비개발자가 Claude Code로 '나만의 AI 재무 애널리스트'를 세팅한 후기

소개

1주차, 2주차 수업 참여가 어려워 이번주에 다시 보기로 뒤늦게 진도를 따라가게 되었습니다. 조금씩 더듬어 가보고 있는데 수업용 웹페이지 안내가 훌륭해서 셀프 스터디로도 부족함이 없이 진행할 수 있었어요. 금융 지식과 하네스 엔지니어링 지식이 부족한 저에게 굉장히 큰 도움이 되는 실습이었습니다.

GitHub에 공개된 "투자 에이전트 하네스(설정 묶음)"를 Claude Code로 복제해서, 실시간 공공데이터로 근거를 대고 스스로 3번 반박 검증까지 하는 나만의 AI 재무 애널리스트를 세팅하고 분석 리포트를 자동 생성해봤습니다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

• 미리 만들어진 'AI 분석 설정'을 복제 → 페르소나 + 규칙 + 기능(skill) + 장기기억 구조

• 모든 수치에 실시간 검색 출처, 결론마다 3회 자가검증 루프

• 인상 깊었던 순간 — 내가 넣은 입력값끼리 안 맞는 걸 AI가 먼저 잡아냄

• 민감 정보는 로컬 파일에만, 공유는 '작업 방식'만 → 정보보호 + 활용 양립

• 교훈 — "역할 + 규칙 + 출력형식"을 파일로 박아두면 결과 품질이 확 오른다

🎯 이런 분들께 도움돼요

• AI를 단발성 질문이 아니라 반복 가능한 나만의 업무 비서로 만들고 싶은 분

• 출처 없이 단정하거나 옛날 데이터로 답하는 AI가 불안했던 분

• 민감정보를 다루지만 AI는 쓰고 싶은 분 (보호 + 활용 둘 다)

😫 문제 상황 (Before)

AI에게 재무·투자 질문을 하면 늘 아쉬웠습니다. ①출처가 없어 언제·어디 기준 숫자인지 모르고, ②매 대화마다 내 상황과 톤을 처음부터 다시 설명해야 하고, ③반대 시나리오는 안 따지고 너무 쉽게 단정했습니다. 게다가 재무 정보는 민감해서 아무 데나 넣기도 꺼려졌죠. "한 번 세팅하면 같은 규칙으로 일관되게, 출처까지 달아 답해주는 비서"가 필요했습니다.

🛠️ 사용한 도구

• 도구: Claude Code (모델: Claude Opus 4.8)

• 특이사항: 'Skill(기능 묶음)'과 'memory(장기기억) 파일' 활용. 민감정보는 전부 로컬 보관

🔧 작업 과정

1. 'AI 재무 애널리스트 설정'을 통째로 복제하기

처음부터 프롬프트를 짜는 대신, 공개된 '하네스'를 복제했습니다. 하네스란 "AI에게 어떤 역할을 맡기고 어떤 규칙으로 일하게 할지 미리 적어둔 설정 묶음" 입니다.

이 저장소를 복제하고, 그 안의 설정 파일들을 모두 읽은 뒤
"하네스 로드 완료" 라고 출력해줘.

설정을 읽자 평범한 챗봇이 "시니어 애널리스트" 페르소나로 바뀌었고, 그 안의 '절대 규칙'이 핵심이었습니다 — ①통계·뉴스는 반드시 실시간 검색 ②모든 수치에 출처 표기 ③추천 전 3회 자가검증 ④단정 대신 시나리오 ⑤확정된 사실은 기억 파일에 자동 저장. 여기에 재무진단·은퇴설계 등 상황별 기능 13종이 자동 호출되는 구조였습니다.

