(에디터 옵형😎)우리 응답이들🖐 세 번째 AI 프롬프트립으로 돌아온 옵형이야✈️ 이제 정말 가을이 온 것 같지? 아침에 출근하는건 너무 힘들지만, 선선한 가을 공기때문에 가끔은 기분이 좋은 요즘이야🍁 이런 날씨에 여행을 가야하지만, 현생이 바빠 책상에 앉아있는 우리는 AI 프롬프트립이라도 떠나보도록 하자✈️

지난 트립에서는 AI 잘알못 옵형이 AI에게 질문하는 방식이 어떻게 달라졌는지 이야기했었어. 그런데 최근들어 옵형의 AI를 사용하는 방식이 또 조금 달라졌어.

이제는 질문을 하나씩 던지는 걸 넘어서 아예 업무 하나를 통째로 맡겨보기 시작했거든. 바로 ChatGPT의 Work를 활용하면서 말이야🤖 GPT Work에 대해서는 지난 프롬프트립 1화 AI 딥다이브 코너에서도 살펴봤던거 기억하지?

옵형은 회사에서 각종 실적이나 운영 데이터를 분석할 일이 꽤 많아. 특히 엑셀 파일에 수천, 수만 개의 데이터가 쌓여 있으면 어디서부터 살펴봐야 할지 막막할 때가 있거든. 예전에는 수식을 걸고, 피벗테이블을 만들고, 비교 기간을 설정하면서 하나씩 분석했는데, AI를 계속 사용하다 보니, 최근에는 이런 생각이 들더라고.

'이거 그냥 AI한테 한 번에 맡겨보면 안 되나?🤔'

그래서 실제로 GPT Work를 통해서 업무를 맡겨봤어. 그런데 생각보다 편했던 부분도 있었고, 예상하지 못했던 새로운 고민도 생겼지🤔오늘은 그 경험을 이야기해보려고 해🔊

※ 아래 사례는 실제 업무에서 AI를 사용한 경험을 바탕으로 재구성했으며, 회사명과 구체적인 업무정보가 드러나지 않도록 내용과 표현은 옵형이 일부 변경했어.

✅ AI 찍먹 ① 엑셀 수식 걸던 일, AI한테 통째로 맡겨봤어

옵형은 엑셀로 데이터를 분석할 때 가장 귀찮았던 것 중 하나가 바로 비교 기준을 설정하는 일이었어📊 예를 들어 어떤 신규 사업의 성과를 분석한다고 해보자. 올해 실적만 확인해서는 변화가 있었는지 판단하기 어렵잖아🧐 전년도 같은 기간과 비교할 수도 있고, 제도를 변경하기 전후로 나눠볼 수도 있고, 특정 시점에 유입된 고객들의 데이터를 비교할 수도 있어.

문제는 비교할 기준을 하나 정할 때마다 관련 데이터를 찾아서 수식을 걸고, 계산 결과를 정리해야 한다는 거야 🤯 그런데 GPT Work에 자료를 제공하고 분석 목적을 설명하니까, AI가 어떤 기간을 비교해보면 좋을지 제안하고 그 기준에 맞춰 데이터를 분석해주더라고😮

▶️ 옵형의 사업 자료 분석 요청 초기 프롬프트

 당시 엑셀 자료에 시트만 거의 16개 정도 있었거든. 처음에는 시트별 자료들을 하나하나 분석하다가 2시간 이상 살펴보니까 도저히 못하겠더라고🤯 그래서 GPT Work에게 자료 분석을 맡겨본 거지. 그랬더니 내가 자료를 분석할 때 참고할 내용들을 알려주더라👍 그래서 답변을 참고해서 최종 자료 분석을 요청했어.

물론 AI가 제안한 기준이 언제나 정답이라는 뜻은 아니야. 실제로 GPT가 만들어준 자료로 다시 수정하는 작업을 많이 거쳤거든🤣 그래도 내가 비교할 항목을 하나씩 정하고 엑셀 수식을 만들어야 했던 과정을 상당 부분 줄일 수 있었어👍 무엇보다 '이런 기준으로도 비교해볼 수 있겠네?' 하는 생각이 들었던 게 좋았어.

