💪 AI 시대에 바바리안으로 살아남기 (222호)

이 메일이 잘 안보이시나요?

제 222호 (2026.04.20.)

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바바리안은 그냥 달린다

던전 입구에서

체력 만렙. 공격력 만렙. 스킬트리? 그런 거 모른다.
바바리안은 그냥 달린다.

파티가 꾸려졌다. 던전 입구 앞, 다섯 명이 모였다.

마법사는 바닥에 지도를 펼쳐놓고 몬스터 속성 표를 뒤적인다. "3층 보스가 냉기 속성이니까 화염 스킬 위주로 짜야 해. 그리고 2층에 함정이 세 개 있는데 타이밍을 맞춰야해"

레인저는 정찰 루트를 짠다. "북쪽 통로가 짧긴 한데 순찰 주기가 45초라서, 우리 이동 속도면 딱 맞아."

힐러는 버프 순서를 외운다. "탱커 먼저, 딜러 둘, 그다음 나."

그런데 바바리안은?

이미 던전 안에 들어가 있다.

문을 어깨로 밀고 들어간다. 몬스터를 만난다. 때린다. 맞는다. 더 세게 때린다. 쓰러뜨린다. 다음 몬스터를 찾아 또 달린다. 전략이 없는 게 아니다. 본능이 전략이다. 데미지를 주고 받으면서 실시간으로 배운다. 약점은 머리로 계산하지 않고 몸으로 익힌다.

파티가 뒤늦게 합류할 때쯤 바바리안은 이미 2층에 있다. 피가 반쯤 빠져나간 채로, 그래도 서 있다.

나는 살면서 내가 그런 사람이라는 걸 일찌감치 알아챘다.

새로운 일이 생기면 일단 시작한다. 뭔가 배우고 싶으면 일단 부딪힌다. 완벽한 준비는 할 수 없다는 걸 안다. 계획서를 쓰느라 열흘을 보내기보단 실행하며 하루를 보낸다. 실수를 두려워하지 않는다. 실수는 당연한 거다. 오히려 실수가 가장 빠른 교과서일 때도 많다.

그 방식으로 꽤 많은 걸 해왔다. 사업도, 프로젝트도, 새로운 도구도. 일단 몸을 던지고 보면 어떻게든 됐다.

그런데 AI 앞에서, 처음으로 멈췄다.

바바리안, AI 던전 앞에서 멈추다

2026년, 온세상이 갑자기 "에이전트"를 말하기 시작했다.

AI 에이전트. LLM 워크플로우. RAG 파이프라인. 프롬프트 엔지니어링. 벡터 데이터베이스. 멀티에이전트 오케스트레이션. 파인튜닝. MCP 서버. 작년부터 단어들이 폭포처럼 쏟아졌다. 링크드인과 YouTube 피드는 온통 "AI로 업무 자동화했더니 하루 3시간 절약"이라는 포스팅이 올라오고, X(트위터)에는 누군가 혼자서 에이전트를 만들어 100만 달러를 벌었다는 이야기가 돈다.

나도 해야겠다고 생각했다. 물론 방식은 바바리안답게.

일단 뛰어들었다.

유튜브를 켰다. 조회수 50만짜리 영상, 제목은 "AI 에이전트 완벽 입문". 누군가 화면에 복잡한 다이어그램을 그리며 설명한다. 검은색 화면에 글씨들이 늘어나고, 이 서비스가 저 API를 호출하고, 오케스트레이터가 태스크를 분배하고...

10분 만에 창을 닫았다. 머릿속에 남은 건 없었다.

블로그를 찾았다. "XXX 완벽 가이드 (왕초보용)"이라고 써 있다. '왕초보용'이라는 말에 희망을 품고 들어갔는데, 두 번째 문단부터 코드 블록이 화면을 가득 채운다. "먼저 XXXX를 설정하고, 필요한 패키지를 설치합니다. 다음으로 환경변수에 API 키를 등록한 뒤, XXXX를 초기화합니다…"

5분 만에 닫았다.

