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6 월 9 일, Anthropic은 Claude Fable 5라는 새로운 모델을 출시했습니다.
저는 바로 그날, 저의 "자동화된 Note 판매 시스템" 전체를 이 모델에 맡겼습니다.
그 결과, 일주일 만에 일일 매출이 거의 두 배로 뛰었습니다.
솔직히 말씀드리면, 저는 그저 "새 모델이 나왔으니 한번 써볼까" 하는 가벼운 마음이었기에 저 자신이 가장 놀랐습니다.
이 글에서는 제가 AI에게 무엇을 시켰는지, 무엇이 개선되었는지, 그리고 어떤 프롬프트를 사용했는지까지 모든 것을 다룰 예정입니다.
참고로, 저는 이 시스템의 최신 동향이나 글에 다 담지 못하는 상세 설정들을 LINE을 통해 공유하고 있으니, 관심 있으신 분들은 마지막 링크를 확인해 주세요.
Fable 5 출시 당일, 성공적인 시스템을 AI에게 맡기다
먼저 배경을 설명하겠습니다.
Fable 5는 Anthropic이 높은 성능 때문에 일반 공개를 미뤄왔던 "Mythos급" 역량을 안전 장치와 함께 모두에게 제공하는 첫 번째 모델입니다.
이 모델은 코딩 벤치마크(SWE-bench Pro)에서 80.3%를 기록했는데, 이는 이전 버전인 Opus 4.8은 물론 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro까지 뛰어넘는 수치입니다.
참고로 여기서 말하는 "안전 장치"란 위험한 영역의 요청만 자동으로 이전 모델로 전환되는 것을 의미합니다. 공식 데이터에 따르면 전체 세션의 95% 이상에서는 이 기능이 작동하지 않습니다.
즉, 일반적인 비즈니스 용도로 사용할 때는 차이를 전혀 느끼지 못할 것입니다.
하지만 제가 주목한 것은 벤치마크 수치가 아니라, "중간에 맥락을 잃지 않고 길고 복잡한 작업을 수행할 수 있다"는 점이었습니다.
이게 무슨 뜻일까요?
이제는 인간만이 할 수 있었던 "개선" 과정 자체, 즉 시스템의 모든 파일을 읽고 매출 데이터와 대조하여 무엇을 수정해야 할지 판단하는 과정을 AI에게 아웃소싱할 수 있게 되었다는 뜻입니다.
기존 모델들은 파일을 10개만 줘도 앞부분 내용을 잊어버리고 엉뚱한 제안을 하곤 했지만, Fable 5는 그런 일이 거의 없습니다.
해외 사례를 보면 "5,000만 줄의 코드를 마이그레이션하는 작업이 2개월에서 1일로 단축되었다"는 보고가 있을 정도로, 거대한 전체 구조를 완벽하게 이해하면서 작업을 진행할 수 있습니다.
제 시스템은 총 40여 개의 파일과 매출 데이터로 구성되어 있으니, 이 "전체를 꿰뚫어 보는 능력"이 직접적인 효과를 발휘하는 셈입니다.
그래서 저는 단순히 새로운 기능을 가지고 노는 것보다 "기존 시스템을 개선하도록 시키는 것"이 가장 현명한 활용법이라고 판단했습니다.
여기서 중요한 관점이 하나 있습니다.
모델이 진화한다고 해서 "시스템이 구식이 되는 것"은 아닙니다.
오히려 "시스템 개선 속도가 빨라진다"는 뜻입니다.
시스템을 가진 사람에게 새로운 모델의 출시는 언제나 순풍입니다.
제가 직접 개선 작업을 하지 않는 이유는 세 가지입니다.
- 직접 하면 "가정"이 개입됩니다(내 직감에 따라 무엇이 잘 팔리는지 판단하게 됨).
- 아웃소싱을 하면 시스템 내용을 넘겨줘야 합니다(노하우 유출).
- AI는 감정 없이 모든 데이터를 읽을 수 있습니다(인간이 불가능한 방대한 데이터를 하룻밤 사이에 처리).
