| 일요일 · 2026년 5월 3일 |
Issue № 003 |
14분 분량 |
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FindSkill 위클리 브리프
The Skill
FindSkill Pro 멤버만 봐요. 내 일에 진짜 도움 되는 최신 AI 소식.
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Pro 회원 전용
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비공개 브리프
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다른 곳에선 공개되지 않음
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Mia
AI 러닝 에디터 · FindSkill.ai
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Issue 003에 오신 걸 환영해요.
저는 Mia예요. 매주 월요일 메일함으로 찾아가서 한 주 AI 뉴스를 정리해드려요. 전문 용어, 하이프, "꼭 알아야 할 10가지" 같은 톤은 빼고요. 이 브리프는 다른 데 안 풀어요. Pro 회원만 봐요.
이번 주엔 따로 떨어져 보이는 일 세 개가 있었는데, 알고 보면 한 이야기더라고요. Anthropic이 자기 몸값을 9000억 달러로 매겼고, MS와 OpenAI는 조용히 딜을 다시 썼고, 애플은 구글에 맞춤 Gemini 비용으로 연 10억 달러를 낸다고 인정했어요. "AI 하나로 다 해결한다"는 시대가 이번 주에 끝났어요. 지난 호는 액션 렌즈였잖아요 (에이전트, AI가 일한다). 이번 호는 선택 렌즈예요 (어떤 일에 어떤 AI).
잠깐 지난주 얘기 하나만요. 메일함 트리아지 에이전트가 친 웃긴 사건 좀 알려달라고 했었잖아요. 절반은 "결혼식 초대장을 그냥 아카이브로 보내버렸다"고 답하셨어요. 어떤 분은 "치료사한테 점심 같이 먹자고 답장 초안을 짜놨더라"고요. 이번 Section 03은 다른 실험이에요. 같은 프롬프트 5개, 모델 3개, 5일. 패턴이 제가 예상한 거랑 달랐어요.
— Mia
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01 |
이번 주 AI 소식
헤드라인 셋. 패턴 하나.
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비즈니스
Anthropic이 9000억 달러로 자기를 매겼는데, 진짜 기사는 OpenAI와의 차이가 아니에요
이번 주 블룸버그 보도였어요. Anthropic이 9000억 달러 평가로 펀딩 오퍼를 검토하고 있고, 5월 이사회에서 조건을 확정한대요. OpenAI 직전 라운드가 8520억 달러로 마감됐으니까 거의 따라붙은 거예요. Anthropic은 2월만 해도 3800억이었거든요. 두 달 만에 두 배 넘게 뛴 거죠. 헤드라인 숫자도 세긴 한데, 그 아래 숫자가 더 재밌어요. Anthropic이 연 환산 매출 300억 달러를 발표했어요 (OpenAI는 250억). 진짜 지렛대는 ChatGPT 클론이 아니에요. Claude Code죠. Anthropic 매출의 약 80%가 엔터프라이즈 API랑 Claude Code에서 나오고, OpenAI는 컨슈머 비중이 커요. 시장이 지금 "어떤 AI 기업이 진짜 돈을 버는가"를 투표하고 있는 셈인데, 일단은 "개발자가 만드는 데 쓰는 쪽"이 앞서고 있어요.
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당신에게 의미하는 것
ChatGPT나 Claude를 연간 결제 중이라면, 올해 가격 인상 압력 진짜 옵니다. 지난주에 구독 결정 프레임을 길게 정리해뒀어요 ( 9000억 vs 8520억 글 →). 핵심만 짚으면, 지금의 1.5배까지 낼 생각이 없으면 연간 결제는 피하세요. 갱신 전에 자주 쓰는 프롬프트 3개를 다른 두 모델에 돌려보고요. 앞으로 1년은 "충성"보다 "갈아탈 수 있게" 가는 게 맞아요. |
비즈니스
MS와 OpenAI가 조용히 딜 다시 쓰기. 곧이어 MS가 4모델 에이전트 플랫폼 출시.
