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AI 도구 · 자동화 · 생산성
48개의 글 · #자동화
최근 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…
#AI일정관리 #타임블로킹 #자동화 #생산성 #캘린더AI 일정관리 도구 비교 — Motion vs Reclaim vs Akiflow를 3개월 직접 써본 솔직 리뷰Motion에 작업 12개를 몰아넣었더니 다음날 일정이 완전히 뒤엉켰어요. Reclaim은 Focus Time을 자동으로 잡아줬지만 회의가 끼어들면 계획이 무너졌고, Akiflow는 제가 직접 드래그해서 시간을 배치해야 했습니다. 세 도구를 3개월 동안 번갈아 쓰면서 내린 결론은 …
#AI 도구 #자동화 #생산성 #도구피로AI 도구 10개 쓰다가 생산성 무너진 이유 — 자동화 피로의 정체지난해 11월부터 올해 2월까지, 저는 AI 도구를 10개까지 늘렸어요. Notion AI로 회의록을 정리하고, ChatGPT로 이메일 초안을 쓰고, Claude로 코드 리뷰를 받고, Zapier로 태스크를 연동하고, Make로 파일을 자동 분류했죠. 생산성이 두 배는 오를 줄 알…