AI 컨설턴트
2024년부터 만들어 온 기록
Aria Han
일을 위한 AI, 사람을 위한 AI.
“AI가 필요해”에서 “AI와 함께 일한다”까지.
기여할 수 있는 주요 영역
기술적 완성도를 추구하며 깊이 있게 고민하는 파트너와의 협업을 지향합니다.
각 프로젝트는 지속적인 질문에 대한 해답입니다
AI를 어떻게 효과적으로 학습할 것인가, 방대한 연구 자료를 어떻게 체계화할 것인가, AI는 맥락을 어떻게 기억해야 하는가, 팀은 에이전트와 어떻게 협업해야 하는가에 대한 실천적 결과물입니다.
13개의 주요 프로젝트를 핵심 질문별로 정리했습니다: AI 학습, 연구 자료 분석, 맥락 보존, 에이전트 조율, 증거 기반 검증, 작업 연속성 확보.
- ModelMind기존 AI 교육의 순서가 맞지 않다고 판단하여, 실무자에게 가장 먼저 필요한 직관 중심의 코스를 구축했습니다.
- Paper Rooms수많은 브라우저 탭에 파묻히는 연구 자료를 체계적으로 관리하기 위해 개인 라이브러리를 구축했습니다.
- our4cuts별도의 전용 장비 없이 브라우저와 iPad만으로 즉석 포토부스를 구현했습니다.
- Civic ForgesI wanted a city builder where running the city and living a life are the same game.
- Not RecommendedYouTube should begin with a question, not an infinite feed.
- HearthThe notch could be a quiet home for the context I keep reaching for.
- HeyContext대화 맥락의 유실 문제를 해결하기 위해 영구 메모리 기반의 협업 워크스페이스를 구축했습니다.
- HeyContent여러 플랫폼에 파편화된 크리에이터의 맥락을 단일 시스템으로 통합했습니다.
- Brink Mind신체 반응 데이터를 결합하여 보다 실질적인 멘탈 헬스 케어 솔루션을 제공하고자 했습니다.
- site-spec웹사이트의 시각적 완성도와 별개로, 검색 엔진 및 AI 시스템이 요구하는 데이터 레이어의 결함을 진단합니다.
- Nexus OfficeAgents that keep working without you need a place where you can see and answer them.
- renderstateA screen should be inspectable in every meaningful state before the whole app can run.
- KERNEL매번 컨텍스트가 초기화되는 문제를 방지하기 위해 Claude Code에 영구 메모리, 검증 훅, 실행 규칙을 결합했습니다.
- llm-bench기존 리더보드가 실제 업무 성능을 보여주지 못해 실무 기반의 벤치마크 테스트를 직접 구축했습니다.
- the-agent-library단편적인 프롬프트 모음의 한계를 넘어, 반복되는 워크플로우를 이식 가능한 에이전트 스킬로 체계화했습니다.
- model-familiarity-engine단순 순위 비교를 넘어, 실제 업무 관계 속에서 모델이 축적한 성능 데이터를 파악하고자 했습니다.
- metabrain지속적인 검증 게이트가 없는 메모리 저장은 단순한 노이즈로 전락합니다.
- agentmailkit모델이 본문을 작성하더라도, 예약 발송 메일의 구조와 레이아웃은 매일 결정론적으로 일관되어야 합니다.
- Substrate사람의 개입 없이 매일 작동하는 완전 자율 창작 파이프라인의 장기적인 결과물을 실험했습니다.
- latent-diagnostics단순히 출력 정답률만 측정하는 것을 넘어, 모델이 내부적으로 유의미한 연산을 수행했는지 검증하고자 했습니다.
현재 여러 클라이언트와 독립적으로 일하고 있습니다.
창업자와 팀을 대상으로 AI 제품을 구축하거나 개선하고, 개인 및 조직의 업무에 맞는 AI 워크플로우와 내부 시스템을 설계합니다.
연혁 전체 →실무 현장의 기술 노트
에이전트, 메모리, 도구, 언어, 그리고 기술이 업무에 미치는 영향에 대한 실무 중심의 기술 에세이입니다.
이곳의 작업들은 실제 업무에서 마주한 마찰의 기록입니다. AI 교육의 비효율, 브라우저 탭 속에 묻히는 연구 자료, 대화가 길어질수록 유실되는 맥락, 매일 아침 초기화되는 작업 환경을 해결하기 위해 시작되었습니다.
실사용자와 투자 유치 이력을 가진 제품을 구축해 보았고, 광고나 결제 없이 무료로 공개한 애플리케이션도 개발했습니다.
차이는 비즈니스 모델에 있지 않습니다.
핵심은 그 시스템이 사람의 지속적인 학습을 돕고, 맥락을 보존하며, 명확한 증거를 남기고, 유의미한 상호작용을 지속시키는가에 있습니다.
기술 구축의 근본적인 동기는 AI를 통해 사람의 역량을 온전하게 발휘하도록 돕는 데 있습니다.
따라서 축적되는 메모리, 배경으로 자연스럽게 녹아드는 도구, 시스템을 명확히 이해하도록 돕는 개념 정의를 지향합니다. 기계적인 반복 작업은 AI가 전담하고, 사람은 본질적인 판단과 창의성에 집중할 수 있는 연속성 있는 구조를 만듭니다.
사람이 계속 신경 쓰지 않아도 돌아가는 구조를 만듭니다.
주요 작업 공간
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