프롬프트 엔지니어링 다음 단계: Loop Engineering — 5장 강의 슬라이드 초안
핵심 메시지: AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트를 잘 쓰지만, AI로 조직을 바꾸는 사람은 루프를 설계한다.
대상
- 기업 임원/팀장: AI 도입을 도구 교육에서 업무 운영체계로 전환해야 하는 사람
- 실무 리더/강사: 반복 업무를 AI skill, 자동화, 검증 루프로 바꾸려는 사람
- JYP Labs 강의/컨설팅 자료: AI Work OS, OMW/Hermes, 스킬 설계, 검증 체계 설명용
5장 슬라이드 구성
Slide 1. AI 활용의 다음 단계: 프롬프트에서 루프로
한 줄 메시지
프롬프트는 한 번의 답을 만들고, 루프는 매번 더 나은 업무 방식을 만든다.
화면 구성
- 좌측: Prompt Engineering → Context/Harness Engineering → Loop Engineering 단계
- 우측: “한 번 묻기”와 “반복 운영”의 대비 카드
본문
- Prompt Engineering: AI에게 한 번 잘 말하는 기술
- Context/Harness Engineering: AI가 일할 자료·도구·검사 장치를 주는 기술
- Loop Engineering: AI 작업이 발견·분해·실행·검증·기록·재실행되게 만드는 운영 기술
발표자 노트
AI 도구 교육은 여전히 필요하지만, 기업에서 성과를 만드는 지점은 더 이상 “좋은 프롬프트 한 문장”만이 아닙니다. 반복 업무를 발견하고, 실행 단위로 쪼개고, 검증 기준을 붙이고, 다음 실행이 좋아지도록 기록하는 체계가 필요합니다. 이것이 Loop Engineering입니다.
수강생 질문
- 우리 조직에서 “매번 비슷하게 반복되지만 품질 편차가 큰 업무”는 무엇인가?
Slide 2. Loop Engineering의 표준 구조
한 줄 메시지
좋은 AI 업무는 요청에서 끝나지 않고, 다음 실행을 개선하는 기록으로 끝난다.
화면 구성
- 중앙 순환형 프로세스: Discovery → Decompose → Dispatch → Execute → Verify → Synthesize → Decide → Skillize
- 하단: “재실행될수록 좋아지는 업무 운영체계” 강조
본문
- Discovery: 업무 신호 감지
- Decompose: 실행 가능한 태스크로 분해
- Dispatch: Sophie, subagent, 외부 도구에 배정
- Execute: 산출물 생성
- Verify: 형식·근거·실행·E2E 검증
- Synthesize: 결정 가능한 요약으로 합성
- Decide: 적용·보류·폐기·반복 결정
- Skillize: OMW 문서와 Hermes skill로 재사용
발표자 노트
루프의 핵심은 “실행”이 아니라 “실행 후 무엇을 배웠는가”입니다. 실패한 시도도 버리지 않고 실패 로그로 남기면, 다음 실행에서 같은 실수를 줄일 수 있습니다.
수강생 질문
- 지금 우리 업무 자동화에는 Verify와 Decide 단계가 있는가?
Slide 3. 사람의 역할: 루프 안이 아니라 루프 위
한 줄 메시지
사람은 매번 실행자가 아니라 기준·승인·검증을 설계하는 운영자다.
화면 구성
- 좌측: 사람이 소유해야 할 것
- 우측: AI가 맡을 수 있는 것
- 가운데: 승인 경계 게이트
본문
사람이 소유할 것:
- 좋은 결과의 기준
- 평가 체크리스트
- 비가역 작업 승인 경계
- 최종 QA/E2E 판단
- 실패 로그 해석과 다음 실험 결정
AI가 맡을 수 있는 것:
- 초안 생성
- 후보 수집
- 반복 실행
- 결과 비교
- 변경 제안
- 로그 정리
발표자 노트
AI를 많이 쓰는 조직일수록 사람의 역할이 사라지는 것이 아니라 더 명확해집니다. 특히 외부 발송, 삭제, 게시, 결제, 권한 변경 같은 비가역 작업은 루프 안에 승인 게이트로 들어가야 합니다.
