2. 책 1권에서 메커니즘 1개 — V1〜V7 누적

메인 액티비티 ① — 책 한 권을 골라서 표지·목차만으로 추론하고, 한 챕터의 한 원칙만 뽑아서 outbox 글 한 편을 V1부터 누적해갑니다. 라이브에서 메이커준은 이 과정에 30분을 썼고, 실제로 책에서 읽은 분량은 2페이지였어요.

룰 — 적게 읽고 더 많이 써먹는다

문학책이 아니면 다 읽지 마세요. 우리 가져온 책은 다 실용서입니다. 실용서는 다 읽는 것보다 내 삶에 더 잘 써먹는 게 중요해요. 한 페이지만 읽더라도 오늘 밤·내일부터 써먹을 수 있게.

특히 AI 시대에는 다 읽으려고 인풋을 많이 집어넣는 것 자체가 불리한 전략. 그건 LLM이 더 잘하는 거예요. 많이 박아놓고 통계로 출력하는 거. 사람이 잘하는 건 적은 데이터로 고차원 추론입니다.

라이브에서 메이커준이 보여준 패턴. 원래 평소에는 그냥 한 편의 글에 바로 쓰지만, 라이브에서는 보여주기 위해 일부러 버전을 끊어서 누적했어요.

Plain Text


# 이 글의 목적
참여자들의 습(習)을 도와주기 위한 학습 에이전트 만들기 경험을 설계한다.

## V1
...한 문장...

## V2
...V1 + 한 문장 더...

## V3
...

/쓰기 커맨드로 의도와 키워드만 적고 시작. 한 문장씩 추가할 때마다 스스로에게 묻는 질문이 두 개예요.

✅

1) 어떤 문장이 이어지면 원래 목적에 더 다가갈까?
2) 지금 내가 막힌 곳을 채우려면 LLM에게 뭘 시켜야 할까?

버전	메이커준이 한 행동
V1	한 문장 — “가장 중요하다고 생각하는 것은 습을 AI가 도와주도록 하는 것이다”
V2	책을 매개체로 가져옴 — “안데르스 에릭슨의 1만 시간의 재발견을 읽고 습을 도와주기 위한 메커니즘을 발견하고 싶다”
V3	책 제목에서 추론 — “재발견이라는 키워드가 인상적인데, 아마 시간을 많이 투자하기보다 제한된 시간을 잘 쓰는 것의 가치를 이야기하지 않았을까”
V4	목적 재확인 — “이 책을 통해 핵심 요소를 뽑고 그중 에이전트에 적용할 우선순위를 만들어 봐야겠다”
V5	LLM에 목차 요청 + 동시에 V5에 본인 생각 작성 — “의식적인 연습의 7가지 원칙” 챕터를 발견
V6	7원칙 중 “피드백” 선택 — 가장 익숙한 단어 = 가장 빨리 적용 가능
V7	”왜 피드백이 중요할까” 본인 생각 + LLM에게 우선순위 매기기 요청 → LLM도 1순위 피드백

핵심은 한 문장을 쓰는 동안 LLM에게 정보 검색을 동시에 시키는 것. 내 뇌가 쉬는 시간 없이 굴러갑니다.

V3에서 메이커준이 쓴 문장 패턴:

“재발견이 인상적인데, 무엇을 재발견했을지 내가 먼저 추론해 본다면 아마 이러이러한 게 있을 것 같다.”

문장을 완전히 끝내지 않고 빈 칸을 만들어 두는 거예요. 그러면 나중에 채울 때 백지보다 훨씬 쉽습니다. 뇌가 빈 칸을 발견하면 채우려고 하니까.

⚠️

LLM이 다 써준 글로 학습이 안 되는 이유 — 다 쓰고 나면 이미 학습이 끝난 상태에서 읽는 거예요. 중간에 멈추고, 추론하고, 수정하는 과정이 있어야 노력 없이 기억이 남습니다. 뇌를 생중계(think aloud) 한다고 생각하세요.

메이커준이 라이브에서 실제 책에서 읽은 분량은 의식적인 연습의 7가지 원칙 2페이지. 그걸로:

여기서 다음 단원으로 넘어갑니다 — 그 루브릭을 평가해주는 서브 에이전트 만들기.

소그룹 회고에서 나온 사례:

같은 패턴이에요. 목적 → 표지·목차 추론 → 한 챕터 → 한 원칙 → 액션.