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로그인 없이 확인하는 Claude Code 업무 자동화 CMS 프리뷰입니다. Module 0 오리엔테이션과 Module 1 Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 광고 카피 실습을 그대로 보여줍니다.
Modules
6
Steps
53
Claude 계정, Max 플랜, Claude Desktop, Code 창 진입 상태를 확인합니다.
2 steps
Step 1
오리엔테이션 준비
이 과정은 Claude Desktop의 Code 창으로 진행합니다.
과정 비용에는 Claude Max 5x 1개월 사용 비용이 포함되며, 수강생은 본인 이메일 기반 Claude 계정을 사용합니다.
Claude에 로그인한 뒤, 수업에서 안내한 계정으로 Code 기능을 사용할 수 있는지 확인합니다.
Step 2
오리엔테이션 준비
Claude Desktop을 설치하고, Code 창에 진입할 수 있는 상태를 만듭니다.
이번 과정은 터미널 Claude Code CLI가 아니라 Claude Desktop의 Code 창을 기준으로 진행합니다.
Python과 Git 설치는 뒤 모듈에서 단계적으로 다룹니다.
Anthropic Growth Marketing 사례를 축소 재현해, Claude Desktop Code 창에서 자료 기반 광고 카피 파일을 만듭니다.
11 steps
Step 1
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
이 과정은 Claude Code를 개발자처럼 쓰는 수업이 아닙니다.
우리가 따라 할 첫 사례는 Anthropic의 Growth Marketer Austin Lau가 Claude Code로 광고 제작 업무를 줄인 이야기입니다.
Austin은 Claude Code를 처음 봤을 때, 마케터가 이 도구를 어디에 써야 하는지 바로 이해하지 못했습니다.
처음에는 터미널을 여는 법부터 검색해야 했지만, 사내에 공유된 비개발자용 설치 가이드를 따라 Claude Code를 도입했고, 일주일 뒤 두 가지 workflow를 만들었습니다.
광고 이미지를 만들 때는 같은 디자인을 여러 비율과 여러 문구로 계속 복제해야 합니다.
Austin은 Claude Code로 Figma plugin을 만들고, 여러 광고 문구 변형을 더 빠르게 생성할 수 있게 했습니다.
Google Responsive Search Ads는 여러 개의 제목과 설명을 요구합니다.
Austin은 Claude Code에서 /rsa 같은 custom command를 만들고, 캠페인 데이터, 기존 광고 카피, 키워드, 브랜드 기준, Google Ads best practice를 함께 읽게 했습니다.
Claude Code는 광고 카피 후보를 만들고, 길이와 기준을 검토하고, 업로드 가능한 CSV 형태까지 정리했습니다.
이전에는 광고 하나를 업데이트하는 데 약 30분이 걸렸습니다.
Claude Code workflow를 만든 뒤에는 같은 작업이 약 30초 수준으로 줄었습니다.
중요한 점은 Austin이 처음부터 코드를 잘 알아서 가능했던 것이 아니라는 점입니다.
그는 자신의 업무 문제를 명확히 설명했고, Claude Code가 그 문제를 해결할 작은 도구와 workflow를 만들게 했습니다.
우리는 Figma plugin 전체를 만들지 않습니다.
Google Ads 업로드용 CSV도 아직 만들지 않습니다.
오늘은 가장 작은 단위만 따라 합니다.
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InsightPulse 상품 설명 → Claude Code로 검색광고 스타일 카피 초안 만들기 → CLAUDE.md와 Google Ads 검증 기준 추가하기 → 1차 결과를 더 안정적인 2차 결과로 개선하기
Claude Code는 코딩을 대신해주는 도구이기도 하지만, 비개발자가 자기 업무의 반복 문제를 작은 workflow로 바꾸게 해주는 도구입니다.
Step 2
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
이번 모듈은 첫 세팅 멘토링입니다.
강사 또는 멘토와 화면을 같이 보며 Claude Desktop의 Code 창에서 실습합니다.
이 도구들은 다음 모듈부터 단계적으로 붙입니다.
Step 3
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
오늘은 Figma 플러그인이나 완전한 광고 업로드 자동화를 만들지 않습니다.
대신 InsightPulse라는 공통 샘플 상품으로 아래 흐름만 작게 따라 합니다.
Step 4
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
InsightPulse는 마케팅 팀이 광고, 리드, 콘텐츠 데이터를 하루 또는 주 단위로 한 장에 요약해 팀 보고와 의사결정을 더 빨리 끝내게 해주는 업무 도구입니다.
공통 샘플을 사용해 Claude Code의 작동 방식을 먼저 익힙니다.
Part 2에서는 이 구조를 각자의 실제 상품, 서비스, 업무 프로젝트로 바꿉니다.
Step 5
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
Claude는 ChatGPT처럼 브라우저에서 접속해 쓰는 대화형 AI입니다.
질문에 답하고, 글을 정리하고, 파일을 읽고, Research 같은 보조도구로 조사를 도와줄 수 있습니다.
하지만 Claude 웹은 기본적으로 대화창 중심입니다.
Claude Code는 로컬 프로젝트 폴더를 중심으로 작동합니다.
프로젝트 폴더 안에 흩어진 자료를 모아두면 Claude Code는 그 자료를 읽고, 정리하고, 반복해서 참고할 수 있는 작업 기준으로 만들 수 있습니다.