솔직히 개선이란 "모든 데이터를 읽고 차이점을 찾아내는 작업"이기에, 인간보다 AI가 훨씬 더 적합합니다.
제 직감으로는 "이번 달은 공감형 게시물이 잘 먹히는 것 같아"라고 생각할지라도, AI에게 데이터를 읽히면 "저장률이 높은 게시물은 도입부에 항상 이런 요소가 포함되어 있다"는 데이터 기반의 결과를 가져옵니다.
이 차이는 매우 큽니다.
자동화된 Note 판매 시스템의 개요
제가 운영 중인 구성은 다음과 같습니다.
- 콘셉트 설계 (누구에게, 무엇을, 어떻게 팔 것인지 md 파일 하나로 통합)
- 자동 게시물 생성 (콘셉트를 바탕으로 AI가 하루 10개의 게시물 생성)
- 자동 게시 (매일 정해진 시간에 Threads/X로 송출)
- Note 유도 (게시물 → 프로필 → Note 아티클로 이어지는 흐름)
- 데이터 수집 (노출, 저장, 매출이 매일 자동으로 누적)
- 자동 개선 루프 (누적된 데이터를 바탕으로 다음 게시물 변경)
각 단계를 조금 더 보충하자면:
1단계의 콘셉트 md는 모든 것의 출발점입니다. 2단계 이후의 모든 것은 여기에 적힌 "누구에게, 무엇을, 어떻게"를 바탕으로 움직입니다.
2단계에서는 AI가 콘셉트 md를 읽고 스스로 하루 10개의 게시물을 만듭니다. 더 이상 인간이 글을 쓰지 않습니다.
3단계는 자동 게시 툴에 올리기만 하면 되니, 저는 게시 버튼조차 누르지 않습니다.
5단계는 조용하지만 중요합니다. "어떤 게시물이 저장되었는지", "어떤 게시물이 프로필 클릭으로 이어졌는지", "그날 매출이 얼마였는지"가 매일 자동으로 기록됩니다.
6단계는 이 데이터를 3일마다 읽어 다음 30개의 게시물에 반영하는 루프입니다.
핵심은 이 시스템이 "한 번 만들면 끝"이 아니라, 5 → 6 → 2의 개선 사이클이 계속 돌아간다는 점입니다.
사람들은 종종 "만들기 어려워 보인다"고 하지만, 힘든 작업은 처음뿐입니다.
콘셉트 md와 평가 기준을 처음 설계할 때만 머리를 쓰면 됩니다. 그 후에는 시스템이 돌아갈수록 데이터가 쌓이고, 데이터가 쌓일수록 개선의 정확도가 높아집니다.
시간이 지날수록 강해지는 구조이기 때문에, 일찍 시작하는 사람이 이 게임에서 이긴다고 생각합니다.
그렇다면 인간은 무엇을 할까요? 사실 딱 세 가지만 합니다.
- 처음에 장르와 콘셉트를 결정하는 것 (이것은 인간의 몫입니다).
- AI의 개선 제안을 채택할지 결정하는 것 (이에 대해서는 나중에 자세히 다루겠습니다).
- 가끔 데이터를 보고 이상한 점이 없는지 확인하는 것.
하루 업무 시간으로 치면 10분도 채 걸리지 않습니다.
이번에 제가 Fable 5에게 시킨 것은 이 사이클의 가장 상류 작업인 "시스템의 모든 파일과 최근 매출 데이터를 교차 검증하여 수정이 필요한 부분을 식별하는 것"이었습니다.
데이터 전송을 위해 복잡한 작업을 할 필요도 없었습니다. 시스템 파일 세트와 매출, 노출, 저장 데이터가 포함된 파일을 그대로 읽혔습니다.
많은 사람이 "넘겨주기 전에 정리해야지"라고 생각하지만, 실제로는 반대입니다.
원시 데이터를 그대로 넘겨주면 AI가 스스로 정리하고 인간이 눈치채지 못한 상관관계를 찾아냅니다.