그런데 이렇게 GPT와 함께 데이터 분석 업무를 하면서 정말 어려운 건 계산 자체가 아닌 경우도 있었어. '그래서 이렇게 많은 분석 데이터 숫자 중에 뭘 봐야 하지?' 이게 더 어려울 때가 있더라고😂

▶️ 데이터를 분석해서 결과를 보여준 GPT Work

가령 매년 특정 사업 기간별 매출, 활동 인원, 고객 유입수, 회원가입 유지율 등 다양한 지표가 있다고 해보자. 데이터를 전부 비교하면 수십 개의 표와 그래프를 만들 수도 있겠지📈

실제로 GPT Work에 “데이터를 보고 매출 성과를 분석해줘.”라고 프롬프트를 입력했는데, 기존 엑셀 시트에 시트를 10개 이상 추가해주더라🤮 그 모든 숫자가 중요한 건 아니잖아🤔 

▶️ 분석한 결과를 토대로 엑셀 자료를 만들어준 GPT Work

그래서 Work를 사용하면서는 단순히 '전체 데이터를 분석해줘'라고만 하지 않고, “자료에서 매출 성과 및 고객 유입수 측면에서 유의미하게 살펴볼 만한 변화가 무엇인지 먼저 찾아줘”라는 요청도 해봤어🧐

▶️ 옵형의 사업 자료 분석 요청 최종 프롬프트

그랬더니 수많은 데이터 중에서 눈에 띄는 변화나 추가 확인이 필요한 항목을 추려주는 방식으로 분석을 이어갈 수 있었어👍 예전에는 분석할 만한 지표를 찾기 위해 데이터를 이것저것 직접 비교해봐야 했다면, 이제는 AI가 먼저 제안한 항목을 중심으로 검토를 시작할 수 있었거든😃

물론 여기에도 주의할 점은 있어. AI가 중요하다고 판단한 데이터가 실제 업무에서도 반드시 중요한 건 아니라는 거야. 그리고 프롬프트 단어 한끗 차이로 전혀 관련없는 백데이터를 근거로 분석하더라고😒 결국 AI가 찾아준 건 확정된 결론이라기보다 먼저 살펴볼 만한 후보들에 가까웠어.

🥄 옵형의 찍먹 후기 #1

AI에게 어떤 기준으로 자료를 분석하면 좋을지 제안받고 자료 작성을 지시할 수 있었다😎

수많은 숫자를 무작정 살펴보는 대신, 어디부터 확인하면 좋을지 출발점을 잡을 수 있었다✌️

✅ AI 찍먹 ② 잠깐만! 이 숫자는 뭘 보고 비교한 거야?🤯

앞서 잠깐 언급한 내용인데, Work로 작업을 요청하니까 편리하지만 막상 결과물을 확인하면 예상하지 못했던 불편함이 하나 생겼어. AI가 분석을 너무 많이 해준 거야🤣 처음에는 좋았지. 이것도 분석해주고, 저것도 비교해주고, 내가 미처 생각하지 못한 지표까지 찾아주니까 말이야. 그런데 분석 결과가 쌓일수록 조금씩 헷갈리기 시작했어🤯

▶️ GPT Work가 보여준 데이터 분석 결과 예시 화면

'잠깐, 이 매출 증가율은 전월 대비였나? 전년 동기 대비였나?'🤔

'이 평균값은 전체 대상자 기준이야? 아니면 특정 조건에 해당하는 사람들만 계산한 거야?'😬

분명 앞에서 설명해줬던 것 같은데, 결과가 워낙 많다 보니 다시 위로 올라가서 분석 기준을 한참 찾아보게 되더라고😂 숫자만 보면 분명 의미 있는 변화처럼 보여. 그런데 무엇과 무엇을 비교했는지 모르면 그 숫자를 제대로 해석하기 어렵잖아.

