| 일요일 · 2026년 5월 10일 |
Issue № 004 |
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 곳엔 공개되지 않음
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Mia
AI 러닝 에디터 · FindSkill.ai
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Issue 004에 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 또 한 이야기로 묶였어요. Anthropic이 Claude를 Excel·Word·PowerPoint·Outlook 안으로 밀어 넣고 금융 에이전트 10종을 같이 풀었고, OpenAI는 GPT-5.5 Instant를 디폴트로 올리면서 과거 대화·파일·Gmail까지 검색하는 메모리를 켰고, Cloudflare는 Agent Memory를 정식 출시했어요. 메모리가 다음 레이어가 됐어요. 지난 호는 선택의 렌즈였잖아요 (어떤 일에 어떤 AI). 이번 호는 연속성의 렌즈예요. 세션을 넘어 AI가 나를 기억하기 시작하는 순간 얘기죠.
지난주 이야기 한 줄만요. 라우터 표 진짜 만들었냐고 물었었는데, 답변이 정확히 반반 갈렸어요. 절반은 표를 보내주셨고 (몇 개는 진짜 정교했어요), 나머지 절반은 "어떤 AI가 뭘 잘하는지 자꾸 까먹어서 결국 디폴트 하나를 다시 열게 된다"고 하셨고요. 이 호 주제가 묘하게 그거예요. 메모리는 AI가 나를 기억하는 것만의 문제가 아니에요. 내가 AI를 안 외워도 되는 문제이기도 해요.
— Mia
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01 |
이번 주 AI 소식
챙겨야 할 헤드라인 셋
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출시
Claude가 Outlook 안으로 들어왔어요. 그런데 한국 은행은 자체 에이전트 175개를 짜고 있어요.
월요일에 Anthropic이 Claude Opus 4.7을 풀었어요. 가격은 4.6과 동일, Vals AI Finance Agent 벤치마크에서 64.4%로 1위. 거기까진 평범한 한 줄이고요. 진짜 변화는 Claude가 이제 Excel·Word·PowerPoint 안에서 GA로 돌고 Outlook은 베타로 들어갔다는 점이에요. 거기에 피치북·KYC·신용 메모·월말 마감 같은, 분석가들이 20대를 다 쏟는 그 작업을 자동화하는 사전 빌트 금융 에이전트 10종까지 같이요. Moody's가 6억 개 기업 신용 데이터를 네이티브 앱으로 박아 넣었고요. 글로벌 헤드라인은 이 그림인데, 한국 독자가 더 챙겨야 할 같은 주 사건은 따로 있어요. 우리은행이 금융권 최초로 전사 AI 에이전트 175개 도입을 공식화했고, 4월에 삼성SDS가 우선협상대상자로 선정됐어요. 옥일진 우리은행 AX혁신그룹 부행장의 말 그대로예요. "묻고 답하는 AI에서 일하고 해결하는 AI로의 패러다임 전환". Anthropic이 JPMorgan 사례를 설명할 때 쓴 프레임이랑 단어까지 똑같죠. 두 시장이 같은 곡선을 동시에 타고 있어요.
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당신에게 의미하는 것
브라우저 안의 챗봇 탭으로 AI를 생각하는 시대는 이제 접어요. 평소에 가장 많이 여는 앱들(Outlook, Excel, Word, CRM, 헬프데스크)을 열고 AI 패널을 한 번 보세요. 이미 어딘가에 있어요. 활성화 안 했을 가능성이 높고요. 달라진 건 모델이 더 똑똑해진 게 아니라, 일하는 자리에 미리 와 있다는 점이에요. 한국 변수도 같이 보세요. 2026년 1월부터 인공지능기본법이 시행돼서 신용평가·대출 심사가 고영향 AI로 묶였어요. 그래서 한국 금융권 에이전트는 자체 LLM + 삼성SDS 인프라로 평행하게 굴러요. Claude를 회사에서 깔든 자체 모델을 쓰든, AI 패널 옆에 있는 거버넌스 메뉴를 같이 봐두는 게 이번 주의 진짜 셋업이에요.
