팀스파르타는 AI를 매우 적극적으로 도입하고 있어요. 팀을 가리지 않고 다양한 부서에서 AI 활용 사례를 만들고, 이를 서로 공유하는 문화가 자리 잡혀 있죠. 이번 글에서는 인수·매각을 담당하는 CFO 조직의 비개발자가 어떻게 Claude Code를 활용해 생산성을 높이고, 3인분의 일을 해내고 있는지 자세한 팁과 방법을 공개할게요!
안녕하세요, CFO 스태프 성윤제입니다! 👋
저는 팀스파르타에서 꽤 독특한 포지션을 맡고 있어요. SI 프로젝트 관리, 인수 회사 실사, 전사 예산 관리, 자회사 운영까지... 동시에 5개의 업무 맥락을 오가며 일하고 있죠.
예전에는 아침마다 이랬어요.
"어제 어디까지 했더라? 이 건은 지금 뭐가 막혀있지?"
문서 10개를 뒤져야 현황 파악이 되고, 같은 보고서 형식을 매주 처음부터 다시 설명하고... 투두 앱을 써도 업데이트가 안 되고, 예전에 정리해둔 건 기억도 안 나더라고요.
그러다 Claude Code를 만났습니다.
시작은 거창하지 않았어요. "PM 자동화 툴을 개발해라"라는 지시를 받았는데, 저는 개발을 정식으로 배운 적이 없거든요. "Claude Code 좋다던데 한번 써보자" 해서 시작한 거였어요.
지금은 당당하게 말할 수 있어요.
"클로드 코드 뺏으시면 저 일 못해요." 😅
3명이 해야 할 일을 혼자 하고 있거든요.
Claude Code가 챗 LLM과 뭐가 다른가요?
ChatGPT나 Claude 웹은 다들 써보셨죠? Claude Code는 근본적으로 달라요.
ㅤ | 챗 LLM (ex. ChatGPT, Claude) | Claude Code |
맥락 | 매번 백지에서 시작 | 내 파일을 직접 읽음 |
수준 | "도와줘" (조언) | "대신 해줘" (직접 작성) |
누적 | 대화 끝나면 소멸 | 작업물이 쌓일수록 AI가 더 정확해짐 |
오픈북 시험을 생각하면 쉬워요. 챗 LLM은 암기한 것만으로 답해야 하는데, Claude Code는 내 자료를 직접 찾아보면서 답할 수 있어요. 나만을 위한, 내 업무에 최적화된 AI를 만들 수 있는 거죠.
그런데 구조 없이 쓰면 챗 LLM과 똑같은 벽에 부딪혀요:
- 같은 지시를 매번 반복 — "추측하지 마", "한국어로 써"를 세션마다 다시 말해야 함
- 맥락이 리셋 — 어제 한 작업을 오늘 처음부터 다시 설명
- 자신 있게 틀림 — 근거 없이 그럴듯하게 써서, 걸러내지 않으면 틀린 보고서가 나감
이걸 해결하는 원칙이 3개 있어요.
원칙 1: 반복은 자동화하라 🔄
"같은 말을 두 번 하고 있으면, 자동화가 안 된 거예요."
CLAUDE.md — 지시를 파일에 한 번만 적으면 자동 적용
매번 "한국어로 답해줘", "추측하지 마"라고 말하고 계신가요? CLAUDE.md라는 파일에 한 번 적으면 끝이에요. Claude Code가 작업 시작할 때 이 파일부터 읽거든요.
# CLAUDE.md 예시
## 기본 원칙
- 추측 금지. 모르면 "모릅니다"라고 말하고 물어봐
- 항상 한국어로 응답
- 보고서 작성 전, 상사가 물어볼 질문 3개 먼저 뽑아
## 자동 트리거
- 새 사실이 생기면 현황.md 업데이트 제안하기
- 파일은 삭제하지 않고 보관 폴더로 이동
💡 CLAUDE.md 만드는 법 (상세 가이드)
- Claude Code 터미널에서 시작하기
- 업무 폴더로 이동한 뒤
claude명령어로 Claude Code 실행 - "CLAUDE.md 파일 만들어줘"라고 말하면 자동 생성
- 처음에 넣으면 좋은 내용
## 기본 규칙
- 한국어로 응답
- 추측하지 말고, 모르면 물어봐
- 파일 수정 전에 항상 확인받기
## 내 업무 맥락
- 나는 [직무]를 담당하고 있어
- 주로 다루는 문서: [문서 종류]
- 점진적으로 추가하기
- 매번 반복하는 지시가 보이면 그때그때 추가
- "이거 CLAUDE.md에 추가해줘"라고 하면 AI가 알아서 정리
Skills — 반복 업무를 /명령어 한 줄로
Skills는 프롬프트를 패키지화해놓은 거예요.