특히 회사에서 보고자료를 만들 때는 더 그래. “매출이 12% 증가했습니다.”라고 이야기했는데, 누군가 “어느 기간과 비교한 건데요?”라고 물었을 때 바로 대답할 수 있어야 하니까🫢

그래서 문득 이런 생각이 들었어. “분석을 더 많이 해달라고 하는 것보다, 분석한 내용을 내가 바로 이해할 수 있게 해달라고 하는 게 더 중요할 수도 있겠는데?” 그래서 이런 경험을 바탕으로 다음부터는 데이터 분석을 요청하는 방식도 아래와 같이 조금 바꿔보려고 해.

▶️ 옵형이 수정한 데이터 분석 요청 프롬프트

아직 이 방식이 모든 문제를 해결해줄지는 모르겠어. 그래도 이 프롬프트에서는 AI에게 분석을 더 잘하라고만 하는 게 아니라, 분석을 받아보는 사람이 어떤 정보를 필요로 하는지까지 요청한다는 점이야.

🥄 옵형의 찍먹 후기 #2

AI가 분석한 숫자가 어떻게 만들어졌는지 이해할 수 있어야 실제 업무에 활용할 수 있다😎 결과의 양보다 기준이 얼마나 명확하게 정리돼 있는지도 중요하다.

🍽️ 오늘의 AI 찍먹 후기

이번에 GPT Work로 데이터를 분석하면서 느낀 건, AI가 계산을 대신해주는 것보다 어떤 데이터를 살펴봐야 할지 함께 찾아주고 분석하는 과정이 더 편리할 수도 있다는 점이야😮

그런데 AI 분석 결과가 많아질수록 언제, 누구를 기준으로 비교한 숫자인지 명확하게 이해하는 것도 중요하다고 느꼈어. 그래서 요즘 옵형은 AI에게 데이터를 많이 분석해달라고 하는 것만큼, 내가 그 결과를 제대로 이해할 수 있게 설명해달라고 하는 것도 중요하겠다는 생각을 하고 있어. 아직 시행착오가 많지만 다음에도 직접 써보면서 새롭게 알게 된 것들을 가져올게✈️

이제 루카🏀와 함께 딥다이브 여행을 떠나보러 가볼까

(에디터 루카🏀) 안녕 응답이들🖐  지난번에는 웹·앱·CLI처럼 AI가 일하는 자리를 살펴봤어. 혹시 써본 사람이 있었을지 궁금하네.  이번에는 그 자리에 앉은 AI에게 우리 방식으로 일하는 법을 알려줘 보려고 해. 오늘의 목적지는 ‘나만의 AI 업무 매뉴얼’이야🧩

혹시 AI에게 업무를 맡겼는데, 정작 내가 같은 설명을 계속하고 있지는 않아?🤔

“우리 브랜드는 반말로 써.”

“이모지는 조금 넣되 너무 과하지 않게.”

“성과 보고서는 결론부터 보여줘.”

“숫자는 임의로 채우면 안 돼.”

한 번 설명해서 마음에 드는 결과를 받았는데, 다음 작업에서도 비슷한 조건을 다시 입력하고 있다면 은근히 피곤하지😂 AI를 쓰면서도 계속 신입 동료에게 업무를 설명하는 기분이랄까.

 ① 매번 긴 프롬프트를 쓰는 대신, 업무 방식을 남겨두자  

💬 프롬프트는 ‘이번에 할 일’, 업무 지침은 ‘일하는 기준’

예를 들어 AI에게 이렇게 말한다고 해보자.

이건 이번에 해야 할 일을 알려주는 프롬프트야. 그런데 이것만으로는 어떤 보고서가 필요한지 알기 어렵겠지?

팀장이 빠르게 읽을 자료인지, 광고 운영자가 세부 데이터를 볼 자료인지. 전주와 비교해야 하는지, 목표와 비교해야 하는지. AI가 이런 조건을 추측하면 내가 원하는 결과와 멀어질 수 있어😵‍💫

그래서 반복해서 쓰는 조건을 따로 정리해두는 거야.

이런 내용이 업무 지침이야. 이번 주에도, 다음 주에도 유지할 기준이지📋

매번 새로 설명하던 내용을 문서로 정리해두면, 다음에는 “이 지침을 기준으로 이번 주 자료를 정리해줘”라고 요청할 수 있어. 시작은 텍스트 문서 하나로도 충분해.