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모델 출시
OpenAI가 "Instant"를 풀었어요. 헤드라인은 속도, 진짜 이야기는 ChatGPT가 나를 기억한다는 거예요.
화요일에 OpenAI가 GPT-5.3 Instant를 GPT-5.5 Instant로 갈아끼우고 모두의 디폴트로 올렸어요. 헤드라인 숫자는 AIME 2025 수학이 65.4 → 81.2, MMMU-Pro 멀티모달이 69.2 → 76, 법률·의료·금융에서 환각 감소. 다 진짜고 다 환영할 일인데, 진짜 이야기는 그 아래 한 문단이에요. ChatGPT가 이제 과거 대화·파일·연결된 Gmail까지 검색해서 답변에 반영해요. 새로 들어간 "메모리 출처" UI가 어떤 과거 채팅이나 메일이 이번 답에 영향을 줬는지 보여주고, 출처 단위로 지울 수도 있어요. Plus·Pro 웹 사용자는 이번 주부터, Free·Go·엔터프라이즈는 몇 주 뒤요. 다만 한국 컨텍스트에선 "Gmail까지 뒤진다"는 시연이 절반 정도만 와닿아요. 직장 메일이 Naver Works·MS365·KakaoTalk으로 갈라져 있는 분들이 많거든요. 거꾸로 "내 회사 메일은 안 뒤진다, 다행이다"로 읽는 분도 분명 있을 거예요. 그래도 ChatGPT가 한국어로 메모리를 저장하고 다시 부르는 건 자연스럽게 잘 돼요.
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당신에게 의미하는 것
이번 주에 10분짜리 메모리 감사 한 번 돌리세요. ChatGPT 설정 → 개인 맞춤 → 메모리에 들어가서, 지금 ChatGPT가 나에 대해 뭘 기억하고 있는지 한 번 읽어보세요. 절반은 쓸모 있을 거고, 일부는 틀려 있을 거고, 몇 개는 그냥 원칙적으로 지우고 싶어질 거예요. 안 해두면 모든 "맞춤" 답변은 큐레이션하지 않은 데이터로 맞춰지고 있다는 뜻이에요. 한국 환경 팁 하나 더. 회사 메일이 Naver Works나 그룹웨어라면 Gmail 자동 검색은 못 쓰니, 핵심 5줄을 직접 메모리 슬롯에 넣어주는 게 더 빠르고 컨트롤하기도 쉬워요.
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트렌드
메모리가 한 주 안에 카테고리가 됐어요 — 글로벌과 한국이 같이 굴러요.
Cloudflare가 Agent Memory를 매니지드 서비스로 정식 출시했어요. 4가지 동작(Ingest·Remember·Recall·Forget) × 4가지 메모리 타입(Facts·Events·Instructions·Tasks) 위에 Llama 4 Scout(추출)와 Nemotron 3(합성)를 얹은 구조예요. Mem0가 오픈소스 에이전트 메모리 레이어로 GA 됐고, Context-ReAct 논문이 메모리 동작 다섯 가지를 원자 단위로 정의하면서 30B Qwen 파인튜닝으로 BrowseComp 61.5%를 찍었어요. 메모리 벤치마크가 생겼고(LongMemEval, LoCoMo, BEAM), 어휘가 생겼고, 모든 AI 컨퍼런스에 벤더 행이 한 줄 새로 깔려요. 한국에선 평행한 흐름이 이미 누적돼 있어요. 카카오 카나나는 글로벌에 없는 분리 모델을 채택했어요 — 나나(개인 메이트)는 1:1 대화를 기억, 카나(그룹 메이트)는 단톡방 안에서만 기억. SKT 에이닷 4.0은 "메모리 관리" 메뉴를 명시적으로 도입해서, 사용자가 언제든 저장된 항목을 확인하고 지울 수 있어요. 한국 통신사가 OpenAI보다 먼저, 그것도 휴대폰 요금제에 묶어서 같은 발상을 내놓은 셈이에요. ProB AI 연구소가 한 줄로 정리했죠 — "AI 에이전트의 진정한 실력은 얼마나 기억하느냐가 아니라 얼마나 잘 지우느냐에 달려 있다."