예를 들어 "설문지 100개 분석해줘"라고 하면 퀄리티가 그저 그래요. 근데 단계를 쪼개서 지시하면 퀄리티가 확 달라져요. 업무를 세분화할수록 AI 성능이 올라가거든요.
문제는, 이 설문을 매번 할 때마다 긴 지시를 다 쳐야 한다는 거죠. 그걸 패키지화해놓는 게 Skills예요.
/명령어 한 줄로 실행되고요.저는 현재 28개 Skills를 운용 중이에요:
명령어 | 하는 일 |
/daily | 아침 브리핑 — D-day, 밀린 일, 팔로업 대상 정리 |
/report | CFO 주간 보고 초안 — 데이터 수집 → 정리 → 작성 |
/before-meeting 회사명 | 관련 문서 + 미팅 히스토리 + 어젠다 준비 |
/self-review | 작성한 문서 자체 검증 |
비슷하게만 말해도 AI가 알아서 스킬을 가져와요. "나 설문 분석 필요해" 하면 해당 프롬프트 패키지를 불러오는 거죠.
💡 Skills 만드는 법 (상세 가이드)
- 먼저 수동으로 지시해보기
- 처음엔 긴 프롬프트로 직접 지시
- 결과가 만족스러우면 그때 스킬화
- 스킬 생성 요청하기
"방금 한 작업을 /daily라는 스킬로 만들어줘"또는
"매일 아침에 할 브리핑 스킬 만들고 싶어.
- D-day 체크
- 밀린 일 확인
- 오늘 할 일 정리
이걸 /daily로 실행되게 해줘"- 스킬 파일 위치
.claude/commands/폴더에.md파일로 저장됨- 예:
.claude/commands/daily.md
- 스킬 수정하기
- "daily 스킬에 '긴급 건 먼저 표시' 추가해줘"라고 하면 됨
Skills는 필수가 아니에요. 같은 업무를 두 번째 요청하고 있다고 느낄 때 만들면 돼요.
원칙 2: 기억을 쌓아라 🧠
"기록 없으면 챗 LLM과 다를 게 없어요."
AI가 내 업무를 알려면 참조할 파일이 있어야 해요. 산출물만 남기면 맥락이 없어져요. 우리가 쓰는 보고서의 단어들은 다 특정 맥락에서 나온 말이거든요.
최소한의 기억 구조: 현황.md + TODO.md
문서 | 답하는 질문 |
현황.md | "이 건은 어디까지 됐지?" |
TODO.md | "오늘 뭐 해야 하지?" |
# 현황.md 예시 (*가상의 데이터입니다)
## A사 프로젝트
- 단계: 검토 진행 중
- 다음 액션: 추가 자료 요청 (담당: 김OO, 기한: 2/7)
- 막힌 것: 상세 데이터 미수령
# TODO.md 예시
## 이번 주
- [ ] A사 자료 팔로업 [Due: 1/29]
- [ ] B사 초안 작성 [Due: 1/30]
- [x] 주간 보고 제출
이 두 파일만 있어도 "오늘 뭐 해야 해?"라고 물으면 AI가 상황을 파악하고 브리핑해줘요.
💡 현황.md / TODO.md 만드는 법
- 템플릿 먼저 주기
"이 폴더의 파일들을 읽고, 아래 형식으로 현황.md 만들어줘:
## [프로젝트명]
- 단계:
- 다음 액션:
- 막힌 것:"
- 자동 업데이트 설정 (CLAUDE.md에 추가)
## 자동 트리거
- 새로운 진행 상황이 생기면 현황.md 업데이트 제안
- 할 일이 완료되면 TODO.md 체크 제안
세션 로그 — 긴 대화의 안전망 ⚡ 커스텀 Skill
Claude Code를 오래 쓰다 보면 AI가 갑자기 바보가 되는 경험을 해요. 대화가 길어지면 자동 압축(Compact)이 되면서, 맥락이 요약되는 과정에 중요한 부분이 생략되는 경우가 발생하거든요.
세션 로그는 이 문제의 안전망이에요. 이건 Claude Code의 기본 기능이 아니라, 제가 Skill로 만들어서 사용하는 방식이에요.
