개념은 알겠는데 와닿지 않았던 MCP 이야기최근 인공지능을 활용한 코딩 분야에서 MCP(Multi Command Pipeline)에 대한 이야기가 자주 들려왔습니다. 개념적으로는 "여러 명령어를 파이프라인처럼 연결해서, 복잡한 작업도 한 번에 처리할 수 있다"는 점이 흥미로웠죠. 하지만 실제로 내 업무에 어떻게 적용할 수 있을지, 솔직히 머릿속에 잘 그려지지가 않았습니다. 케이스 스터디로 명확해진 MCP의 활용그러던 중, 공원나연님의 MCP 케이스 스터디(유튜브 영상 링크)를 직접 따라 해보면서 MCP의 진짜 매력을 체감하게 됐습니다. 영상에서 보여준 실제 예시를 따라 하다 보니, "아, 이런 식으로 여러 도구와 GPT를 연결해서 원하는 결과를 한 번에 얻을 수 있구나!"라는 깨달음이 왔죠. 단순히 명령..
반복적인 자동화 작업을 하다 보면, ‘이걸 조금 더 똑똑하게 처리할 수 없을까?’ 하는 생각이 자주 들죠. 저 역시 그런 고민 끝에, 바이브 코딩(Vibe Coding) 이라는 새로운 접근에 도전하게 되었습니다. 전문적인 개발 지식이 없어도, 아이디어와 흐름만 잘 정리하면 시작할 수 있다는 확신이 들었고, 그렇게 하나하나 만들어가기 시작했죠.이 글은 그 여정에서 제가 겪은 시행착오와 소소한 발견들, 그리고 도구와 AI를 활용한 저만의 ‘게으른 자동화’ 방식에 대한 이야기입니다. 비슷한 고민을 가진 분들께 작게나마 도움이 되길 바라며, 경험을 공유해봅니다. 바이브 코딩을 시작하게 된 배경IT관리자라는 직업의 숙명 중 하나는, 수많은 기기를 "똑같이" 세팅해야 한다는 점입니다. 한두 대면 뭐... 손으로 하..
최근 AI 기술의 발전으로 GPT가 우리 일상에 깊이 스며들고 있습니다. GPT의 수준 높은 피드백들을 경험하기에 사람들의 활용이 늘어났지만, 사람도 그렇듯 그 잠재력을 최대한 끌어내려면 '어떻게 질문하고 지시하는가' 라고 생각이 듭니다.일부 잘못된 답변을 받은 것으로 오류가 많았던 터라 GPT를 더 효과적으로 활용하는 방법에 대해 찾아보니, 프롬프트 작성 기술이 결과의 품질을 크게 좌우한다는 점을 알게 되었습니다. 이 글에서는 제가 알아본 GPT의 동작 원리, 효과적인 프롬프트 구성 방법 및 각종 팁들을 공유해 보고자 합니다. 1. 개요: GPT의 동작 원리 이해하기 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 대규모 언어 모델로, 텍스트 데이터를 기반으로 학습되어 다양한..