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당신에게 의미하는 것
카테고리 하나가 같은 분기에 벤치마크·어휘·벤더와 함께 나타나면, 제품을 외울 단계가 아니에요. 개념부터 잡을 단계예요. Story 2에서 켠 ChatGPT 메모리, Story 1에서 본 Anthropic 금융 에이전트 안의 메모리, 그리고 카나나·에이닷에 들어간 메모리 — 다 같은 발상이에요. 발상 먼저 잡고, 도구는 나중에 골라요.
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02 |
이번 주 용어
이번 주 이해해두면 좋은 한 개념
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단어 №004
에이전트 메모리 (Agent memory)
< agent memory *(확장 없음 — 단어 자체가 설명)* >
AI 모델 바깥에 따로 살면서, 세션을 넘어 사용자에 대해 기억해야 할 사실·이벤트·지시를 저장하는 레이어예요. 모델이 매번 새로 로드하는 컨텍스트 윈도와는 별개의 층이고요.
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이렇게 생각해보세요 →
한국 독자한테 더 와닿는 비유 하나 — 단톡방 vs 메모장. 단톡방은 그 방 안에서만 살아 있는 기억이에요(컨텍스트 윈도). 메모장이나 노션은 단톡방을 닫아도 계속 살아 있는 기억이고요(에이전트 메모리). 카카오 카나나가 나나(1:1, 개인 메모리) / 카나(단톡방, 그룹 메모리)로 두 종류를 분리해서 출시한 게 정확히 이 차이예요. 대부분 AI를 단톡방만 쓰듯이 써요. 대화창 닫으면 기억도 같이 사라지는 거죠. 메모리가 그 짐을 대신 들어주는 거예요.
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⚠ 흔한 오해
"에이전트 메모리 = 더 긴 프롬프트 / 더 큰 컨텍스트 윈도." 아니에요. 컨텍스트 윈도가 커진 건 한 대화 안의 작업대가 넓어진 거예요. 에이전트 메모리는 대화 사이를 살아남는 것이고, 그건 큐레이션 대상이지 욱여넣는 대상이 아니에요. 메모리 = 더 긴 프롬프트가 아니라, 모델이 필요할 때 호출할 수 있는 상태예요. 핵심은 매번 다 끌고 들어가지 않아도 되는 것에 있고요. ProB AI 연구소가 정리한 한 줄이 가장 정확해요 — "잘 지우는 기술이 지능을 결정한다."
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Where you'll hear it: Cloudflare Agent Memory(매니지드 서비스, 베타). Mem0(오픈소스, 서드파티 에이전트 플랫폼 다수가 깔고 가는 레이어). Zep(상용, 엔터프라이즈). ChatGPT의 "메모리 출처" UI(이번 주 출시된 컨슈머 표면). Claude 금융 에이전트가 "월말 마감을 한다"는 게 가능한 이유(세션 사이 장부를 기억해서). 카카오 카나나의 "기억 / 관심 등록", SKT 에이닷의 "메모리 관리" 메뉴, 잔디(Jandi)의 MCP 노션 연동 — 다 같은 레이어가 한국 SaaS에서 어떻게 표면화되는지의 사례예요. 올해 보게 될 메모리 벤치마크들(LongMemEval·LoCoMo·BEAM)도 모델 자체가 아니라 이 레이어 성능을 재요.
에이전트가 메모리·도구와 어떻게 붙는지 →
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03 |
깊이 있는 분석
메모리가 새 레이어예요 — 다음 주 월요일 전에 뭘 해둘지
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요즘 "AI 트렌드" 글 절반은 에이전트가 진짜인가를 가지고 다투고 있어요. 그 논쟁은 끝났어요. 진짜 흥미로운 질문은 에이전트 위에 뭐가 쌓이고 있는가고요. 답이 이번 주에 출시됐어요.
