AI와 함께 일하며 복리처럼 쌓아 성장하는 법

AI와의 협업을 “한 번 잘 쓰는 법”이 아니라, 컨텍스트·취향·검증·위임·피드백을 누적시키는 운영체계로 정리한 글이다.

핵심 요지

• 각 산출물은 다음 세션의 컨텍스트가 된다.
• CLAUDE.md, 스킬, 가이드, 파일 구조를 통해 모델의 행동을 코드처럼 관리한다.
• 검증을 자동화하고, 반복 작업은 스킬로 굳힌다.
• 장기 작업은 병렬 세션/위임/상호 검증으로 분산한다.
• 목표는 단순한 AI 사용이 아니라, AI와 함께 복리 구조를 만드는 것이다.

다섯 가지 원칙

1. 컨텍스트를 인프라로 본다

• 코드와 지식을 고정된 디렉터리 구조에 두면 모델이 탐색하기 쉽다.
• INDEX.md 같은 안내 파일은 무엇을 먼저 읽을지 정해 준다.
• Slack/Drive/Mail 같은 조직 지식도 MCP로 연결하면 문맥 손실을 줄일 수 있다.

2. 취향을 설정으로 고정한다

• ~/.claude/CLAUDE.md는 행동 계약서처럼 쓴다.
• 직접적으로 말하기, 불확실할 때 솔직히 말하기, 범위 밖 작업을 억지로 하지 않기 같은 규칙을 넣는다.
• 디렉터리별 스코프로 글로벌/레포/프로젝트 규칙을 분리한다.

3. 검증을 앞당긴다

• 편집 후 즉시 포맷/린트/테스트를 돌린다.
• 브라우저 렌더링, Docker 빌드, eval처럼 비용 높은 검증은 필요할 때만 올린다.
• 검증 단계가 낮을수록 빠르고 결정적이어야 한다.

4. 위임으로 처리량을 늘린다

• 장시간 작업은 새 세션이나 서브에이전트로 분리한다.
• 병렬 세션은 드리프트를 줄이고 처리량을 높인다.
• 모델 간 상호 검증도 하나의 안전장치가 된다.

5. 피드백을 스킬로 압축한다

• 반복되는 워크플로는 SKILL.md로 저장한다.
• 템플릿·스크립트·예시를 분리해 필요할 때만 로딩한다.
• 같은 실수를 되풀이하지 않도록 교정 내용을 스킬에 반영한다.

llm-wiki에 적용할 점

이 글은 사실상 [[2026-04-19-llm-wiki]]와 [[2026-04-26-karpathy-claude-code-guidelines]]의 실전 버전이다.

특히 아래가 중요하다.

• raw/는 불변 소스
• wiki/pages/는 정제된 지식
• wiki/index.md와 wiki/log.md는 운영 로그
• 반복 작업은 스킬로 승격
• 장기 작업은 분리·위임·검증으로 관리

관련 노트

• [[2026-05-15-personal-ai-infrastructure]]
• [[2026-04-19-llm-wiki]]
• [[2026-04-26-karpathy-claude-code-guidelines]]