2025년 4월 08일·7분
솔로 프로가 AI로 평소 원하던 도구를 직접 만드는 법
크리에이터·컨설턴트·프리랜서가 개발팀 없이 AI로 자주 하는 작업을 위한 작고 맞춤화된 도구를 만들어 업무를 단순화하는 실용적 가이드.
크리에이터·컨설턴트·프리랜서가 개발팀 없이 AI로 자주 하는 작업을 위한 작고 맞춤화된 도구를 만들어 업무를 단순화하는 실용적 가이드.
“정말 집중하자”고 앉으면 곧바로 저글링이 시작됩니다. 클라이언트 브리프용 탭, 재사용 중인 지난달 제안서 탭, 미완성 노트가 가득한 문서, 전달물을 추적하는 스프레드시트, 밤새 클라이언트가 새로 남긴 세 가지 질문이 있는 채팅 스레드. 그 와중에 팔로업 이메일을 쓰고, 일정 추정하고, 어지러운 입력을 깔끔하게 정리해야 합니다.
크리에이터라면 캡션, 개요, 채널별 콘텐츠 재활용일 수 있습니다. 컨설턴트라면 회의 노트, 인사이트, 일관된 톤으로 전달해야 하는 결과물일 겁니다. 프리랜서라면 제안서, 범위, 청구서, 항상 ‘조금씩 다르게’ 보이는 반복 요청들로 시간을 잃습니다.
대부분의 솔로 전문가는 기술이 부족한 게 아닙니다. 재현 가능한 시스템이 부족합니다. 같은 작업이 계속 반복됩니다:
큰 앱들이 이를 해결해준다고 약속하지만, 대개는 더 많은 설정, 사용하지 않는 기능들, 작업이 흩어질 더 많은 장소를 추가합니다.
완벽한 올인원 플랫폼을 찾으려 하기보다, AI로 작고 개인화된 도구를 만들어보세요—항상 하는 한 가지 작업을 중심으로 설계된 단순한 도우미입니다. 재사용 가능한 바로가기처럼 생각하면, 여러분의 작업 방식을 반복 가능한 프로세스로 바꿔줍니다.
이 도구들은 코딩이 필요 없습니다. 구조화된 프롬프트, 템플릿, 가벼운 워크플로로 시작할 수 있습니다. 목적은 “비즈니스를 자동화”하는 것이 아니라, 매번 작업할 때마다 바퀴를 새로 만들지 않는 것입니다.
이 글은 실용적이고 단계별입니다. 솔로 프로들이 이 작은 AI 도구들을 어떻게 만드는지 배울 것입니다:
끝나면 단지 아이디어만 있는 상태가 아니라, 첫 도구를 만들고 일상 워크플로에 넣는 실질적인 경로를 갖게 됩니다.
“AI로 도구를 만든다”가 반드시 앱을 코딩하거나 제품을 출시해야 한다는 뜻은 아닙니다. 솔로 프로에게 도구란 특정 작업을 더 빠르고 실수 적게, 정신적 부담을 줄여서 반복적으로 해낼 수 있는 방식입니다.
가장 유용한 AI 도구는 보통 다음 중 하나 모양입니다:
주 2회 30분을 절약해주면 그것은 진짜 도구입니다.
대형 올인원 시스템은 혼자 유지하기 어렵습니다. 작은 도구는 더:
집중된 도구는 작업의 일관성도 높여줍니다—클라이언트는 결과물의 형식과 톤이 신뢰할 만할 때 차이를 느낍니다.
AI는 좁은 역할을 줄 때 가장 잘 작동합니다. 일반적인 “도구 역할” 예시는:
당신의 일은 규칙을 정하는 것이고, AI는 반복적인 사고를 처리합니다.
작고 유용한 AI 도구에서 가장 많은 가치를 얻는 사람들은 항상 엔지니어가 아닙니다. 같은 사고 작업을 계속 반복하는 솔로 프로들입니다—더 빠르고 일관된 방식으로 일하고 싶어합니다.