X에서 누군가 쓴 스레드를 읽었다. "AI 에이전트를 이해하려면 먼저 LLM의 작동 원리를 알아야 하고, 그 전에 이 아키텍처를 이해하는 게 도움이 됩니다." 22개의 트윗이 이어진다.

3번째 트윗에서 포기했다.

커뮤니티 채팅방에 들어갔다. 사람들이 신나게 토론하고 있다. 누군가 "멀티에이전트 아키텍처에서 A 방식과 B 방식 중 어떤 게 나은지" 묻고, 여러 사람이 각자 세 단락짜리 답변을 단다.

나는 그 답변들이 무슨 말을 하는 건지 절반도 이해하지 못했다.

그 순간 처음으로 이런 생각이 들었다.

나만 모르는 건가? 나만 뒤처지고 있는 건가?

솔직히 말하겠다. 그 감각은 꽤 불쾌했다. 새로운 기술이 나올 때마다 늘 그냥 부딪히면서 배웠는데, 이번엔 그게 안 됐다. 문을 부수고 들어가려는데, 문이 없었다. 아니, 문은 있는데 열쇠 구조 자체를 모르는 느낌이랄까. 더 정확히 말하면, 열쇠를 만들려면 먼저 금속공학을 배워야 한다고 누군가 말하는 것 같은 느낌.

바바리안이 마법진 앞에서 멈춘다.

나는 한동안 그 자리에 서 있었다. 조금 창피하기도 했다. 나름대로 새로운 것에 빠르게 적응해왔다고 생각했는데, AI 생태계 앞에서는 왠지 계속 벽에 막히는 느낌이었다. 스크롤을 내릴수록 모르는 단어가 늘어났고, 영상을 볼수록 더 많은 개념이 필요하다는 걸 알게 됐다.

그러다 어느 날 문득 이런 생각이 들었다.

잠깐, 이건 나만의 문제가 아닐 수도 있다.

AI는 왜 바바리안을 힘들게 하나

여기서 중요한 오해 하나를 짚고 싶다.

AI 그 자체는 바바리안에게 굉장히 친절하다. ChatGPT에 아무 말이나 던져도 답을 준다. 두서없이 상황을 쏟아내도 맥락을 잡아준다. 완벽한 질문이 아니어도 괜찮다. 틀린 가정을 해도 고쳐준다. 어떻게 보면 이보다 바바리안형에게 잘 맞는 인터페이스가 없다.

문제는 그 주변에 생겨난 생태계다. AI 자체는 쉬운데, "AI를 잘 쓰는 법"을 가르쳐주는 콘텐츠들이 죄다 마법사의 언어로 쓰여 있다. 아키텍처 다이어그램, 시스템 프롬프트 설계, 토큰 최적화, 에이전트 오케스트레이션. 이건 사실상 AI 전문가가 되는 법에 가깝다. AI를 활용하는 법이 아니라.

그리고 이 콘텐츠들이 워낙 많고 목소리가 크다 보니, 마치 "AI를 제대로 쓰려면 먼저 이 모든 개념을 이해해야 한다"는 압박감이 생긴다. 마치 요리를 배우러 왔더니 식품 화학과 열역학부터 공부하라는 느낌이다. 요리는 그냥 재료 넣고 끓여보면서 배우는 게 훨씬 빠른데 말이다.

더 솔직하게 말하자면, AI 생태계에는 일종의 지식 과시 문화가 있다. 복잡한 개념을 많이 알수록, 어려운 용어를 자연스럽게 쓸수록, 더 "AI를 잘 쓰는 사람"처럼 보인다. 그 문화가 만들어낸 콘텐츠들이 쌓이면서 진입 장벽이 인위적으로 높아진 측면이 있다.

바바리안이 멈추는 건 당연하다. 이건 실력의 문제가 아니다. 도구와 사람 사이의 언어 불일치 문제다. 도구는 누구에게나 열려 있는데, 그 도구를 설명하는 언어가 특정 스타일의 사람들에게 맞춰져 있는 것이다. 그렇다면, 어떻게 해야 할까.

바바리안답게 AI 쓰는 법

핵심 원칙을 먼저 말하겠다.

체계화는 AI에게 맡기고, 행동은 당신이 한다.