# 세션 기록 예시 (*가상의 데이터입니다)
## 진행 중 작업
- 재무 분석: [완료]
- 보고서 초안: [진행 중]
## 확인한 수치
- 주요 지표 A: XX억
- 주요 지표 B: X.X%
## 이어서 할 작업
- [ ] 시나리오 3개 작성
- [ ] 현황.md 업데이트
"이거 Compact 일어날 것 같다" 싶으면
/save-session 같은 커맨드로 저장해요. 나중에 AI가 이 파일을 읽으면 맥락을 복원할 수 있어요.💡 세션 로그 Skill 만드는 법
"세션 기록을 저장하는 스킬을 만들어줘. /save-session으로 실행하면:
1. 현재까지 진행한 작업 요약
2. 확인한 중요 수치/사실
3. 이어서 할 작업 목록
이걸 sessions/ 폴더에 날짜_시간.md로 저장해줘"컨텍스트 서머리 — 기록을 지식으로 ⚡ 커스텀 Skill
세션 로그가 쌓이면 또 문제가 생겨요. 너무 많아서 다 읽을 수 없거든요.
- 세션 로그: "뭘 이어할까?" (임시)
- 컨텍스트 서머리: "뭘 확인했고 왜 그렇게 결정했지?" (영구)
이것도 제가 Skill로 만들어서
/summarize 커맨드로 사용하고 있어요.# Context Summary 예시 (*가상의 데이터입니다)
## 확인한 사실
- 주요 지표: XX억 (X.X%)
- 검토 사항: N건
## 결정사항
- 직접 수정 대신 가이드 문서로 처리하기로 함
## 잔여 사항
- 추가 검증 필요 항목 2건
세션이 끝나면 AI가 이렇게 압축해서 지식화해요. 세션은 사라져도 지식은 남는 거죠.
저는 하루에 두세 개씩 쌓이는데, 솔직히 직접 열어본 적은 거의 없어요. 근데 확실히 체감상 AI 성능이 달라요. 제 일에 최적화된 답변이 나오거든요.
💡 컨텍스트 서머리 Skill 만드는 법
"세션 끝날 때 컨텍스트를 요약하는 스킬을 만들어줘. /summarize로 실행하면:
1. 이번 세션에서 확인한 사실
2. 내린 결정과 그 이유
3. 남은 할 일
이걸 context/ 폴더에 저장해줘"원칙 3: 검증을 돌려라 ✅
"AI는 자신 있는 말투로 틀려요."
검증은 한 번 하고 끝이 아니라, 매 작업마다 도는 루프로 만들어야 해요:
단계 | 하는 일 |
입력 | 근거 데이터 없으면 작업 중단. 모르면 "모릅니다" |
출력 | "상사가 이걸 보고 뭘 물어볼까?" 3개 뽑고 확인 |
루프 | 빠뜨린 것 → CLAUDE.md에 추가 → 같은 실수 반복 방지 |
저는
/self-review 스킬을 만들어서 자동화했어요:# /self-review 출력 예시 (*가상의 데이터입니다)
[사실 검증]
- [OK] 매출 수치 ← 원본 문서 일치
- [WARN] 계약 날짜 ← 원천 미확인
- [FAIL] 인원 수 ← 실제와 불일치
문서 작성 후 "검토해봐"라고 하면 이 검증을 돌려요. 쓸수록 AI가 정교해지는 구조예요.
💡 self-review Skill 만드는 법
"문서 검증 스킬을 만들어줘. /self-review로 실행하면:
1. 문서에 있는 수치/날짜/이름이 원본과 일치하는지 확인
2. 근거 없이 작성된 부분 표시
3. OK/WARN/FAIL로 결과 정리
이렇게 해줘"실제로 이렇게 씁니다
사례 1: 기획서 자동화 시스템 구축
저희 자회사에 과거 프로젝트 기획서들이 쌓여 있어요. 새 프로젝트를 기획할 때 "비슷한 과제가 언제 있었지..." 하면서 문서를 뒤지곤 했죠.
저는 이걸 시스템화하고 싶었어요.
"기획서들 다 MD로 바꿔" → "세부 기능별로 쪼개서 분류해" → "메타 정보 만들고 DB화해"
여기서 막혔어요. DB가 뭔지도 잘 몰랐거든요.
근데 AI가 하나하나 알려줬어요:
- "MongoDB Atlas라는 게 있어요. 이 페이지 들어가서 회원가입 해보세요"
- "API 키 발급받아서 저한테 주세요"
저는 AI가 제 컴퓨터에서 명령어 실행하는 걸 허용해줬어요. 그랬더니 알아서 DB 만들고, 검색 서비스까지 구축했어요. 2주 만에 기획서 검색 시스템이 완성됐어요. 개발자 없이요.
