긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

CLAUDE.md

## 역할 정의
- **터미널 A (Master)**: 최종 의사결정권자. B, C, D가 제기한 질문이나 답변 후보 중 가장 적절한 것을 선택하고 승인한다.
- **터미널 B (기획/분석)**: 기획서 분석 및 요구사항 추출 담당.
- **터미널 C (프론트엔드)**: UI/UX 및 클라이언트 로직 담당.
- **터미널 D (백엔드)**: DB 구조 및 API 설계 담당.

## 프로세스 규칙
1. B, C, D는 각자 지정된 프롬프트를 실행하되, 독립적으로 최종 산출물을 쓰지 않고 중간 결과나 마스터의 판단이 필요한 질문을 `interaction_queue.md` 파일에 기록한다.
2. Master(A)는 `interaction_queue.md`를 실시간으로 모니터링하여 검토한 뒤, 최종 답변을 선택하고 승인 코드를 전달한다.

"AI시대에 가장 중요한 스킬은 뭘까요?"

https://brunch.co.kr/@hongchanchoi/11

AI시대에 가장 중요한 스킬은 비판적·분석적 사고력이다. 가장 뻔한 질문에 가장 원초적인 답변이다. 그러나 이 진부함에는 그럴만한 이유가 있다.

비판적·분석적 사고력은 다양한 모습으로 나타난다.

첫째는 AI에게 날카롭고 의미 있는 질문을 던지는 능력이다. 좋은 답은 언제나 좋은 질문에서 출발한다. 질문의 수준은 결국 질문자가 가진 주제에 대한 이해도와 감각(Taste), 그리고 '내가 무엇을 원하는가'라는 의도성(Intentionality)과 주체성(Agency)에 비례한다. 그렇기 때문에 경험과 지식이 많은 T형 인재들이 유리할 수밖에 없다. 통찰력 있는 좋은 질문이 결국 모든 AI 워크플로우의 출발점이다. 

둘째는 AI가 내놓은 결과를 비판적으로 분석하는 능력이다. AI의 결과물이 기술적, 표면적으로 완벽에 가까워 보일수록, 그 겉치레를 넘어 오류와 빈틈을 꿰뚫어 보는 비판적 판독력이 반드시 필요하다. 내용도 제대로 이해하지 못한 채 결과물만 가져다 쓰다 보면 인지 부채(Cognitive Debt)가 쌓이게 된다. 이 문제가 증폭되는 것을 막기 위해, 내가 만들어낸 AI 결과물을 온전히 이해한 뒤, 책임감을 가지고 타인의 프로세스에 병목을 만들지 않는 것이 매우 중요하다.

셋째는 AI 사용자로서 자기 자신을 성찰하는 능력이다. AI의 진정한 위험은 '사유의 마찰(불편하고 느린 숙고의 과정)'을 제거해버리는 데 있다. 자신도 모르게 이러한 패턴에 빠지고 있지 않은지 끊임없이 돌아보아야 한다. 그와 반대로 AI를 너무 단순한 도구처럼 최소한으로 사용하고 있지는 않은지도 생각해봐야 한다. 이 스펙트럼 위에서 적절한 밸런스를 유지하면서, AI 사용을 언제 멈춰야 할지 아는 것, 즉 사람이 개입하여 마무리 지어야 하는 타이밍을 아는 능력도 중요하다.