바바리안의 강점은 실행력이다. 일단 시작하는 것, 빠르게 피드백을 받는 것, 완벽하지 않아도 움직이는 것. 이건 AI 시대에도 여전히 강력한 무기다. 오히려 AI가 이 강점을 몇 배로 증폭시켜줄 수 있다.

이제 구체적인 전술 네 가지를 이야기하겠다.

전술 1. 생각 대신 말해라

바바리안은 머릿속으로 완벽하게 정리한 다음 행동하지 않는다. 움직이면서 정리한다. AI와의 대화도 똑같이 해도 된다. 정리하지 않아도 된다. 두서없이 상황을 쏟아내면 AI가 구조를 잡아준다.

예를 들어 이렇게:

"나 지금 뭔가 자동화하고 싶은데 뭘 해야 할지 모르겠어. 매일 아침에 메일을 확인하고 중요한 거만 따로 정리하고 싶거든. 그런데 어떻게 시작해야 할지 몰라서. 나 기술적인 거 잘 몰라."

이게 충분한 프롬프트다. 완벽한 질문을 만드는 데 에너지를 쓰지 마라. 그냥 지금 상황을 말처럼 쏟아내면 된다. AI는 거기서 핵심을 잡아내고 다음 단계를 제시해준다.

실제로 이런 식으로 던지면 AI는 이렇게 돌아온다. "먼저 어떤 메일 서비스를 쓰시나요? Gmail이라면 이런 방법이 있고, Outlook이라면 저런 방법이 있어요. 기술이 어렵다면 노코드 툴로 시작하는 게 좋을 것 같습니다." 생각을 정리해달라고 하면 정리해주고, 다음 행동을 제시해달라고 하면 제시해준다.

전술 2. 위키 읽지 말고 물어봐라

공식 문서, 튜토리얼 영상, 가이드 아티클. 이걸 다 읽고 이해한 다음에 쓰겠다는 생각을 버려라. 모르면 그냥 물어보면 된다.

"LangChain이 뭔지 설명해줘. 나는 기술적인 배경지식이 별로 없어. 예시로 설명해줘."

"에이전트가 뭔지 나한테 맞게 설명해줘. 나는 매일 콘텐츠 만드는 사람이야."

"RAG가 뭔지 모르겠는데, 내가 왜 알아야 해? 모른다고 불편한 게 있어?"

마지막 질문이 특히 중요하다. 어떤 개념은 실제로 몰라도 AI를 잘 쓰는 데 전혀 지장이 없다. AI한테 물어보면 "그거 몰라도 됩니다"라고 직접 말해준다. 공식 문서는 절대 그런 말을 안 한다.

유튜브 영상은 시청자 수준에 맞춰주지 못한다. AI는 지금 이 순간 당신의 수준에 맞춰준다. 이 차이가 어마어마하다.

전술 3. 에이전트를 설계하지 말고, 에이전트한테 설계를 시켜라

아이러니하게도, 에이전트 아키텍처를 직접 공부하는 것보다 AI한테 "나한테 맞는 에이전트 어떻게 만들면 돼?"라고 물어보는 게 훨씬 빠르다.

"나는 매일 할 일 목록 정리하는 게 힘들어. 회의하고 나면 액션 아이템이 여기저기 흩어져 있거든. AI가 이걸 대신 정리해줄 수 있어? 가장 쉬운 방법으로."

"나는 매주 뉴스레터를 쓰는데, 매번 주제 찾는 게 너무 힘들어. AI가 도와줄 수 있어? 내가 지금 당장 쓸 수 있는 방법으로."

이 한두 문장이 복잡한 아키텍처 공부보다 당신을 훨씬 빠르게 원하는 곳에 데려다준다. 에이전트를 만들고 싶다면 그 에이전트가 해결할 문제를 말로 설명하면 된다. AI가 어떤 도구를 써야 할지, 어떻게 설계해야 할지, 지금 당신 수준에서 뭐가 가장 현실적인지 알려줄 것이다.