이 브리프를 쓰기 시작한 지 이제 4호째예요. 매호마다 렌즈 하나씩 드렸잖아요. RAG는 답변의 렌즈였어요. AI가 자료를 들춰주는 거. 에이전트는 행동의 렌즈였고요. AI가 일을 끝내주는 거. 라우팅은 선택의 렌즈였어요. 어떤 일에 어떤 AI냐. 이번 주, 네 번째 렌즈가 출시됐는데 가장 묘해요. 메모리, 연속성의 렌즈예요. 다시 설명하지 않아도 AI가 내가 뭘 하고 있었는지 안다는 의미죠.
2023–2024는 답변의 시대였어요. AI가 더 똑똑한 구글이었어요. 더 나은 자동완성, 더 빠른 요약. RAG(Issue 001)가 답변을 실제 출처에 묶어줬어요. 가치 단위는 좋은 질문 하나에 좋은 답 하나였고요. 사람들 대부분이 지금도 정확히 이렇게 써요 — 뭐 붙여넣고, 답 받고, 탭 닫고. 잘못된 게 아니에요. 다만 얇아요.
2024–2025는 행동의 시대였어요. 에이전트(Issue 002)가 AI를 설명에서 실행으로 바꿨어요. Computer use, Atlas Browser, Operator. 가치 단위가 글로 적힌 한 단락이 아니라 끝난 작업으로 옮겨갔어요. 기준이 "답이 좋다"에서 "일이 끝났다"로 움직였고요. 일부는 여기까지 왔어요. 대부분은 아직요.
2025년 말~2026년 초는 선택의 시대였어요. 라우팅(Issue 003)이 어떤 모델도 모든 걸 다 이기지 못한다를 인정했어요. Foundry의 라우터, OpenRouter, Portkey, 모델 비교 뉴스레터 한 사단이요. 가치 단위가 "이 순간에 맞는 도구"가 됐고, 인지 부담은 뭐가 맞는지를 매번 결정하는 일이 됐어요. Pro 독자분들 다수가 막 이 단계로 넘어오는 중이고요.
2026년 5월은 연속성의 시대예요. 메모리가 위 셋 위에 얹히는 레이어가 됐어요. Cloudflare Agent Memory가 출시됐고, Mem0가 GA 됐고, ChatGPT가 과거 대화·파일·Gmail을 검색해요. Anthropic 금융 에이전트가 세션을 넘어 딜을 기억해요. JPMorgan이 대시보드를 "20분 만에" 받았다는 것도 그래서 가능했고요. 에이전트가 직전 12개월을 들고 있었거든요. 한국에선 카나나가 1:1·그룹 메모리를 분리했고, 에이닷이 메모리 관리 메뉴를 띄웠어요. 이제 벤치마크 수트(LongMemEval·LoCoMo·BEAM), 어휘(Facts·Events·Instructions·Tasks), 벤더 명단까지 다 있어요. 가치 단위가 "내가 뭘 하고 있는지 아는 AI"가 됐어요.
패턴은 매번 같아요. 새 레이어가 이전 레이어를 개인적으로 만들어요. RAG가 AI를 알게 했고. 에이전트가 AI를 쓸모 있게 했고. 라우팅이 AI를 맞게 했고. 메모리가 AI를 내 것으로 만들어요. 변화는 새 기능이 아니라 새 가치 단위예요. 그리고 단위가 바뀔 때마다, 이긴 사람은 도구가 가장 좋은 사람이 아니었어요. 개념을 먼저 잡고 기존 도구 쓰는 방식을 바꾼 사람이었어요.
아무도 대놓고 말 안 하지만. 2026년의 위너는 프롬프트 잘 짜는 사람이 아니에요. 메모리 위생이 좋은 사람이에요. 5년 전이었으면 이걸 "지식 관리"라고 부르고 노션 광고 한 줄 넣고 끝났을 거예요. 지금은 대화마다 떠다니는 AI와 쓸수록 누적되는 AI를 가르는 차이고요. ProB AI 연구소가 한국어로 가장 정확하게 정리했어요 — "진짜 실력은 얼마나 기억하느냐가 아니라 얼마나 잘 지우느냐에 달려 있다." 큐레이션이지 축적이 아니에요.
