 결과물

총 작업 시간 약 110분. 8단계 인터뷰 워크플로우를 가진 스킬이 완성됐다.

설계서 템플릿

인터뷰가 끝나면 설계서가 생성된다. 핵심 구성:

0. 선언: 스킬 이름(kebab-case), 한 줄 설명, MVP 목표

한눈에 보기: 외부 연동 테이블 + Mermaid 워크플로 시각화

범위: 하는 것 3개, 안 하는 것 2개

설계서 상단에는 이런 안내가 들어간다:

⚠️ 이 설계서는 초안입니다! 정답이 아니에요. 워크샵 당일 강사님과 함께 범위를 더 좁히거나, 더 구체화할 수 있습니다.

생성되는 폴더 구조

{스킬명}/
├── {스킬명}-설계서.md      # MVP 목표, 입출력, 범위, 워크플로 다이어그램
├── 사전설문응답.md         # 인터뷰 Q&A 전체 기록
├── .env.example           # 필요한 환경변수 (배포용)
├── .gitignore             # .env 제외 설정
└── 연동가이드/             # 외부 연동이 있을 때만 생성
    ├── notion.md
    └── slack.md

GitHub 배포 (Phase 7)

워크샵에서 스킬을 완성한 후, "스킬 배포해줘"라고 말하면 GitHub 레포가 생성되고, 다른 사람도 원클릭 설치할 수 있는 명령어가 안내된다.

📝 정리: 배운 것들

1. 사용자는 뭘 원하는지 모른다 — 열린 질문 대신 추천 + 확인 방식

2. 미리 다 준비하지 마라 — 필요할 때 필요한 것만 동적으로 생성

3. MCP가 항상 정답은 아니다 — 단순 발송은 스크립트, 양방향 CRUD는 MCP

4. 인터뷰 기록을 남겨라 — 나중에 Claude가 더 잘 이해할 수 있다

5. 설정 부담을 줄여라 — Claude가 대신 설정해주는 방식으로

6. 범위는 "다 해도 돼요!"가 기본 — 줄이는 건 정말 클 때만

🚀 더 큰 그림: GPTs + n8n에서 CLI 스킬로

이 스킬을 만들면서 가장 크게 느낀 건, "인터뷰 챗봇" 같은 걸 그냥 스킬로 배포해버릴 수 있다는 점이다.

예전에는 이런 자동화를 만들려면:

1. GPTs 만들기 — 프롬프트 작성, 지식 파일 업로드

2. 액션 연결 — API 스펙 작성, 인증 설정

3. n8n으로 넘기기 — 웹훅 받아서 실제 자동화 처리

4. 배포 — 링크 공유, 사용법 안내

이 과정이 꽤 번거로웠다. GPTs는 대화만 하고, 실제 "일"은 n8n이 해야 해서 두 시스템을 연결하는 게 핵심이었다.

근데 이제는?

1. 스킬 만들기 — SKILL.md 하나에 다 담김

2. 배포 — GitHub에 올리고 claude skill install 끝

CLI 에이전트가 대화도 하고, 파일도 만들고, API도 호출하고, 다 한다. 중간에 n8n 같은 자동화 플랫폼이 필요 없다.

다음 적용 계획: AI스터디 지원서

실제로 적용해볼 게 있다. 내가 운영하는 AI스터디에서 스터디장 지원서를 받는데, 지금은 GPTs + n8n 조합이다.

• GPTs가 지원자와 대화하면서 정보 수집

• 액션으로 n8n 웹훅 호출

• n8n이 게시판에 지원서 페이지 생성

이걸 CLI 스킬로 바꾸면, 지원자가 claude skill install study-application 하고 "지원서 작성해줘"라고 말하면 끝이다. Claude가 질문하고, 답변 받고, 노션에 바로 올린다.

GPTs + 액션 + n8n으로 연결하던 복잡한 파이프라인이, CLI에서는 스킬 하나로 끝난다.

✨ 마무리

이 스킬은 결국 "뭘 해야 할지 모르는 사람"을 돕기 위한 도구다.

매일 반복하는 일이 당연해서 자동화 대상이라고 생각 못 하는 사람들. 기술적으로 뭐가 가능한지 몰라서 시도조차 못 하는 사람들.

질문으로 생각을 이끌어내고, 가능성을 보여주고, 구체적인 설계서까지 만들어준다.

워크샵 당일이 기대된다. 참석자들이 이 설계서를 들고 와서 "이거 진짜 만들어봐도 돼요?"라고 물어볼 때, "그럼요, 바로 시작하죠"라고 답할 수 있게 됐으니까.

workshop-prep 스킬: github.com/daht-mad/workshop-prep-skill