전술 4. 60점짜리를 빠르게, 그다음 수정해라

바바리안은 원래 완벽한 걸 기다리지 않는다. AI를 쓸 때도 똑같이 해라. 처음 결과물이 엉성해도 된다. 프롬프트가 어색해도 된다. 원하는 결과가 안 나와도 된다. 일단 결과물을 받고, 거기서 "이 부분은 다르게 해줘", "좀 더 짧게", "톤을 바꿔줘"라고 수정해나가는 게 훨씬 빠르다.

마법사는 처음부터 완벽한 주문을 외우려 한다. 바바리안은 일단 휘두르고 맞게 수정한다. AI와의 대화는 압도적으로 후자에 유리하다. 채팅창은 단거리 달리기가 아니라 대화다. 주고받으면서 원하는 결과에 가까워지는 것이다.

이 시대가 요구하는 것

AI 시대를 살아가는 데 필요한 게 뭔지를 자꾸 "더 많은 지식"이나 "더 정교한 사고"로 프레이밍하는 콘텐츠들이 많다. 에이전트를 설계할 줄 알아야 하고, 프롬프트를 최적화할 줄 알아야 하고, LLM의 특성을 이해해야 한다고.

물론 그게 도움이 될 수 있다. 마법사라면 그 방향이 맞다. 그런데 바바리안에게는 다른 방식이 필요하다. 기술이 이렇게 빠르게 바뀌는 세상에서, 가장 중요한 건 빠르게 실험하는 능력이다. 완벽하게 이해하고 움직이는 사람보다 일단 움직이고 배우는 사람이 훨씬 유리한 시대다. 그리고 AI가 등장하면서, 이 능력의 가치가 더 올라갔다.

왜냐면 AI는 실험의 비용을 극단적으로 낮춰놨기 때문이다. 예전에는 뭔가를 시도하려면 사람을 구해야 했고, 예산이 있어야 했고, 시간이 있어야 했다. 지금은 생각이 떠오르면 채팅창에 말을 던지면 된다. 5분 안에 초안이 나오고, 10분 안에 수정본이 나오고, 30분 안에 실제로 써볼 수 있는 무언가가 만들어진다.

이 속도를 가장 잘 활용하는 건 마법사가 아니다. 일단 달리는 바바리안이다.

AI는 당신의 두뇌를 대체하려는 게 아니다. 나의 약한 부분인 체계화, 구조화, 정리, 일관성 유지를 대신 맡아주는 파트너다. 내가 방향을 정하면 AI는 지도를 그린다. 나는 결정하고 AI는 분석한다. 나는 행동하고 AI는 정리한다.

파티에 마법사가 있으면 좋다. 그런데 마법사가 스킬트리를 짜는 동안 이미 몬스터를 잡고 있는 바바리안도 파티에 반드시 필요하다.

바바리안은 원래 강하다

마지막으로 한 가지를 분명히 하고 싶다.

이 글을 여기까지 읽으면서 "나도 바바리안인 것 같아"라고 생각한 사람이 있다면, 이 말을 꼭 전하고 싶다.

당신이 AI 앞에서 막혔던 건 당신이 부족해서가 아니다. 지금까지 AI 관련 콘텐츠가 당신의 언어로 만들어지지 않았던 것이다. 마법사가 바바리안에게 스킬트리부터 가르치려 했던 것이다. 그건 가르치는 쪽의 문제다.

행동력, 실행력, 빠른 피드백 루프, 두려움 없이 시작하는 능력. 이것들은 AI 시대에도, 아니 AI 시대에 더욱 희귀하고 가치 있는 자산이다.

AI를 쓰는 사람이 늘어날수록, 아이디어를 실제로 실행에 옮기는 속도가 핵심 경쟁력이 된다. 생각은 누구나 한다. 일단 시작하는 사람은 드물다. 당신은 이미 그걸 갖고 있다.

이제 남은 건 한 가지다. AI라는 마법사를 파티에 데려오는 것. 당신이 달리는 동안, 뒤에서 지도를 그리고 스킬을 버프해줄 동료로.

바바리안은 혼자서도 강하다. 파티가 생기면 더 강해진다.

자, 이제 달릴 준비가 됐나?