수강생 질문
- 우리 조직에서 AI가 단독으로 하면 안 되는 작업은 어디까지인가?
Slide 4. 사례: OMW 수집 문서 → 실행 후보 TOP 3 루프
한 줄 메시지
지식 수집의 가치는 저장이 아니라 실행 후보로 전환될 때 생긴다.
화면 구성
- 좌측: OMW 수집 문서
- 중앙: v0.2 정량 평가 100점 루브릭
- 우측: TOP 3 실행 후보와 산출물
본문
루프 단계:
- OMW 수집 문서 탐지
- raw/processed 중복 제거
- 스킬/강의/자동화/loop 후보 분류
- 100점 루브릭으로 점수화
- TOP 3 추천
- 대표님 승인/선택
- 표준안·스킬·강의 모듈·자동화 backlog로 승격
평가 영역:
- 후보 적합도 30
- 전략 적합성 20
- 실행 가능성 20
- 재사용·확산성 15
- 리스크·검증 용이성 15
발표자 노트
OMW는 단순한 저장소가 아니라 실행 후보를 발견하는 센서입니다. 매일 들어오는 문서가 스킬 후보인지, 강의 후보인지, 자동화 후보인지, loop 설계 후보인지 판단하면 지식 수집이 실제 운영 체계로 연결됩니다.
수강생 질문
- 우리 회사의 지식 저장소는 실행 후보를 만들어내고 있는가, 단순 보관소인가?
Slide 5. 실습: 내 업무 하나를 Loop로 바꾸기
한 줄 메시지
반복 업무 하나를 고르고, 입력·출력·검증·승인 경계를 쓰면 첫 번째 AI 업무 루프가 된다.
화면 구성
- 실습 템플릿 카드 4개: 입력 / 절차 / 검증 / 승인 경계
- 하단: 다음 액션 “이번 주 하나의 루프를 OMW 문서 또는 Hermes skill로 남기기”
본문
실습 질문:
- 반복 업무는 무엇인가?
- 필수 입력은 무엇인가?
- 최종 출력은 어떤 형식인가?
- 성공 기준은 무엇인가?
- 어떤 작업은 사람 승인이 필요한가?
- 실패 로그는 어디에 남길 것인가?
- 성공하면 어떤 skill 또는 SOP로 재사용할 것인가?
발표자 노트
실습의 목표는 거대한 자동화를 만드는 것이 아닙니다. 작은 반복 업무 하나를 골라 루프 구조로 쓰는 것입니다. 처음에는 문서 루프로 시작하고, 반복되면 Hermes skill이나 cron으로 승격합니다.
수강생 질문
- 이번 주 안에 우리 조직에서 루프화할 수 있는 작은 업무 하나는 무엇인가?
강의 마무리 메시지
AI 도입의 다음 단계는 더 좋은 답을 얻는 것이 아니라, 더 좋은 업무 루프를 만드는 것입니다.
후보 분류
| 항목 | 판단 | 근거 |
|---|---|---|
| 강의 후보 | 높음 | 5장 도입 모듈로 즉시 사용 가능 |
| 스킬 후보 | 높음 | Loop Engineering workflow skill과 연결 가능 |
| 자동화 후보 | 중간 | OMW TOP3, cron, 운영 로그 사례로 확장 가능 |
| loop 설계 후보 | 높음 | 발견→분해→실행→검증→기록→재실행 구조를 직접 설명 |
다음 액션
- 이 초안을 기반으로 20~30분 강의안으로 확장한다.
- OMW TOP3 루프 실제 사례 화면을 추가한다.
- 고객사 워크숍용 실습지 1장을 별도 작성한다.