- Anthropic의 스킬 가이드를 읽혔다 — 챕터별 핵심 정리 Anthropic이 공개한 The Complete Guide to Building Skills for Claude 30페이지를 Claude에게 읽히고 핵심을 정리했다. 프로그레시브 디스클로저, description 필드, 5가지 실전 패턴, 배포 모델, 트러블슈팅까지.
- 5만 건 사료, 전부 파일로 뽑아야 할까? — 맞춤 뷰어를 만든 이유 크롤링한 사료 5만 건을 전부 마크다운 파일로 내보내야 할까? 아니다. 원본 JSON이 있으면 필요할 때 원하는 형태로 보면 된다. 이 구분을 바탕으로 사료 열람용 로컬 웹앱 BESPOKE를 만든 과정을 기록했다.
- 연구 원고 수십 페이지, AI에게 전부 읽히지 않고 작업하는 법 논점을 이동할 때마다 원고 전체를 다시 읽히는 비용이 연구 흐름을 막고 있었다. Claude와 메모리 레이어를 설계해 해결한 과정, 그리고 에이전트 협업에서 사람의 개입이 언제 필요한지에 대한 관찰.
- '읽기 불편한데?' 한마디로 시작된, 나만의 리더 앱 개발기 마크다운 에디터는 쓰기용이지 읽기용이 아니었다. '읽기가 불편하다'는 한마디에서 시작해, Claude(Opus)와 이틀 만에 연구용 리더 앱 Gloss를 만든 과정을 기록했다.
- 밑줄 친 PDF가 연구노트로 — 리딩 워크플로우 자동화 밑줄은 열심히 치는데 정리는 미루고, 논문 쓸 때 '그 문장 어디 있었지?' 하며 PDF를 다시 열곤 했다. Claude(Opus)와 리딩로그 도구를 만들어, 밑줄 추출부터 맥락 설명·태깅·연구 연결까지 자동화한 과정을 기록했다.
- 떠오른 생각을 놓치지 않는 연구 기록 시스템 연구 아이디어를 적어두지만 논문 글로 이어지지 않았다. Claude Code의 스킬 시스템으로 저널링 스킬을 만들고, 그 구조를 연구용 스파크 스킬로 발전시킨 과정을 기록했다.
- 수천 건의 사료에서 인용문 찾기 — AI와 논문 살 붙이기 분명히 읽었던 기록인데 다시 찾으려면 시간이 너무 걸렸다. 전처리해둔 사료 약 3,000건을 Claude(Opus)와 함께 검색하고, 원고에 인용문을 삽입한 과정을 기록했다.