그래서 매번 새로 설명하지 않아도 같은 자료와 같은 기준을 바탕으로 광고 카피, 보고서, 제안서, 슬라이드 같은 결과물을 더 일관되게 만들 수 있습니다.
중요한 점은 Claude Code가 최종 판단을 대신하는 것이 아니라, 내 자료를 근거로 판단 초안과 선택지를 정리해주는 업무 파트너라는 점입니다.
Claude 웹은 좋은 답변을 받는 곳이고, Claude Code는 내 업무 폴더 안에서 결과물을 함께 만드는 곳입니다.
Step 6
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
Claude Desktop의 Code 창에서 오늘 사용할 실습 폴더를 엽니다.
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claude-code-growth-demo아래 구조를 만들거나 Claude Code에게 만들어 달라고 요청합니다.
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claude-code-growth-demo/ ├── sources/ ├── knowledge_base/ └── outputs/ └── copy/
폴더가 어디에 만들어졌는지 반드시 확인합니다.
다음 모듈에서 같은 폴더를 다시 열어 이어서 작업합니다.
Step 7
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
먼저 최소 자료 하나만 넣고 Claude Code가 어떤 결과를 만드는지 확인합니다.
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sources/product_brief.mdmarkdown
총 21줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
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sources/product_brief.md를 읽고 InsightPulse의 검색광고 스타일 카피 초안을 만들어주세요. 요구사항: - 핵심 메시지 1개 - 검색광고 제목 후보 8개 - 검색광고 설명 후보 3개 - product_brief.md에 없는 성과 수치나 보장 표현은 만들지 말 것 - 결과를 outputs/copy/first_ad_copy_v1.md 파일로 저장 파일 저장 후 어떤 메시지 앵글을 선택했는지 짧게 설명해주세요.
Step 8
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
Claude Code가 만든 1차 결과를 확인하고, 왜 작업 기준이 필요한지 체감합니다.
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outputs/copy/first_ad_copy_v1.mdClaude Code는 그냥 질문하면 어느 정도 답을 만들 수 있습니다.
하지만 프로젝트 기준과 검증 기준을 함께 주면 결과가 더 안정적입니다.
첨부파일
Module 1에서 Claude Code가 검색광고 스타일 카피를 검토할 때 읽는 기준 문서입니다. 다운로드한 뒤 knowledge_base/google_ads_rsa_validation.md로 넣어 사용합니다.
google_ads_rsa_validation.md
Step 9
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
프로젝트 기준과 광고 검수 기준을 추가해 2차 결과를 개선합니다.
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CLAUDE.mdmarkdown
총 15줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
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knowledge_base/google_ads_rsa_validation.mdmarkdown
# 검색광고 초안 검수 기준 - 제목 후보는 8개 이상이어야 합니다. - 설명 후보는 3개 이상이어야 합니다. - 각 문장은 단독으로 읽혀도 의미가 있어야 합니다. - 같은 말을 반복하지 않습니다. - product_brief.md에 없는 성과 수치나 보장 표현을 만들지 않습니다. - "업계 1위", "ROI 보장", "전환율 상승 보장" 같은 과장 표현을 쓰지 않습니다. - 너무 긴 문장은 짧게 수정합니다. - 수정 후 어떤 기준을 적용했는지 짧게 기록합니다.
Step 10
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
1차 결과와 기준 문서를 함께 읽고 더 안정적인 2차 결과를 만듭니다.
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총 16줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
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outputs/copy/first_ad_copy_v2.md outputs/copy/improvement_notes.md
Step 11
Anthropic Growth Marketing 사례 기반 첫 실습
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sources/product_brief.md CLAUDE.md knowledge_base/google_ads_rsa_validation.md outputs/copy/first_ad_copy_v1.md outputs/copy/first_ad_copy_v2.md outputs/copy/improvement_notes.md
Claude Code는 로컬 프로젝트 폴더 안의 자료와 기준을 읽고 결과물을 파일로 남길 수 있습니다.
자료만 넣은 1차 결과보다, 작업 기준과 검증 기준을 함께 넣은 2차 결과가 더 안정적입니다.
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지금 이 프로젝트 폴더 구조를 내 업무에 맞게 바꾸고 싶습니다. 현재 폴더와 파일을 먼저 읽고, InsightPulse 샘플을 내 상품/서비스 또는 업무 프로젝트에 맞게 바꾸려면 어떤 파일을 수정해야 하는지 순서대로 알려주세요. 아직 파일을 수정하지 말고, 먼저 저에게 5개 이하의 질문을 해주세요.
Part 2에서는 이 구조를 여러분의 실제 상품, 서비스, 업무 프로젝트로 바꿉니다.
그때는 필요한 PDF, 엑셀, 문서, 웹자료를 knowledge_base에 넣고 grill-me로 한 번 더 검토한 뒤, 발표 가능한 슬라이드 MVP까지 만듭니다.
Module 1의 광고 카피를 SNS, 이메일, 랜딩 카피로 확장하고 Claude Design에서 슬라이드 초안을 만듭니다.
10 steps
Step 1
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
Module 1에서는 Anthropic Growth Marketing 사례를 가장 작은 단위로 따라 했습니다.
