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IDE
파일과 디렉터리를 보며
작은 범위를 편집할 때
보통 AI Tool 플러그인을 붙여 사용한다.
AI는 나를 대체하지 않고,
내가 더 잘 생각하고 실행하도록 보조한다.
결과를 맡겨도 정의 · 판단 · 검증 · 책임은 사람에게 남긴다.
문제를 정의한다
결과를 검증한다
방향을 책임진다
인지부하를 줄이는 AI 활용법
AI에게 생각을 넘기지 않고, 내 능력을 증강하는 일곱 가지 방법
생각실행기억판단
AI를 더 많이 쓰는 법이 아니라, 나를 더 잘 증강하는 법
한주형 · SW마에스트로 멘토링 · 2026.08
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나는 AI를 어떻게 정의하는가
AI를 더 많이 쓰는 법이 아니다
대체가 아니라 보조와 증강이다.
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오늘 이야기의 흐름
기반에서 방식으로, 방식에서 확장으로
1
일할 기반
접점 선택 · Context 저장
2
내 방식
Skill · Tool · 인출형 학습
3
실행 확장
기억 회수 · 장기 위임 · 책임
기반 → 방식 → 확장의 순서로 쌓아간다.
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1
일할 기반
작업에 맞는 접점을 고르고, 반복되는 설명을 Context로 남긴다.
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1. 작업에 맞는 AI 실행 환경을 고른다
기능 수보다 지금 필요한 맥락과 실행 범위
2
Terminal
다중 Agent와 여러 Repo를
함께 움직일 때
기본값이지만 전환이 잦으면 깊게 들어가기 어렵다.
3
Desktop App
일상 · 이미지 · 범용 요청처럼
개인 Context가 필요 없을 때
가끔 습관적으로 사용한다.
도구의 우열이 아니라 작업의 범위를 고른다.
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2. 반복 설명이 생기면 맥락을 저장한다
“또 설명해야 하나?”는 저장 신호
“이거 저번에도 길게 말했는데,
다시 설명하려니 귀찮다…”
모든 대화가 아니라 다음에도 다시 사용할 기준을 남긴다.
불편을 감지한다
반복 기준을 찾는다
Context로 남긴다
나의 성향 · 일의 목표 · 결정 · 진행 상태부터 남긴다.
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개인정보가 아니라 운영 기준을 저장한다
Context는 답의 기준과 멈춤 지점을 바꾼다
SSOT
무엇이
기준인가?
Guardrail
어디까지
해도 되는가?
DoD
언제
끝난 것인가?
유효기간
언제까지
맞는 정보인가?
다음 판단에 다시 쓸 기준만 남긴다.
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2
내 방식으로 움직이게 한다
반복되는 판단과 확인 순서를 Skill로 만들고 실제 Tool과 연결한다.
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3. 반복 작업을 재사용 가능한 방식으로 만든다
Skill은 프롬프트 모음이 아니다
재사용하는 것은 긴 문장이 아니라 판단과 확인의 순서다.
Trigger
언제 시작할까?
→
입력 · 순서
무엇을 받고 어떻게 할까?
→
멈춤 조건
어디서 사람을 기다릴까?
→
검증 기준
무엇을 확인해야 끝일까?
반복 작업을 다시 호출할 수 있는 방식으로 만든다.
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나의 일상 Skill 사례
서로 다른 요청, 같은 실행 구조
1
bt
책의 상태와 기준 저장소를 확인하고
변경 결과를 다시 읽는다.
2
gc
날짜 · 캘린더 · 중복을 확인하고
생성된 일정을 다시 읽는다.
3
todo
할 일을 실행 가능한 상태로 바꾸고
API 상태를 다시 읽는다.
입력 해석 → 기준 선택 → 상태 변경 → readback
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4. AI를 실제 도구와 연결해 실행력을 높인다
실행력은 연결보다 readback에서 완성된다
Context
판단 기준
→
Skill
사용 순서와 경계
→
Tool
읽기와 실행
→
Readback
실제 상태 확인
“처리했습니다”가 아니라 바뀐 상태를 확인한다.
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5. 답변보다 내 사고를 먼저 꺼낸다
학습에서는 내 사고를 먼저 꺼낸다
먼저 설명한다
내 기억과 추측을 꺼낸다
→
원문과 비교한다
맞는 부분을 확인한다
→
Gap을 찾는다
빠진 점과 오해를 드러낸다
→
다시 써본다
설명하거나 실제로 적용한다
AI는 정답을 선점하지 않고 질문과 비교를 맡는다.
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기억과 실행을 이어 맡긴다
남긴 기록을 오늘의 행동으로 바꾸고, 오래 걸리는 실행까지 확장한다.
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6. 기록을 다시 꺼내 행동을 바꾼다
기록은 오늘의 첫 행동을 바꿀 때 가치가 있다
Weekly Review
이번 주의 방향
Todo + Calendar
열린 일과 실제 시간
→
P0 하나
오늘 가장 중요한 일
→
첫 행동
지금 시작할 가장 작은 단위
과거 기록은 오늘의 우선순위를 다시 고르는 재료다.
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경보음은 울릴 수 있지만 운전대는 잡지 않는다
AI는 자율주행보다 ADAS에 가깝다
AI가 보조하는 일
- 목표에서 벗어남을 감지한다
- 우선순위 충돌을 경고한다
- 다음 경로를 제안한다
사람에게 남는 일
- 도착할 곳을 정한다
- 경고를 받아들일지 판단한다
- 실제로 방향을 수정한다
삐삐삐!
AI가 알려주고, 사람이 방향을 바꾼다.
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7. 오래 걸리는 실행은 맡기되 방향과 승인은 사람이 가진다
오래 맡길수록 승인과 복구가 먼저다
이 자료를 만들기까지
기존 자료 읽기
Agent · read-only
→
개요 · 문장 · Script
Agent · 초안
→
방향 확인
Han · 승인과 교정
→
슬라이드 제작
Agent · 결과와 QA
맡길 범위 · 중간 상태 · 근거 · 복구 지점이 보여야 한다.
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시스템이 많아질수록 유지 비용도 늘어난다
발판도 새로운 인지부하를 만든다
Context Rot
낡은 정보가 현재 판단에 섞인다.
Skill 난립
무엇을 쓸지 다시 찾아야 한다.
Todo 과부하
추가할수록 선택이 어려워진다.
Black Box
중간 상태가 안 보이면 검증 부담이 커진다.
유지 비용이 도움보다 커지면 줄이거나 제거한다.
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지금의 AI 활용은
내 판단력과 실행 방식을 키우고 있는가,
아니면 편리함과 AI에 대한 의존도만
키우고 있는가?
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