클라우드를 잘못 사용하고 계신가요? 지금 당장 멈춰야 할 5가지 습관

클로드는 제가 아이디어를 구상 하거나 , 계획을 세우거나, 제안 에 따라 코딩하거나, 주제를 조사하거나, 심지어 복잡한 질문을 이해하려고 할 때에도 가장 자주 사용하는 AI 도구 중 하나가 되었습니다 . 하지만 AI 챗봇을 매일 사용한다고 해서 최적의 방식으로 사용하고 있다는 의미는 아닙니다.

사실, 클로드의 성과를 향상시키는 것처럼 보이는 몇몇 습관들이 정반대의 효과를 가져올 수도 있습니다.

AI 컨설턴트인 루벤 하시드가 앤트로픽 의 챗봇 클로드를 사용하는 27가지 팁 목록을 발견했을 때 제 관심을 끈 것이 바로 이 점입니다. 그는 앤트로픽의 챗봇을 1800시간 이상 사용했다고 합니다.

그의 조언 중 일부는 우리가 AI를 사용하는 방식과 상반됩니다. 프로젝트의 모든 것을 체계적으로 정리해야 할까요? 아마 아닐 겁니다. 클로드가 당신이 원하는 바를 이해할 때까지 계속해서 수정해야 할까요? 오히려 상황을 악화시킬 수 있습니다. 완벽한 청구서를 작성하는 데 10분을 투자해야 할까요? 더 나은 접근 방식이 있을지도 모릅니다.

모든 팁이 모든 클라우드 사용자에게 적합한 것은 아니며, Hassid의 일부 권장 사항은 엄격한 규칙보다는 그의 개인적인 경험에 기반한 것입니다. 하지만 클라우드를 정기적으로 사용한다면 시도해 볼 만한 가치가 있는 팁들이 많습니다.

다음은 클라우드 사용 시 사람들이 흔히 저지르는 다섯 가지 실수입니다. 이러한 실수는 반드시 고쳐야 하며, 대신 시도해 볼 만한 방법도 소개합니다.

1. 클로드의 말을 계속해서 고쳐주지 마세요.

인공지능 챗봇과의 이런 유형의 대화는 누구나 한 번쯤 경험해 봤을 겁니다. 클로드에게 뭔가를 물어보면, 클로드가 실수를 하고, 그러면 결국 원하는 답을 얻기 위해 메시지를 주고받다가 토큰만 낭비하게 되죠.

문제를 더 자세히 설명하거나 추가적인 설명을 덧붙여도, 곧 여섯 글자가 넘는 복잡한 문장 속에 파묻혀 애초에 좋지 않았던 답변을 어떻게든 수습하려 발버둥 치는 자신을 발견하게 됩니다.

하시드는 훨씬 간단한 방법을 추천합니다. 바로 원래 주장을 수정하는 것입니다. 많은 사용자가 간과하는 기능이지만, 모든 잘못된 답변을 일일이 수정하는 수고를 덜고 대화를 불필요하게 길게 만들지 않는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

그 이유는 사용자가 추가하는 모든 수정 사항이 클로드가 작업 중인 대화의 일부가 되기 때문입니다. 모델에 명확하고 구체적인 지침을 제공하는 대신, 잘못된 출력, 수정 사항 및 예외 사항이 점점 더 많이 발생하는 결과를 초래할 수 있습니다.

원래 청구 내용을 수정함으로써 클로드는 더 명확하고 정확한 지침을 받아 다시 한번 기회를 얻게 되었습니다.

예를 들어, " 보스턴으로 3일간의 여행 계획을 세워 보세요." 라고 질문했다고 가정해 보세요.

클로드는 박물관, 유적지, 이른 아침 일정으로 가득 찬 여행 계획을 세워줬지만, 당신이 정말 원했던 건 맛있는 음식을 즐기고 조용한 동네를 거닐며 보내는 편안한 주말이었어요.

여행 계획을 수정하는 데 여러 개의 메시지를 주고받을 수도 있습니다.

혹은 원래 주장을 다음과 같이 수정할 수도 있습니다. 맛있는 음식과 흥미로운 동네를 중심으로 보스턴에서 편안한 3일 여행을 계획하세요. 박물관은 한 곳 이상 방문하겠다고 확정짓지 말고, 일찍 일어나는 것은 피하고, 계획되지 않은 시간을 충분히 남겨두세요.

같은 요청이지만 훨씬 더 적절한 맥락에서 제시되었습니다.

이렇게 해보세요: 클로드가 요점을 완전히 놓쳤다면, 그와 논쟁하려는 충동을 억누르세요. 대신, 이전 주장을 수정하고 답변을 다시 작성해 보세요.