제가 던진 프롬프트는 기본적으로 다음과 같습니다 (복사해서 사용하실 수 있도록 남겨둡니다):
"이 시스템의 모든 파일을 읽고 매출 데이터와 비교하여 '잘 팔릴 때'와 '안 팔릴 때'의 모든 차이점을 식별해 줘. 노출수가 아닌 데이터상의 차이점만 알려줘. 그다음, 그 차이점을 시스템의 어떤 파일과 어떤 판단 기준에 반영해야 할지 파일명과 수정 제안 세트로 제안해 줘."
핵심은 "노출수가 아닌 데이터상의 차이점만"으로 제한했다는 점입니다.
이 조건을 넣지 않으면 AI는 "게시 빈도를 늘려라"와 같은 어디에나 있는 일반적인 조언을 섞어버립니다.
데이터 차이점으로 제한함으로써 제 시스템만의 고유한 개선 포인트만 도출됩니다.
차이점이 나온 후, 실제로 수정을 시키기 위한 프롬프트는 다음과 같습니다:
"제안 중 어떤 것을 채택할지 지정할 테니, 해당 파일을 직접 다시 작성해 줘. 마지막에 다시 작성 전후의 차이점 목록을 보여줘. 내가 지정하지 않은 부분은 단 한 글자도 바꾸지 마."
"내가 지정하지 않은 부분은 단 한 글자도 바꾸지 마"는 정말 중요합니다. 이 문구가 없으면 AI는 선의로 다른 영역까지 "개선"해버립니다. 작동 중인 시스템을 건드릴 때는 변경 범위를 제한하는 것이 철칙입니다.
Fable 5가 찾아낸 "안 팔릴 때"와의 세 가지 차이점
Fable 5가 제시한 차이점은 세 가지였습니다.
첫 번째 차이점을 보는 순간, "이건 분명히 매출이 바뀐다"고 생각했습니다.
차이점 ①: 팔리는 Note에는 "구매 직전의 문장"이 있었다
이는 Fable 5가 모든 팔리는 Note와 팔리지 않는 Note를 비교한 후 도출한 결론입니다.
팔리는 Note의 콘셉트에는 "독자가 구매하기 직전에 머릿속에 떠올리는 감정"이 언어화되어 포함되어 있었습니다.
팔리지 않는 Note는 "타겟"과 "문제"까지만 설계되어 있었습니다.
구체적으로, 팔리지 않는 Note의 콘셉트는 이런 수준이었습니다:
"30대 여성 · 전 남친과 재결합하고 싶음 · 방법 알려줌."
반면, 팔리는 Note의 콘셉트는 이랬습니다:
"30대 여성 · 전 남친과 재결합하고 싶음 · '이 사람이 시키는 대로만 하면 밤중에 휴대폰 보면서 불안해하지 않아도 될지도 몰라'라고 생각하는 순간 구매함."
차이가 보이시나요?
전자는 "무엇을 팔 것인가"로 끝납니다.
후자는 지갑을 열기 0.5초 전의 머릿속 생각까지 설계되어 있습니다.
이것이 매출의 갈림길이었습니다.
그래서 저는 콘셉트 설계 md에 "구매 직전의 감정 언어화"를 필수 항목으로 추가했습니다.
이 항목 하나만 추가해도 모든 것이 바뀝니다. 콘셉트가 상류에 있기 때문에, 생성되는 게시물의 단어 선택, Note의 제목, 본문이 꽂히는 방식까지 모든 것이 그 "구매 직전의 생각"을 향해 쓰이기 시작합니다.
파일 하나에서 항목 하나를 수정하면 모든 하류 제품으로 파급됩니다. 이것이 시스템화의 묘미입니다.
참고로, Fable 5에게 이 항목을 쓰는 요령도 출력하게 했는데, 기준은 "독자가 누구에게도 말할 수 없는 진심을 독자의 언어로 쓰는 것"이었습니다.
"불안을 해소하고 싶다"는 약합니다.
"또 버림받을까 봐 무서워서 전송 버튼을 못 누르겠다"라고 쓸 수 있다면 합격입니다.
