ADU 아듀 실전 AI 활용법

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만화 속 두 사람은 저랑 남편입니다. 실제 사진을 참고해서 캐릭터를 만들고 우리 첫 만남 이야기를 웹툰으로 만들어봤어요. 이번에 사용한 건 Higgsfield Mangaka예요. 사진을 바탕으로 등장인물을 만들고 내가 적은 이야기를 만화 장면으로 그릴 수 있어요. 완성된 페이지에서 대사나 구도도 수정할 수 있고요. 첫 만남 말고도 함께 떠난 여행이나 오래 기억하고 싶은 일상을 이렇게 남겨봐도 좋겠죠 🙂 직접 만들어보고 싶은 분들을 위해 사진 준비부터 이야기 정리 양식 한국어 /만화 명령어와 수정 프롬프트까지 따라 할 수 있는 가이드로 정리해뒀어요. 댓글에 MANGAKA를 남겨주시면 가이드 링크를 DM으로 보내드릴게요 💌 @higgsfield.ai #HiggsfieldCreator #Higgsfi

♥ 101 · 💬 538일 전

@adu.aihub

고객 찾고 제안 메일 쓰느라 정작 내 일은 밀리고 계셨죠? 어디에 제안할지 찾고 홈페이지를 읽고 업체마다 메일을 다르게 쓰는 일. 혼자 사업하면 이것도 전부 내 몫입니다. 클로드 영업 에이전트 Harvey는 이 과정을 도와줍니다. 내 상품과 원하는 고객 조건을 알려주면 업체를 찾고 웹사이트를 조사해 맞춤 메일을 준비합니다. 답장이 오면 후속 답장도 작성합니다. 예를 들어 홈페이지 제작 서비스를 판다면 어떤 가게를 찾을지 조건을 정하고 각 가게의 웹사이트에서 발견한 내용을 제안 메일에 넣을 수 있습니다. 기본 설정에서는 메일마다 내 승인을 기다립니다. 내용을 확인하고 보낼지 결정하면 됩니다. 프로그램은 무료 오픈소스입니다. Claude 요금제와 발송용 메일함·도메인은 별도로 필요합니다. 설

♥ 136 · 💬 22722일 전

@adu.aihub

클로드 자동화에 뭘 맡겨야 할지 모르겠다면 이번 주에 두 번 이상 했던 일부터 떠올려보세요. 거창한 시스템을 만드는 것부터 시작할 필요는 없어요. “아 또 이거 해야 하네” 싶은 일 하나면 됩니다. 매번 비슷한 자료를 찾아 옮기는 일. 흩어진 내용을 같은 양식에 맞추는 일. 새 자료가 올 때마다 같은 기준으로 비교하는 일. 처음에는 업무 전체보다 이렇게 반복되는 한 부분을 골라보세요. 내가 잘 아는 일일수록 시작하기도 좋아요. 결과를 보고 어디가 빠졌는지 무엇이 달라졌는지 판단할 수 있으니까요. 무엇부터 고를지 막힌다면 클로드에 이렇게 물어보세요. “내가 반복하는 일은 [업무 목록]이야. 이 중 AI에 맡겨볼 부분과 내가 직접 판단할 부분을 나눠줘. 처음 시험할 일 하나를 고르고 준비할 자료도 알려

♥ 1,143 · 💬 5,14027일 전

평소의 2.4배

@adu.aihub

귀여운 Dot을 만들었다면 이제 내 일하는 방식도 알려주세요 🐣 가이드에는 이런 팁까지 담았어요👇 ✍️ 내가 쓴 글을 보여주고 내 말투로 초안 요청하기 🔔 마감 위험이나 내 결정이 필요할 때만 알림 받기 📬 쌓인 메일을 분류하고 라벨·필터 조건 제안받기 초기 설정부터 복사 요청문 23개까지 실제로 따라 할 수 있게 정리해뒀어요. 댓글에 ‘닷’을 남겨주시면 실전 사용 가이드를 DM으로 보내드릴게요 💌

