해외라 결제가 어려운 분들은 Paypal로도 결제가 가능합니다. 결제를 원하시는 분은 [문의하기]로 메시지를 남겨주세요.
2026년 9월 5일 진행한 워크숍의 다시보기 영상입니다. Codex와 LLM Wiki를 활용해 내 자료와 업무 기준을 AI가 읽을 수 있게 정리하는 첫 흐름을, 원하는 시간에 다시 살펴볼 수 있습니다.
자료를 붙여 넣고, 말투와 기준을 다시 설명하고, 이전에 잘됐던 요청을 찾느라 시간을 쓰고 있나요?
이 다시보기는 복잡한 자동화부터 만들지 않습니다. 내 자료와 기준을 정리하고, AI가 다음에도 이해할 수 있는 작은 업무환경을 만드는 방법을 차례로 살펴봅니다.
잘 된 요청과 기준을 남겨 두고, 다음 작업에서 다시 꺼내 쓰는 사람. 이 영상은 그 첫 환경을 어떻게 만들 수 있는지 실제 흐름으로 보여 드립니다.
경험수집잡화점의 반복되는 운영 업무를 하나씩 정리하고 AI에게 맡기면서, 현재 운영 업무의 61%를 AI와 함께 처리하고 있습니다. 매일의 기록과 기준이 쌓일수록, AI는 더 내 일에 맞는 동료가 됩니다.
아침 인사, 인증 현황 정리, 상품 기획, 상세페이지 초안, 강의 자료와 콘텐츠 제작까지. 실제로 어떤 일을 어떻게 맡기고 있는지 기록으로 확인해보세요.
실제 업무 위임 기록 보기완성된 자동화 시스템을 만드는 강의는 아닙니다. 대신 실제로 반복하는 업무 하나를 골라, AI에게 맥락을 전달하고 결과를 남기는 첫 흐름을 영상과 강의 자료로 따라가 봅니다.
글쓰기, 자료 정리, 안내문, 강의 준비처럼 지금 내게 가장 가까운 일을 고르는 과정부터 살펴봅니다.
AI가 이해하기 좋은 형태로 자료·맥락·원하는 결과를 담는 방법을 강의 자료와 함께 확인합니다.
한 번 잘 된 요청과 결과를 LLM Wiki에 남겨 다음 작업의 출발점으로 만드는 방식을 배웁니다.
2026년 9월 5일 라이브 워크숍 전체 녹화본입니다. 원하는 파트부터 다시 확인하며 내 업무에 적용해 보세요.
AI에게 일을 맡길 때 필요한 맥락과 LLM Wiki를 쓰는 이유를 짧고 분명하게 이해합니다.
자주 쓰는 자료와 기준을 골라, AI가 읽을 수 있는 첫 폴더와 문서 구조를 만듭니다.
선택한 업무에 맞춰 자료를 전달하고, 원하는 결과를 얻기 위한 첫 요청을 다듬는 과정을 확인합니다.
잘 된 요청과 결과를 기록하고, 워크숍 이후 혼자 이어갈 가장 작은 다음 행동을 정합니다.
결제 후 워크숍 다시보기 영상과 강의 자료를 다시 볼 수 있는 안내 자료를 받으실 수 있습니다.
상품 유형에 따라 환불 가능 시점이 다르니 신청 전 꼭 확인해주세요.
해외라 결제가 어려운 분들은 Paypal로도 결제가 가능합니다. 결제를 원하시는 분은 [문의하기]로 메시지를 남겨주세요.
2026년 9월 5일 진행한 워크숍의 다시보기 영상입니다. Codex와 LLM Wiki를 활용해 내 자료와 업무 기준을 AI가 읽을 수 있게 정리하는 첫 흐름을, 원하는 시간에 다시 살펴볼 수 있습니다.
자료를 붙여 넣고, 말투와 기준을 다시 설명하고, 이전에 잘됐던 요청을 찾느라 시간을 쓰고 있나요?
이 다시보기는 복잡한 자동화부터 만들지 않습니다. 내 자료와 기준을 정리하고, AI가 다음에도 이해할 수 있는 작은 업무환경을 만드는 방법을 차례로 살펴봅니다.
잘 된 요청과 기준을 남겨 두고, 다음 작업에서 다시 꺼내 쓰는 사람. 이 영상은 그 첫 환경을 어떻게 만들 수 있는지 실제 흐름으로 보여 드립니다.
경험수집잡화점의 반복되는 운영 업무를 하나씩 정리하고 AI에게 맡기면서, 현재 운영 업무의 61%를 AI와 함께 처리하고 있습니다. 매일의 기록과 기준이 쌓일수록, AI는 더 내 일에 맞는 동료가 됩니다.
아침 인사, 인증 현황 정리, 상품 기획, 상세페이지 초안, 강의 자료와 콘텐츠 제작까지. 실제로 어떤 일을 어떻게 맡기고 있는지 기록으로 확인해보세요.
실제 업무 위임 기록 보기완성된 자동화 시스템을 만드는 강의는 아닙니다. 대신 실제로 반복하는 업무 하나를 골라, AI에게 맥락을 전달하고 결과를 남기는 첫 흐름을 영상과 강의 자료로 따라가 봅니다.
글쓰기, 자료 정리, 안내문, 강의 준비처럼 지금 내게 가장 가까운 일을 고르는 과정부터 살펴봅니다.
AI가 이해하기 좋은 형태로 자료·맥락·원하는 결과를 담는 방법을 강의 자료와 함께 확인합니다.
한 번 잘 된 요청과 결과를 LLM Wiki에 남겨 다음 작업의 출발점으로 만드는 방식을 배웁니다.
2026년 9월 5일 라이브 워크숍 전체 녹화본입니다. 원하는 파트부터 다시 확인하며 내 업무에 적용해 보세요.
AI에게 일을 맡길 때 필요한 맥락과 LLM Wiki를 쓰는 이유를 짧고 분명하게 이해합니다.
자주 쓰는 자료와 기준을 골라, AI가 읽을 수 있는 첫 폴더와 문서 구조를 만듭니다.
선택한 업무에 맞춰 자료를 전달하고, 원하는 결과를 얻기 위한 첫 요청을 다듬는 과정을 확인합니다.
잘 된 요청과 결과를 기록하고, 워크숍 이후 혼자 이어갈 가장 작은 다음 행동을 정합니다.
결제 후 워크숍 다시보기 영상과 강의 자료를 다시 볼 수 있는 안내 자료를 받으실 수 있습니다.
상품 유형에 따라 환불 가능 시점이 다르니 신청 전 꼭 확인해주세요.
간편결제 가능