크리에이터는 댓글, DM, 시청 시간, 클릭률, 구독자 질문 같은 신호의 금광 위에 있습니다. 문제는 어지러운 청중 입력을 명확한 결정으로 바꾸는 것입니다.
크리에이터가 만든 도구는 보통 원자료(질문, 주제, 과거 게시물)를 받아 한 페이지 콘텐츠 브리프를 출력합니다: 훅, 핵심 포인트, 예시, 콜투액션—그들의 목소리로 작성됩니다. 반복된 질문을 시리즈로 표시하거나 이미 성과가 좋은 각도와 맞는 제안을 하기도 합니다.
컨설턴트는 빠르게 진단하고 명확히 설명하는 것으로 이깁니다. 하지만 발견 노트는 길고 일관성이 없으며 클라이언트마다 비교하기 어려울 수 있습니다.
컨설턴트 도구는 통화 녹취, 설문 응답, 문서를 구조화된 요약으로 바꿉니다: 목표, 제약, 리스크, 우선순위가 매겨진 권고안. 진짜 가치는 명확성입니다—“아이디어 12가지”가 아니라 “중요한 3가지 움직임과 그 이유”처럼 전달합니다.
프리랜서는 작업의 주변부에서 시간을 잃습니다: 인테이크 폼, 모호한 요청, 끝없는 수정, 불명확한 범위.
프리랜서 도구는 클라이언트 요청을 더 깔끔한 브리프로 번역하고, 범위 옵션(좋음/더 나음/최고)을 제안하고, 전달 체크리스트를 생성합니다—프로젝트가 깔끔하게 시작되고 깔끔하게 끝나게 합니다.
세 경우 모두 패턴은 단순합니다: 반복되는 작업이 워크플로로 변합니다. AI가 엔진이지만, “도구”는 입력, 출력, 그리고 재사용 가능한 규칙으로 캡처된 당신의 기존 프로세스입니다.
대부분의 솔로 프로는 “더 많은 AI”가 필요한 게 아닙니다. 한 가지 작은 작업이 주간을 갉아먹지 않게 하는 것이 필요합니다.
가장 쉬운 승리는 다음 특징을 가진 작업에서 옵니다:
캘린더와 보낸 편지함을 열고 패턴을 찾아보세요. 흔한 원인: 같은 설명을 반복해 쓰기, 전달물 포맷 정리, 팔로업 전송, 배경 조사, 핸드오프 중 툴 간 정보 이동.
자기에게 유용한 질문: “내 머리를 복사해서 붙여넣는 것 같은 작업은 무엇인가?”
완벽하지 않아도 자동화해도 신뢰가 해치지 않는 일을 선택하세요. 예:
가격 결정, 법률 문구, 민감한 HR 사안 등 최종 결정을 내리는 도구는 첫 도구로 피하세요.
승리를 측정할 수 없으면 도구를 만들거나 개선할 정당성이 약합니다.
하나의 지표를 고르세요:
한 도구는 하나의 명확한 결과를 내야 합니다. “전체 클라이언트 워크플로 관리”가 아니라 “이 입력을 이 출력으로 바꾸기”처럼요.
출력을 한 문장으로 설명할 수 있으면, 좋은 첫 빌드를 찾은 것입니다.
수정할 작업을 고르면 도구를 단순한 기계처럼 설계하세요: 무엇이 들어가고, 무엇이 나오며, 매번 지켜질 규칙은 무엇인가. 이 단계가 “AI와 채팅하는 것”을 신뢰할 수 있는 재산으로 바꿉니다.
도구가 잘하려면 필요한 입력을 평이한 언어로 적으세요. 그런 다음 클라이언트에게 건네는 것처럼 출력을 정의하세요.
예시:
출력을 명확히 설명할 수 없다면 도구는 표류할 것입니다.