다음 주 월요일 전에 이거
| 1. | 감사. 평소 쓰는 디폴트 AI를 열어서(ChatGPT 메모리, Claude Projects, Gemini, 에이닷, 카나나 — 뭐든) 지금 나에 대해 뭘 안다고 하는지 읽어보세요. 틀린 건 지우고, 빠진 건 메모해두고요. | | 2. | 큐레이션. 지금 굴러가는 프로젝트나 클라이언트 중 상위 3개를 골라요. 각각에 대해 AI가 항상 기억해야 할 사실 5개를 적어요. 누구인지, 지금 어디까지 와 있는지, 뭘 요청했는지, 뭘 약속했는지, 뭘 절대 다시 꺼내면 안 되는지. AI 메모리 슬롯에 박아두세요(이름은 플랫폼마다 달라요). | | 3. | 테스트. 그 프로젝트에 대한 다음 대화에서 다시 설명하지 마세요. 그냥 다음에 필요한 걸 물어요. 모델이 메모리를 쓰면, 인지 부담 한 덩어리를 영구적으로 떼어낸 거예요. 안 쓰면, 메모리가 충분히 구체적이지 않았던 거고요. |
"프롬프트가 뭐지?"라는 질문은 그만 던져요. 대신 "이 AI가 나에 대해 뭘 알고 있고, 그게 내가 알리고 싶은 거 맞나?"로 바꿔봐요. 이번 주 할 일은 새로 만드는 게 아니라 이미 있는 걸 편집하는 일이에요.
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04 |
워크플로우
이번 주 일에 AI를 쓰는 한 가지 방법
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AI에게 클라이언트 메모리 페이지 한 장 만들어주세요 — 한 번 15분, 모든 대화에 영원히 저장.
가장 자주 쓰는 AI를 열어요. ChatGPT Projects, Claude Projects, Gemini Gems, 노션 AI 워크스페이스, 에이닷 메모리 관리 — 플랫폼마다 이름은 달라도 메모리 또는 프로젝트 지식 슬롯이 다 있어요. 굴러가는 클라이언트나 프로젝트 하나만 골라요. 빈 문서 열고 다섯 가지를 적어요. (1) 한 줄 소개: 누구인지, 역할, 회사, 뭘 샀는지. (2) 지금 어디까지 와 있는지: 열려 있는 질문, 미정된 결정, 다음 deliverable. (3) 답변에 항상 반영해야 할 선호: 좋아하는 것, 제약, 명시적으로 거절한 것. (4) 약속한 것: 마감, deliverable, 후속 조치. (5) 하지 말아야 할 것: 과거 실수, 민감 사항, 다시 꺼내면 안 되는 주제. 다섯 줄을 AI 메모리 슬롯에 붙이고 저장. 한국 환경 팁 하나. 회사 메일이 Naver Works나 그룹웨어면 ChatGPT의 Gmail 자동 메모리는 못 쓰니, 메일에서 핵심 5줄을 직접 슬롯에 넣어주는 게 더 빨라요. 잔디(Jandi) 쓰는 팀이면 단톡방 → 노션(MCP 연동) → AI 메모리 슬롯 순으로 한 번 흘려두면 자동화에 가깝게 굴러요. 카카오톡 채널로 클라이언트 관리하시는 분은 단톡방 캡처 → 노션 → 메모리 슬롯 흐름이 가장 자연스럽고요.
왜 효과가 있나: AI 대화 대부분이 이미 영구적이어야 할 컨텍스트를 다시 세우는 데 처음 40%를 써요. 프로젝트당 사실 5개를 영구 메모리로 옮기면 그 시간을 회수해요. 그보다 중요한 건, 모델이 떠다니지 않게 된다는 점이고요. 매 대화가 그날 아침 우연히 친 단어가 아니라 같은 닻에서 시작해요. 할 일은 프롬프트를 더 잘 쓰는 게 아니라, 프롬프트가 딛고 설 더 좋은 땅을 깔아주는 거예요.