2. "역할 + 규칙 + 출력형식"을 지정하니 품질이 달라졌다

한 줄 질문 대신 역할·규칙·출력형식을 함께 적어 보냈습니다. (개인 수치는 로컬 파일로만 전달, 여기선 형식만 발췌)

#Role: 너는 CFP 자격 보유 시니어 재무설계사
(최신 공공통계는 웹 검색으로 확인할 것)
6개 섹션을 표로 진단하고, 마지막에 자가검증 3회 루프를 돌려줘.

AI가 알아서 최신 공공 통계를 실시간 검색해 "또래 평균 대비 내 위치" 까지 비교한 표 리포트를 만들고, 가장 시급한 행동 3가지를 뽑아 기억 파일에도 저장했습니다.

3. AI가 "넣은 숫자끼리 서로 안 맞아요"라고 먼저 잡아냈다 — 가장 인상적

어떤 계산기 결과값을 그대로 넣었더니, AI가 분석 전에 이렇게 말했습니다.

(요지) 입력값과 다른 파일의 실제 데이터가 충돌합니다.
이대로면 숫자가 거짓말을 합니다. 먼저 이 불일치부터 짚겠습니다.

보통 AI는 주는 대로 계산해버리는데, 이 하네스는 여러 파일을 교차 확인해 모순을 먼저 찾아냈습니다. "스스로 의심하라"는 규칙을 넣어둔 효과였죠.

4. 결론을 그냥 안 믿고 "악마의 변호인" 3회 반박 통과시키기

가장 좋았던 건 자가검증 루프입니다. AI가 결론 뒤 스스로를 세 관점(①데이터 출처 ②최악 시나리오 ③낙관·확증편향)에서 반박하고, 셋 다 통과해야 채택, 하나라도 막히면 결론을 스스로 철회합니다. 실제로 한 번은 "이 목표치는 비현실적"이라며 목표 자체를 재설계하라고 솔직하게 말해줬어요. 듣기 좋은 말 대신 냉정한 분석을 받은 느낌이었습니다.

5. 기록이 '문서'로 쌓인다

결과는 날짜별 리포트 파일로 저장되고 핵심 결론은 '장기기억 파일'에 누적됩니다. 다음에 켜도 AI가 이 기억을 먼저 읽어, 매번 상황을 다시 설명할 필요가 없어졌습니다.

✅ 결과 (After)

💬 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. "역할 + 규칙 + 출력형식"을 문서로 고정하라 — 결과 품질이 비교 불가

2. "실시간 검색해 출처 달아줘"를 규칙으로 박아라

3. "결론 전에 스스로 3번 반박해봐" — 과한 확신을 견제하는 가장 쉬운 법

하면 안 되는 것

1. 민감정보를 결과물에 그대로 노출 (공유 전 반드시 제거 — 이 글도 모든 개인 수치를 뺐습니다)

2. AI가 주는 입력값 무비판 수용 — 교차 확인을 시킬 것

🚀 앞으로의 계획

규칙·출력 템플릿을 내 상황에 맞게 커스터마이징하고, 자주 쓰는 분석을 나만의 skill로 추가해 월간 점검을 루틴화할 계획입니다. 이 방식은 재무뿐 아니라 콘텐츠 검수·고객응대·리서치 등 "사실은 검색 확인 + 출처 + 자가검증"이 필요한 모든 일에 그대로 적용됩니다.

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: '전문가 역할 + 규칙' 세팅

너는 [전문가 역할]이야. 앞으로 모든 답변에서 ①사실·통계는 웹 검색으로 확인하고 출처 표기 ②결론 전 3번 반박(데이터→시나리오→편향) 후 통과한 것만 제시 ③단정 대신 시나리오로 제시 ④확정 사실은 [기억 파일]에 정리. 이해했으면 "세팅 완료"라고만 답해.

프롬프트 2: 공유 전 개인정보 제거

이 결과물을 외부 게시판에 올릴 거야. [금액/나이/계좌/신용 등] 모든 개인·민감 정보를 제거하고, '어떻게 작업했는지' 과정·방법 위주로만 다시 정리해줘. [대상 커뮤니티]에 맞는 톤으로.