상품 설명을 넣고, Claude Code로 검색광고 스타일 카피를 만들고, 기준 문서를 추가해 결과를 한 번 개선했습니다.
Module 2에서는 같은 사례를 한 단계 확장합니다.
실무에서 광고 카피 하나만 만들고 끝나는 경우는 거의 없습니다.
검색광고 카피가 정리되면 곧바로 아래 산출물로 이어집니다.
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SNS 게시물 이메일 제목과 본문 랜딩페이지 히어로 카피 제안서 또는 발표용 슬라이드
Anthropic의 마케팅 사례도 핵심은 단순 생성이 아니라, 하나의 업무 맥락을 여러 채널 산출물로 변형하는 workflow였습니다.
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Claude Desktop Code 창 = 자료 읽기, 메시지 맵 정리, 채널별 카피 변형, 슬라이드 구조 만들기 Claude Design 웹 = Claude Code가 만든 슬라이드 구조를 시각 슬라이드 초안으로 바꾸기
Claude Design은 Claude Desktop Code 창 안에서 실행하지 않습니다.
슬라이드 단계에서는 브라우저에서 아래 주소로 이동합니다.
우리는 Module 1에서 만든 claude-code-growth-demo 폴더를 그대로 사용합니다.
새 프로젝트를 만들지 않고, 이전 산출물을 다음 입력으로 재사용합니다.
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first_ad_copy_v2.md → message_map.md → content_variants.md → slide_outline.md → claude_design_prompt.md → Claude Design 슬라이드 초안
Claude Code의 힘은 답변 하나가 아니라, 이전 산출물을 다음 업무의 입력으로 계속 이어 쓰는 데 있습니다.
Step 2
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
이번 모듈은 새 프로젝트를 만들지 않습니다.
Module 1에서 만든 claude-code-growth-demo 폴더를 그대로 다시 엽니다.
Claude Code의 장점은 매번 새 대화에서 처음부터 설명하지 않아도 된다는 점입니다.
프로젝트 폴더 안에 자료와 기준, 이전 산출물이 남아 있기 때문에 다음 모듈에서는 이 맥락을 이어서 작업할 수 있습니다.
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claude-code-growth-demo/ ├── sources/ ├── knowledge_base/ └── outputs/ └── copy/
Module 1에서 만든 광고 카피를 SNS, 이메일, 랜딩 카피로 확장하고, 브라우저의 Claude Design에서 3~5장 슬라이드 초안까지 만듭니다.
Step 3
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
Module 2 작업에 필요한 입력 파일이 모두 있는지 확인합니다.
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sources/product_brief.md CLAUDE.md knowledge_base/google_ads_rsa_validation.md outputs/copy/first_ad_copy_v1.md outputs/copy/first_ad_copy_v2.md outputs/copy/improvement_notes.md
text
현재 프로젝트 폴더를 확인해주세요. Module 2를 시작하기 전에 아래 파일이 있는지 점검하고, 없는 파일이 있으면 무엇이 빠졌는지 알려주세요. - sources/product_brief.md - CLAUDE.md - knowledge_base/google_ads_rsa_validation.md - outputs/copy/first_ad_copy_v2.md - outputs/copy/improvement_notes.md 아직 새 파일을 만들지는 말고, 점검 결과만 알려주세요.
Module 1 산출물이 남아 있고, Claude Code가 해당 파일들을 읽을 수 있으면 다음 Step으로 넘어갑니다.
Step 4
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
광고 카피를 여러 채널로 확장하기 전에, 모든 산출물이 공유할 핵심 메시지와 근거를 정리합니다.
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outputs/copy/message_map.mdtext
총 15줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
채널마다 새 이야기를 만드는 것이 아니라, 같은 근거를 채널 문법에 맞게 재배열합니다.
Step 5
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
메시지 맵을 바탕으로 채널별 콘텐츠 초안을 만듭니다.
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outputs/copy/content_variants.mdtext
아래 파일을 읽고 채널별 콘텐츠 초안을 만들어주세요. - sources/product_brief.md - CLAUDE.md - outputs/copy/message_map.md - outputs/copy/first_ad_copy_v2.md 규칙: - 소스에 없는 성과 수치나 고객 사례를 만들지 마세요. - 채널마다 같은 문장을 그대로 복사하지 마세요. - 각 채널에 맞게 길이와 말투를 바꾸세요. - CTA는 과장하지 말고 명확한 행동으로 쓰세요. 결과는 outputs/copy/content_variants.md 파일로 저장해주세요.
같은 메시지를 쓰되, 채널마다 문장의 순서와 길이가 달라져야 합니다.
Step 6
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
생성된 콘텐츠가 자료 근거와 채널 문법을 지키는지 점검합니다.
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outputs/copy/channel_review.mdCLAUDE.md와 맞음text
총 17줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
Step 7
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
채널별 카피를 발표 가능한 슬라이드 구조로 바꿉니다.
text
outputs/slides/slide_outline.mdtext
1. 문제 2. 대상 고객 3. 해결 방식 4. 핵심 가치 5. 다음 액션
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총 16줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
슬라이드는 글을 옮기는 곳이 아니라 발표 흐름을 만드는 곳입니다.
Step 8
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
Claude Code가 만든 슬라이드 구조를 Claude Design에 넘길 수 있는 프롬프트로 정리합니다.
