소개
코딩 전공도 아니고 개발자도 아닙니다. Claude Code를 만나고 2개월 정도 됐는데, 그 사이에 달리기 기록 자동화, 회의록 자동 생성, 한글(hwpx) 문서 변환까지 조금씩 자동화를 해왔습니다.
조만간 직장내에서 AI 활용법 강의를 해야 합니다. 주제를 "일상과 업무에 적용하는 AI 활용법 (초보자용)"으로 잡았습니다. 대상은 30~50대 직장인 20명. 오프라인 2시간.
문제는 — 자료가 아무것도 없다는 것.
그래서 Claude Code에 미리 만들어둔 /79-deep-research 명령을 실행했습니다. 이 명령은 주제 정의부터 자료 수집, 보고서 생성, 문서 변환, PPT 제작까지 전 과정을 하나의 대화에서 처리하는 파이프라인입니다.
결과: 마크다운 보고서 5개 + hwpx 2개 + docx 2개 + PPT 40장이 한 세션에서 완성되었습니다.
진행 방법
사용한 도구
도구
용도
Claude Code (Anthropic)
전 과정 오케스트레이션 — 대화, 검색, 문서 생성
WebSearch / WebFetch
웹 자료 수집 (15건+)
python-pptx
PPT 40장 자동 생성
pandoc
마크다운 → docx 변환
자체 md-to-hwpx 스킬
마크다운 → 한글(hwpx) 변환
Unsplash
PPT용 무료 이미지 12장
3단계 파이프라인: /79-deep-research
이 명령은 3개의 하위 명령을 순차적으로 실행합니다:
/79-deep-research
├── Phase 1: /76-research (자료 수집 + 보고서)
│ ├── 육하원칙 기반 주제 정리 대화 (5문 5답)
│ ├── 웹 검색 7건 + 페이지 크롤링 3건
│ ├── 보고서 3버전 자동 생성 (요약 5p / 풀 12p / 심화 20p)
│ └── 출처 30건+ 각주 정리
│
├── Phase 2: /77-refine (보완 + 문서 변환)
│ ├── 대화로 보고서 보완 (제목, 톤, 강사소개 등)
│ ├── v2 가볍게 버전 생성
│ └── hwpx 2개 + docx 2개 변환
│
└── Phase 3: /78-present (발표자료)
├── 발표 조건 대화 (시간/슬라이드/톤/색상)
├── 회고 파일 10개 분석 → 시연 사례 추출
└── PPT 40장 자동 생성 (이미지 12장 포함)
Phase 1 상세: 주제 정리와 자료 수집
AI에게 5개만 알려주면 됩니다:
질문
내 답변
누구를 위한 강의?
30~50대 직장인, AI 초보 20명
강의 목표?
업무 활용법 습득 + AI 두려움 해소
다룰 도구?
ChatGPT/클로드/제미나이 비교 + 클로드 코드 시연
시기?
다음 주 발표 실습 → 이후 실제 강의
조사 방향?
1부 초반 트렌드 + 1부 후반 도구비교 + 2부 업무특화
이 5개 답변 후, AI가 자동으로:
한국어 + 영어 키워드 12개로 웹 검색
핵심 페이지 3개 크롤링 (AI 도구 비교, 업무 사례, AI 트렌드)
보고서 3버전 생성 (요약 5페이지, 풀 12페이지, 심화 20페이지)
수집 내용:
분야
수집 건수
주요 출처
AI 트렌드
6건
IBM, MIT Tech Review, Microsoft, SK텔레콤, 포브스
AI 도구 비교
5건
시리얼, 클리앙, hwflows, Zapier
업무 AI 활용 사례
9건
한국경제, ESG타임즈, ZDNet 등
초보자 가이드
4건
Nucamp, Salesforce, OpenAI
Claude Code
4건
GPTers, digit2sight, Anthropic
Phase 2 상세: 대화로 보완하기
보고서 v1은 "보고서 톤"이었습니다. 강의용으로 쓰기엔 무거웠죠.
대화 3번으로 해결했습니다:
대화 1: 제목 변경
나: "더 캐치한 제목이 좋겠어"
AI: 6개 후보 제시 →
(A) "AI, 두려워 말고 써보세요"
(B) "오늘부터 AI 1일차"
(C) "AI는 어렵지 않습니다 — 첫걸음"
...
(E) "AI 초보가 AI 왕초보에게"
나: "E"
대화 2: 톤 변경 + 강사 소개
나: "보고서가 무거워. 가볍게 해줘. 강사 소개도 넣어줘"
AI: → v2 가볍게 버전 생성 (12p → 10p)
→ 클로드 코드 일상 활용 사례 중심 강사 소개 추가
대화 3: 문서 변환
나: "docx, hwpx 둘 다 만들어줘"
AI: → pandoc으로 docx 2개 + md-to-hwpx로 hwpx 2개 자동 변환
의사결정 기록:
결정
선택
이유
제목
"AI 초보가 AI 왕초보에게"
진정성, 공감
톤
보고서 → 구어체
초보 대상은 가벼워야
강사 소개
클로드 코 드 일상 활용
"저도 했으니 여러분도"
실습
제외
2시간에 시연 집중이 현실적
Phase 3 상세: PPT 자동 생성 + 회고 활용
여기가 가장 재밌는 파트입니다.
2부 슬라이드에 넣을 사례를 어디서 가져왔는가?
지난 2개월간 쌓아온 회고 파일 28개 중 10개를 AI가 자동으로 분석해서 "Before → After" 형태로 추출했습니다.
