4. 회고에 대한 회고

라이브 마지막 5분에 한 액션. AI를 잘 쓰는 사람들의 공통점 중 하나는 작업 후에 반드시 회고를 남긴다는 것. 그리고 그 회고를 또 회고해야 회고 자체가 잘 됩니다. 완전 메타.

왜 회고를 또 누적해야 하나

내가 늘 하던 방식대로만 학습하면 제자리걸음이에요. 우리는 챌린지 본질대로 재발견을 해야 합니다 — 나의 학습 과정에 대한 재발견.

.inbox/에 학습 회고를 누적하면 나중에 LLM 위키가 인덱싱해줍니다. 그러면:

내 학습 멘탈 모델이 어떻게 변화하는지 로컬에 시계열로 남음
다음 학습 설계할 때 어떻게 굴려야 효과적이었는지 본인 데이터로 알 수 있음
멘토링·번개 세션에서도 이 데이터를 같이 보면서 조정 가능

라이브에서 실제 쓴 프롬프트

Plain Text


나의 학습 멘탈 모델과 학습 패턴을 앞으로 점점 더 개선해 나가야 한다.
방금 문서를 써나가고 LLM 통해 정보를 찾고
서브 에이전트에게 피드백을 받는 경험까지 진행했다.
이걸 돌아보고, 일단 나의 학습 멘탈 모델·학습 패턴 현재 버전을 정리해서
.inbox/에 저장해 줘.

여기서 핵심은 개선 제안까지 바로 받지 않는 것. 일단 현재 버전만 인박스에 누적합니다. 개선은 다음 회차나 멘토링에서 같이 들여다보면서 결정.

회고 누적의 장기 효과

💡

지금 한 줄·다섯 줄 회고라도 일주일에 5〜7개 쌓이면, 한 달 뒤에는 나만의 학습 패턴 사전이 됩니다. AI가 이 사전을 보고 “이 사람은 이런 식으로 학습할 때 가장 잘 풀어내더라” 를 옆에서 짚어줄 수 있어요.

라이브에서 참여자들이 남긴 소감 (회고의 회고)

추론으로 풀어보니 머리를 더 많이 쓰게 된다. 이걸 토대로 발라 읽기 들어가면 훨씬 빠를 듯
꼼꼼히 보다가 못 읽고 끝났던 책들도 이 방식이면 처리할 수 있겠다
혼자 학습할 때 어려웠는데 같이 하니 재밌다
AI로 대량 생산만 하다가 한 자 한 자 타이핑하니 글에 애정이 생겨서 집에 가서 마무리하고 싶다

마지막 소감에 메이커준이 덧붙인 말:

✅

LLM은 한국어 글쓰기를 아직 잘 못 합니다. 그럴듯해 보이지만 한 문장씩 읽으면 어색한 게 많아요. 회의록·요약 같은 건 AI로 해도 괜찮은데, 내 사고의 변천 과정이 들어가는 글은 아직까지는 직접 써야 합니다. 시간이 가장 많이 걸리지만, 가장 중요한 학습이 일어나는 자리예요.

챌린지 남은 기간 운영 (3회차 라이브 마무리 안내)

오프라인 라이브 마무리에서 안내한 내용. 3회차가 끝나는 시점에 챌린지는 절반을 지났습니다.

팀 미션은 일단 잊어도 됩니다. 남은 2주는 1:1 멘토링 중심
멘토링 캘린더는 챌린지 종료 후 1개월까지 열어둡니다. 1인당 2회. 2주 간격 또는 1주 간격으로 신청
번개 세션 — 주 1회 30분. 라이브 외 시간대. 참석 못 해도 녹음 스크립트 디스코드 공유
종료 시점 목표 — AI 때문에 내가 점점 더 똑똑해지는 그 경험과 산출물 (= 5회차 데모데이 자료)