요약
같은 AI(Claude Code)를 쓰는데 어떤 컴퓨터에서는 일이 몇 배 느리다면, 십중팔구 AI 탓도 컴퓨터 성능 탓도 아니라 AI가 쓸 도구가 그 컴퓨터에 없어서다. 이 문서는 실제 사례(새 컴퓨터로 이사한 뒤 한글파일 작업과 마무리 루틴이 유난히 느려진 문제)를 바탕으로, ① AI에게 느린 원인을 진단시키는 법 ② 필수 도구 4종을 설치하는 법 ③ 반복 절차를 ‘스킬’로 만들어 다음부터 빨라지게 하는 법을 담았다.
왜 느려지는가 — 원리
AI 에이전트는 만능이 아니라 그 컴퓨터에 깔린 프로그램을 시켜서 일한다. PDF를 읽는 도구, 문서를 변환하는 도구, GitHub에 올리는 도구가 없으면 AI는 포기하는 게 아니라 우회로를 즉석에서 발명한다 — 그게 되긴 되는데, 시간이 몇 배로 든다. 사례에서는 도구 4개가 없어서 이런 일이 벌어졌다:
| 없던 도구 | AI가 한 우회 | 낭비된 시간 |
|---|---|---|
| Python | 한글(.hwpx) 편집을 PowerShell로 처음부터 재개발 | 가장 큼 |
| GitHub CLI(gh) | 저장된 인증을 꺼내 API를 수동 호출 (시도 3번 만에 성공) | 큼 |
| pandoc | 워드(.docx)를 압축 해제해 XML을 수동 분석 | 중간 |
| Poppler | PDF를 페이지 단위로 못 읽고 통째로만 | 중간 |
핵심 교훈: AI가 “안 되네요”라고 하지 않고 어떻게든 해내면, 오히려 문제를 알아차리기 어렵다. 느리다고 느껴지면 그냥 참지 말고 원인을 물어라.
1단계 — AI에게 진단시키기
이렇게 물으면 된다 (실제 사용한 프롬프트):
“다른 디바이스에서 작업할 때보다 시간이 많이 걸리는 이유를 파악하고 개선할 방법을 알려줘. 특히 ○○할 때와 ○○할 때 시간이 많이 걸려”
요령은 “특히 언제 느린지”를 구체적으로 짚어주는 것이다. AI는 자기 세션 기록을 되짚어 “어느 단계에서 뭘 우회했는지”를 표로 정리해 준다. 추측이 아니라 실제 작업 로그 기반 진단이라 정확하다.
2단계 — 도구 설치 (Windows 기준, 10분)
AI에게 설치까지 시키면 된다. Windows에는 winget이라는 공식 설치 도구가 있어 명령 한 줄씩이면 끝난다:
winget install Python.Python.3.12
winget install GitHub.cli
winget install JohnMacFarlane.Pandoc
winget install oschwartz10612.Poppler
설치 후 알아둘 것 두 가지:
- 설치 직후엔 AI가 새 도구를 못 찾을 수 있다. 켜져 있던 프로그램은 설치 전의 경로 목록(PATH)을 기억하고 있어서다. AI 프로그램을 재시작하거나, AI에게 “PATH 갱신하고 다시 확인해”라고 하면 된다.
- GitHub CLI는 로그인이 한 번 필요하다. AI가 일회용 코드를 발급해 주면, 사람이 브라우저에서 https://github.com/login/device 에 코드를 입력하고 승인한다. 비밀번호를 AI에게 알려주는 방식이 아니라 사람이 브라우저에서 직접 승인하는 안전한 방식이다.
3단계 — 반복 절차는 ‘스킬’로 만들기
도구를 갖춰도, AI가 매번 절차를 처음부터 알아내면 느리다. 자주 반복하는 절차(우리 사례: 세션 마무리 루틴 — 기록 남기기·교육문서 작성·위키 올리기)는 스킬 파일로 만들어두면 AI가 다음부터 그대로 따라 한다.
스킬이란 별게 아니라, AI가 읽는 절차서 파일이다:
- 위치:
C:\Users\<사용자>\.claude\skills\<스킬이름>\SKILL.md - 내용: 언제 쓰는지(맨 위 설명) + 단계별 절차 + 파일 템플릿 + 지난번에 걸렸던 함정 목록
- 만들기: AI에게 “방금 한 이 절차를 스킬로 만들어줘”라고 하면 된다
특히 “함정 목록”이 값지다. AI가 한 번 헤맨 지점(인코딩 깨짐, 인증 우회 요령 등)을 적어두면 다음 세션의 AI는 같은 곳에서 안 헤맨다. AI의 경험을 조직의 자산으로 바꾸는 방법이 스킬이다.
교훈
- 느림은 성능 문제가 아니라 환경 문제일 때가 많다. 컴퓨터를 바꾸거나 새로 세팅했다면 도구 공백부터 의심하라.
- AI의 우회 능력이 문제를 숨긴다. 어떻게든 해내니까 못 알아챈다 — 체감이 이상하면 진단을 시켜라.
- 일회성 비용과 구조적 비용을 구분하라. 진단 결과에서 “다시는 안 생길 비용”(재설치, 방법 확립)과 “매번 드는 비용”(도구 공백)을 나누면 어디에 손댈지 명확해진다.
- 환경 정비는 한 번, 효과는 계속. 사례에서는 10분 설치로 한글파일 작업의 최대 병목과 GitHub 우회로가 모두 사라졌다.
참고
- 실제 사례: 사회혁신교육원 신 PC 이전(2026-07~08) 후 도구체인 정비. 관련 스킬 패키지는
deka2026/sakyowon-ai레포의skills/폴더 (hwpx-powershell-edit, jeongrihae-routine) - 이어 읽기: 공동위키에 처음 기여하기, AI와 함께 정책문서 교차검증하고 한글문서 자동수정하기
- 문서 정리 = 데카(deka2026)