이 과정은 "AI가 실제로 일을 하도록 만들기"라는 핵심 목표를 중심으로, AI에 대한 근본적인 인식부터 실제 적용 시나리오까지, 일반인이 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 자신만의 AI 생산성 시스템을 구축하는 방법을 체계적으로 분석합니다. 먼저 올바른 AI 인식을 확립하고, 대규모 모델, 에이전트, AI 도구 간의 차이를 이해하며, 다양한 모델 선택 방법을 습득하여 도구만 사용할 줄 알고 문제 해결은 못하는 함정을 피하도록 돕습니다.

이 과정은 이미지 일괄 처리, 보고서 자동 병합, 고객 녹음 파일을 기획안으로 변환, 자료 정리, 지식베이스 구축, 논문 처리, 데이터 분석 등 빈번한 사무 요구를 아우르는 다수의 실제 시나리오 실습을 포함합니다. 또한 에이전트와 자동화 방향을 심도 있게 다루며, Agent 도구, Skills 스킬 시스템, 프롬프트 최적화 방법을 포함하여 AI를 사용할 줄 아는 것을 넘어 AI가 고정된 작업을 완수하도록 훈련시키고 반복 업무를 AI가 자동 처리하게 하는 방법을 알려줍니다.

이 과정을 마치면 "작업 발견 → 가치 판단 → 프로세스 설계 → AI 호출 → 자동 실행"으로 이어지는 완전한 AI 업무 방법을 습득하게 되어, AI를 채팅 도구에서 나만의 디지털 직원으로 업그레이드하고 효율을 두 배로 높일 수 있습니다.

• 1.AI 시대 대변혁 속 생존법
• 2.일부 실제 적용 사례 소개
• 3.시대는 준비된 사람을 저버리지 않는다

• 4.에이전트와 일반 챗봇의 차이
• 5.QoderWork 다운로드 및 설치
• 6.QoderWork 기본 기능 시연
• 7.WorkBuddy 다운로드 및 설치
• 8.WorkBuddy 기본 기능 시연

• 9.사고 전환
• 10.실전: 여러 이미지를 빠르게 하나의 PDF로 합치는 방법
• 11.실전: 여러 보고서를 한 번에 병합하고 복사 붙여넣기와 작별하기
• 12.실전: 고객 녹취록을 실행 가능한 영업 팔로업 방안으로 바꾸기
• 13.결과가 만족스럽지 않을 때 먼저 해야 할 일들
• 14.초보자가 가장 쉽게 빠지는 6가지 함정
• 15.챕터 요약

• 16.대규모 모델이란 정확히 무엇인가?
• 17.이제 그만 ChatGPT만 말하기: 대규모 모델은 사실 여러 종류로 나뉜다
• 18.모델이 강한지 약한지, 도대체 무엇을 봐야 할까?
• 19.같은 문장인데 왜 어떤 모델은 전문가처럼 답하고 어떤 모델은 지어내는 것처럼 답할까?
• 20.AI에 제공하는 자료가 왜 많을수록 좋은 게 아닐까?
• 21.대화가 길어질수록 AI가 오히려 더 쉽게 벗어나는 이유는?
• 22.AI는 왜 태연하게 사실이 아닌 말을 할까?
• 23.무료, 구독, API, 로컬 모델, 도대체 어떻게 선택해야 할까?
• 24.에이전트란 무엇인가? 일반 챗봇과 무엇이 다른가?
• 25.AI 하나가 일하는 것과 여러 AI가 분업하는 것의 차이는 무엇인가?
• 26.AI 출력은 먼저 검증

• 27.가치를 먼저 판단하고 AI를 호출하라: 저수익 작업에 시간을 쓰지 마라
• 28.하루에서 단서 찾기: 학습, 업무, 생활의 작업 스캔법
• 29.실제 사례에서 영감 찾기: 7가지 시나리오로 아이디어 열기
• 30.작업 속성 먼저 보기: 일회성, 반복성, 고가치 작업의 수익 차이는 어디에 있는가
• 31.5가지 질문으로 우선순위 판단: 이 시나리오가 지금 할 가치가 있는가
• 32.AI 작업 순서: 어떤 것을 먼저 하고, 어떤 것은 건드리지 말아야 하는가
• 33.현장에서 시나리오 스캔 표 완성: 아이디어를 실행 가능한 목록으로 만들기

• 34.일반적인 도구에는 어떤 것이 있는가
• 35.대량의 텍스트를 초고속으로 정확하게 입력하는 방법
• 36.사실 확인
• 37.자료를 질문하면 바로 답해주는 지식 도우미로 만들기
• 38.IMA 지식베이스 연동하기
• 39.15일 과제 신청 구조: 모호한 방향에서 주제 근거까지
• 40.비디오와 오디오 콘텐츠를 빠르게 학습하고 가장 가치 있는 내용을 추출하는 방법
• 41.논문을 원본 형식을 유지하면서 중국어로 번역하는 방법
• 42.AI를 활용해 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 방법
• 43.당신의 AI 도구 보물상자
• 44.AI 도구의 좋고 나쁨을 판단하는 기준은 무엇인가
• 45.챕터 요약

• 46.모델이 매우 강력한데 왜 프롬프트를 배워야 할까
• 47.프롬프트의 거시적 사고
• 48.프롬프트의 핵심 기술
• 49.프롬프트 최적화 방법
• 50.Skills란 무엇이며 왜 Skills를 배워야 할까
• 51.자주 쓰이는 Agent 도구 추천
• 52.쉽게 시작하는 Skills 설치
• 53.쉽게 사용하는 첫 번째 Skills
• 54.필수 설치 Skills: find-skills로 원하는 Skills 대량 검색
• 55.필수 설치 Skills: dokobot으로 웹 콘텐츠 자동 수집
• 56.유용한 Skills: 아름다운 PPT 빠르게 생성
• 57.유용한 Skills: superpowers
• 58.Skills 마켓: 다양한 Skills 총집합
• 59.공개 Skills 마켓이 충분하지 않은 이유는?
• 60.Skills로 캡슐화할 가치가 있는 작업 빠르게 식별
• 61.Skills 생성 표준 프로세스
• 62.Skills 모범 사례
• 63.Skills의 다양한 흔한 오해
• 64.사례: 심층 기사/논문/산업 보고서 해석, 가장 유용한 정보 통찰
• 65.실제 사례: 10분 만에 다부서 보고서 완성, 복사 붙여넣기에서 원클릭 병합까지

💡 학습 팁:튜토리얼 내용은 발행 당시의 업계 관행을 기반으로 하며, 학습 시 현재 플랫폼의 최신 규칙을 함께 확인하는 것을 권장합니다.