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outputs/slides/claude_design_prompt.mdtext
총 17줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
Claude Design은 Claude Desktop Code 창 안에서 실행하지 않습니다.
다음 Step에서 브라우저로 https://claude.ai/design에 접속해 사용합니다.
Step 9
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
Claude Code가 만든 프롬프트를 Claude Design 웹에 붙여 넣고 3~5장 슬라이드 초안을 만듭니다.
outputs/slides/claude_design_prompt.md 내용을 복사해 Claude Design 입력창에 붙여 넣습니다.
1. 브라우저에서 Claude Design을 엽니다.
2. Max 플랜 계정으로 로그인되어 있는지 확인합니다.
3. 3~5장 슬라이드 초안이 생성되는지 확인합니다.
4. 결과가 너무 장식적이면 더 업무용으로 수정 요청합니다.
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전체 톤을 더 업무용으로 낮춰주세요. 본문 문장을 줄이고, 각 슬라이드의 핵심 메시지가 한눈에 보이게 해주세요. 배경 장식보다 표, 흐름도, 간단한 비교 구성을 우선해주세요.
아래 중 하나를 남깁니다.
Step 10
Anthropic 확장 사례 기반 콘텐츠·슬라이드 실습
Module 2에서 만든 산출물과 Claude Design 결과를 정리합니다.
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outputs/slides/slide_review.md outputs/module2_summary.md
text
총 15줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
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총 18줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
다음 모듈에서는 이 프로젝트 폴더의 기준과 자료를 더 안정적으로 만들기 위해 CLAUDE.md, knowledge_base, 출력 형식을 정리합니다.
EBCD 사례를 따라 작업 기준을 CLAUDE.md와 knowledge_base에 고정하고, 샘플 작업공간을 GitHub repo로 보존합니다.
11 steps
Step 1
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
Claude Code가 잘 작동하는 작업공간이 어떤 모습인지 먼저 사례로 이해합니다.
EBCD는 CLAUDE.md를 단순 프롬프트가 아니라 에이전시 운영 매뉴얼처럼 사용합니다.
작업공간 안에 브랜드 기준, 출력 형식, 반복 명령, 클라이언트 정보, 승인 규칙을 정리해두고 Claude Code가 매번 같은 기준을 읽고 일하게 만듭니다.
일반적인 AI 사용은 매번 새 대화에서 다시 설명하는 방식입니다.
하지만 EBCD식 작업공간은 프로젝트 폴더 안에 기준을 남깁니다.
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CLAUDE.md = Claude Code가 항상 먼저 읽는 운영 매뉴얼 knowledge_base/ = 브랜드 기준, 출력 형식, 검수 기준, 플랫폼 제약 outputs/ = 만들어진 산출물 decisions/ = 왜 그렇게 결정했는지 남기는 기록
이렇게 해두면 같은 요청을 반복해도 결과가 덜 흔들리고, 나중에 다른 사람이 이어서 작업해도 기준을 확인할 수 있습니다.
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Claude Code는 폴더를 읽고 일합니다. 그래서 폴더 구조와 CLAUDE.md가 곧 업무 시스템이 됩니다.
Module 1~2에서 만든 claude-code-growth-demo 폴더를 업무 AI 작업공간으로 정리하고 GitHub에 저장합니다.
오늘은 Git 명령어를 외우는 시간이 아닙니다.
Git과 GitHub는 Claude Code와 함께 만든 업무 기준, 지식베이스, 산출물을 안전하게 남기고 되돌릴 수 있게 하는 저장 구조로 이해하면 됩니다.
Step 2
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
Module 1~2에서 만든 폴더를 이어서 사용합니다.
새 프로젝트를 만들지 않고, 기존 claude-code-growth-demo를 GitHub에 저장되는 업무 AI 작업공간으로 바꿉니다.
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claude-code-growth-demo/ ├── CLAUDE.md ├── README.md ├── .gitignore ├── sources/ ├── knowledge_base/ │ ├── google_ads_rsa_validation.md │ ├── brand.md │ └── output_formats.md ├── decisions/ └── outputs/
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EBCD 사례 이해 → Git/GitHub 준비 → 로컬 저장소 세팅 → CLAUDE.md와 기준 문서 정리 → before/after 비교 → 첫 commit과 push
Step 3
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
내 컴퓨터에서 Git을 사용할 수 있는지 확인하고, 설치가 안 되어 있으면 설치합니다.
Git 명령어를 외우는 것이 목표가 아닙니다.
Git은 Claude Code가 변경 이력을 저장하고 GitHub로 올릴 때 뒤에서 사용하는 버전 관리 도구입니다.
Git은 Google Docs의 "버전 기록"과 비슷합니다. 다만 내 업무 폴더 전체를 더 체계적으로 저장합니다.
Git은 프로젝트 파일의 변경 이력을 관리하는 도구입니다.
누가, 언제, 어떤 파일을, 왜 수정했는지 기록할 수 있어서 작업 내용을 되돌리거나 비교할 수 있습니다.
GitHub는 Git으로 관리한 프로젝트를 온라인에 보관하고 공유하는 서비스입니다.
개발자, 기획자, 운영자가 같은 코드와 문서를 기준으로 협업할 수 있게 해주는 저장소 역할을 합니다.
Commit은 작업 내용을 하나의 저장 기록으로 남기는 것입니다.