♥ 519 · 💬 1,2351개월 전

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AI가 일을 먼저 해두는데 왜 내 할 일은 안 줄까요? 결과물이 빨리 쌓여도 어디까지 믿고 넘길지 정하지 않으면 검수할 일만 늘어납니다. 이번 OpenAI DevDay 키노트에서 눈에 남은 건 화려하게 끝난 시연보다 오류를 다루는 장면이었어요. 앱 빌드가 막히자 Dot은 실행을 확인할 수 없다고 알렸고 같은 작업을 중복으로 시작하지 않았습니다. 이런 보고가 있어야 사람도 다음 결정을 할 수 있죠. 완료했다고만 말하면 검수는 다시 처음부터 제 몫입니다. 확인한 범위와 남은 일을 나눠서 알려주면 결과를 받아볼지 다시 시킬지 바로 결정할 수 있어요. AI가 계속 일하는 시대에는 ‘알아서 해줘’라는 한마디보다 언제 멈추고 무엇을 보여줄지 정하는 게 먼저라고 생각해요. 저라면 업무를 맡기기

♥ 154 · 💬 2771개월 전

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새 모델로 바꿨는데도 얼굴이 계속 달라진다면 프롬프트 길이보다 수정 순서를 먼저 봐야 합니다 저도 마음에 든 사진에서 재킷 색 하나만 바꾸려다가 얼굴과 조명까지 달라져 원본부터 다시 만든 적이 많았어요 이때 가장 많이 했던 실수가 망가진 결과 위에 지시를 계속 덧붙이는 거였습니다 “얼굴은 원래대로” “배경도 처음처럼” “포즈는 건드리지 말고” 이렇게 수정할수록 문장은 길어졌고 제가 원하는 기준도 더 흐려졌어요 그래서 지금은 결과가 틀어지면 그 이미지에서 계속 고치지 않습니다 1. 마음에 든 원본을 먼저 저장하고 2. 원본에서 한 번에 한 요소만 바꾸고 3. 잘 나온 결과만 다음 기준 이미지로 씁니다 4. 얼굴이나 구도가 달라지면 원본으로 돌아갑니다 GPT 이미지 2.5는 이전보다 편집 지시를 더

♥ 371 · 💬 1,2512개월 전

@adu.aihub

AI를 붙여도 사람이 매번 “이제 뭘 하지?”를 골라야 한다면 일은 생각만큼 줄지 않습니다. 자동화는 보통 실행부터 건드립니다. 메일을 보내고 표를 만들고 버튼을 누르게 하죠. 그런데 진짜 병목은 그 바로 앞에 있습니다. 지금 처리할지 그냥 넘길지 사람에게 확인할지. 도구가 아니라 기준을 매번 머릿속에서 다시 꺼내는 일입니다. 그래서 자동화를 시작할 때는 “AI가 무엇을 해줄까?”보다 “나는 무엇을 반복해서 고르고 있나?”를 먼저 봐야 합니다. 기준을 문장으로 꺼내고 정해둔 보기 안에서 답하게 만들고 애매하거나 되돌리기 어려운 것만 사람이 확인하는 것. Jev는 이 자리에 쓰는 AI입니다. 일을 전부 대신하는 게 아니라 반복되는 작은 선택을 빠르게 줄여줍니다. 이번 가이드에는 내 업무에서 판단

♥ 103 · 💬 1432개월 전

@adu.aihub

AI 모델 고르실 때 뭘 잘하는지부터 보셨다면 기준을 하나 더 두셔야 합니다 내 자료를 통째로 받아주느냐 잘라서 넣으면 앞뒤가 끊깁니다 모델은 조각만 보고 답합니다 그래서 요약이 뭉개지고 계약서는 정작 중요한 조항을 빼먹습니다 저는 새 모델이 나오면 성능표보다 이걸 먼저 봅니다 한 번에 얼마나 받아주는지 받아주는 양이 늘면 자르고 붙이는 일 자체가 사라집니다 시간이 실제로 줄어드는 지점은 거기입니다 댓글에 '키미' 남겨주시면 제가 정리한 가이드 보내드립니다 #kimi #kimiai #kimik3 #AI