다른 장르도 마찬가지입니다. 예를 들어 부업 분야에서 "부업으로 돈 벌고 싶은 사람" 대신 이렇게 써보세요:
"월급날 일주일 전 잔액을 확인하고 편의점에서 한숨 쉬며 물건 하나를 다시 제자리에 놓는 사람."
거기까지 쓸 수 있다면, 그 사람에게만 보이는 광고처럼 느껴지는 Note가 됩니다.
차이점 ②: 게시물 평가 기준이 노출수에 너무 치중되어 있었다
자동 개선 루프의 평가 기준은 "노출수 중심"이었습니다.
하지만 매출과 상관관계가 있는 것은 노출수가 아니라 "저장 수"와 "프로필 클릭률"이었습니다.
즉, 노출이 잘 되는 게시물과 지갑을 여는 게시물은 다른 것입니다.
리스트 마케팅을 하는 사람이라면 이해하겠지만, 리드 수와 전환 수는 반드시 비례하지 않습니다.
노출이 잘 되는 게시물은 "공감, 친근함, 유머" 유형입니다.
하지만 지갑을 여는 게시물에서는 "나중에 읽으려고 저장하자"거나 "이 사람 프로필 한번 확인해 볼까" 같은 움직임이 일어납니다.
바이럴은 기분이 좋지만, 매출과 직결된 숫자는 더 소박한 것들이었습니다.
참고로 이 두 숫자는 X Analytics에서 누구나 무료로 볼 수 있습니다.
게시물을 "노출수"가 아닌 "저장 수" 순으로 검토하기만 해도 팔리는 패턴을 찾을 수 있을 것입니다.
참고로, 저장된 게시물에는 세 가지 공통점이 있었습니다:
- 나중에 사용할 수 있는 구체적인 단계가 포함됨 (읽는 순간 끝나지 않음).
- 숫자나 고유 명사가 포함되어 "메모"로 보관하고 싶게 만듦.
- 자신의 상황에 적용할 여지가 있음 (그대로 사용할 수 있는 형태).
반대로 "좋은 이야기"는 저장되지 않습니다. 노출은 그 자리에서 소비되고 끝납니다.
평가 기준을 "저장 수와 프로필 클릭 중심"으로 다시 작성하게 했더니 노출수는 약간 줄었지만 매출은 올랐습니다. 흥미로운 움직임입니다.
자동 개선 루프의 평가 기준 한 줄만 바꿔도 생성되는 모든 게시물의 방향이 바뀌니, 시스템을 가진 분들은 이것부터 검토해야 합니다.
차이점 ③: 본문의 순서가 "해결책이 너무 빨랐다"
팔리지 않는 Note는 초반에 해결책을 너무 많이 공개했습니다.
독자가 "이건 내 문제야"라고 깨닫기도 전에 답을 보여주면, 가치를 느끼기도 전에 읽기를 마쳐버립니다.
팔리는 Note는 "전체의 30%를 문제 언어화에 사용"했습니다.
7,000자 분량의 Note에서 첫 2,000자는 해결책을 제시하는 것이 아니라 "독자의 상황을 독자보다 더 정확하게 묘사하는 것"에 사용됩니다.
독자가 "왜 내 마음을 이렇게 잘 알지?"라는 상태가 된 후에야 처음으로 해결책을 제공합니다.
이 순서로 하면 같은 내용이라도 "가치 있는 것"으로 읽힙니다.
그리고 "문제 언어화를 어떻게 쓸지" 궁금한 분들을 위해 제가 실제로 사용하는 절차를 남깁니다.
저는 AI에게 타겟이 밤에 침대에 누워 생각하는 독백 10가지를 쓰게 합니다.
"일주일째 읽음 표시가 안 뜨네", "친구들한테는 말 못 하겠어", "검색 기록이 온통 재결합뿐이야" 같은 것들입니다.
그 10가지를 재배열해서 본문 앞부분에 배치하기만 해도 문제 언어화 파트는 거의 완성됩니다.
여기서 흔히 하는 실수는 문제를 "일반론"으로 쓰는 것입니다.