예를 들어 "광고 카피 기준 추가", "CLAUDE.md 문구 수정", "브랜드 기준 정리"처럼 변경 단위를 설명과 함께 저장합니다.
Push는 내 컴퓨터에 저장한 commit을 GitHub에 업로드하는 작업입니다.
push를 해야 다른 사람도 최신 변경 내용을 확인하거나, 다음 컴퓨터에서 같은 작업공간을 이어서 사용할 수 있습니다.
text
1. 파일을 수정합니다. 2. 수정된 내용을 확인합니다. 3. commit으로 변경 내용을 저장합니다. 4. push로 GitHub에 업로드합니다. 5. GitHub에서 최신 내용을 확인합니다.
text
Git은 변경 이력을 남기는 도구입니다. GitHub는 그 이력을 온라인에서 보관하고 공유하는 공간입니다. Commit은 수정 내용을 저장하는 기록입니다. Push는 그 기록을 GitHub에 올리는 작업입니다.
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내 컴퓨터에 Git이 설치되어 있는지 확인해줘.설치가 안 되어 있다면 아래처럼 요청합니다.
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내 운영체제에 맞는 Git 설치 방법을 알려줘.bash
git --version설치 후 Claude Desktop Code 창을 다시 열어 Git이 인식되는지 확인합니다.
Step 4
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
작업공간을 저장할 GitHub 계정과 GitHub CLI를 준비합니다.
이미 계정이 있다면 로그인만 확인합니다.
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GitHub에서 private 저장소 만드는 순서를 알려줘.GitHub CLI 설치가 필요한 경우에는 짧게 이렇게 요청합니다.
text
GitHub CLI 설치와 로그인 방법을 알려줘.Windows
winget install --id GitHub.climacOS
brew install gh설치 확인
gh --version로그인
gh auth login로그인 확인
gh auth statustext
GitHub.com HTTPS 브라우저에서 인증
오늘 만드는 저장소는 기본적으로 Private으로 둡니다.
업무자료나 실습 산출물이 포함될 수 있기 때문에 처음부터 Public으로 만들지 않습니다.
Step 5
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
현재 실습 폴더를 올릴 GitHub 원격 저장소를 만듭니다.
text
claude-code-growth-demo로컬 폴더 안에서 README.md와 .gitignore를 직접 만들 예정이기 때문입니다.
GitHub CLI가 잘 설정되어 있으면 Claude Code에게 아래처럼 요청할 수도 있습니다.
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claude-code-growth-demo라는 private GitHub 저장소를 만들어줘.GitHub 저장소 주소를 복사해둡니다.
Step 6
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
현재 폴더를 Git 저장소로 만들고, 사람이 보는 설명 파일과 제외 규칙을 준비합니다.
text
이 폴더를 Git 저장소로 만들어줘. README.md와 .gitignore도 같이 만들어줘.
bash
git init git status
text
private/ .env *.log .DS_Store node_modules/ __pycache__/
text
README.md .gitignore
Step 7
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
CLAUDE.md에 모든 내용을 길게 넣지 않고, Claude Code가 어떤 기준 파일을 어떤 순서로 읽을지 정합니다.
text
CLAUDE.md를 EBCD식 운영 매뉴얼로 정리해줘. 모든 내용을 길게 넣지 말고, 기준 파일을 읽는 라우터처럼 만들어줘.
text
knowledge_base/brand.md knowledge_base/output_formats.md knowledge_base/google_ads_rsa_validation.md sources/product_brief.md
outputs/ 아래에 저장한다.[확인 필요]로 표시한다.output_formats.md 기준을 따른다.text
CLAUDE.md첨부파일
CLAUDE.md를 얇은 운영 라우터로 정리할 때 참고할 Claude Code용 전체 초기화 가이드입니다.
프로젝트_초기화_가이드_Claude_Code.md
Step 8
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
InsightPulse의 브랜드 톤, 문체, 금지 표현을 별도 파일로 고정합니다.
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InsightPulse 브랜드 기준을 knowledge_base/brand.md로 만들어줘.text
브랜드 보이스 문체 규칙 금지 표현 과장 표현 방지 승인 전 확인할 표현
InsightPulse는 마케팅 팀의 보고와 의사결정을 빠르게 돕는 업무 도구입니다.
따라서 톤은 과장된 스타트업 피치보다 명확하고 실무적인 B2B 문체가 좋습니다.
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knowledge_base/brand.mdStep 9
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
광고 카피, 메시지맵, 콘텐츠 변형, 슬라이드 브리프의 출력 형식을 고정합니다.
text
이 프로젝트의 출력 형식 기준을 knowledge_base/output_formats.md로 만들어줘.text
Google Ads RSA Lite 광고 카피 메시지 맵 SNS/이메일/랜딩 카피 변형 Claude Design용 슬라이드 브리프 검수 체크리스트
출력 형식 기준은 예쁘게 쓰기 위한 문서가 아닙니다.
Claude Code가 매번 다른 형식으로 결과를 내지 않게 만드는 계약서입니다.
text
knowledge_base/output_formats.mdStep 10
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
기준 문서를 만들기 전과 후의 결과가 어떻게 달라지는지 확인합니다.
text
기준 문서 적용 전후로 광고 카피 결과가 어떻게 달라졌는지 비교해줘.text
outputs/reviews/claude_md_before_after.md outputs/copy/standardized_ad_copy.md
결과가 좋아졌는지보다 중요한 것은, 왜 좋아졌는지 설명할 수 있는 상태입니다.