—📝 우아한 세상을 소개하는 지식노동자, 앤드류—

💬 이번 주 더배러 톡방 하이라이트

🧠 "소버린 PKM" : 포맷의 주권을 되찾자

이번 주 가장 뜨거웠던 선언은 ACH_안창현 교수님의 『소버린 PKM v2』였습니다. 약 5시간에 걸쳐 26페이지 분량으로 정리한 결정판 노트에서 그는 "문제는 옵시디언을 쓰느냐가 아니라, 지식 원본이 남의 포맷에 갇혀 있는지의 문제"라고 선언했습니다. HWP·PPT 같은 레거시 포맷에 사유를 끼워 맞추는 대학 행정과 제도에 대한 문제의식을 드러내며, A4 PDF 매거진 자동편집 워크플로우로 뽑은 버전까지 직접 공유했습니다. 이어 중국에서 공개된 colleague-skill(퇴사자의 컴퓨터 기록을 역으로 AI 스킬로 래핑하는 프로젝트)까지 소개하며 "카파시 LLM Wiki에서 한술 더 뜬다"고 평했습니다.

🏛 구요한 교수의 CMDS 시스템 파일 v4.2 전면 공개

4월 14일 더배러톡톡의 주인공이었던 구요한 교수님은, "카파시의 LLM Wiki를 실마리로 옵시디언을 메모 앱이 아닌 생각의 구조로 쓰는 법"을 공유했습니다. 세미나 자체는 『옵시디언 프로페셔널 노트』 홍보 자리였음에도 "책 이야기는 1초도 안 했다"는 후일담이 남을 만큼 본질에 집중한 자리였죠. 19일에는 4년간 1만 개 넘는 노트로 다져온 볼트 운영 규칙을 system.cmdspace.work로 통째로 공개했습니다. 5개 시스템 파일, 7개 공유 규칙, 8개 슬래시 커맨드가 담긴 "사람도 AI도 같은 소스를 읽는 지식 아키텍처"입니다. 덤으로 MacBook 전원 관리(pmset) 완전 정리 가이드(macbook-power-guide)까지 풀면서 "맥북 하나 사고 싶게 만드는" 실전 팁을 더했습니다. 김진영님은 『옵시디언 프로페셔널 노트』를 두고 "도구 이상의 철학"이라 평하며 Gobi Space 에이전트로 커뮤니티 반응까지 요약해 공유했습니다.

🎙 라이프로깅의 본격화 : Omi, Plaud, Screenpipe 삼파전

브라이언님의 Omi 2주차 사용기를 시작으로, "내 인생의 모든 데이터를 통제하는 감각"에 대한 대화가 일주일 내내 이어졌습니다. 박정기님은 Meta 글라스까지 직구해 합류했고, 타래님은 번개장터에서 Omi 새제품을 8만 원에 득템하며 "중고로 잘 안 팔려서 싸게 나온다"는 꿀팁을 투척했습니다. 앤드류님은 "버튼 하나로 녹음하는 편리함을 못 벗어났다"며 매일 12시간 연속 녹음 → 데일리 로그 요약 → 회고 루틴을 공유했고, 루테넌트님은 LLM Wiki raw 폴더 + ingest skill로 한 방에 정리하는 고수의 파이프라인을 선보였습니다. 브라이언님은 "7주째 데이터를 모아보니, '그때 뭐라고 말했더라'의 컨텍스트를 통째로 되살릴 수 있다는 게 진짜 가치"라며 주말 소회를 남겼습니다.

🤖 Claude Opus 4.7 & Claude Design : 또 한 번의 지각변동

4월 16일 늦은 밤, 주녀님이 Claude Opus 4.7의 핵심 10가지를 정리해 투척하자 방이 단번에 달아올랐습니다. 코딩 벤치 58% → 70%, 비전 3배 업그레이드, xhigh effort 레벨과 /ultrareview 커맨드 신설, 그리고 토큰 1.35배 증가라는 마이그레이션 이슈까지. 한준구님은 블로그 리뷰를 즉시 올렸고(덤으로 Claude Code 공식 문서 한국어 번역본까지 공개), 박준님은 인포그래픽까지 만들어 붙였습니다. 그리고 4월 19일에는 Claude Design이 정식 공개되면서 슬라이드·원페이저·웹앱을 통합 저작하는 시대가 열렸는데, ACH 교수님은 즉시 "HTML grab 오픈소스 기능이 기본 탑재, PPT 이제 배울 필요 없을 정도"라는 실전 리뷰를 남겼고, 유민수님은 Claude Design 시스템 프롬프트 해부 PDF와 한국어판 Claude Code Harness 분석본(claude-code-harness-ko.vercel.app)까지 공유하며 이번 주의 하이라이트를 장식했습니다.