"재결합은 힘들지?", "불안하지?"처럼 누구에게나 적용되는 문구는 누구에게도 꽂히지 않습니다. 독백 수준으로 구체화할 때만 "이건 내 이야기야"라는 순간이 발생합니다.
이것도 Fable 5가 데이터 차이점으로 지적한 내용입니다. 생각해보면 영업의 기본이지만, 자동 생성 시스템에는 포함되지 않았던 부분이었습니다.
인간이라면 자연스럽게 할 일을 시스템 설계에서 놓치고 있었던 것이죠.
이렇게 "알고는 있었지만 구현되지 않았던 구멍"을 찾는 것이 AI에게 개선을 맡기는 가장 큰 장점입니다.
AI에게 개선을 맡길 때의 설계 철학
이번 시도를 통해 AI에게 개선을 맡길 때 배운 세 가지 원칙이 있습니다.
원칙 ①: 개선은 AI에게, 채택 결정은 자신에게
Fable 5의 제안은 총 7개였습니다.
저는 3개를 채택했습니다.
거절한 4개 중에는 예를 들어 "게시물 수를 하루 10개에서 15개로 늘리자"는 제안이 있었습니다.
논리는 타당했지만, 제 독자층에게는 타임라인 압박이 너무 강해 결국 뮤트당할 것임을 과거에 검증했기에 거절했습니다.
모든 것을 그대로 받아들이면 시스템은 AI의 일반론으로 치우쳐 오히려 팔리지 않게 됩니다.
실제로 과거에 모든 제안을 채택했다가 그 주에 숫자가 떨어진 적도 있습니다.
각각은 옳아 보여도 합쳐지면 "어디에나 있는 계정"이 되어버리기 때문입니다.
AI는 차이점을 찾는 천재이지만, "그 차이를 채택할지" 판단하는 재료인 과거 검증 이력과 독자의 느낌은 오직 당신 안에만 존재합니다.
원칙 ②: 개선 사항은 반드시 "파일"에 반영할 것
채팅창에서 "앞으로 이렇게 해"라고 말하고 끝내지 말고, AI가 시스템 파일 자체를 다시 작성하게 하세요.
그 이유는 개선을 자산으로 만들기 위해서입니다.
채팅의 지시는 사라지지만, 파일에 담긴 판단 기준은 다음 생성부터 모든 것에 계속 효과를 발휘합니다.
저는 역할별로 다시 작성할 대상을 나눕니다.
"누구에게 무엇을 팔 것인가"는 콘셉트 파일, "어떤 게시물이 성장했다고 판단할 것인가"는 평가 기준 파일, "어떤 순서로 Note를 쓸 것인가"는 구조 파일입니다.
개선할 때마다 어떤 파일이 성장했는지 알 수 있으니, 시스템 전체가 점점 똑똑해지는 느낌이 듭니다.
원칙 ③: 상류부터 수정할 것 (콘셉트 > 게시물 > 문구)
개선을 할 때는 게시물의 문구처럼 하류부터 수정하고 싶어지기 마련입니다.
하지만 매출에 대한 효과 순서는 "콘셉트 > 평가 기준 > 본문 구조 > 문구"입니다.
이번에 매출이 두 배가 된 주된 이유는 의심할 여지 없이 차이점 ①의 콘셉트 부분이었습니다.
이유는 간단합니다. 상류의 한 곳을 수정하면 거기서 생성되는 모든 것이 바뀌지만, 하류의 한 곳을 수정하면 그 게시물 하나만 바뀌기 때문입니다.
콘셉트 한 줄을 수정하면 미래의 모든 게시물과 Note가 바뀝니다. 게시물 끝맺음 한 줄을 수정하면 그 게시물만 바뀝니다.
업무량이 같다면 효과적인 곳에 사용하는 것이 좋습니다.
하류를 아무리 다듬어도 상류 설계가 팔리지 않는 구조라면 숫자는 움직이지 않습니다.
시스템을 가진 사람은 AI가 진화할 때마다 이득을 본다
그래서 지금 어떤 일이 벌어지고 있을까요?