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https://www.youtube.com/watch?v=gdg4DBcakIg

자신보다 뛰어난 사람을 채용하는 법

https://news.hada.io/topic?id=28923

• CEO가 자신이 잘 모르는 분야의 임원급 인재를 평가해야 할 때, 전문성 대신 판단할 수 있는 실질적 기준들을 제시하는 채용 가이드
• 면접 후 후보자의 아이디어를 당장 실행하고 싶은 충동이 드는지가 핵심 신호이며, 이는 문화 적합성과 맥락 이해를 동시에 검증하는 지표
• 뛰어난 리더는 자기 부서만이 아니라 조직 전체의 수준을 끌어올리는 역량을 보유해야 하며, 면접에서 이를 직접 테스트할 수 있음
• 레퍼런스 체크는 전문성이 아닌 문화 적합성 평가에 활용해야 하며, "이 사람이 최고로 빛나는 환경"과 "최악의 환경"을 묻는 방식이 효과적
• 잘못된 채용은 불가피하지만, 오판을 방치하는 것이 진짜 비용이며 즉각적인 조치가 필수

자신보다 뛰어난 사람을 채용해야 하는 이유

• 자신보다 뛰어난 사람을 채용하지 않으면 조직은 커지기만 할 뿐 나아지지 않음
• 규모가 커질수록 오버헤드, 회의, 커뮤니케이션 비용만 증가하고 개인 역량의 비례적 향상이 없음
• 뛰어난 인재는 평범한 사람보다 10배가 아니라 무한히 더 나은 존재로, 평범한 100명이 절대 떠올리지 못할 아이디어와 구현을 만들어냄
• 100명 규모에서 CEO가 여전히 어떤 영역에서든 사내 최고 역량자라면, 채용을 잘못한 것이며 회사가 피해를 보고 있는 상태
• 위임만으로는 창업자보다 나은 팀을 만들 수 없으므로, 자신이 모르는 분야의 후보를 어떻게 평가할 것인지가 핵심 과제

면접 후 그들의 아이디어를 실행하고 싶어지는가

• 면접이 끝난 뒤 "채용 여부와 관계없이 저 사람이 말한 것의 절반은 당장 해야 한다"는 생각이 드는지가 핵심 판단 기준
• 후보자의 조언이 실제로 현명한지 검증할 수는 없지만, 이 감정은 아이디어가 자사의 상황과 제약 조건에 맞닿았다는 의미
• 진정한 전문성은 해당 맥락에 맞춤형으로 느껴지는 구체적이고 실행 가능한 아이디어를 만들어냄
• 반대로, 마케팅 프레임워크에 대해 유창하게 말하면서도 5분 전 설명한 구체적 과제와 연결하지 못하는 후보자는 단순히 들은 것을 앵무새처럼 반복하는 것
  • ChatGPT도 그 정도는 할 수 있으며, 그것이 자사에 맞는지에 대한 확신은 동일하게 없음
• "이 사람이 경쟁사에 갔다면 걱정될 것인가?"라는 질문도 유효한 테스트
  • "큰일 났다"는 생각이 들면 좋은 신호, "뭘 할지 모르겠다"면 나쁜 신호

이미 그들에게서 배우고 있는가

• Zuckerberg의 유명한 채용 원칙은 "그 사람 밑에서 일할 의향이 있을 때만 채용하라"는 것
  • 문자 그대로는 맞지 않지만(Zuckerberg 본인은 다른 사람 밑에서 일한 적이 없음), 그 정신을 실제 관찰 가능한 기준으로 변환 가능
• 가장 약한 버전: 이 사람 밑에서 일하는 게 불편하다면 품질이 아닌 편의를 위해 채용하는 것
• 더 나은 버전: 이 사람에게서 배울 수 있는가, 회사의 다른 사람들도 배울 수 있는가
  • 면접 중 이미 몰랐던 것을 알게 되고, 이후 확인해보니 새로운 분야의 래빗홀에 빠진 경험이 실제 신호
• 진정한 테스트: 6개월 안식년 후 돌아왔을 때 해당 부서가 그들의 리더십 하에 측정 가능하게 더 나아져 있을 것인가
  • 프로세스 개선, 팀 강화, 산출물 향상이 그 기준