AI에게: "2부에 내가 지금까지 했던 회고를 찾아서 부분적으로 넣어줘"
AI: → 회고 폴더 10개 파일 자동 읽기
→ 각 파일에서 핵심 내용, Before/After, 인상적 포인트 추출
→ PPT 시연 슬라이드에 자동 배치
추출된 사례 10개:
#
사례
Before
After
1
이 강의 자료 제작
3일
1일
2
달리기 기록 자동화
10분
40초
3
회의록 자동 생성
30분~1시간
자동
4
한글 문서 변환
수동
자동
5
대화 녹음 분석
방치
회의록+코칭
6
구글 6개 서비스 통합
분산
1개 명령
7
독서·영화 정리
흩어짐
55권+22편
8
워크스페이스 정비
10폴더
2폴더
9
외부 자료 수집
수동
5개 커맨드
10
업무 계획서
수동
hwpx 자동
PPT v1 → v2 업그레이드
v1을 열어봤더니 글자만 가득. "이미지도 넣어줘"라고 했더니:
Unsplash에서 12장 이미지 자동 다운로드
반투명 오버레이 + 카 드 레이아웃 + 아이콘 추가
Before/After를 빨강/초록 카드로 시각화
시연 슬라이드를 좌(사진)+우(콘텐츠) 분할 레이아웃으로
v1
v2
파일 크기
76KB
1.4MB
이미지
0장
12장
배경
단색
사진+오버레이
레이아웃
텍스트 나열
카드+분할
시스템 구조
사용자 (나)
│
│ /79-deep-research 실행
▼
┌─────────────────────────────┐
│ Phase 1: /76-research │
│ ├── 육하원칙 대화 (5문) │
│ ├── WebSearch (7건) │
│ ├── WebFetch (3건 크롤링) │
│ └── 보고서 3버전 생성 │
└──────────┬──────────────────┘
│ 사용자 확인 (Y)
▼
┌─────────────────────────────┐
│ Phase 2: /77-refine │
│ ├── 대화로 보완 (3회) │
│ ├── v2 가볍게 버전 생성 │
│ ├── md-to-hwpx (hwpx 2개) │
│ └── pandoc (docx 2개) │
└──────────┬──────────────────┘
│ 사용자 확인 (Y)
▼
┌─────────────────────────────┐
│ Phase 3: /78-present │
│ ├── 발표 조건 대화 │
│ ├── 회고 파일 10개 분석 │
│ ├── PPT v1 → 피드백 → v2 │
│ └── Unsplash 이미지 12장 │
└─────────────────────────────┘
│
▼
산출물 11개 완성
결과와 배운 점
결과 — 산출물 전체 목록
├── 마크다운 보고서 5개 (요약/풀/심화 + v2 가볍게 2개)
├── 한글(hwpx) 2개 + 워드(docx) 2개
└── PPT 40장 (이미지 12장, 1.4MB)
강의 구성 최종안
[0:00-0:05] 자기소개 + "AI 써보신 분?" 손들기
[0:05-0:20] 1부 초반: AI 트렌드 (에이전틱 AI, 업무 AI 확산)
[0:20-0:55] 1부 후반: 3대 도구 비교 + 프롬프트 작성법 + 실전 사례
[0:55-1:05] 쉬는 시간
[1:05-1:55] 2부: 클로드 코드 시연 10개 (회고 기반 Before/After)
[1:55-2:00] 마무리 + "귀찮은 업무 하나, AI에게 맡겨보세요"
배운 점
1. 회고는 투자다
2개월간 28개 회고를 쌓아왔습니다. "이걸 언제 다시 보나?" 싶었는데, 오늘 강의 2부 콘텐츠로 바로 활용되었습니다. 기록하면 자산이 됩니다.
2. 피드백 3번이면 충분하다
v1(보고서 톤) → "가볍게" → v2(강의 톤). 완벽을 추구하면 끝이 없습니다. 3번 반복하면 실용적인 결과물이 나옵니다.
3. 초보가 강점이다
"AI 초보가 AI 왕초보에게"라는 제목은 전문가가 절대 쓸 수 없습니다. 초보이기 때문에 공감할 수 있고, "저도 했으니 여러분도"가 진정성을 갖습니다.
4. 이미지 한 장이 텍스트 열 줄을 대체한다
PPT v1(텍스트만 76KB)과 v2(이미지 포함 1.4MB)의 차이가 극명했습니다. 발표자료에서 시각적 요소는 선택이 아니라 필수.
5. 파이프라인은 실전에서 검증된다
전날 설계한 파이프라인을 다음날 바로 실전에 써봤습니다. 설계만 하고 안 써보면 모르는 문제들(API rate limit, 이미지 부재 등)이 실전에서 드러났고, 바로 고칠 수 있었습니다.
시행착오
1. 에이전트 3개 동시 실행 → rate limit
웹/유튜브/뉴스 수집 에이전트를 동시에 3개 띄웠더니 API 속도 제한에 걸렸습니다. 순차 실행으로 전환하여 해결.
2. PPT v1 — 글자만 가득
python-pptx로 40장을 자동 생성했지만, 텍스트만이라 발표자료답지 않았습니다. "이미지도 넣어줘"라는 피드백 후 Unsplash 이미지 12장 + 반투명 오버레이 + 카드 레이아웃으로 v2를 만들었습니다.
3. 반투명 오버레이 코드 에러
python-pptx에서 투명도(alpha) 설정 시 내부 API 구조가 달라서 1번 실패. XML 직접 조작으로 해결했습니다.
앞으로의 계획
다음 주 발표 실습에서 활용
호응 좋으면 이후 실제 강의에서도 사용
이 파이프라인을 다른 주제의 강의/보고서에도 재활용
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