다만 문서를 저장했다고 모든 AI가 저절로 읽는 건 아니야. 대화에 첨부하거나, 사용 중인 서비스의 프로젝트 지침에 넣는 등 AI에게 그 기준을 전달하는 과정이 필요해.

🧩 그럼 ‘스킬’은 뭐가 더해지는 걸까?  

업무 지침에 언제 사용할지, 어떤 순서로 처리할지, 무슨 자료를 참고할지까지 묶어서, 지원하는 AI가 필요한 작업에 불러올 수 있게 만든 것이 Agent Skills, 줄여서 스킬이야.

Anthropic은 스킬을 AI가 특정 업무에 필요할 때 불러오는 지침·자료·스크립트의 묶음으로 설명해. 브랜드 가이드를 따르거나 문서 작업을 하는 데 사용할 수 있지. 새 기능 발표 소식을 그대로 전하는 대신, 이번에는 이 방식을 우리 업무에 어떻게 적용할지 살펴보는 거야. (Anthropic 공식 소개)

Claude의 실제 Skills 설정 화면 — 출처: Anthropic

📸 실제 스킬 설정 화면이야. 메뉴와 제공 범위는 사용하는 제품·계정에 따라 달라질 수 있어.

여기서 한 가지 구분할 게 있어👀 긴 프롬프트를 노션에 저장했다고 바로 스킬이 되는 건 아니야. 그것도 충분히 유용한 업무 매뉴얼이지만, 스킬로 쓰려면 해당 AI 환경에서 요구하는 형식으로 만들고 등록해야 해.

Agent Skills 형식에서는 보통 SKILL.md라는 지침 파일을 중심으로 필요한 예시와 참고 자료를 함께 묶어. AI는 스킬의 이름과 설명으로 관련 업무인지 판단한 뒤 필요한 내용을 읽는 구조야. 모든 업무 자료를 매번 한꺼번에 읽히는 방식과는 차이가 있지. (스킬의 구조와 작동 방식)

🔌 지난번에 소개한 MCP와는 뭐가 달라?

지난 글의 MCP까지 생각하면 이름이 슬슬 많아지지😂 그때 MCP는 AI와 외부 도구·데이터를 연결하는 규격이라고 설명했어. 이번의 스킬은 연결된 도구와 자료를 어떤 절차로 사용할지 알려주는 매뉴얼에 가까워.

예를 들어 AI가 광고 데이터를 가져올 수 있어도, 어떤 기간을 비교하고 어떤 지표를 먼저 볼지는 별도로 알려줘야 해. 데이터에 접근하는 것과 우리 팀 기준으로 보고서를 작성하는 것은 각각 준비할 일이 있는 거지.

물론 파일을 직접 올려서 쓰는 업무라면 별도 연결 없이도 매뉴얼을 활용할 수 있어. 처음부터 도구를 잔뜩 붙일 필요는 없어😎

② 광고 성과 보고서 하나를 업무 매뉴얼로 바꿔보자  

이제 마케터에게 익숙한 주간 광고 성과 보고서를 예시로 삼아볼게. 아래는 구조를 보여주기 위한 예시 실습이야. 실제 캠페인 데이터로 검증한 결과나 루카의 사용 후기는 아니야📊

1️⃣ 반복해서 고치는 부분부터 찾기 🔎

처음부터 거창한 매뉴얼을 만들려고 하면 어디서 시작할지 막막해. 최근 AI가 만든 결과를 보면서 내가 자꾸 수정하는 부분 세 가지를 적어보면 좋아.

이 세 가지가 매뉴얼에 들어갈 첫 기준이야. “잘 써줘”보다 “원인 가설을 사실처럼 쓰지 말 것”이 훨씬 구체적이잖아👌

2️⃣ 목적·자료·순서·결과·검수를 적기 📝

아래 정도면 첫 버전으로 써볼 수 있어.

내용을 보면 특별한 비법은 없어. 내가 동료에게 인수인계할 때 설명해야 할 것들을 적은 거야🤝

숫자를 다루는 업무라면 계산 기준도 필요해. 예를 들어 ROAS를 쓰려면 매출과 광고비의 집계 범위가 맞아야 해. 계산식을 아는 것만으로는 비교가 정확해지지 않거든.

