AI 이력서·채용 공고 찾기Claude Code·Codex 스킬 jobhunt
이직을 준비하면서 매주 같은 일을 반복했다. 채용 사이트를 돌며 공고를 찾고, 하나씩 읽어 보며 나와 맞는지 따지고, 지원할 곳이 생기면 이력서를 고쳤다. 이걸 AI 에이전트에게 맡기면 금방 끝날 줄 알았는데, 막상 해 보니 제일 오래 고민한 건 AI에게 어디까지 맡겨야 하나였다.
이직을 준비하면서 매주 같은 일을 반복했다. 채용 사이트를 돌며 공고를 찾고, 하나씩 읽어 보며 나와 맞는지 따지고, 지원할 곳이 생기면 이력서를 고쳤다. 이걸 AI 에이전트에게 맡기면 금방 끝날 줄 알았는데, 막상 해 보니 제일 오래 고민한 건 AI에게 어디까지 맡겨야 하나였다.
요즘은 코드를 짤 때도, 글을 정리할 때도 하루의 상당 부분을 AI와 함께 보낸다. 그런데 정작 이 모델이 어떻게 만들어졌고, 내가 보낸 문장을 어떤 순서로 계산해서 답을 내는지는 설명하지 못했다.
좋아서 쓰는 도구인데, 쓰면 쓸수록 회의감이 커졌다. 그 감정이 어디서 오는지는 한 인터뷰를 보고 나서야 조금 알게 됐다.
사람마다 local CLAUDE.md가 달라서 같은 코드베이스에서도 Claude가 다르게 움직였다. 팀 파일을 git 공유 하나로 합치고, 줄이고, PR마다 키우는 문서로 바꾼 과정.
Superpowers, agentmemory, context-mode, codebase-memory-mcp, RTK를 직접 깔아 보고 역할별로 나눴다. 토큰을 줄이는 건 context-mode와 RTK이고, 둘은 줄이는 층이 다르다.
rtk init -g가 성공 메시지를 냈는데도 PreToolUse 훅이 등록되지 않았다. 원인은 settings.json에 남은 쉼표 하나였다.
Thariq Shihipar의 Field Guide to Fable 발표를 보고 정리했다. Fable에서 결과를 가르는 건 모델의 지능보다, 내가 모르는 것을 시작 전에 얼마나 드러내느냐였다.