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AI 도구 · 자동화 · 생산성
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50개의 글 · #자동화
주 40시간짜리 웹 정보 추출 계약 작업이 $0.15에 끝났다는 사례를 봤어요. Claude가 짠 스크립트로 무인화했다는 겁니다. 저도 비슷한 반복 작업을 Claude API로 자동화해본 결과, 구조가 단순하고 검증 기준이 명확한 작업이면 충분히 가능하더라고요. 단, 출력 검증 시…
#AI 도구 #로컬 LLM #자동화 #Python #Ollama로컬 LLM으로 프라이빗 AI 코딩 에이전트 구축하기 — Ollama + Python 완전 가이드저희 팀은 금융권 고객사 프로젝트를 맡으면서 난관에 부딪혔어요. 보안정책상 코드를 외부로 전송할 수 없는데, 레거시 리팩토링 작업량이 3개월치로 쌓여 있었거든요. Claude API를 쓰고 싶었지만 사내망 밖으로 코드 한 줄도 못 내보내는 상황. 그때 Ollama로 로컬 에이전트를…
#AI 도입 #성과 측정 #KPI 설계 #자동화 #굿하트의 법칙AI 토큰 사용량을 KPI로 삼는 순간 — 측정이 목표를 왜곡한다최근 온라인 커뮤니티에서 Meta의 AI 토큰 사용량 리더보드 사례가 화제가 됐어요. 누가 AI를 가장 많이 쓰는지 순위를 매긴 거죠. 그런데 결과는 예상과 달랐습니다. 상위권은 실제 생산성이 높은 팀이 아니라, 밤새 유휴 에이전트를 돌려 토큰을 낭비한 직원들이었다고 해요. 저는 …
#Claude Code #Cowork #AI 도구 #생산성 #자동화Claude Code vs Cowork — 비개발자 업무에도 Claude Code가 더 나은 이유고객사 제안서 15페이지를 Cowork로 만들다가 6페이지 지점에서 멈췄어요. 초안의 구성을 통째로 바꾸고 싶었는데, 이전 버전으로 돌아갈 방법이 없더라고요. 다시 프롬프트를 처음부터 쳐야 했습니다. 그 순간 "되감기 하나 때문에 3시간을 날리는구나" 싶었죠. 문서·PDF·영업자료…
#AI 트레이딩 #퀀트 전략 #알고리즘 트레이딩 #백테스트 #자동화AI 퀀트 시대 전략 크라우딩 위험 — 2007년 멜트다운이 주는 경고지난달 FinRL 튜토리얼을 따라 DQN 기반 트레이딩 봇을 만들었어요. 백테스트 샤프 비율이 1.8이 나왔습니다. 그날 저녁, 비슷한 프레임워크로 비슷한 수치를 얻었다는 글을 세 군데에서 봤죠. 제 생각엔 퀀트 자동화 시대의 진짜 리스크는 백테스트 성능이 아니라 "남들과 똑같은 …
#Markdown #PDF #문서포맷 #토큰최적화 #자동화문서 포맷 전환 — PDF에서 Markdown으로 갈아탄 이유200장짜리 회사 내규 PDF를 Claude에 올렸더니 토큰이 12만 개 나왔어요. 같은 내용을 Markdown으로 변환하니 6만 5천 개로 줄었습니다. 제가 문서 포맷을 전부 Markdown으로 바꾼 건 이 순간이었습니다. LLM 시대엔 PDF가 아니라 Markdown이 실무 표…