3️⃣ 좋은 결과물 예시를 하나 붙이기 📎

“간결하게 써줘”라는 말은 사람마다 다르게 받아들여. 팀장이 좋아했던 보고서 한 장을 붙여두면 제목 길이, 표의 순서, 설명의 깊이까지 더 구체적으로 보여줄 수 있어.

이때는 예시의 숫자를 새 보고서에 복사하지 말고 구조와 문체만 참고하라고 적어줘. 지난달 캠페인 이름이나 실적이 새 자료에 섞이면 곤란하니까🫢

글쓰기 업무도 같아. 루카의 뉴스레터라면 “친근하게 써줘”만 적기보다, 지난 글의 도입부나 좋은 설명 문단을 예시로 보여주는 거지.

4️⃣ 다른 자료로 다시 돌려보기 🔄

매뉴얼은 한 번 작성했다고 완성되는 게 아니야.

이번 주 자료로 괜찮은 보고서가 나왔다면, 다른 주의 자료에도 적용해봐. 전환이 0인 캠페인, 값이 빠진 파일, 캠페인 이름이 바뀐 자료처럼 평소에 난감했던 사례도 넣어보고.

봐야 할 것은 내가 고치던 문제가 줄어드는지야. 결론이 앞에 나오는지, 없는 정보를 만들어내지 않는지, 확인할 사항을 제대로 짚는지 말이야.

이 흐름을 반복하면서 매뉴얼이 내 업무에 맞춰지는 거야🛠️

5️⃣ 반복해서 쓸 만해졌다면 스킬로 묶기 🧩

여기까지는 문서를 저장하고 대화에 첨부하는 방식으로도 할 수 있어. 반복해서 사용하고 싶다면, 그다음에 지원하는 AI 환경의 스킬로 옮겨보는 거지.

AI에게는 이렇게 요청해볼 수 있어.

“이 업무 매뉴얼과 예시 보고서를 바탕으로, 지금 사용하는 환경에 맞는 스킬 초안을 만들어줘. 어떤 요청에 사용할지 설명하고, 필요한 입력 자료·처리 순서·결과 형식·검수 기준을 포함해줘. 누락된 조건이 있으면 먼저 알려줘.”

이 요청만으로 설치까지 끝났다고 생각하면 안 돼. 지침이 만들어졌는지, 환경에 등록됐는지, 실제 요청에서 적용됐는지를 각각 확인해야 해.

스킬의 목적은 검수를 없애는 것이 아니라, 매번 같은 수정부터 시작하는 수고를 줄이는 데 있어. 원본 데이터와 최종 보고서를 비교하는 과정은 여전히 필요하고😉

👀 오늘의 AI 딥다이브 요약해보기

👉 프롬프트: 이번에 맡길 일을 설명하는 요청💬

👉 업무 매뉴얼: 다음 작업에도 쓸 기준과 절차를 남겨둔 문서📋

👉 스킬: 지침과 필요한 자료를 지원하는 AI 환경에 묶어두고 업무에 맞춰 불러오는 방식🧩

오늘 응답이에게 제안하고 싶은 건 딱 하나야. 최근 AI 결과물을 보며 반복해서 했던 수정 세 가지를 적어봐. “결론부터 써줘”, “모르는 숫자는 만들지 마”, “액션을 구체적으로 적어줘” 같은 문장도 충분해.

그 세 문장을 저장하고 다음 작업에 다시 건네보자. 내 업무 매뉴얼의 첫 버전은 그렇게 시작할 수 있어🙌

다음 AI 여행에서는 응답이만의 매뉴얼을 한 장 챙겨보자. 같은 설명을 조금 덜 반복하고, 내가 정말 판단해야 할 일에 시간을 더 써보는 거야😉

오늘 AI 프롬프트립이 응답이들에게 유익했기를 바라며, 새로운 트렌드 제보나 피드백이 있다면  아티클 하단의 댓글이나 응마 이메일(business@reply-marketing.com)을 통해 남겨줘❤️ 그럼 다음번에도 핫한 트렌드 소식을 잔뜩 모아올게.😉

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