Step 11
EBCD식 CLAUDE.md와 GitHub 저장소 실습
지금까지 만든 작업공간을 GitHub에 저장합니다.
명령어를 외우지 않아도 됩니다.
오늘은 Claude Code에게 짧게 요청해서 진행합니다.
text
지금까지 만든 파일을 첫 commit 해줘.text
이 GitHub 저장소에 push해줘.text
GitHub repo URLbash
git add . git commit -m "Initial commit" git remote add origin <repo-url> git push -u origin main
GitHub 웹에서 아래 파일이 보이면 완료입니다.
text
README.md .gitignore CLAUDE.md knowledge_base/brand.md knowledge_base/output_formats.md
이제 이 폴더는 단순 실습 폴더가 아니라, Claude Code가 반복해서 참고할 수 있는 업무 AI 작업공간입니다.
다음 Module 4에서는 여기에 PDF, HWP, Excel, 웹자료를 넣고 내 자료를 실제 지식베이스로 자산화합니다.
PPC 클라이언트 폴더 사례를 따라 PDF, HWP/HWPX, DOCX, Excel, 이메일, 웹자료를 raw/processed/knowledge_base 구조로 자산화합니다.
12 steps
Step 1
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
Module 1~3에서는 광고 카피, 콘텐츠, 슬라이드, CLAUDE.md, GitHub 저장소를 만들었습니다.
Module 4에서는 이제 진짜 업무자료를 넣습니다.
핵심은 Claude Code에게 파일을 많이 던지는 것이 아니라, Claude Code가 반복해서 읽을 수 있는 지식베이스 구조로 바꾸는 것입니다.
공개 리서치에서 소개된 PPC 매니저 사례는 클라이언트별 폴더에 이메일, 미팅록, 사이트 정보, 예산표, 성과표를 모아두고 Claude Code가 그 맥락을 읽게 하는 방식입니다.
PPC는 Pay-Per-Click 광고 운영을 뜻합니다.
즉 광고비, 클릭, 전환, 키워드, 랜딩페이지, 클라이언트 요청, 보고서가 계속 바뀌는 업무입니다.
이런 업무에서는 "지난번에 뭐라고 했지?", "이 숫자는 어디서 왔지?", "이 클라이언트의 금지 표현은 뭐였지?" 같은 질문이 반복됩니다.
text
자료를 쌓는 것과 지식베이스를 만드는 것은 다릅니다.자료를 그냥 쌓으면 Claude Code가 매번 원본을 뒤져야 합니다.
하지만 아래처럼 정리하면 매번 짧은 요약과 인덱스를 먼저 읽고, 필요할 때만 원문으로 내려갈 수 있습니다.
text
sources/raw/ → sources/processed/ → DATA_INVENTORY.md → knowledge_base/document_index.md → knowledge_base/context_summary.md
text
PDF HWP/HWPX DOCX Excel 이메일 웹자료
HWP/HWPX는 hwp-mcp 같은 MCP 도구를 사용해 읽는 경로를 소개합니다.
PDF, DOCX, Excel, 이메일은 Python 스크립트와 Skill Pack으로 처리하는 구조를 씁니다.
Module 3에서 GitHub에 저장한 claude-code-growth-demo 폴더를 계속 사용합니다.
그 안에 자료 자산화 폴더와 지식베이스 문서를 추가합니다.
Step 2
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
자료 읽기 실습에 필요한 실행 환경을 확인합니다.
Claude Code 자체를 쓰는 데 Python이 필수는 아닙니다.
하지만 PDF, Excel, Word, 이메일 같은 업무자료를 읽고 변환하려면 Python이 필요합니다.
Node.js는 hwp-mcp 같은 MCP 도구나 npx 기반 도구를 실행할 때 필요합니다.
text
내 컴퓨터에 Python과 Node.js가 설치되어 있는지 확인해줘.설치가 안 되어 있다면 짧게 요청합니다.
text
내 운영체제에 맞는 Python 설치 방법을 알려줘.text
내 운영체제에 맞는 Node.js 설치 방법을 알려줘.bash
python --version node --version npm --version
설치가 오래 걸리면 강사가 제공한 processed 샘플 파일로 먼저 실습을 이어갑니다.
설치 문제 해결은 멘토 호출로 처리하고, 본편은 자료 자산화 흐름을 놓치지 않게 진행합니다.
Step 3
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
오늘의 자료 처리 흐름을 먼저 이해합니다.
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원본 수집 → 포맷 정규화 → 인덱스와 요약 생성 → Claude Code가 반복해서 읽을 수 있는 지식베이스로 저장
text
sources/raw/ = 원본 파일 보관 sources/processed/ = Claude Code가 읽기 쉬운 markdown, csv, text 변환본 knowledge_base/ = document_index.md, context_summary.md, privacy_checklist.md redacted/ = 민감정보를 제거한 샘플 또는 공유 가능한 버전
원본을 무조건 공개 repo에 올리지 않습니다.
공개 문서라도 라이선스와 재배포 조건을 확인하고, 업무자료는 기본적으로 private 또는 redacted로 다룹니다.