4월 27일, MS와 OpenAI가 파트너십을 다시 짰어요. 바뀐 건 세 가지. MS의 IP 라이선스 독점이 풀렸고 (계약 자체는 2032년까지 그대로), OpenAI는 이제 어느 클라우드로든 갈 수 있게 됐고 (다음 날 바로 AWS Bedrock에 떴어요), MS를 묶어두던 AGI 트리거 조항도 없어졌어요. 48시간 뒤엔 Microsoft Agent 365가 사용자당 월 $15에 GA로 풀렸고요. Anthropic Claude, OpenAI, Mistral, 거기에 "Auto" 모드 (MS가 알아서 고름)까지 한 대시보드 안에 다 들어간 멀티모델 오케스트레이션 레이어예요. Word, Excel, PowerPoint가 각자 다른 모델을 부를 수 있게 됐죠. MS가 OpenAI랑 사이가 틀어진 게 아니에요. 시장을 보고 플랫폼 차원에선 "한 모델"이 더 이상 답이 아니다라고 판단한 거죠.
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당신에게 의미하는 것
회사 Microsoft 365 테넌트에는 아직 안 들어왔다면 몇 주 안에 Agent 365 컨트롤이 들어와요. IT·보안·컴플라이언스 쪽이라면 멀티모델 토글을 이번 주 안에 한번 봐두세요. 지식 노동자라면, 내 "Copilot"이 Word에선 Claude, Excel에선 GPT 이런 식으로 작업마다 조용히 바뀐다고 생각하면 돼요. 이번 결별을 운영 관점에서 풀어쓴 글은 여기 있어요 ( MS-OpenAI 독점 종료 →). 다음 컴플라이언스 회의 전에 한 번 읽어두면 좋아요. |
비즈니스
애플이 구글에 연 10억 달러 주고 맞춤 Gemini를 빌렸어요. Siri 이야기는 그게 다예요.
4월 22일, 구글 클라우드 수장 Thomas Kurian이 Google Cloud Next에서 대놓고 인정했어요. 다음 Siri는 Gemini 기반이라고요. 계약은 1월에 맺었대요. 블룸버그 보도에 따르면 애플이 1.2조 파라미터 맞춤 Gemini 변종에 연 약 10억 달러를 구글에 낸답니다. 페이즈 1은 이미 가동 중이고, iOS 26.4가 컨텍스트 인식이랑 화면 인식에 Gemini를 쓰고 있어요. 페이즈 2는 9월 iOS 27의 "Conversational Siri"고요. 1997년부터 모든 제품에 "designed by Apple" 박아온 회사가 시장에 이렇게 말한 셈이죠. 애플조차 모델은 밖에서 사 온다고요. 단일 벤더 시대는 정책이나 규제 때문에 끝난 게 아니에요. 그냥 계산이 안 맞아서 끝난 거예요.
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당신에게 의미하는 것
이번 주 세 기사가 결국 같은 얘길 해요. AI 하나로는 답이 안 나온다고요. Anthropic은 "더 좋은 두 번째 카드"가 돼서 이겼고, MS는 그걸 골라주는 레이어를 만들었고, 애플은 질문을 건너뛰고 그냥 답을 빌려왔어요. 그래서 이번 주 여러분한테 드리고 싶은 말은요. "최고의 한 개"를 찾는 거 이제 그만하세요. 지금 이 작업에 맞는 한 개를 고르는 쪽으로 가세요. Section 02에 그 개념 이름이 있고, Section 03이 5일짜리 실험이고, Section 04가 출발점 프롬프트예요.
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02 |
이번 주 용어
이번 주 이해해두면 좋은 한 개념
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단어 №003
Model router (모델 라우터)
< model router *(확장 없음 — 단어 자체가 설명)* >
여러분이 쓰는 앱(또는 프롬프트)이랑 여러 AI 모델 사이에 끼어 앉아서, 요청이 들어올 때마다 지금 이 작업엔 어떤 모델이 맞을까를 골라주는 레이어예요.
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이렇게 생각해보세요 →
AI 버전 메트르 도텔(레스토랑 안내인)이라고 보면 돼요. 들어가서 그냥 말하면 되거든요. "빠르고 저렴하게", "깊게 추론", "돌아가는 코드", "텍스트 박힌 이미지." 그럼 안내인이 알아서 맞는 테이블로 데려가요. 같은 식당, 요리마다 다른 셰프. 셰프를 채용하는 게 아니라, 어느 셰프한테 주문서를 넘길지 아는 사람을 채용하는 셈이에요.
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⚠ 흔한 오해
"AI 하나는 정해야 한다." 아니에요. 정해야 하는 건 라우터 쪽이에요. 모델마다 잘하는 게 다르고, 솔직히 이미 두세 개에 돈 내고 계시잖아요. 라우터가 작업마다 제일 맞는 모델을 알아서 골라줘요. 2025년에 가장 비싸게 친 실수가 AI를 "제품 한 개"로 다룬 거고, 2026년에 가장 큰 기회는 그걸 "스택"으로 다루는 거예요.
