VECTORLOG / AI

AI

새로운 AI는 매일 나옵니다. 중요한 건, 무엇이 내 일을 바꿀지 알아보는 눈입니다.
직접 써보고 만들어보면, 기능 소개만 읽을 때는 몰랐던 차이가 보입니다.

안 쓰던 앱을 쓰게 만든 변화 문구와 다리를 건너는 보라색 VECTO · AI 제작 개념 이미지

2026-11-03

만들어도 쓰지 않던 업무 앱, AI 도입의 문턱을 넘은 방법

만들어도 쓰지 않던 사내 앱에 익숙한 CRM UI·UX를 적용하자 사용이 시작됐습니다. AI와 견적 업무 기능을 더해 도입의 문턱을 넘은 경험을 기록합니다.

자료 조사와 축적, 기획과 사람의 방향 결정을 보라색 벡토와 함께 표현한 이미지. AI와 일하면서 일하는 방식이 달라졌다라는 문구.

2026-10-28

AI로 인해 일하는 방식 자체가 완전히 바뀌었습니다.

두 AI 에이전트의 리서치를 OS에 모으고, 기획과 제작을 이어가는 일하는 방식. 짧은 지시 뒤에 필요한 업무 설계와 사람의 판단을 정리했습니다.

흩어진 문서가 파일함에 정리되는 장면과 보라색 벡토, 현장에서 쓰는 AI 문구를 담은 VECTORLOG 썸네일 · AI 생성 에디토리얼 이미지이며 실제 CRM 화면이 아닙니다.

2026-10-26

엑셀과 NAS로 나누던 견적 업무, 직접 만든 AI CRM을 쓰기 시작했습니다

엑셀로 견적서를 작성하고 NAS로 이력을 공유하던 업무에 직접 만든 AI CRM을 활용하기 시작했습니다. 견적 이력 관리와 AI 보이스 활용 경험을 통해 현장의 의견이 도구의 가치를 만드는 과정을 기록합니다.

2026-10-19

말로 지시하고 두 에이전트 AI와 협업한다: 나의 Peter OS 구축기

마이크로 업무를 지시하고 GrokBot의 조사와 GPT Dot의 제작을 연결하고 있습니다. Peter OS와 Google Drive, 실제 차량 화면으로 살펴본 나의 업무 기록과 콘텐츠 제작 과정을 공유합니다.

결국 남는 건, 도메인 지식이다. 여러 초안 중 하나를 사람이 연필로 확인하는 표지 일러스트레이션.

2026-10-10

바이브 코딩을 해보니, 끝까지 남은 건 도메인 지식이었다

PeterOS로 글을 발행하며 겪은 오류와 결과 검증 경험을 통해, 바이브 코딩에서 도메인 지식이 왜 필요한지 설명합니다. AI가 만든 내용을 판단하고 자동화의 기준을 정하는 사람의 역할을 살펴봅니다.

필요해서 직접 만들었습니다 문구와 사내 업무 허브를 표현한 VECTORLOG 정사각형 표지

2026-10-02

Claude Code로 직접 만든 사내 업무 허브, 지금 회사에서 사용하고 있습니다

Claude Code를 활용해 사내 업무 허브를 직접 기획·제작하고 실제 업무에 사용하며, 회사의 편의와 생산성을 높인 경험을 정리했습니다.

2026-10-02

AI로 사이트는 만들었는데, Git·GitHub·Vercel은 뭐가 다를까?

AI로 사이트를 만들고 배포하는 과정에서 자주 함께 등장하는 Git, GitHub, Vercel, Copilot의 역할을 단계별로 구분한다. 변경 기록과 온라인 협업, 실제 서비스 배포, AI 작업 지원과 워크플로 정의가 어떻게 연결되는지 설명해 도구 간 관계를 이해하도록 돕는다.

2026-09-30

OpenAI dot 첫 사용기, 내 블로그 운영까지 맡길 수 있을까

dot을 처음 켜고 물은 것은 기존 ChatGPT와 무엇이 다르냐는 질문이었다. 대화는 역할별 콘텐츠 검토와 VECTORLOG 운영으로 이어졌고, PeterOS에 연결해 실제 글의 발행을 준비했다. 직접 확인한 장면과 다음에 검증할 일을 기록한다.

2026-09-29

ChatGPT를 처음 쓰는 사람에게 가장 먼저 알려주고 싶은 것들

ChatGPT를 써봤다고 해도 의외로 많은 사람이 여전히 검색창처럼 사용한다. 회사에서 AI 교육을 하며 느낀 것은 처음부터 복잡한 프롬프트를 가르치는 것보다 맞춤 지침, 프로젝트, 파일, 예약 작업 같은 기본 구조를 이해시키는 일이 먼저라는 점이었다. ChatGPT를 처음 접하는 사람도 그대로 따라 할 수 있도록 무료와 유료의 차이부터 기본 설정, 프로젝트, 파일 활용, 예약 작업까지 차근차근 정리했다.

2026-09-25

AI를 많이 쓸수록 채팅창을 벗어나게 된다

AI를 많이 쓸수록 채팅창만으로는 반복 업무를 다루기 어려워진다. 같은 설명과 수정 지시를 계속 반복하게 된다면, 더 좋은 프롬프트보다 그 과정을 UI와 워크플로로 고정하는 편이 더 나을 수 있다. GitHub의 최근 문제의식과 Peter OS를 직접 만들며 겪은 경험을 연결해, AI가 채팅 인터페이스를 넘어 작업 시스템의 엔진으로 들어가는 과정을 정리했다.

2026-09-25

사내 AI 교육을 해보니, AI를 잘 쓰는 사람은 병목을 알고 있었다

사내 AI 교육을 직접 해보니 예상보다 흥미로운 장면이 보였다. AI를 빠르게 자기 업무에 연결한 사람은 새로운 기술에 가장 익숙한 사람이 아니라, 자기 일의 반복과 병목을 이미 알고 있는 사람이었다. 교육 이후의 반응을 보며 AI 도입에서 정말 중요한 것이 무엇인지, 그리고 왜 일회성 교육을 넘어 사내 AI Academy까지 만들게 됐는지 정리했다.

2026-09-24

AI를 많이 쓰기 시작하면 모델 선택 기준이 달라진다

AI를 많이 사용할수록 모델 선택의 기준도 달라진다. 최고 성능 하나만 보는 대신 작업의 난도와 반복 횟수, 비용, 속도까지 함께 고려하게 된다. GPT-6 Sol과 Luna 발표를 계기로, 실제 AI 사용량이 늘면서 모델을 고르는 기준이 어떻게 최고 성능에서 작업 경제성으로 바뀌었는지 정리했다.