제약은 결과를 사용 가능하고 브랜드에 맞게 유지하는 규칙입니다. 흔한 것들:
프롬프트를 쓰기 전에 “좋음”이 어떤 모양인지 정의하세요:
이 체크리스트는 나중에 테스트 표준이 되며 도구를 더 신뢰하게 만듭니다.
유용한 “AI 도구”는 비밀로 지켜야 할 마법의 프롬프트가 아닙니다. 누구나 동일하게 실행할 수 있는 재현 가능한 프로세스입니다. 가장 쉬운 방법은 평이한 언어의 프롬프트 템플릿으로 시작하는 것입니다—누구나 코드 건드리는 기분 없이 편집할 수 있어야 합니다.
다음 다섯 부분을 목표로 하세요, 이 순서로:
이 구조는 프롬프트를 읽기 쉽게 하고 결과가 흔들릴 때 디버깅을 쉽게 합니다.
AI가 빈칸을 자신 있게 채우게 하면 신뢰를 잃습니다. 핵심 정보가 부족하면 명확한 질문을 하도록 규칙을 추가하세요. 또한 "중단 조건"을 정의할 수 있습니다: 제공된 노트로 답할 수 없으면 무엇이 부족한지 말하고 기다리게 하라.
간단한 접근법: 최소 입력 목록(예: 대상, 톤, 단어 수, 출처 노트)을 정의하세요. 하나라도 없으면 첫 출력은 초안이 아니라 질문이어야 합니다.
다음은 시작점으로 사용하고 도구별로 맞추면 됩니다:
You are: [ROLE]
Goal: [WHAT YOU WILL PRODUCE]
Context:
- Audience: [WHO IT’S FOR]
- Constraints: [TIME, LENGTH, BUDGET, POLICY]
- Source material: [PASTE NOTES / LINKS / DATA]
Process:
1) If any required info is missing, ask up to 5 clarifying questions before writing.
2) Use only the source material; don’t invent details.
3) If you make assumptions, label them clearly.
Output format:
- [HEADINGS / BULLETS / TABLE COLUMNS]
Example of a good output:
[INSERT A SHORT EXAMPLE]
한 번 작동하는 프롬프트가 생기면 그것을 "v1"으로 고정하고 업데이트를 즉흥이 아니라 버전으로 다루세요.
도구는 한 번 작동했다고 끝나는 것이 아닙니다. 실제로 자주 보는 입력들, 특히 지저분한 것들에서 일관되게 유용한 출력을 낼 때 비로소 완성입니다.
초기 프롬프트나 워크플로로 시작하세요. 실행하고, 최종 사용자인 것처럼 출력물을 검토하세요. 규칙을 따랐나? 핵심 맥락을 놓쳤나? 세부를 지어냈나? 한두 가지 표적 조정을 하고 새 버전으로 저장하세요.
루프를 촘촘히 유지하세요:
매번 변경할 때 재실행할 6–10개의 테스트 케이스를 만드세요:
도구가 “좋은” 입력에서만 작동하면 클라이언트 작업엔 준비되지 않은 것입니다.
간단한 메모면 충분합니다:
완벽주의는 함정입니다. 도구가 시간을 절약해주고 가볍게 편집하면 되는 시점에 멈추세요. 그때가 V1.0을 배포하고 중단 없이 개선할 수 있는 지점입니다.
거대한 플랫폼이 필요하지 않습니다. 가장 빠른 실익은 지저분한 입력을 받아 재사용 가능한 1차 초안을 안정적으로 만들어주는 작은 도구들입니다—판단, 취향, 클라이언트 대화에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 합니다.
문제: 매 에피소드마다 빈 페이지 앞에서 막막함.
도구: 주제 + 대상 + 2–3개 참고 링크를 붙여넣으면 완전한 “에피소드 킷”을 돌려줍니다:
사람의 판단은 여전히 필수적입니다: 목소리에 맞는 훅 선택, 주장 확인, 말하지 않을 것을 결정하기.
문제: 클라이언트 인터뷰는 긴 노트를 남기지만 방향은 불명확.