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Where you'll hear it: Microsoft Foundry의 Azure에 들어간 "Model Router" 기능. Microsoft Agent 365 (Story 2 통째로 라우터죠). OpenRouter (컨슈머 친화적, API 1개로 100+ 모델). Portkey (엔터프라이즈 게이트웨이). LiteLLM (오픈소스). Perplexity 자체도 리서치용 라우터예요. UI 뒤에서 Claude, GPT, Sonar를 갈아끼우거든요. IDC가 2028년까지 상위 AI 기업의 70%가 멀티모델 아키텍처를 쓸 거라고 봤고요. 이미 37%가 프로덕션에서 모델 5개 이상을 돌리고 있어요. 인텔리전트 라우팅으로 절감되는 비용은 40~85%. 다들 에이전트 데모만 쳐다보는 사이에, 이 카테고리는 이론에서 메인스트림으로 넘어와 버렸어요.
Claude Code를 다른 모델로 라우팅하는 실전 →
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03 |
깊이 있는 분석
Claude Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro에 같은 5개 프롬프트를 일주일. 각자 무엇을 이겼나.
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"Claude vs GPT vs Gemini" 글은 보통 프롬프트 하나를 세 모델에 돌려보고 그걸로 저널리즘이라고 우겨요. 저는 진짜로 매주 쓰는 프롬프트 5개를 세 모델에 5일 동안 돌리면서, 어떤 출력에 실제로 손이 가는지를 적어뒀어요. 결과는 헤드라인보다 훨씬 덜 이분법적이고, 훨씬 더 쓸모 있어요.
Pro 독자분들이 제일 자주 던지시는 질문이 "어느 거 해지해야 해요?"거든요. 그 답을 찾아보려고 실험을 짰어요. 시작할 땐 "코드 빼고는 다 Claude"라고 답할 줄 알았는데요. 끝나고 보니 "아무것도 해지하지 말고 스택을 만들어라"가 답이더라고요. 작업 다섯 개, 각각 이긴 모델, 그리고 지금 제 모니터 옆에 붙어 있는 쪽지 한 장 얘길 해드릴게요.
제가 매주 굴리는 작업 다섯 개예요. (1) 30쪽 PDF를 한 문단으로 요약, (2) 1대1 영업 메일 작성, (3) 같은 메일을 100명 리스트용으로 변환, (4) 평이한 영어를 제가 묘사한 스키마용 SQL로 옮기기, (5) 콘텐츠 한 편 분량 후크 10개 브레인스토밍. 모델 셋은 Claude Opus 4.7 (Claude.ai), GPT-5.5 (ChatGPT Plus), Gemini 2.5 Pro (AI Studio). 세 모델 다 똑같은 문구로 던졌고, 모델별 튜닝은 안 했어요. 대다수 독자분들도 튜닝까진 안 하고 그냥 paste 하시잖아요. 저도 똑같이 갔어요.
5일, 5작업, 3모델 | 작업 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | Gemini 2.5 Pro |
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| 30쪽 PDF → 1문단 | 구조가 제일 잘 잡혀서 훑기 편해요. 중간의 지루한 부분은 조용히 잘라냄. | 셋 중 제일 꼼꼼해요. 데이터를 다 남김. 훑기엔 별로, 인용엔 좋음. | 의외로 잘 뽑는데 통계 하나에서 환각. 두 번째 읽다가 잡았어요. | | 1대1 메일 | 제가 직접 쓴 것처럼 읽혀요. 보이스 옮기는 건 셋 중 제일 잘해요. | 영업 사원이 쓴 것처럼 읽혀요. 매끈한데 너무 일반적. | 유능한 인턴 느낌. 쓸 만은 한데 "내 글"은 아니에요. | | 100명 리스트 발송 | 리스트로 돌려도 안 무너져요. 제가 자주 쓰는 "지난번에 보니..." 클리셰까지 잡아줬어요. | voice memory만 박아두면 균형이 제일 좋음. 100통 사이 일관성도 좋음. | 시키지도 않은 이모지를 3개 박음. 지우고 쓰면 출발점으론 OK. | | 영어 → SQL | 5문제 중 4문제 정답. 윈도우 함수 한 개 틀림. | 구문 5/5, 의도 4/5. 한 번 컬럼명 헷갈림. | 구문 5/5, 의도도 5/5. 제가 안 알려준 데이터 타입 불일치까지 잡아냄. | | 후크 10개 | 7개 쓸만, 3개 좀 과해요. 보이스는 견고. | 5개 쓸만, 5개 너무 뻔함 ("～의 비밀을 풀어보세요" 류). | 8개 쓸만, 2개 좀 과장. 구체적이고 의외인 앵글에 가장 강함. |
5일 지나니까 "최애 모델 고르기"는 그만두게 되고, 모델마다 역할을 배정하게 되더라고요. 모든 테스트에서 일관되게 보인 패턴이 네 가지 있었어요.
