1. 각 사례별 한줄 요약 및 링크
사례 1:
구글 앱스 스크립트를 활용하여 문자 자동 발송 기능 구축
사례 2:
옵시디언에 LLM api를 연결하여 간편하게 새로운 문서 생성
사례 3:
AI 검색 결과를 바탕으로 AI로 만들어 본 독서 기록장
사례 4:
Whisk로 만들어본 울 아가들 그림
2. 배운 점 및 인사이트
코드 알못의 코딩:
초등학교 때 정보처리기능사 자격증 준비할 때 이후로 거의 30년 만에 코드와의 만남. 이틀 동안 코드 생성-테스트-코드 수정 무한 루트 속에 Claude에 빠져드는 경험.
프롬프트의 중요성 + 끝까지 포기하지 않아야 함을 다시 한 번 느끼는 경험이었습니다.
Deep Research + 옵시디언 활용을 통한 문서 생성:
여러 LLM의 Deep Research를 통해 내가 직접 자료를 찾아보고 만드는 보고서와는 차원이 나르게 다양한 자료를 참고하여 만드는 보고서와의 만남.
옵시디언에 LLM 연결하여 여러 문서를 융합하여 새로운 문서 생성.LLM을 이렇게도 활용할 수 있구나! 앞으로도 다양하게 활용해봐야겠다는 각오를 다지는 시간이었습니다.
문서 시각화 – Claude 3.7 Sonnet:
Claude 3.7 Sonnet을 이용한 문서 시각화를 통해 딥리서치 보고서를 한 장으로 표현.
이렇게 멋진 문서 시각화를 할 수 있도록 클로드 프로젝트 프롬프트를 멋지게 만들어두신 타쿠님.
무료계정과 유료계정이 소화할 수 있는 프롬프트가 다르다는 부분과 역시 AI는 프롬프트 쓰기 나름이라는 걸 절실히 느낀 경험이었습니다.
LLM별로 제공해주는 답변 유형 차이 :
똑같은 프롬프트를 넣어도 LLM별로 답변도 다르고 답변을 보여주는 방식이 다 다름.
특히 oo.ai의 답변 방식이 그동안 접했던 다른 LLM들과 달라서 신선했습니다.
내가 원하는 문서를 생성하기 위한 자료로 LLM 답변을 활용했는데, 무조건 딥리서치로 받은 답변이 좋은 것만은 아니라는 부분도 체험했습니다.
3. 어려웠던 점 및 도전 과제
절대적인 시간 투자의 어려움:
너무나도 넓은 LLM의 세계에 푹 빠져 탐험해보기에는 절대적인 시간이 부족해서 아쉬웠습니다. 해보고 싶은 것도 많고, 배우고 싶은 것도 많지만 현생과 잘 조율하여 조금씩 AI와 친해져야 할 것 같습니다.
4. 개선 사항 및 다음 주 계획
개선 사항:
타쿠님께서 공유해주신 프롬프트를 넣어서 좋은 결과물을 얻어보았는데, 그 프롬프트에 대해 분석해보고 앞으로 프롬프트를 어떻게 써야 할지 고민해보는 시간을 가져보려 합니다.
호기심과 의욕이 앞서 이만~큼 해야지! 라고 달려들었더니 생각했던 것만큼 시도해보지 못함에 스스로 너무 아쉽더라구요. 다음주에는 맘을 너무 급히 먹지 않고 하나씩 도장깨기 해보는 마음으로 AI와 놀아보려 합니다.
다음 주 계획:
Whisk 말고 다른 AI에서도 이미지 만들어보기!
지피터스 사례를 참고하여 내가 필요한 기능 만들어보기!
5. 개인적인 소감 및 결론
지피터스 스터디를 처음 시작하고 정말 다양하고 신기한 내용들을 많이 접하게 되고, 이래저래 시도해볼 수 있는 동기부여가 되어 좋았습니다. 너무 맘 급해하지 않고 하나씩 AI들을 활용해보면서 AI와 좀 더 친해져보려 합니다^^