조직 전체를 끌어올리는 인재

• 훌륭한 리더는 자기 사일로만 개선하지 않음
• 인사 문제, 커뮤니케이션, 의사결정, 목표 설정, 연간 계획, 조직 구조 등 회사 전반에 유용한 역량을 보유
• 훌륭한 VP Marketing은 TypeScript 전용 CLAUDE.md에 기여할 수 없지만, 다음과 같은 영역에서 이론과 경험을 가짐
  • 3개 팀에서 30개 팀으로 성장하는 방법
  • 연간 목표를 설정하면서도 현재에 집중하게 하는 방법
  • 어려운 소식을 전사에 전달하는 방법
  • "대기업 정책"을 도입할 적절한 시점 판단
  • 이틀간의 전략 리트릿 구성 방법
  • 두 직원 간 갈등 해결 방법
  • 성과 관리를 최대한 객관적이고 인간적으로 운영하는 방법
• 면접에서 현재 직면 중이거나 곧 닥칠 것 같은 실제 상황을 제시해 이를 직접 테스트 가능

실제 문제를 풀어보게 할 것

• 회사가 실제로 겪고 있는 과제를 후보자에게 제시
  • 목표 설정에 어려움이 있다면, 목표가 없던 문화에 어떻게 도입할지 질문
  • 고객 이탈이 높다면 원인을 어떻게 진단할지 질문
  • 직원 이직률이 높다면 사람들이 말하기 꺼리는 상황에서 어떻게 파악할지 질문
• 답변의 세부 내용을 평가하는 것이 아님(평가할 역량이 없으므로), 사고 방식과 직접 경험을 관찰하는 것
  • 본질을 파고드는 명확한 질문을 하는가
  • 아직 모르는 부분을 인정하는가
  • 프레임워크를 이름만 대는 게 아니라 실제 적용 경험을 설명하는가
  • 직접 해본 것인지, 블로그 글을 그대로 따라 말하는 것인지 구분 가능

레퍼런스 체크는 문화 적합성 평가에 활용

• 일반적인 레퍼런스 체크는 전문성 평가에 무용함
  • 후보자가 좋은 말만 할 사람을 골라 제공하므로, 정제된 추천에는 가치가 없음
• 그러나 이 사람이 이 회사, 이 단계에서 잘할 것인지 평가하는 데는 강력한 도구
• 효과적인 질문 세 가지:
  • "이 사람이 최고로 빛나는 이상적 환경을 구성해 주세요" — 주제, 목표, 팀 구성, 방향성, 인센티브 등 모든 조건을 완벽하게 갖춘 상황
    • 예: "목표가 있어야 하고, 그 후엔 알아서 하게 두세요, 창의적이고 빠르게 탐색함" → "목표 지향적"이고 "탐색 욕구가 강함"이라는 속성 추출 가능
    • 이 경우 성숙한 제품보다 초기 스타트업이 적합할 수 있음
  • "이 사람이 무너지고, 모든 걸 망치고, 모두를 화나게 하는 시나리오를 구성해 주세요"
    • 묻기 재미있고 답하기 쉬우며, 부정적으로 느껴지지 않음 — 누구에게나 개인적 지옥이 있으므로
  • "본인이 인식하지 못하는 강점은 무엇인가요? 너무 자연스러워서 다른 사람도 그런 줄 아는 것"
    • 가장 자연스럽고 강력한 능력이며, 정의상 본인은 볼 수 없음
    • 가장 짜증나면서도 사랑스러운 특성이기도 함
• 약점이 없는 사람을 찾는 게 아니라, 지금 회사에 필요한 특별한 강점을 가진 사람을 찾는 것
  • 단순 역량이 아닌 초능력이 자리 채우기와 진짜 임팩트의 차이를 만듦