도구: 인터뷰 노트와 참여 목표를 넣으면 구조화된 출력:
사람의 판단은 필수적입니다: 정치적 맥락 해석, 리스크 우선순위화, 권고안을 클라이언트 현실에 맞추기.
문제: 가격을 매기기 전 너무 많은 주고받기.
도구: 인테이크 폼을 입력하면 도구가 반환:
사람의 판단은 필수적입니다: 경계 설정, 시간 기반이 아닌 가치 기반 가격 결정, 약정 전 위험 신호 포착.
공통 패턴: AI가 처음 60–80%를 처리하고 최종 판단은 당신이 합니다.
도구는 앱 아이콘이 있다고 “실제”가 아닙니다. 미래의 자신(또는 팀원)에게 넘겨도 매번 같은 출력을 얻을 수 있을 때 진짜입니다.
대부분의 솔로 프로는 초기 버전을 다음 중 하나로 배포합니다:
이들은 버전 관리가 쉽고 공유하기 쉬우며 망가지기 어렵습니다—초기 사용에 적합합니다.
검증 단계에서는 수작업 복사/붙여넣기가 괜찮습니다. 자동화로 업그레이드할 때는:
규칙: 지루하고 오류가 나기 쉬운 부분을 자동화하고, 판단이 중요한 부분은 사람에게 남기세요.
웹 폼, 스프레드시트, 노트, 프로젝트 보드, 문서 템플릿 사이에서 입력과 출력을 전달하여 깔끔한 핸드오프(수집 → 생성 → 검토 → 전달)를 만들 수 있습니다.
여러 서비스를 억지로 연결하기 싫다면 내부용 작은 앱으로 워크플로를 패키징할 수도 있습니다. 예를 들어 Koder.ai에서는 “폼 → AI 초안 → 검토” 흐름을 코드 없이 채팅 기반의 가벼운 웹 도구로 바꿀 수 있고, 프롬프트나 포맷 변경 시 스냅샷과 롤백으로 안전하게 반복할 수 있습니다. 안정화되면 소스 코드를 내보내거나 호스팅·커스텀 도메인으로 배포할 수 있어, 클라이언트나 협업자와 공유하기 좋습니다.
워크플로 예시가 더 필요하면 /blog를 보세요.
AI 도구는 초능력처럼 느껴질 수 있지만, 틀린 내용을 자신 있게 출력하거나 민감한 정보를 유출하거나 당신이 방어할 수 없는 결정을 내리면 문제가 됩니다. 클라이언트 작업에 AI를 사용한다면 “충분히 좋음”은 충분하지 않습니다. 신뢰가 제품입니다.
민감한 데이터(클라이언트 이름, 재무, 건강 정보, 계약, 내부 전략)는 명백한 위험입니다—무작위 채팅에 붙여넣지 마세요.
또 다른 위험은 신뢰성: 환각(지어낸 사실), 오래된 정보, 겉으로는 정교하지만 논리적 오류가 있는 내용. 편향도 채용, 가격 권고, 규정 준수 언어 등 사람과 관련된 문제에서 스며들 수 있습니다.
마지막으로 과신 위험: 도구가 보조가 아니라 “결정”을 내리기 시작하면, 평소처럼 인간이 더블체크하지 않게 됩니다.
익명화부터 시작하세요. 이름을 역할(“클라이언트 A”)로 바꾸고 식별자는 제거하며 민감 문서는 요약해서 넣으세요.
워크플로에 확인 절차를 포함하세요: 도구가 사실을 주장하면 출처/인용 필드를 요구하고, 클라이언트에 보내기 전 최종 인간 승인 단계를 추가하세요.
가능하면 로그를 보관하세요: 사용된 입력, 실행된 프롬프트/템플릿 버전, 당신이 가한 변경 사항. 그러면 실수를 고치고 설명하기 쉽습니다.