2. 모든 대화를 영원히 공개 상태로 두지 마세요.

이런 습관에 빠지기 정말 쉽습니다. 클로드가 당신이 무엇을 하고 있는지 이해하고 나면, 대화를 포기하는 것이 시간 낭비처럼 느껴질 수 있습니다. 그래서 계속 이야기하고, 계속 나아가게 되죠!

결국 대화는 과거 질문, 거부된 아이디어, 관련 없는 부차적인 주제, 수정 사항, 그리고 30개 메시지 전에 이미 관련성을 잃은 지시 사항들로 가득 차게 됩니다.

하시드는 대화가 너무 길어지면 클로드의 효율성이 떨어질 수 있으므로 자주 처음부터 다시 시작할 것을 권장합니다.

클로드의 상태가 갑자기 악화되는 마법의 메시지 수는 없으며, 클로드 상황 창은 많은 양의 정보를 처리하도록 설계되었습니다. 하지만 상황 정보가 유용한 상황 정보와 같은 것은 아닙니다.

모델이 정보에 접근할 수 있다고 해서 반드시 그 정보가 모델의 다음 반응에 영향을 미치도록 해야 하는 것은 아닙니다.

클로드와 나눈 대화를 바탕으로 몇 주간의 휴가를 계획한다고 상상해 보세요. 다섯 개의 호텔을 검토하고, 날짜를 두 번 변경하고, 세 곳의 여행지를 제외하고, 예산을 완전히 바꿨습니다.

클로드에게 모든 정보가 다 있을 수도 있지만, 당신은 지금 그에게 2주 전에 원했던 것과 오늘 원하는 것을 구분해 달라고 요구하고 있는 겁니다. 때로는 새롭게 시작하는 것이 가장 큰 이점이 될 수 있습니다.

이렇게 해보세요. 대화가 혼란스러워지기 시작하면 클로드에게 중요한 정보와 결정 사항을 요약해 달라고 요청하세요. 이 요약 내용을 새 대화창에 붙여넣고 거기서부터 대화를 이어가세요.

3. 완벽함을 강요하는 것에 집착하는 것을 멈추세요.

지난 몇 년간 인터넷은 인공지능에서 좋은 결과를 얻으려면 복잡한 프롬프트가 필요하다고 우리를 설득해 왔습니다. X 앱이나 인스타그램에서 몇 분만 사용해도 쏟아지는 프롬프트에 압도당할 것입니다.

하지만 하시드는 훨씬 덜 세련된 방식, 즉 아이디어를 비우는 것에 대해 설득력 있는 주장을 펼칩니다.

아이디어를 완벽한 문구로 다듬는 데 몇 분씩 허비하는 대신, 그냥 클로드에게 당신이 생각하는 모든 것을 말하세요.

이 방법은 음성 입력에 특히 효과적인데, 우리가 말할 때 자연스럽게 맥락을 제공하기 때문입니다. 우리는 달성하려는 목표, 이미 시도해 본 것, 마음에 들지 않는 것, 그리고 신중하게 작성된 질문지를 사용할 때 생략할 수 있는 미완성 아이디어 등을 언급합니다.

예를 들어, " 4인 가족을 위한 주간 식단 계획을 세우세요." 대신에 이렇게 할 수 있습니다.

다음 요청을 들어주세요: 앞으로 5일 동안 저녁 메뉴를 정해야 하는데, 만드는 데 30분 이상 걸리지 않는 간단한 메뉴였으면 좋겠어요. 배달 음식을 줄이려고 노력 중이고, 한 명은 생선을 싫어해요. 집에 닭고기와 파스타는 이미 있고, 수요일은 굉장히 바쁠 예정이라 정말 쉬운 메뉴로 준비해 주세요. 어떤 메뉴가 좋을지 추천해 주세요.

두 번째 주장은 완벽하지는 않지만 유용한 정보로 가득 차 있습니다. 효과적인 주장을 작성하는 방법에 대해 더 자세히 알아보려면 Claude 4의 "아이디어를 발전시키고 생산성을 높이는 7가지 효과적인 조항"을 읽어보세요.

이렇게 해보세요. 클라우드를 열고 친구에게 문제를 설명하듯이 요청 내용을 말로 설명하세요. 먼저 정리하지 마세요. 클라우드가 알아서 정리하도록 두세요.

4. 클로드에게 듣고 싶은 말만 하지 마세요.