♥ 470 · 💬 1,7182개월 전

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AI 편집 툴 고를 때 결과물이 얼마나 잘 나오는지만 보셨다면 기준을 하나 바꾸셔야 합니다 고칠 수 있느냐 결과 파일만 주는 도구는 잘 나오면 최고고 안 나오면 0이에요 중간이 없어요 트랙을 주는 도구는 다릅니다 60점짜리를 받아도 내가 만져서 90을 만들 수가 있거든요 자동화 도구를 볼 때 저는 되돌리기가 되는지부터 봅니다 되돌릴 수 있으면 맡겨보고 못 되돌리면 안 씁니다 참고로 승인 모드를 auto로 바꾸면 확인 없이 바로 반영됩니다 익숙해지기 전까지는 손으로 확인하는 기본값을 추천드려요! 댓글에 ’편집‘ 남기시면 전체 가이드 보내드립니다

♥ 975 · 💬 5,7632개월 전

평소의 2.1배

@adu.aihub

클로드 켜놓고 어떤 업무를 넘겨야 할지 고민되시죠? 이번에 클로드를 만든 Anthropic에서 실제 업무 사례들을 공개했는데 총 148개나 됩니다. 그래서 제가 그걸 전부 한국어로 옮겨서 직무별로 정리해 두었습니다. 여기서 먼저 알아두면 좋은 팁이 하나 있습니다. 일을 넘기기 전에 자료가 몇 군데에 있는지 한번 세어보세요. 자료가 한 군데에 모여 있다면 그냥 일반 대화창에서 진행해도 되지만, 폴더나 메일, 메신저 등 여러 곳에 흩어져 있다면 사실 코워크를 활용하는 편이 훨씬 낫습니다. 그리고 만약 대화창에 파일을 계속 붙여넣고 있거나, 방금 설명한 배경을 또 다시 설명하고 있다면 그 일은 이미 해당 대화창의 한계를 넘은 것입니다. 억지로 밀어붙이지 마시고 새 대화창으로 옮겨서

♥ 548 · 💬 4,3333개월 전

@adu.aihub

클로드는 다르게 써야합니다 "넌 10년 경력 전문가야" 이렇게 쓰고 계신 분들 많더라구요. 저도 한동안 그렇게 썼거든요. 근데 저렇게 말해도 전문가 수준이 안 나오는거에요. 좀 더 공부해봤더니 이건 AI한테 역할극을 시키는거에요 흉내는 내지만 진짜 전문가 수준이 아닌거죠 Opus 4.7 쓰면서 알게 된 건데 역할을 주는 게 아니라 실제 전문가들의 방법론을 먼저 학습시키면 답변 퀄리티가 완전히 달라져요 "실리콘밸리 실무진들의 브레인스토밍 방식을 레벨 10 깊이로 조사하고 학습한 다음 실제 회의처럼 진행해줘" 이렇게 쓰면 AI가 논문, 학술 자료, 실제 사례까지 전부 찾아서 학습하고 나서 답변합니다. 같은 AI인데 결과물이 아예 달라요. 댓글에 '박사' 남겨주시면 바로 복붙해

♥ 9,067 · 💬 1.6만6개월 전

평소의 19배

@adu.aihub

사실 이 캐러셀을 만들면서 고민이 있었습니다. 저는 AI를 좋아합니다. 매달 300시간씩 쓰고 있고 이걸로 돈도 벌고 있습니다. 근데 12,000시간을 쓰면서 불편한 것도 보이기 시작했습니다. 내가 만든 콘텐츠가 내 동의 없이 AI 학습에 쓰이고 있다는 사실 크리에이터로서 이걸 모른 척하기가 어려웠습니다. 특히 디자이너분들한테 DM을 정말 많이 받습니다. ”저는 AI에 다 대체되는 건가요?“ 그분들 메시지를 읽을 때마다 이 주제를 피하면 안 되겠다고 느꼈습니다. 그래서 처음엔 ”AI 기업들이 이런 짓을 하고 있다“는 방향으로 만들려고 했습니다. 근데 만들다가 생각해 보니 그건 제 역할이 아니더라구요 제가 할 수 있는 건 직접 써본 사람으로서 솔직하게 말하는 것뿐입니다. 겁먹지 마라. 아직 인간

♥ 266 · 💬 237개월 전