| i. | "보이스 위주 → Claude." 출력이 "어떤 특정한 사람"처럼 들려야 할 때, 그러니까 영업 메일이나 답장, 제 글 다듬기 같은 작업에선 Claude가 제일 깔끔해요. 손을 덜 대고, 입력으로 들어간 보이스를 잘 보존해줘요. 적어도 제 일에선 다른 모델보다 확실히 잘해요. 이 작업 하나만 놓고 봐도 ChatGPT를 먼저 해지하고 Claude를 남길 거예요. | | ii. | "추론 + 데이터 → Gemini." SQL, 구조화된 데이터, 수학, "이 문서에서 모순 찾기" 같은 작업이요. Gemini가 생각보다 날카로웠고, 한 번 틀리면 진짜 비싸지는 구간에선 확실히 앞섰어요. 후크 생성도 의외의 결과였는데, Gemini가 가장 구체적인 앵글을 잡더라고요. 주변에서 아직도 "Gemini는 별로지"라고들 하시는데, 그거 1년 늦은 얘기예요. | | iii. | "볼륨 + 범용 → GPT-5.5." 같은 프롬프트를 입력 100개에 돌릴 때 (메일 대량 발송, 배치 요약, 일회성 작업을 자동화로 늘릴 때) GPT-5.5의 일관성이 진짜 빛나요. 출력 하나하나가 다 최고는 아닌데, 셋 중에 제일 믿을 만해요. 그리고 신뢰성은 그대로 스케일이 되죠. "당신 대신 일하는 에이전트" 플랫폼이 죄다 GPT를 기본값으로 두는 이유가, 출력을 일정에 박을 수 있어서거든요. | | iv. | "종합 판정." 결국 작은 라우터를 만들게 됐어요. 소프트웨어 말고, Notion 표 한 장에 작업 5개·모델 3개·각각의 배정을 적은 거. 그게 지금 모니터 옆에 붙어 있고요. 미리 30초 결정해두면, 작업 다시 안 해도 되는 값을 충분히 하거든요. 그리고 처음엔 1개로 줄이려고 시작했던 세 구독을, 결국 셋 다 쓰게 됐어요. |
라우터 실물 Input · 예전 작업 방식 Claude 열기. 프롬프트 paste. 출력 읽기. 어떤 땐 괜찮고, 어떤 땐 어긋남. GPT로 다시 시도. 어떤 땐 더 별로, 어떤 땐 더 나음. 이미 10분 써서 그냥 두 번째 답으로 타협. 하루 세 번, 매일 반복. 두 구독을 결제해놓고 사실상 한 개만 쓰는 상태. | | | Output · 지금 작업 방식 라우터 슬쩍 본다. 모델 고른다. 한 번 paste, 한 번 읽고, 끝. 하루 작업 다섯 개, 첫 시도부터 맞는 모델로 들어가서, 하루 10분 절약. 세 구독 결제하고 셋 다 쓰는 중. 총 비용은 올라갔는데 총 작업 시간은 내려갔어요. 드디어 계산이 맞아요. |
이번 주에 한번 해보세요. 이미 결제 중인 세 모델에 같은 프롬프트 5개를 던져보는 거예요. "최고"를 가리지 말고, 각각을 쓰세요. 그러고 나서 어떤 모델이 의외로 잘했고, 어떤 모델한테 실망했는지 답장으로 알려주세요. 여러분이 하는 일의 패턴은 제 패턴이랑 분명히 다를 거예요. 그래서 진짜 결과물은 각자 자기 일에 맞는 라우터예요.
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04 |
워크플로우
이번 주 일에 AI를 쓰는 한 가지 방법
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"어떤 AI가 최고냐" 묻지 말고, "이 작업에 어떤 AI냐"라고 물으세요.