잘못된 채용은 불가피하지만 방치는 금물

• 면접에서 훌륭했지만 실제로 못하는 사람, 면접에서 인상적이지 않았지만 10년간 성과를 낸 사람 모두 존재
• 두 가지 오류 중 하나만 비용이 큼
  • 위음성(false negative, 좋은 사람을 놓침): 계속 탐색하면 됨
  • 위양성(false positive, 잘못된 사람을 채용): 팀에 피해, 적합한 사람 영입 지연, 본인에게도 끔찍한 상황(직장을 그만둔 경우 다음 탐색 기간도 문제)
• 잘못된 채용 후 통제할 수 있는 것은 얼마나 빨리 대응하는가
  • 1년간 방치하면 최고 인재들이 불만을 쌓고(이들은 다른 직장을 가장 쉽게 찾을 수 있음), 해당 부서 발전이 지연됨
• 직접 하는 게 더 쉽다고 느끼면 잘못 채용한 것
• 최고 인재들이 영감 대신 불평만 하고 있다면 잘못 채용한 것
• 즉각적 개선이 시작되지 않으면 잘못 채용한 것
• 팀원 모두가 이미 알고 있으며, 본인보다 더 일찍, 더 강하게 체감하고 있음
  • 그러나 이를 해결할 수 있는 사람은 오직 본인뿐이므로 깔끔하게 정리하고 즉시 행동해야 함 — 이미 3개월 늦은 상태

면접은 세부 사항이 아닌 사람 자체에 대한 것

• VP Marketing 면접에서 마케팅 역량을 평가하려 했지만, 그것은 평가할 수 없는 영역
• 1년 후에도 그들의 수요 창출 전략이 최적이었는지, 다른 사람이 매출을 더 빨리 키웠을지 반사실적 비교는 불가능
• 알 수 있는 것: 그들이 회사에 대한 시각을 바꿨는지, 몰랐던 문제를 발견했는지, 생각지 못한 것을 만들었는지, 주변 사람들을 더 날카롭게 만들었는지
• 이 단서들은 면접 중에 이미 관찰 가능했고, 문화 적합성은 레퍼런스 체크에서 확인 가능했음
• 완벽하지 않지만, 이것이 할 수 있는 최선

경험은 적지만 잠재력이 높은 사람 채용하기

• 자신의 역할에서 두드러진 성과를 찾기: 후보자가 참여한 일이 그들 없이는 훨씬 못했을 것임을 보여주는 이야기를 통해 개인의 재능과 주도성을 확인함.
• 자신만의 방식으로 세상을 탐색하기: 높은 잠재력을 가진 젊은 인재들은 종종 비전통적인 방식을 따름. 그들의 이례적인 접근 방식에 대한 합리적인 설명을 할 수 있어야 함.
• 어깨에 힘을 가진 사람 찾기: 무언가를 증명하고 싶어 하는가? 세상이 오해하는 명백한 재능과 동기를 가진 사람들은 자신의 내면적인 자아와 외부 인식을 조화시키기 위해 벽을 뚫고 나갈 것임.
• 높은 EQ와 설득력: 상황을 명확하게 이해하고, 환경을 자신의 의지대로 바꿀 수 있는 부드러운 기술/영향력을 가진 사람들은 특히 가치가 있음.
• 탁월함에 대한 이론: 어떤 것에서든 탁월했던 사람들은 관련 없는 다른 일에서도 우수함을 발휘할 가능성이 높음.
• 개방성: 완성된 제품을 채용하는 것이 아니므로, 개선과 새로운 아이디어에 열려 있는지 확인해야 함.
• 자신을 너무 심각하게 받아들이지 않는 사람들: 성공하기 위해서는 자신을 비웃을 줄 아는 사람이어야 함.

https://news.hada.io/topic?id=13261

AI 이야기, 이제 지겹지 않나요?