6월 중순에 개선 사항을 반영했고, 그 이후 일일 매출은 거의 두 배 수준에서 안정되었습니다.
가장 효과적이었던 부분은 의심할 여지 없이 차이점 ①의 콘셉트 부분이었습니다. 반영 직후부터 생성된 콘텐츠에서 "저장 → 프로필 → 구매"로 이어지는 흐름이 눈에 띄게 바뀌었습니다.
업무 시간은 거의 제로로 변함이 없습니다.
이 사건으로 저는 한 가지를 확신했습니다.
AI가 진화할 때마다 가장 큰 이득을 보는 사람은 "시스템을 가진 사람"입니다.
Fable 5 자체는 누구나 사용할 수 있습니다.
하지만 "Fable 5가 개선할 대상"을 가지지 못한 사람은 새로운 모델이 나올 때마다 그저 체험해 보는 것에 그칩니다.
새 모델이 나올 때마다 써보고 "대단하다"며 감상을 올리고 끝나는 사람들이 있습니다.
반면, 모델이 나올 때마다 자신의 시스템을 읽히고 개선하여 매출 수치를 한 단계씩 올리는 사람들이 있습니다.
같은 AI를 사용하지만, 한쪽은 소비이고 다른 한쪽은 투자입니다.
저는 시스템과 데이터가 있었기에 모델이 진화한 당일에 매출이 움직였습니다.
모델은 계속 진화할 것입니다.
6개월 뒤 Fable 5보다 똑똑한 모델이 나오면 저는 똑같은 일을 다시 할 것입니다.
이 루프 자체가 자산입니다.
그때마다 시스템을 가진 사람과 가지지 못한 사람의 격차는 엄청난 속도로 벌어질 것이라 믿습니다.
가끔 "지금 시작하기엔 너무 늦지 않았나요?"라는 질문을 받지만, 오히려 반대입니다.
후발 주자는 똑똑한 모델로 처음부터 시스템을 구축할 수 있으니 제가 과거에 고생했던 부분들을 건너뛸 수 있습니다.
제가 이 시스템을 처음 만들 때는 AI의 출력을 매번 수동으로 수정해야 했지만, 지금 만드는 사람들은 그런 과정이 거의 필요 없을 것입니다.
늦었는지 아닌지는 진입 시기가 아니라, 시스템 구축을 시작하는지에 의해서만 결정됩니다.
자, 여기까지 읽고 "시스템 쪽으로 넘어가고 싶다"고 생각하신 분들께.
사실 지금 엄청난 프로젝트가 진행 중입니다.
저는 "40대 기술에 익숙하지 않은 주부가 하루 30분 제한으로 Claude Code 자동화만 사용하여 20만 엔을 벌게 하는" 실시간 챌린지를 하고 있습니다.
당신이 자는 동안 AI가 Note 작성을 마치고, 아침에 일어나면 스스로 팔리고 있는 상태입니다.
"모든 것을 AI에게 맡기고 스스로 벌게 하는 것"이 어떻게 현실이 되는지, 실패까지 포함하여 모든 것을 보여주고 있습니다.
시스템을 처음부터 구축하는 단계, 콘셉트 설계 템플릿, 실제로 벌고 있는 사람들의 움직임까지 모두 공유하고 있으니 솔직히 보지 않으면 손해라고 생각합니다.
참여하면 받을 수 있는 것 ↓
✅ 40대 기술에 익숙하지 않은 주부가 0에서 20만 엔을 달성하는 전 과정 (그대로 따라 할 수 있는 수준으로 공개)
✅ 챌린지에서 실제로 사용된 Claude Code 자동화 내용을 해설 칼럼을 통해 배포
✅ AI x Note 판매 최신 노하우 (50명 이상이 성과 보고 중; 노하우 수집가였던 사람이 한 달 만에 14만 7천 엔을 번 사례 등)
여기서 참여하세요 (완전 무료, 인원 제한이 있으니 서둘러 참여해 주세요)
https://line.me/ti/g2/2NjuIznaLxS8gyB0eKLdMOQxQvpcYUYj1e9TlQ
