1. claude.ai에서 새 채팅을 열고 만들고 싶은 AI 도구를 구체적으로 설명합니다.
   예시: "긴 영어 글을 붙여넣으면 한국어 3줄 요약 + 핵심 키워드 5개를 뽑아주는 앱 만들어줘. Claude를 호출하는 AI 앱으로 만들어줘"
   
   
2. 오른쪽 Artifact 창에 앱이 즉석 렌더링되면 실제로 입력해서 작동하는지 테스트하고,
   "결과를 표로 정리해줘", "말투를 격식있게 해줘"처럼 추가 요청으로 개선합니다.
   
   
3. Artifact 우측 상단의 "Publish" 버튼을 눌러 공유 링크를 만들면, 팀원들은 본인의 Claude 계정으로 로그인해 바로 사용할 수 있습니다

요약: 매일 기록은 남기지만 활용이 안 되는 문제를 라면님이 텔레그램에 말하거나 사진을 보내면 AI가 자동으로 분류·기록하고 하루를 분석해 피드백까지 주는 "음성 다이어리" 시스템을 Claude Code로 만들어 해결한 사례입니다.

단계별 방법:

1. 텔레그램에 음성·텍스트·사진을 보내면 Whisper API가 음성을 텍스트로 변환합니다.
2. Claude API가 들어온 내용을 운동·식단·감사일기로 자동 분류하고, 음식은 칼로리·탄단지까지 집계해 Google Sheets에 기록합니다
3. 하루 기록이 쌓이면 AI가 웰니스·생산성 피드백을 제공하고, Flask + Railway로 웹 UI까지 배포해 어디서든 열람할 수 있게 만들었습니다

흥미로운 점: 단순 기록 도구에서 시작해 AI가 매번 피드백을 주는 "코치"로 진화시킨 점이 인상적이었습니다. "나는 무엇/왜를 정의하고, AI는 어떻게를 실행한다"는 작성자의 원칙처럼, 문제 정의를 명확히 하면 구현은 AI에게 맡길 수 있다는 것을 보여줍니다.

요약: AI 관련 글을 매일 읽고 정리하지만 읽은 정보 대부분이 사라지는 문제를 소연님이 Andrej Karpathy의 "LLM Wiki" 패턴을 적용해 URL만 던지면 AI가 핵심 지식을 자동 축적하는 마크다운 위키 시스템을 구축한 사례입니다.

단계별 방법:

1. Karpathy의 원본 LLM Wiki Gist를 AI에게 주고 구조를 함께 설계했습니다. 4가지(목차·토픽·원문·변경 이력) 폴더로 위키를 짜고, 옵시디언에서 토픽 간 관계가 그래프로 보이게 연결했습니다
2. URL을 던지면 AI가 핵심을 추출해 위키에 자동 저장하는 명령어를 Claude Code에 추가했습니다
3. 기존 게시글 25편을 한꺼번에 넣었더니 7개 토픽(Claude Code 11편, AI 에이전트 4편, Anthropic 연구 3편 등)으로 자동 정리됐습니다

흥미로운 점: RAG 대신 AI가 마크다운 위키를 점진적으로 구축하는 방식이 인상적이었습니다. "축적될수록 도움이 되는 지식이 무엇인가를 먼저 정하고 기존 업무 플로우에 끼워넣는 것"이라는 원칙은, 반복적으로 비슷한 주제를 다루는 블로거나 리서치 담당자에게 특히 효과적입니다.