앱으로 배포한다면(단순 프롬프트 실행이 아니라) 어디서 실행되고 데이터가 어떻게 흐르는지도 고려하세요. Koder.ai 같은 플랫폼은 글로벌 AWS 상에서 실행되며, 데이터 레지던시 요구가 있는 경우 지역별 배포가 가능합니다—국경 간 제약이 있는 클라이언트 작업에 유용합니다.
다음과 같은 규칙을 작성하세요:
전달 전에 다음이 있으면 멈추세요:
신뢰할 수 있는 AI 도구는 가장 빨리 답하는 도구가 아니라, 안전하게 실패하고 당신의 통제를 유지하게 해주는 도구입니다.
AI 도구가 “작동한다면”, 얼마나 쓸모 있는지 논쟁할 필요 없이 증명할 수 있어야 합니다. 가장 간단한 방법은 도구가 아니라 워크플로를 측정하는 것입니다.
1–4개의 지표를 고르세요:
간단한 로그(날짜, 작업, 분, 수정 횟수)를 유지하면 증거를 얻을 수 있습니다.
전: 수동으로 제안서를 작성합니다. 하나당 약 2.5시간, 보통 두 번의 수정 라운드가 필요하고 클라이언트는 첫 초안을 48시간 기다립니다.
후: 구조화된 브리프(산업, 목표, 제약, 예시)를 넣으면 도구가 첫 초안과 범위 체크리스트를 만듭니다. 이제 첫 초안은 종합적으로 45분, 수정은 1라운드로 줄고 응답 시간은 12시간이 됩니다.
구체적이기 때문에 설득력이 있습니다. 간단한 로그를 유지하면 사례를 만들기 쉽습니다.
속도와 일관성이 가치라면 결과물(예: “24시간 내 제안 패키지”)로 가격을 책정하는 것을 고려하세요. 시간을 기준으로 과금하는 대신 결과를 판매하는 것입니다.
스스로를 보호하려면 경계 설정, 도구가 사용한 가정 명시, 최종 결정은 사람이 검토하는 방식으로 운영하세요.
결과는 워크플로, 입력 품질, 도구를 같은 방식으로 사용하는 규율에 따라 달라집니다.
큰 “AI 전략” 없이도 결과를 얻을 수 있습니다. 하나의 작고 신뢰할 수 있는 도구—하나의 반복 작업을 중심으로—가 주당 수시간을 절약하고 작업을 더 가볍게 느끼게 해줄 수 있습니다.
1일차: 한 작업 선택(그리고 “완료” 정의). 주 1회 이상 하는 작업을 고르세요: 통화 노트 요약, 제안서 초안, 아이디어 → 개요 전환, 클라이언트 이메일 재작성 등. 한 문장으로 마감선을 쓰세요(예: “표준 형식의 클라이언트 전송용 제안서”).
2일차: 예시 수집. 과거의 “좋은” 출력 3–5개와 지저분한 입력 3–5개를 모으세요. 중요한 것(톤, 섹션, 길이, 필수 포함 사항, 흔한 실수)을 표시하세요.
3일차: 첫 프롬프트 초안 작성. 간단히 시작: 역할 + 목표 + 입력 + 규칙 + 출력 포맷. 매번 따라야 할 짧은 체크리스트 포함.
4일차: 가드레일 추가. 정보가 부족하면 도구가 무엇을 물어야 하는지, 절대 지어내지 말아야 할 것, 불확실할 때의 행동(예: “최대 3개 명확화 질문”)을 정하세요.
5일차: 실제 지저분한 데이터로 테스트. 10가지 변형을 실행하세요. 실패 항목을 기록: 톤이 틀림, 섹션 누락, 과신, 너무 길음, 구체성 부족.
6일차: 버전화하고 이름 붙이기. 규칙과 1–2개 개선된 예시로 v1.1을 만드세요. 템플릿, 스니펫, 커스텀 GPT 등 재사용하기 쉬운 곳에 저장하세요.