Step 4
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
자료 자산화를 위한 기본 폴더 구조를 만듭니다.
text
자료 자산화를 위한 폴더 구조를 만들어줘.text
총 20줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
폴더가 만들어졌으면 Claude Code에게 현재 구조를 보여달라고 요청합니다.
Step 5
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
공통 샘플 자료를 sources/raw 아래에 넣습니다.
text
국회 서식자료실 HWP 법제처 2025년 법제업무편람 PDF 개인정보 질의응답 모음집 PDF 샘플 광고 성과 Excel 샘플 클라이언트 이메일 또는 회의록
sources/raw/에 둡니다.DATA_INVENTORY.md에 남깁니다.text
DATA_INVENTORY.md 초안 sources/raw/ 자료 배치
Step 6
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
PDF, DOCX, Excel, 이메일, 웹자료를 처리하는 Skill Pack을 설치합니다.
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자료 읽기 스킬팩을 설치해줘.text
.claude/ └── skills/ ├── read-documents/ │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ │ ├── extract_pdf.py │ ├── extract_docx.py │ ├── extract_excel.py │ ├── extract_email.py │ └── collect_web.py ├── index-sources/ │ └── SKILL.md └── privacy-redaction/ └── SKILL.md
text
pdfplumber pypdf python-docx pandas openpyxl tabulate extract-msg
Skill Pack은 Python과 Node.js 자체를 설치하지 않습니다.
Python과 Node.js는 Step 0에서 확인한 OS 설치 항목입니다.
Step 7
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
HWP/HWPX 문서를 읽기 위한 MCP 도구를 등록합니다.
hwp-mcp는 MCP 호환 AI 도구에서 HWP/HWPX 문서를 읽고 다룰 수 있게 해주는 서버입니다.
Node.js 20 이상이 필요합니다.
text
hwp-mcp를 이 프로젝트에서 사용할 수 있게 설정해줘.bash
claude mcp add hwp-mcp -- npx -y hwp-mcpClaude Desktop 또는 설정 파일을 쓰는 경우에는 아래 형태의 MCP 설정을 사용합니다.
json
{ "mcpServers": { "hwp-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "hwp-mcp"] } } }
HWP가 바로 읽히지 않으면 한컴오피스에서 PDF 또는 DOCX로 내보낸 뒤 처리합니다.
수업에서는 실패도 기록합니다.
실패를 숨기지 않고 DATA_INVENTORY.md에 needs_review 또는 failed로 남기는 것이 중요합니다.
Step 8
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
HWP 외의 업무자료를 먼저 안정적으로 읽어봅니다.
text
sources/raw 폴더의 PDF, DOCX, Excel, 이메일, 웹자료를 읽을 수 있는 형태로 변환해줘.text
sources/processed/markdown/ sources/processed/csv/ sources/processed/attachments/
text
sources/processed/markdown/*.md sources/processed/csv/*.csv
Step 9
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
hwp-mcp 또는 변환 우회 경로로 HWP/HWPX 자료를 읽어봅니다.
text
sources/raw/hwp 폴더의 HWP 또는 HWPX 파일을 읽고 markdown으로 변환해줘.markdown
| file | status | reason | next_action | |---|---|---|---| | sample.hwp | needs_review | 표 추출 일부 누락 | PDF 변환 후 재시도 |
text
sources/processed/markdown/hwp_*.md DATA_INVENTORY.md 업데이트
Step 10
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
변환된 자료를 바탕으로 Claude Code가 반복해서 읽을 지식베이스 문서를 만듭니다.
text
/index-sources를 실행해서 지식베이스 문서를 만들어줘.text
DATA_INVENTORY.md knowledge_base/document_index.md knowledge_base/context_summary.md
text
DATA_INVENTORY.md = 어떤 원본을 어디서 가져왔고, 처리 상태가 어떤지 남기는 장부 document_index.md = 파일별 핵심 내용, 키워드, 재사용 가능한 질문을 정리한 색인 context_summary.md = 지금 이 업무자료 묶음이 무엇을 말하는지 압축한 현재 상황 브리프
원본에 없는 숫자, 고객 사례, 성과를 만들지 않습니다.
근거가 부족한 내용은 [확인 필요]로 표시합니다.
Step 11
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
자료를 지식베이스로 만들기 전에 보안과 재배포 위험을 확인합니다.
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현재 sources와 knowledge_base 문서에 민감정보나 재배포 위험이 있는지 점검해줘.text
개인 이메일 전화번호 고객명 광고 계정 ID 계약 금액 내부 성과 수치 원문 재배포 제한 문서
text
knowledge_base/privacy_checklist.md redacted/sample_redacted.md
GitHub에 push하기 전에는 원본 자료와 민감정보가 들어간 폴더가 .gitignore에 포함되어 있는지 확인합니다.
Step 12
PPC 클라이언트 폴더 기반 자료 자산화 실습
이번 모듈에서 만든 지식베이스 문서와 설정을 GitHub에 저장합니다.
text
자료 자산화 작업 내용을 commit하고 push해줘.text
원본 민감자료가 commit 대상에서 제외되었는가? DATA_INVENTORY.md가 최신인가? document_index.md와 context_summary.md가 만들어졌는가? privacy_checklist.md가 있는가?