AI 사용자들은 흔히 "이걸 더 좋게 만들어줘." "더 흥미로운 걸 보여줘." "더 쉽게 만들어줘." "더 창의적으로 해줘." 와 같은 요청을 하며 어시스턴트를 지시합니다.

이러한 지침들이 해답을 제시할 수는 있지만, 매우 주관적입니다. 클로드는 당신에게 "최고" 또는 "흥미로운" 것이 무엇을 의미하는지 추측해야 합니다.

하싯은 모델에게 부정적인 예를 제시하라고 권합니다. 즉, 클로드에게 당신이 원하지 않는 것을 보여주는 것이죠 . 예를 들어, 10살 아이의 생일 파티 아이디어를 구상하고 있다고 가정해 봅시다.

클로드는 트램폴린 공원, 볼링장, 레이저 태그장, 그리고 오락실을 제안합니다.

"더 창의적인 아이디어를 주세요." 라고 답하는 대신에요 .

이렇게 말해 보세요: 저는 트램폴린 공원, 볼링장, 오락실, 레이저 태그 같은 전통적인 생일 파티 장소는 원하지 않아요. 아이들이 올해 다른 생일 파티에서는 해보지 못했을 만한 특별한 곳을 찾고 있어요.

갑자기 "창의력"에는 한계가 생겼고, 클로드에게 훨씬 더 유용하게 활용될 수 있게 되었습니다. 이와 같은 기법은 추천, 여행 계획, 레시피, 선물 아이디어, 일정표 등 개인적인 취향이 중요한 거의 모든 것에 적용할 수 있습니다. 클로드를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 더 자세한 내용은 제가 클로드를 활용한 제안 프로그래밍 경험을 담은 "간단하고 쉽게 따라 할 수 있는 가이드"를 참고하세요.

이렇게 해보세요: 클로드가 마음에 들지 않는 제안을 할 때, 그 제안들의 공통점을 정확히 알려주고 해당 범주 전체를 피하도록 요청하세요.

5. 모든 걸 프로젝트에 넣지 마세요.

프로젝트는 클라우드의 가장 유용한 기능 중 하나입니다. 관련 대화, 지침 및 참조 자료를 한곳에 모아둘 수 있으므로 작업 내용을 반복해서 설명할 필요가 없습니다.

하지만 그렇다고 모든 작업에 이런 방식을 적용해야 한다는 의미는 아닙니다. 하싯은 새로운 대화가 창의적인 작업에 더 효과적일 수 있다고 주장합니다. 축적된 맥락이 클로드를 이미 탐색했던 아이디어와 패턴으로 이끌어 줄 수 있기 때문입니다.

저는 이것을 일반적인 규칙으로 봅니다. 클라우드에 항상 적용되는 보편적인 규칙은 아닙니다. 모델에 배경 정보가 절실히 필요할 때 프로젝트는 매우 유용할 수 있습니다.

문제는 그러한 기본 정보가 현재 진행 중인 업무에 도움이 될 것인가 하는 점입니다.

예를 들어, 대규모 주택 리모델링 계획을 세우기 위해 클라우드를 사용하는 경우, 측정값, 예산, 선호도 및 이전 결정 사항을 하나의 프로젝트에 보관하는 것이 좋습니다.

하지만 만약 당신이 갑자기 클로드에게서 빈 방을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 전혀 예상치 못한 아이디어를 얻고 싶다면, 모든 사전 가정을 버리고 새로운 대화에서 질문을 던지는 것이 더 다양한 결과를 가져올 수 있습니다.

그렇지 않으면, 당신은 클로드에게 당신을 놀라게 해달라고 부탁하는 동시에 이미 생각해둔 모든 것으로 그를 둘러싸는 위험을 감수하게 될 것입니다.

이렇게 해보세요. 클라우드에 컨텍스트가 필요할 때는 프로젝트를 사용하세요. 새로운 아이디어가 필요할 때는 새로운 대화를 시도해 보세요. 두 가지 모두에 동일한 질문을 제시하고 결과를 비교해 볼 수도 있습니다. 단 하나의 질문으로 클라우드를 일상적으로 사용하는 방식이 얼마나 크게 달라질 수 있는지 확인해 보세요.

결론

때로는 클로드에게 가장 도움이 될 수 있는 것은 문제를 더 명확하게 설명하는 것입니다. 그러니 다음에 클로드가 원하는 것을 주지 않을 때, 자동으로 지시 사항을 한 단락 더 추가하지 마세요. 요청을 수정하거나, 새 대화를 시작하거나, 원하지 않는 것을 클로드에게 알려주세요.

클로드에게 정보를 적게 줄수록 그가 당신을 더 잘 이해할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

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