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이번 주 실행
오늘 프로젝트 하나에 대해 5-팩트 메모리 만들어보세요. 그 프로젝트 다음 대화에 써보고요. 모델이 잘 쓰면 금요일까지 3개 프로젝트로 확장. 바로 10개로 가지 마세요 — 5팩트 × 3프로젝트가 스윗 스팟이에요. 메모리 나쁜 10개 프로젝트보다 메모리 좋은 3개 프로젝트가 훨씬 강해요.
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사이드 수익
이번 주 AI로 돈을 버는 한 가지 방법
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한 직군용 "AI 메모리 스타터팩"을 파세요.
깊이 아는 직군 하나를 정해요 — 세무사·노무사·법무사, 부동산 중개사, 솔로 변호사, 프리랜서 디자이너·영상편집자, 마케터, 보험설계사, 개원의. 노션 한 페이지 또는 PDF 25쪽 정도로 만들고 제목은 "AI 메모리 90분 셋업 — [직군]용". 안에 들어갈 건 (1) 그 직군 워크플로에 맞춘 고객별 5템플릿 메모리 레이아웃, (2) AI 메모리 슬롯에 박아둘 8개 지시 프롬프트, (3) 월간 메모리 감사 프롬프트 — 붙여넣으면 AI가 지금 저장된 것을 토해내고 지울 후보를 알려줘요, (4) 신규 고객 인테이크 → 메모리 입력 한 페이지 워크플로우. 가격은 ₩39,000~₩59,000 (PDF·노션 템플릿), Pro 트레이닝 패키지면 ₩99,000~₩190,000. 크몽이나 노트폴리오에서 시작하고 결제는 토스 페이먼츠로 받으세요(네이버페이·카카오페이·카드 한 번에 처리됨). 클래스101·인프런은 영상 강의 메인이지만 부속 PDF·노션 템플릿을 같이 묶어 팔 수 있어요. 글로벌까지 가려면 Stripe + Gumroad. 포지셔닝은 한 줄. "더 좋은 AI가 필요한 게 아니라, 내 일을 기억해주는 AI가 필요한 거예요."
왜 효과가 있나: Story 2의 ChatGPT 메모리 롤아웃이 이번 달 안에 한국 사용자에게도 도착해요. 대부분은 어떻게 쓸지 모를 거예요 — 무시하거나 실수로 오염시키거나 둘 중 하나. 직군 특화된 짧은 가이드가 사용자가 표현은 못 해도 분명 느끼는 문제를 풀어줘요. 한국에서 이게 먹히는 다른 근거 하나. 플랫폼세무사회가 이미 멀티 LLM 세무사 서비스를 굴리고 있어요. 세무사·법무사 같은 전문가 직군은 고객별로 가격·요건이 다 달라서 메모리가 진짜 가치가 있고, 컴플라이언스 + 반복업무를 동시에 잡아줘요. 현실 매출은 이래요. 청중 없이 시작하면 월 ₩50만~₩300만. 링크드인 + 직군 카톡방 DM 활용하면 월 ₩300만~₩800만. "1주일에 1억" 같은 거짓말 안 해요. 정직한 숫자예요.
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이번 주 실행
오늘 직군을 정하세요. 오늘 저녁에 5템플릿 메모리 레이아웃 적어보고요. 나머진 첫 매출 이후에 채워도 돼요. 팩이 다 완성돼야 등록하는 게 아니라, 첫 구매자가 만족할 정도로만 존재하면 돼요.
