AI 도구는 한 번의 데모보다 반복 가능한 업무 흐름으로 연결했을 때 가치가 커집니다. 이 페이지는 생성형 AI, 에이전트, RAG, 개인 위키와 GitHub 자동화를 실제로 적용하며 확인한 장점과 한계를 모은 주제 허브입니다.

기능 소개만 나열하지 않고 어떤 구조로 연결했는지, 운영 과정에서 무엇이 실패했고 어떻게 단순화했는지를 중심으로 기록합니다.

주요 글

• 모두의 AI, 전 국민이 공짜로 AI 비서를 쓰는 날 — 정부가 전 국민에게 무료로 AI 비서를 제공하는 ‘모두의 AI’ 사업이 시동을 걸었다. 서비스 이용자 입장에서 무료 AI 시장 경쟁, 신뢰, 운영비와 독자 모델의 지속가능성까지 넓혀서 짚어본다.

• 연구비로 AI를 쓰려면, 어느 비목으로 잡아야 할까 — 2026년 시행령 개정과 실제 분류 실무 — 최근 연구실마다 AI·LLM 사용료를 연구비 어느 비목으로 잡을지 고민합니다. 2026년 4월 국가연구개발혁신법 시행령 개정으로 간접비 네거티브 전환·연구혁신비 신설되며 ‘AI 서비스 이용 요금’에도 길이 열렸습니다. 비목 분류 원칙과 실무 팁을 정리했습니다.

• 매일 쓰는 목표보다 중요한 것: 블로그 자동화에서 배운 품질 관리 — AI 자동화로 한 달에 18개 글을 쓴 뒤 발행량을 줄이며 배운 점을 정리했다. 월간회고를 바탕으로 초안 자동화, 품질 기준과 사람의 최종 승인 원칙을 살펴본다.

• GPU 서버 구매 담당자가 읽은 『칩워』: 반도체 패권과 투자 사이클 — GPU 서버 구매 업무에서 반도체 가격 상승을 체감한 실무자가 『칩워』를 읽고 정리한 반도체 산업의 역사, 글로벌 공급망, 미·중 패권 경쟁과 투자 사이클에 대한 생각.

• 수제 RAG 챗봇에서 Cloudflare AI Search 챗봇으로 갈아탄 기록 — 직접 만든 RAG 기반 위키 챗봇을 Cloudflare AI Search 기반 구조로 옮기며 겪은 인증, 응답 구조, 결과 수 제한 문제를 정리했다.

• Cloudflare와 Gemini 3 Flash로 나만의 LLM Wiki를 키워가는 중 — MkDocs로 시작한 개인 지식관리 위키를 Cloudflare Pages, Workers AI, Vectorize, D1, RAG 구조로 확장하며 느낀 점을 정리했다.

• 「클로드 코드 완벽 가이드」 완독 후기 — 최지호(코드팩토리) 저자의 ‘클로드 코드 완벽 가이드’를 읽고. 안티그래비티와의 차이점, 클로드 코드의 활용법, 그리고 MCP와 에이전트 개념에 대한 인사이트를 정리합니다.

• ‘바이브코딩을 맛보다!’ 요즘 바이브 코딩 안티그래비티 완벽 가이드 후기 — 최지호(코드팩토리) 저자의 ‘요즘 바이브 코딩 안티그래비티 완벽 가이드’를 읽고. 단순히 도구를 넘어 바이브 코딩의 실제와 마주하며 느낀 한계와 가능성을 기록합니다.

• 2026년 과학기술인 네트워킹 ‘커리어살롱’ 신청 — 블로그로 경력 포트폴리오부터 저서 출간까지 — KIRD 주관 ‘블로그로 경력 포트폴리오부터 저서 출간까지’ 과정에 신청했습니다. 2025년 블로그 시작부터 2026년 깃허브 블로그 전환까지, 1년간의 여정과 올해의 계획을 정리합니다.

• 맥 미니 M4 마이그레이션 후기: 맥북에서 맥 미니로 옮기고 OpenClaw 전용 머신 구성 — 2026년 4월 15일 도착한 맥 미니 M4를 4월 16일 맥북에서 옮기며, OpenClaw 전용 머신으로 구성한 이유와 기본형 선택 배경을 정리한 마이그레이션 후기입니다.

• 맥 미니 M4 배송 지연 기록: OpenClaw용 기본형 주문 후 대기 상황 정리 — OpenClaw용으로 맥 미니 M4 기본형을 주문한 뒤, 2026년 3월 24일 주문부터 4월 13일 현재까지 배송 준비 상태가 이어진 과정을 정리한 기록입니다.

• 구글 스티치 사용 후기: 안티그래비티 공부하다가 발견한 AI UI 생성 도구 — 구글 안티그래비티를 공부하다가 알게 된 구글 스티치 사용 후기입니다. 자연어로 UI/UX 시안을 생성하는 AI 디자인 도구의 인상적인 첫 경험을 정리했습니다.

• ChatGPT와 GitHub 연결로 GitHub 블로그 운영 자동화 어디까지 가능할까 — ChatGPT와 GitHub를 연결했을 때 GitHub Pages 블로그에서 가능한 자동화 작업 범위, 운영 방식, 그리고 주의할 점을 정리한 실험 기록입니다.

• 엑셀 데이터를 AI로 노션 자동화했다가 실패한 이유: 자산관리 대시보드 실험 복기 — 엑셀 자산 데이터를 AI로 분석해 노션 대시보드를 자동화했다가 데이터 오염으로 폐기한 사례를 통해, 자산관리 자동화의 한계와 데이터 설계의 중요성을 복기합니다.

• 2025년 공공기관 체험형 인턴 전산직 멘토 - 1. 내가 고경력 멘토? — 2025년 체험형 인턴 전산직 멘토로 다시 서게 된 날의 기록. ‘고경력 멘토’라는 이름의 낯설음, 일반 국민의 시각에서 업무를 다시 보려는 방향, 그리고 ‘가짜 일 줄이기’ 프로젝트의 시작을 정리했다.

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