🌱 스프링캠프 & 더배러의 사람들

4월 18일 AI허브에서 열린 더배러 × 여행가J '스프링캠프'는 온종일 찐찐 지식과 지혜로 가득 찼습니다. 타래님의 지식관리시스템, 브라이언님의 에이전트 냥이들, 박준님의 에이전트 활용, 구요한 교수님의 급조 그래픽, 그리고 민트베어님의 강연까지 — 김원주님은 "하나하나 주옥같았지만 실제 적용은 또 다른 얘기, 실습까지 동반되려면 일주일은 잡아야 한다"며 1박 2일 접목실습의 필요성을 제기했고, 최은우님도 격하게 공감했습니다. 같은 주 4월 17일에는 김혜련님의 100X 무료특강 4회차가 열려 "1명이 쓰고 3명이 검증하는 AI 편집팀 구조"를 다뤘고, 원천[부는바람]님은 "눈물 없이는 볼 수 없는 강의"라며 4주 정규 강의까지 바로 결제했습니다. 그리고 다음 주 톡톡 주인공은 공공기관을 퇴사하고 더배러 X챌린지 하나로 만화책 『해달리와 함께 떠나는 신나는 AI 여행』을 낸 눈오지(noon.oji) 작가님입니다.

📰 놓치면 아쉬운 AI & 생산성

한국인을 위한 스킬 모음집 k-skill: NomaDamas에서 SRT/KTX 예매, 지하철, 날씨, 미세먼지, 법령, 주식, 카카오톡까지 한 번에 시킬 수 있는 스킬 세트를 공개했습니다. ACH 교수님은 "이걸로라도 클로드 코드 입문 가능"이라 평했습니다.

GitButler CLI 공개: LALALAND님이 GitHub 공동창업자 Scott Chacon의 GitButler CLI 버전(무료·오픈소스)을 공유했습니다. 병렬 브랜치와 AI 에이전트 연동에 최적화된 차세대 Git 워크플로입니다.

DevonThink 4 × AI 활용법: KEY님이 방대해진 메인 DB를 분할·재구성한 주말 대청소기와, Claude API·로컬 LLM(Qwen, ExaOne) 연동까지 이어지는 데본싱크 메인 허브 전략을 상세히 풀어주셨습니다.

루테넌트님의 랄프(Ralph) 자동화: Codex Pro로 연구논문 실험·LLM Wiki·외주 개발을 동시에 돌리며 "자기 전에 여러 개 돌려놓고 자는 게 참 보람차다"는 새로운 밤 문화를 보여주셨습니다.

제로투원 북클럽 2주차: 하양님이 "안다고 떠드는 사람은 많지만 행하는 사람은 적다"는 통찰로 후기를 공유하며 지식과 실행의 간극을 짚었습니다.

📅 더배러 활동 소식

🌟더배러 톡톡 안내🌟

만화를 전공하지 않았어요.
AI도 전공하지 않았어요.
그런데,
공공기관을 퇴사하고
초등학생 대상 AI 교육 만화책을 냈어요.

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📌 저도 믿기긴 어려운 질문
"만화를 그려본 적도 없는데,
어떻게 책을 낼 수 있었을까?"

💡 40분 안에 다룰 내용
· 공공기관 그만 두면 4년 무경력이 되는거였어요. 그런데도 나가게 된 이유는
· 더배러에서 진행한 챌린지로 출판사 연락을 받게 된 방법
· 만화를 전공하지 않았는데 어떻게 캐릭터를 디자인하고 완성했는지

📅 4/21 화 21시
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