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The Stack
이번 주 직접 테스트 중인 도구 3개
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01 |
Mem0
오픈소스 에이전트 메모리 레이어 · OSS 무료 / 클라우드 $20/월~
Story 3의 개발자 측 카운터파트예요. 코드를 직접 안 쓰셔도 Mem0가 존재한다는 걸 아는 것과 모른다는 것은 차이가 커요. 메모리를 마법으로 보는 사람과 데이터베이스로 보는 사람을 가르거든요. 퀵스타트 한 번만 읽어두면 (한 번이면 충분), 이번 주에 켠 ChatGPT 메모리 기능을 완전히 다른 눈으로 보게 돼요. 그 기능은 지능이 아니에요. 큐레이션된 저장소를 검색하는 것이고요. 그 리프레임 하나로 충분히 읽을 가치가 있어요. 한국에선 카카오 카나나의 나나·카나 분리나 SKT 에이닷의 메모리 관리 메뉴가 어떤 구조 위에 서 있는지 이해하는 가장 빠른 길이기도 하고요.
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02 |
라이너 (Liner)
AI 검색 + 인용 · 무료 / 프로 $10~/월
Limitless 펜던트는 한국에 정식 판매 채널이 없어요(직구 + 환율로 ~월 8만원, 통화 녹음이 합법인 한국에선 SKT 에이닷이 유사 기능을 이미 일부 해주고요). 그 자리에 한국 독자한테 더 잘 맞는 도구를 넣었어요. 라이너는 한국 팀이 만든 AI 검색 + 인용 도구예요. 학술 모드가 강하고, 한국어 UX가 셋 중에 가장 자연스러워요. 메모리 관점에서 흥미로운 건 하이라이트가 시간이 지나도 살아 있다는 점이에요. 6개월 전에 형광펜 친 문장이 새 검색 결과에 다시 떠올라요. 그게 연구자형 메모리 그래프의 가벼운 버전이에요. 학술·정책·시장 리서치를 자주 하시는 분이라면 노션·옵시디언과 별개로 한 슬롯을 차지할 만해요.
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03 |
Reflect
AI + 백링크 노트 · 약 $10/월
지난 30일 동안 제 노션 사용 습관을 조용히 먹어버린 노트 앱이에요. 핵심은 백링크예요. 한 프로젝트에 묶인 모든 노트가 자동으로 다른 노트와 연결되고, AI가 그 그래프를 써서 답해요. 개인용 메모리 인프라에 가장 가까운, 일반 사용자가 이번 주에 살 수 있는 도구예요. Roam·Obsidian·Tana 시도했다가 복잡도에 튕겨나온 분이라면, Reflect는 그래프는 챙기면서 진입은 친절한 버전이에요. 한국에서 같은 그릇으로 가장 보편적인 건 노션 + 노션 AI고, 로컬 옵션은 옵시디언 + 코파일럿 플러그인이에요. 잔디(Jandi)의 MCP 노션 연동까지 묶으면 단톡방 → 노션 → AI 메모리 흐름이 한국 SaaS 안에서 가장 매끄러워져요. ---
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FindSkill 소식
이번 주 회원 새 소식
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MCP em Português
이 호의 단어와 직결돼요. MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 메모리 레이어·도구·외부 데이터에 어떻게 붙는지의 배관이에요. Section 02가 다루는 모든 것 아래 깔린 거고요. 일단 포르투갈어로 풀렸고, 영어판은 이번 달 안에. 코스 시작 →
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DeepSeek en Français
Issue 002 리드 스토리가 자체 워크스루로 풀렸어요. 에이전트 격차는 닫혔고, 이제 그 모델을 본인 스택에 어떻게 실제로 쓸지에 대한 코스예요. Commencer le cours →
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ChatGPT Agents and Projects (Portuguese)
GPT-5.5의 에이전트 + 프로젝트 모드 실전 워크스루예요. Story 2의 새 메모리 기능이 착륙하는 표면이고요. Iniciar o curso →
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이번 호에서 한 가지만 한다면 감사부터 해보세요. 다음 주 월요일 전에 ChatGPT 메모리 설정에서 딱 15분. 뭐가 가장 의외였어요?
이 메일에 답장 주세요. 다 읽어요. 한 줄이라도 좋으니 발견한 가장 깔끔한 메모리 드리프트 사례 하나 알려주시면, 그게 Issue 005의 한 섹션이 돼요.
↵ 답장하기
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The Skill · by FindSkill.ai
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