https://news.hada.io/topic?id=27827

• AI가 워크플로를 완전히 바꿔놓았고 생산성도 크게 높여줬지만, 매일 쓰다 보니 이제 더 이상 새로울 게 없는 일상이 됨
• Hacker News 등 개발자 커뮤니티가 거의 동일한 Claude Code 워크플로 자랑과 AI 도구 설정 이야기로 뒤덮여, 흥미로운 프로젝트와 문제 해결 논의가 밀려남
• 2023년에는 코드보다 제품 가치(Product Engineer) 에 집중하자는 흐름이 있었는데, 지금은 엔지니어링에서 가장 쉬운 부분을 더 쉽게 만드는 도구에 집착하는 방향으로 퇴보
• 경영진까지 AI에 올라타면서 개발자당 토큰 사용량 같은 무의미한 지표를 측정하기 시작, 과거 코드 줄 수 측정과 다를 바 없음
• 도구가 아니라 그 도구로 무엇을 만들고 있는지, 누군가에게 가치를 전달하는 진짜 목적을 이야기해야 함

AI 피로감: 놀랍지만 이제는 일상

• AI는 놀라운 기술이고 매일 사용하며 워크플로를 완전히 바꿔놓았지만, 일상적으로 쓰다 보니 더 이상 대화할 거리가 남지 않은 느낌
• 최근 새 역할을 맡아 까다로운 도메인에서 웹 스케일 작업을 시작했는데, AI 덕분에 몇 주 만에 생산성이 0에서 1로 올라감
• 변화의 속도가 빠른 건 맞지만, 하루하루 체감하는 수준에서는 루틴화된 상태

개발자 커뮤니티의 AI 편중

• Hacker News는 원래 흥미로운 프로젝트와 문제 해결로 가득했지만, 지금은 세 명이 올리는 거의 동일한 Claude Code 워크플로와 OpenClaw로 고양이 쓰다듬고 비디오 게임 하면서 절약한 시간으로 또 AI 도구를 설정한다는 포스트로 변질
• 이 현상이 자기 충족적(self-fulfilling) 순환 구조를 만들고 있음
• Kagi Small Web도 같은 현상의 예시로, 'next' 버튼을 20번 누르면 AI 관련 글이 얼마나 되는지 확인해볼 만함

Product Engineer에서 도구 집착으로의 퇴보

• 2023년, 누구든 Claude Code 터미널을 열 수 있는 사람을 'AI 엔지니어'라 부르기 전, 'Product Engineer' 가 가장 뜨거운 개념이었음
• 코드에 대한 집착에서 벗어나 제품이 전달하는 가치에 집중하자는 방향이었고, 매우 합리적이었음
• 하지만 지금은 코드 대신 과도하게 비대해진 자동완성 도구(overgrown auto-complete) 에 집착하는 상태로 퇴보
  • 엔지니어링에서 가장 쉬운 부분을 더 쉽게 만드는 데 몰두하는 꼴
• 목공 커뮤니티에 비유하면, 만든 테이블 사진을 올리던 곳에서 모두가 같은 망치를 같은 방식으로 쓰면서 망치 이야기만 소리치는 상황

경영진의 AI 개입과 무의미한 지표

• 과거 매니저들은 데이터베이스 기술, IDE, JavaScript 프레임워크에 관심이 없었고 기능 완성과 판매만 원했음
• 이번에는 경영진이 구현 세부사항에 직접 발을 들여놓기 시작
• 대부분의 개발자가 올해 목표에 'AI를 더 사용하라' 는 회사 이니셔티브를 받았을 것
• 기존 경영진의 SDLC 개입은 DORA 메트릭스 등 산출물(faster deploys, time to respond) 중심이었지만, 지금은 개발자당 토큰 사용량을 측정하고 있음
  • 이는 과거 코드 줄 수(lines of code) 측정만큼이나 무의미한 지표

결론: 도구가 아니라 만드는 것을 이야기하자

• 사용하는 도구보다 그 도구로 만드는 멋진 결과물을 더 이야기해달라는 요청
• 코딩을 포함한 모든 크래프트의 본래 목적은 누군가에게 가치를 전달하는 것, 그 누군가가 자기 자신이더라도
• AI에 대한 글을 불평하는 글 자체가 AI에 대한 글이라는 아이러니를 인지하고 있음