오늘 잠깐 짬 내서 본인 일용 model router를 한번 적어봐요. 여러 형식을 시도해봤는데, 5행짜리 표가 제일 효율적이었어요. 1열: 이번 주 AI한테 제일 자주 시키는 다섯 가지. 구체적으로 적어요. "회의 녹취 요약", "고객 메일을 내 보이스로 작성", "평이한 영어를 SQL로 번역", "내 글 타이트하게 다듬기", "1주제를 10개 소스로 리서치" 같은 식으로요. 2열: 출력의 좋고 나쁨을 가르는 기준이 뭔지. "내 보이스에 맞는다", "100자 이내", "구문이 맞다", "출처 인용", "10쪽 이상 환각 없이 스캔" 이런 거요. 3열: 배정한 모델. Section 03 패턴을 그대로 가져다 써요. 보이스 위주는 Claude, 추론/데이터는 Gemini, 볼륨 + 일관성은 GPT-5.5, 인용 포함 깊은 리서치는 Perplexity. 다 적었으면 글 쓰는 자리에 핀으로 고정해두세요. 7일 동안은 즉흥적으로 고르지 마세요. "이건 분명 다른 게 빠를 거 같은데" 싶어도 무조건 배정된 모델만 써요.
왜 효과가 있나: 모델 고르는 데 드는 인지 비용, 의외로 적지 않아요. 결정 피로는 쌓이거든요. 선택을 작업하는 그 순간에서 한 번만 하는 셋업으로 옮기면, 매번 내는 "검색 세금"이 사라져요. 멀티모델 시대가 진짜로 파는 건 더 큰 능력이 아니라, 추측을 멈추게 해주는 방법이에요. 모니터에 붙어 있어야 그게 비로소 라우터죠. 이 표가 없으면 세 구독 결제하고 결국 한 개만 써요. 표가 있으면 셋 결제하고 셋 다 써요.
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이번 주 실행
표를 만드세요. 잘 만들려고 하지 말고, 일단 존재하게 만드세요. 다듬는 건 금요일에 하면 돼요. 2주 지나면 뭐가 되는 작업이고 안 되는 작업인지 보여요. 그쯤 되면 프롬프트 자체용 열도 추가하고 싶어지실 텐데요. 그 순간 여러분은 엔터프라이즈 도구가 1좌석 $40에 파는 그걸 직접 다시 만든 셈이에요. 그런데 그걸 Notion 페이지에서 잠깐 사이에 만들었고요. Model Routing의 세계에 오신 걸 환영합니다.
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05 |
사이드 수익
이번 주 AI로 돈을 버는 한 가지 방법
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특정한 한 가지에 대해 모든 AI를 테스트하는 사람이 되세요. 이젠 그게 직업이에요.
이미 잘 아는 니치를 하나 고르세요. "창업가를 위한 AI"는 탈락이에요. 너무 일반적이거든요. 예시 들어볼게요. "계약 검토에서 Claude vs GPT", "부동산 매물 사진에서 Gemini vs Claude", "의학 문헌 리서치에서 ChatGPT vs Perplexity", "중소기업 사장님용 model router 3종". 구체적인 유스케이스 × 그 일을 실제로 하는 구체적인 사람들이에요. 형식은 주 1회, 매번 같은 템플릿. "[모델 X], [모델 Y], [모델 Z]에 이 프롬프트를 줬어요. 각자 이렇게 답하더라고요. 제가 실제로 쓸 건 이겁니다" 같은 거요. 영상이면 8~12분, 뉴스레터면 600~900자, X면 트윗 5개. 배포는 본인이 현실적으로 꾸준히 할 수 있는 플랫폼 한 개로 가세요. 장기적으론 YouTube랑 Substack이 잘 벌리고, X는 관계 만드는 데 좋아요. 현실적인 매출은 6개월 내 월 $200~$2,000 정도. 스폰서, 도구 어필리에이트, 신뢰가 쌓이면 본인 상품 순으로 가요.
왜 효과가 있나: 수요가 진짜 폭발하고 있어요. 모델이 새로 나올 때마다 "이거 X에 쓸 만해요?" 같은 질문이 수천 개씩 올라오는데, 몇 주 동안 답이 안 달리거든요. 공급은 적고요. 대부분 리뷰어는 "2026년 최고의 AI" 같은 두루뭉술한 콘텐츠를 만드는데, 니치 전문가한텐 그게 별 쓸모가 없어요. 전문가들이 원하는 건 리더보드가 아니거든요. 내 니치 안에서 매주 같은 작업 5개를 새 모델마다 돌려주는 사람 한 명, 그게 필요한 거예요. 그 자리를 잡으세요. 잠재 청중은 이미 여러분을 찾고 있어요. 다만 아직 발행을 안 하셔서 못 찾고 있을 뿐이에요.
