"코드는 몰라도 됩니다. 하지만 이 15개 단어는 알아야 첫 실패에서 회복할 수 있습니다."
모르는 단어 앞에서 멈춰버린 어느 새벽
Claude Code가 갑자기 "컨텍스트 윈도우를 초과했습니다"라고 답했을 때, 저는 한참을 멍하니 있었습니다. 무슨 말인지 몰랐기 때문입니다.
검색을 하면 더 어려운 단어가 나왔습니다. 토큰, 임베딩, RAG. 단어 하나에 막혀서 30분을 날린 새벽이 한두 번이 아니었습니다.
그래서 정리했습니다. 1주차에 딱 이 15개. 더도 덜도 말고 이 15개만 알면, 첫 실패에서 스스로 빠져나올 수 있습니다.
왜 단어가 중요한가
비개발자가 AI 도구를 쓸 때 가장 큰 장벽은 코드가 아닙니다. 에러 메시지에 등장하는 단어입니다.
단어를 모르면 검색을 못하고, 검색을 못하면 막힌 자리에서 한 발도 못 움직입니다. 반대로 단어 하나만 알아도, 같은 문제를 5분 안에 풉니다.
이 표는 비유 한 줄까지 같이 적었습니다. 한국어 정의보다 비유가 더 빨리 머리에 박힙니다.
1주차 15단어 표
| # | 한국어 명칭 (영어 병기) | 한 줄 정의 | 비유 한 줄 |
|---|---|---|---|
| 1 | 토큰 (Token) | AI가 글을 잘게 쪼개서 처리하는 최소 단위. | 한 글자가 아니라, 글자를 묶은 조각. 택시 미터기처럼 켜져 있습니다. |
| 2 | 컨텍스트 윈도우 (Context Window) | AI가 한 번에 기억할 수 있는 글의 총량. | 책상 위에 한 번에 펼쳐놓을 수 있는 종이의 장 수. |
| 3 | 프롬프트 (Prompt) | 사용자가 AI에게 적어주는 지시문. | 직원에게 보내는 업무 메모. |
| 4 | 시스템 프롬프트 (System Prompt) | 매 대화 위에 깔리는 상시 지시문. | 회사 취업 규칙. 매번 말 안 해도 적용됩니다. |
| 5 | LLM (Large Language Model) | 대규모 언어 모델. Claude·GPT 같은 두뇌. | 회사로 치면 직원의 머리. |
| 6 | 에이전트 (Agent) | 도구를 쥐고 스스로 행동하는 AI. | 손까지 달린 직원. 채팅창 답변자가 아닙니다. |
| 7 | 도구·함수 호출 (Tool / Function Call) | AI가 외부 기능을 호출하는 행위. | 직원이 결재 시스템 버튼을 누르는 일. |
| 8 | 메모리 — 단기/장기 (Memory) | 대화 안에서 기억(단기) vs 저장된 기억(장기). | 단기는 머릿속, 장기는 노트. |
| 9 | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | 외부 자료를 찾아 와서 답하게 만드는 기법. | 시험 칠 때 오픈북. |
| 10 | 임베딩·벡터DB (Embedding / Vector DB) | 의미를 숫자로 바꿔 저장한 의미 사전. | 책 내용을 좌표로 적어 둔 도서관 카탈로그. |
| 11 | 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering) | 모델이 볼 자료를 설계하는 일. | 면접 전에 인턴 책상 위에 자료를 펼쳐두기. |
| 12 | 평가 (Eval) | AI의 답이 좋은지 점수 매기기. | 직원의 KPI 측정. |
| 13 | 체이닝·오케스트레이션 (Chaining / Orchestration) | 여러 단계를 순서대로 엮어 돌리는 일. | 생산라인. 한 명이 다 하지 않습니다. |
| 14 | 휴먼 인 더 루프 (Human in the Loop) | 중간에 사람이 승인·수정하도록 끼워 넣기. | 외주에 PM이 한 번씩 들어가 검토. |
| 15 | 의도·정지 규칙 (Intent / Stop Rule) | 왜 하는지와 언제 멈출지를 명시. | 출장 목적과 복귀일. 둘 다 없으면 인턴이 영영 안 돌아옵니다. |
마지막 15번이 habix.ai가 특별히 강조하는 단어입니다. AI가 끝까지 못 끝내는 이유의 절반은 정지 규칙이 없어서입니다.
비개발자 사례
사례 1. v0로 대시보드를 만들던 운영팀 박 매니저님. "컨텍스트가 길어서 잘렸어요"라는 에러 앞에서 30분을 헤맸습니다. 컨텍스트 윈도우가 책상 면적이라는 비유를 듣고 5분 만에 해결했습니다. 긴 자료를 잘라 넣었을 뿐입니다.
사례 2. Cursor를 처음 쓴 디자이너 한 빌더님. "이거 RAG로 해주세요"라는 외주 답변에 멈췄습니다. 오픈북이라는 비유 한 줄을 알고 나서, 자기 PDF를 챗봇에 붙이는 일을 하루 만에 끝냈습니다.
오늘의 5분 액션
이 15개 단어로 자기 프로젝트 한 페이지 설명서를 적어보세요.
다음 양식을 그대로 채워보시면 됩니다.
- 내 프로젝트의 의도: ___
- 사용하는 LLM: ___
- 에이전트인가, 단순 채팅인가: ___
- 외부 자료를 RAG로 가져오는가, 직접 붙여넣는가: ___
- 정지 규칙(언제 끝났다고 볼지): ___
다섯 줄이 안 채워진다면, 그 빈 칸이 바로 챕터 4의 CLAUDE.md가 채울 자리입니다.
자가 점검 5문항
- ☐ "컨텍스트 윈도우"라는 단어를 들었을 때 의미가 즉시 떠오른다.
- ☐ LLM과 에이전트의 차이를 한 줄로 설명할 수 있다.
- ☐ 내 프로젝트에 RAG가 필요한지 아닌지 판단할 수 있다.
- ☐ 정지 규칙을 적어본 적이 있다.
- ☐ 위 15개 중 모르는 단어가 3개 이하다.
세 개 이상 체크되면 1주차 사전은 완성입니다.
마무리 + 다음 편 예고
이 15개 단어는 공통 언어입니다. 운영자도, 도구도, 외주도 같은 단어로 말할 때 일이 빨리 끝납니다.
단어가 손에 잡혀야, 도구도 손에 잡힙니다.
다음 편 프롤로그 C에서는 내 도구 스택을 정합니다. Lovable·Cursor·Claude Code·Replit·ChatGPT 다섯 진영을 비교하고, 페르소나별 추천 조합을 제시합니다. 5개를 다 깔지 말라는 경고도 함께 드립니다.
루틴팩 v1 — 오늘 액션을 위한 5종 템플릿
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