사례 2: 계약서 작성도 단계를 쪼개면 된다
"계약서 써줘"라고 바로 하면 퀄리티가 안 나와요. 저는 이렇게 했어요:
"계약서 작성하려고 해. 근데 바로 착수하지 말고, 변호사에게 전달할 요청서를 먼저 작성해줘"
한 단계를 거치는 거예요. 최종 결과물로 한 번에 가면 갈수록 퀄리티가 안 좋아져요. 쪼개서 작업해야 해요.
사례 3: 하루 일과의 변화
Before: 출근 → 문서 10개 뒤지기 → 현황 파악 (30분~1시간)
After: 출근 → "오늘 뭐 해야 해?" → AI 브리핑 (5분)
그리고 저는 터미널 3~4개를 동시에 돌려요:
[터미널 1] 분석 작업 시켜놓고
[터미널 2] 자료 정리 시켜놓고
[터미널 3] 다른 업무 하면서 왔다갔다
하나가 일하는 동안 다른 거랑 씨름하고, 결과 나오면 확인하고. 인턴 3명과 일하는 느낌이에요.
시작하고 싶다면,
Step 1: Claude Code 설치하고 실행하기
- Claude Code 공식 사이트에서 설치
- 터미널(맥: Terminal, 윈도우: PowerShell)을 열고 업무 폴더로 이동
cd 내문서/업무폴더
claude입력해서 실행
Step 2: CLAUDE.md 만들기
Claude Code가 알아서 파일을 만들고 내용을 채워줘요.
"CLAUDE.md 설정하고 싶어. 일단: 한국어로 응답, 추측 금지, 모르면 물어봐."
Step 3: 현황 파악 시키기
템플릿 예시를 함께 주면 더 좋아요.
"이 폴더의 파일을 읽고, 현황.md 형식으로 정리해줘"
Step 4: 반복이 보이면 자동화
한 번에 전부 세팅하지 마세요. 가장 자주 반복하는 작업부터 자동화하면 돼요.
- 매번 하는 지시 → CLAUDE.md에 추가
- 매주 하는 작업 → "이걸
/명령어로 만들어줘"
주의사항
- 개인 업무에 먼저 활용: Claude Code 산출물은 편차가 있어요. 내가 확인하고 고칠 수 있는 업무에서 써야 해요.
- AI가 못하면 데이터 구조를 봐라: 파일이 정리 안 되어 있으면 아무리 좋은 모델도 헛소리해요. 대부분 "AI 성능 문제"가 아니라 "내 데이터 구조 문제"예요.
- 터미널이 부담스러우면 Cursor로: GUI로 같은 기능을 쓸 수 있어요.
- PDF, 엑셀은 MD로 변환: LLM이 읽기 힘든 형식이에요. "이 파일 MD로 바꿔줘"라고 하면 돼요.
- 시스템 연동은 개발팀에 먼저 확인: 회사 시스템에서 뭔가 가져올 때는 꼭 물어보세요.
마치며
제가 느낀 건 이거예요.
"일을 잘 시키면 Claude Code를 잘 쓸 수 있다."
업무를 세분화하고, 명확한 맥락을 주고, 결과를 검증하는 것. AI가 못하면 솔직히 제 잘못이에요. 충분한 맥락과 명확한 지시를 안 줬기 때문이거든요.
구조만 잘 잡아주면 비개발자도 3명 몫의 일을 할 수 있어요. 저처럼요.
🚀 함께 배워볼까요?
지금 많은 분들이 이렇게 말씀하세요.
"AI 좋은 건 알지만 시간이 없어서..." "어디서부터 시작해야 할지 막막해서..."
저희 주변에도 그런 분들이 정말 많았어요. 시간이 더 지나기 전에, 이런 분들이 함께 뭉칠 수 있는 기회를 만들어보고 싶었습니다.
이에 Agent를 더 잘 알고, 업무에 더 잘 활용하고자 학습하는 **Agent Study Group (A.S.G)**을 조직하게 되었습니다. 아직 Agent를 사용해보지 않았거나, 초보적인 수준의 분들이 모여 3개월 동안 바짝 내 삶에 Agent를 더 잘 쓸 수 있는 방법을 함께 학습하는 모임이에요.
지금 저희와 함께 해보세요! 👉 A.S.G 참여 신청하기
글: CFO Staff 성윤제, 정리: AI테크
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