8분MY
이 챕터 한 문장: 신입을 데려와서, 하나 시켜봅니다. 진짜로 합니다.
신입이 출근하려면 사무실이 있어야 합니다.
컴퓨터에 이미 있습니다. 터미널이라는 곳이에요.
맥이면 Spotlight에서 “터미널”을 검색하세요. 윈도우면 “PowerShell”을 검색하세요.
검은 화면에 커서만 깜빡입니다. 이게 사무실입니다.
참고로 저는 맥에서 iTerm2라는 터미널을 씁니다. 기본 터미널이랑 하는 일은 같은데 좀 더 편해요. 따라하고 싶으면 iterm2.com에서 받으세요. 안 받아도 상관없습니다. 기본 터미널로 전부 됩니다.
기본 터미널로 전부 됩니다. iTerm2는 좀 더 편한 옵션일 뿐이에요.
무섭게 생겼어요. 저도 5년 전에 처음 열었을 때 속이 울렁거렸습니다. 보기만 해도 숨이 턱 막히고, 진짜 토 나올 것 같아서 그냥 닫았어요.
근데 뜯어보면 별거 없습니다.
평소에 바탕화면에서 폴더 열 때 아이콘 더블클릭하잖아요. 그게 그래픽으로 명령하는 거예요. 터미널은 같은 걸 글자로 하는 겁니다. “이 폴더 열어” 하고 치면 열립니다. 결과는 똑같아요. 방법이 다를 뿐입니다.
이 사무실에 AI를 앉히면 — 한국어로 지시만 하면 됩니다. AI가 명령어를 대신 칩니다. 터미널 명령어를 외울 필요가 없어요.
검은 화면에 커서가 깜빡이는 터미널 = 빈 사무실
여기에 AI를 앉히면, 한국어로 지시만 하면 된다
빈 사무실에 신입을 데려오려면 두 가지만 깔면 됩니다.
패키지 매니저.핸드폰에 앱스토어가 있듯, 터미널에도 앱스토어가 있습니다. 터미널에서 쓰는 도구들은 일반 앱스토어에 없어요. 터미널 전용 앱스토어가 따로 있는 겁니다. “이거 깔아줘” 하면 알아서 가져다 놓습니다. 맥은 Homebrew, 윈도우는 Scoop. 이름만 다르고 하는 일은 같아요.
Node.js. 클로드 코드가 돌아가는 데 필요한 겁니다. 없으면 클로드가 사무실에 못 들어와요. 신입한테 출입카드를 만들어주는 거예요.
하나하나 깔 수도 있지만, 올인원 스크립트를 만들어뒀습니다.
터미널을 열고 아래 한 줄을 복사해서 붙여넣으세요:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jsk3342/claude-setup/main/install.sh)"PowerShell을 열고 아래 한 줄을 복사해서 붙여넣으세요:
irm https://raw.githubusercontent.com/jsk3342/claude-setup/main/install.ps1 | iex패키지 매니저, Node.js, 클로드 코드까지 한 번에 깔립니다.
다 됐으면 터미널에 claude를 치세요.
클로드 코드 화면이 뜹니다. 처음이면 Anthropic 계정 연결하라고 나올 거예요. 연결하고 요금제 확인되면 끝.
빈 사무실이었습니다. 출입카드 만들어주고 데려왔더니 — 신입이 자리에 앉아 있습니다.
claude를 쳤는데 “command not found”가 나오면 — 당황하지 마세요. 설치는 됐습니다. 터미널이 위치를 모르는 거예요. 핸드폰에 앱 깔았는데 홈 화면에 안 뜨는 거랑 같습니다. 주소만 알려주면 돼요.
에러 메시지를 읽어보면 답이 나옵니다. “not found” = 못 찾겠다. 그러면 주소를 등록해주면 됩니다. (PATH 설정은 부록에 정리해뒀어요.)
설치는 됐습니다. 터미널이 위치를 모르는 거예요. 핸드폰에 앱 깔았는데 홈 화면에 안 뜨는 거랑 같습니다.
그래도 안 되면 두 가지 방법이 있습니다.
신입이 자리에 앉았습니다. 일을 시켜봅시다.
요즘 귀찮아하고 있는 반복 작업 하나를 떠올려 보세요.
직업은 상관없습니다. “반복되는데 귀찮은 것”이라는 상황은 누구에게나 있어요.
떠올렸으면, 그대로 한국어로 말하면 됩니다.
예를 들어 이렇게요:
이 유튜브 영상의 자막이랑 댓글 인기순 100개,
조회수 같은 메타데이터 전부 가져와.
[URL 붙여넣기]엔터를 누르면 — 클로드가 멈춥니다. “실행해도 될까요?” 하고 물어봐요.
신입이 첫날 사수한테 물어보는 겁니다. “이거 해도 돼요?” 이게 권한 모드예요.
Y를 누르세요. “응, 해.”
데이터가 쏟아집니다.
지금 한 걸 뜯어보면 세 단계입니다.
입력: 재료를 가져다줬습니다. URL을 복사해서 줬어요.
가공: 데이터를 정리시킵니다. “여기서 패턴 뽑아줘.”
출력: 결과를 저장합니다. “파일로 만들어줘.”
디지털 세상에서 모든 작업이 이 세 단계입니다. 견적서를 쓰든, 블로그 글을 쓰든, 영상을 편집하든. 뭘 시키든 이 패턴으로 돌아갑니다.
여기서 하나만 추가해 보세요.
나는 인테리어 업체를 운영하고 있어.
이 데이터에서 고객이 가장 많이 불만을 갖는 포인트를 뽑아줘.
우리 업체에 적용할 수 있는 것과 없는 것을 구분해줘.같은 데이터입니다. 그런데 “나는 이런 상황이다”를 말해줬더니 결과가 완전히 달라집니다.
AI는 방대한 지식을 갖고 있어요. 근데 범위를 안 주면 — “전국에서 김지수 찾아주세요” 하는 겁니다. 김지수가 수십만 명이에요. “신논현역, 검은 머리, 개발자 김지수” — 이러면 한 명으로 좁혀집니다.
“전국에서 김지수 찾아주세요” — 수십만 명이다
“신논현역, 검은 머리, 개발자 김지수” — 한 명으로 좁혀진다. 내 상황을 구체적으로 줄수록 정확도가 올라간다
내 상황을 구체적으로 줄수록, 원하는 답이 나올 확률이 올라갑니다.
정리해 봅시다.
신입이 첫날 업무를 해냈습니다.
여기까지, 기분이 좋습니다. 뭔가 된 느낌이에요. “오, 진짜 되네?”
이 느낌. 기억해 두세요.