7일차: 워크플로에 배치. 실제로 쓸 곳에 넣으세요: 프로젝트 템플릿의 체크리스트 단계, 저장된 프롬프트, 또는 자동화. 관련 플랜을 선택한다면 /pricing을 참고하세요.
도구가 매주 쓰이기 시작하면, 작은 앱으로 포장해서 입력·출력·버전을 일관되게 유지하는 것을 고려하세요. 그때 Koder.ai 같은 비브 코드 플랫폼이 도움이 될 수 있습니다: 채팅에서 간단한 웹 도구를 만들고, 스냅샷으로 버전 관리하며 준비되면 배포할 수 있습니다—모든 것을 처음부터 재구성하지 않고도 가능합니다.
최근 실행 5건을 검토하고, 예시 하나를 갱신하고, 재작업을 초래한 규칙을 업데이트하고, 다음 달에 테스트할 추가 엣지케이스를 적으세요.
작게 시작하세요. 믿을 수 있는 도구 하나를 만들고, 그다음 두 번째를 추가하세요. 몇 달 후면 조용히 당신의 전달 방식을 업그레이드하는 개인 도구 모음이 생길 것입니다.
공개적으로 공유할 계획이면 템플릿, 작은 앱, 또는 다른 사람이 학습할 수 있는 워크플로로 바꾸는 것을 고려하세요. (Koder.ai는 플랫폼에 대한 콘텐츠를 만드는 사람들을 위한 크레딧 획득 프로그램과 추천 보상도 운영합니다—실험 비용을 충당하는 데 유용할 수 있습니다.)
AI “도구”는 저장된 프롬프트 + 템플릿처럼 단순할 수 있습니다. 한 가지 입력을 받아 한 가지 출력으로 안정적으로 바꿔준다면(예: 엉망인 노트 → 클라이언트 전송용 요약) 도구로 충분합니다.
적합한 첫 포맷 예시:
“잦고, 지루하고, 예측 가능한” 작업을 시작점으로 삼으세요. 검토를 거칠 것이므로 약간 부정확해도 위험이 적은 작업이 좋습니다.
잘 맞는 예시:
첫 도구에 가격 결정, 법률 문구, 민감한 인사 문제 같은 최종 결정을 맡기지 마세요.
작은 기계처럼 적어보세요:
출력을 한 문장으로 설명할 수 없으면 도구 범위를 더 좁히세요.
재현 가능한 프롬프트 구조를 사용하세요:
가능하면 한 가지 좋은 예시를 포함하세요—예시는 추측을 줄여줍니다.
안전장치를 명시하면 추측과 환각을 막을 수 있습니다:
이렇게 하면 자신감 있게 들리지만 틀린 빈 문장을 줄일 수 있습니다.
재사용 가능한 테스트 세트(6–10개)를 만드세요:
작은 단위로 반복하세요: 한 번에 지침 하나만 변경하고 새 버전으로 저장(v0.2, v0.3). 무엇이 개선되고 무엇이 깨졌는지 간단히 로그를 남기세요.
실제로 재사용할 곳에서 시작하세요:
수작업 버전이 안정적일 때만 자동화하세요. 자동화는 주로 매주 여러 번 실행하거나 형식 오류가 반복될 때 가치가 큽니다.
실용적인 ‘안전 기본값’을 쓰세요:
더 구조화가 필요하면 “입력에서 검증할 수 없으면 무엇이 부족한지 물어라”와 같은 규칙을 추가하세요.
툴의 가치를 주장하려면 도구 자체가 아니라 워크플로를 측정하세요:
간단한 로그(날짜, 작업, 분, 수정 횟수)를 유지하면 비교 가능한 전후 사례를 만들 수 있습니다.
많은 경우 속도와 일관성이 가치일 때 결과물 기반 가격 책정으로 전환할 수 있습니다. 예: “24시간 내 제안 패키지”.
자신을 보호하려면:
빠른 출력이 항상 더 싸게 팔려서는 안 됩니다. 고객은 리스크 감소와 수정 횟수 감소에 가치를 두기 때문입니다.