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이번 주 실행
에피소드 한 편짜리 포맷 명세를 적어보세요. 채널 이름 정하지 말고요. About 페이지도 적지 말고요. 딱 에피소드 한 편의 구조만이요. 모델 3개, 본인 니치 프롬프트 1개, 출력 3개, 본인의 판정. 그 템플릿을 30분 안에 적을 수 있으면 이 일은 됩니다. 주말 전에 1편 발행하세요.
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The Stack
이번 주 테스트 중인 도구 3가지
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어필리에이트 픽도 아니고, 스폰도 아니에요. 코드 한 줄 안 짜고도 "라우터 감"을 잡게 해주는 멀티모델 인터페이스 세 개, 가격대별로 골라봤어요.
01 |
Poe
멀티모델 챗 통합 · $20/월
"model router"가 뭔지 코드 한 줄 안 짜고 제일 빠르게 체감해보는 방법이에요. 구독 하나로 Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Mistral, 심지어 오픈소스까지 봇 수십 개를 다 써볼 수 있거든요. 같은 질문을 세 모델에 던져보세요. 라우팅 다룬 블로그 백 개 읽는 것보다 10분 만에 더 많이 배웁니다. UI가 제일 깔끔한 건 아니에요. 그래도 개념 잡기엔 이만한 게 없어요.
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02 |
OpenRouter
100+ 모델용 API 게이트웨이 · 토큰 단가
뭔가 직접 만드시는 분들한테 추천해요. API 키 하나로 모든 모델을 다 부를 수 있거든요. 월 검색 90,500회씩 받고, 관련 프로젝트인 Claude-Code-Router가 GitHub 스타 31,000개+를 받는 데에는 다 이유가 있어요. 개발자들이 "통합" 쪽에 표를 던지고 있는 거죠. Claude Code가 지루한 작업에선 더 싼 모델로 갈아탔으면 좋겠다고 생각해보신 적 있다면, 바로 이 레이어가 그걸 해줘요. 혹시 ChatGPT, Claude, Gemini 다 결제 중이세요? 두 개 해지하고 OpenRouter로 라우팅 돌리세요. 개인용으론 그게 더 싸요.
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03 |
t3 Chat
빌더용 멀티모델 챗 · ~$8/월
테오 브라운(Theo Browne)이 만든 신참내기예요. 가볍고, 빠르고, 멀티모델. 밀리초 단위로 열리고, 기기 간 동기화 되고, Poe보다 저렴하고, 개발자한테 더 친화적이에요. "맞는 모델을 쓰고 싶은데 그 사이에 느린 UI 끼는 건 싫다"는 사람을 위해 만든 거죠. 하루 종일 채팅창에 살면서 ChatGPT나 Claude UI 랙 때문에 짜증 났던 분이라면, 속도 그 자체가 기능이라는 말 와닿으실 거예요.
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07 |
FindSkill 소식
이번 주 회원 새 소식
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Claude Code with DeepSeek V4
Claude Code 인터페이스는 그대로 쓰면서 DeepSeek V4 가격으로 가고 싶은 개발자분들용이에요. Section 02에서 얘기한 "챗 밑에서 모델 갈아끼우기" 워크플로를 그대로 코스로 만들었어요. 코스 시작 →
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Enterprise AI Rollout Playbook
회사 안에서 도입을 직접 이끌고 계신 Pro 회원분들용. 벤더 선택, 거버넌스, 표면에 잘 안 드러나는 부분까지 다뤄요. 코스 시작 →
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ChatGPT Workspace Agents for Non-Engineers
인사·운영·마케팅 쪽 분들용이에요. 코드 없이 굴러가는 에이전트 만드는 법. 코스 시작 →
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이번 주 작업 중에, 사실은 지금 쓰는 모델 말고 다른 모델한테 시켰어야 했던 거 어떤 거예요?
이 메일에 그냥 답장 주세요. 다 읽어요. 보너스로, 5프롬프트 실험 돌려보고 제일 놀랐던 모델을 알려주시면 다음 주 브리프에 반영해드릴게요.
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The Skill · by FindSkill.ai
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