GitHub 웹에서 아래 문서가 보이면 완료입니다.
text
DATA_INVENTORY.md knowledge_base/document_index.md knowledge_base/context_summary.md knowledge_base/privacy_checklist.md
다음 Module 5에서는 이 자료와 산출물을 grill-me로 검토합니다.
Matt Pocock의 grill-me 방식을 업무 산출물 검토에 맞게 적용해, 한 번에 하나씩 질문받고 결정 로그를 남깁니다.
7 steps
Step 1
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
AI에게 바로 "만들어줘"라고 하면 빠르지만, 자주 문제가 생깁니다.
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요구사항과 결과가 어긋남 중요한 조건이 빠짐 근거보다 주장이 강해짐 마지막에 검토하려니 고치기 어려움
grill-me는 이 문제를 줄이기 위한 인터뷰 방식입니다.
Matt Pocock은 TypeScript 교육자이자 개발자 커뮤니티에서 널리 알려진 실무형 교육자입니다.
그가 공개한 mattpocock/skills 저장소에는 AI 에이전트와 일할 때 쓰는 여러 Skill이 들어 있고, 그중 grill-me는 계획이나 설계를 실행하기 전에 한 번에 하나씩 질문하게 만드는 Skill입니다.
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계획의 모든 측면을 끈질기게 인터뷰한다. 의사결정 트리의 가지를 따라 내려간다. 질문은 한 번에 하나씩 한다. 매 질문마다 추천 답변도 함께 준다. 코드베이스나 자료에서 답을 찾을 수 있으면 먼저 직접 확인한다.
우리는 개발 기능 설계가 아니라 업무 산출물에 grill-me를 적용합니다.
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광고 카피 콘텐츠 메시지맵 슬라이드 브리프 지식베이스 요약 내 업무 MVP 아이디어
grill-me는 AI가 일을 못 하게 막는 절차가 아니라, AI가 잘못된 방향으로 빠르게 달려가기 전에 사람의 판단을 끌어내는 안전장치입니다.
Step 2
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
Part 1에서 만든 산출물 중 하나를 선택합니다.
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outputs/copy/first_ad_copy_v2.md outputs/copy/message_map.md outputs/copy/content_variants.md outputs/slides/slide_outline.md knowledge_base/context_summary.md
text
이 프로젝트에서 grill-me로 검토하기 좋은 산출물 1개를 추천해줘.text
decisions/grill_target.mdStep 3
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
업무 산출물 검토에 맞춘 한국어 grill-me 프롬프트를 만듭니다.
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이 산출물을 바로 수정하지 말고 grill-me로 검토해줘. 한 번에 질문 하나만 해줘. 각 질문에는 왜 중요한지와 추천 답변을 같이 줘. 내가 "추천대로"라고 답하면 추천안을 채택하고 다음 질문으로 넘어가줘.
markdown
총 15줄 · 펼치기를 누르면 전체 코드를 볼 수 있습니다.
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decisions/grill_me_prompt.md첨부파일
업무 산출물 검토용 한국어 Grill-me 프롬프트를 만들 때 참고할 Claude Code용 가이드입니다.
Grill-me_전략의사결정모드_Claude_Code.md
Step 4
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
산출물이 누구를 위해, 어떤 결정을 위해 존재하는지 먼저 좁힙니다.
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decisions/grill_target.md에 적은 산출물을 읽고 grill-me를 시작해줘. 첫 질문은 목표, 대상, 성공 기준 중 가장 중요한 하나부터 해줘.
text
이 산출물의 대상은 누구인가? 이 산출물이 도와야 하는 의사결정은 무엇인가? 완료 기준은 무엇인가? 이 산출물에서 절대 하면 안 되는 주장은 무엇인가?
채택한 답변은 decisions/sample_decision_log.md에 남깁니다.
Step 5
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
자료보다 강한 주장, 출처가 약한 표현, 빠진 조건을 찾습니다.
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이 산출물에서 근거보다 강한 주장, 확인되지 않은 수치, 과장 표현을 찾아줘. 찾은 뒤 한 번에 하나씩 질문해줘.
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성과 수치 고객 사례 경쟁사 비교 보장 표현 법률/의료/금융처럼 민감한 판단 출처 없는 일반화
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decisions/sample_risks.mdStep 6
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
grill-me 답변을 반영해 산출물을 수정합니다.
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지금까지 채택한 grill-me 답변을 반영해서 산출물을 수정해줘. 수정 전후 차이와 남은 리스크도 함께 정리해줘.
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outputs/revised_sample.md decisions/sample_decision_log.md decisions/sample_risks.md
Step 7
Matt Pocock식 grill-me 검토 실습
Part 2에서 자기 프로젝트에 grill-me를 어떻게 적용할지 정리합니다.
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내 아이디어 1문장 정의 → 1차 grill-me → 필요한 자료 자산화 → 자료 기반 2차 grill-me → 슬라이드 MVP 생산
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오늘 만든 grill-me 프롬프트와 결정 로그 형식을 Part 2 내 업무 MVP에 재사용할 수 있게 정리해줘.text
decisions/grill_me_reuse_guide.md이제 Part 1에서 사례 기반 기본기를 익혔습니다.
Part 2에서는 같은 구조를 각자의 실제 업무 프로젝트로 바꿉니다.