전체 도서 출간 준비 중

연구자를 위한 클로드코드

연구의 흐름을 지켜주는, 나만의 AI 연구 비서 — 42개의 실전 레시피

저자
함세준
구성
42개 실전 레시피
자료 갱신
2026-09-09

책과 함께 쓰는
실습 자료

실습 자료는 출간과 함께 이 자리에 공개됩니다. 출간 알림을 신청해 두시면 자료 공개도 함께 알려드립니다.

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이 책이 시작된
자리

밤 아홉 시의 연구실. 실험도 세미나도 끝났는데 포스트잇에는 리뷰어 응답문, 논문 PDF 정리, 데이터 전처리, 연구비 증빙이 남아 있습니다. 시간의 눈으로 해부하면, 연구자의 하루에서 생각하는 시간보다 찾고 옮기고 맞추는 시간이 더 깁니다.

이 책은 그 시간을 AI 에이전트 클로드코드에게 맡기는 법을 다룹니다. 문헌 서재를 표 하나로 정리하고, 데이터 분석을 재현 패키지로 남기고, 투고 규정과 참고문헌 서식을 맞추고, 연구계획서 한글 서식까지 채우는 나만의 연구 비서를 들이는 것입니다. 대학원생부터 PI까지, 연구자 레드라인과 공개 의무를 지키는 선 안에서.

전체 목차

각 부를 누르면 세부 목차를 확인할 수 있습니다.

1부연구자의 시간은 어디로 사라지는가
  • 1-1 연구 시간의 해부
  • 1-2 챗봇과 에이전트는 다르다
  • 1-3 해결은 에이전트에게, 정의는 나에게
  • 1-4 에이전트에게 건네는 세 가지
  • 1-5 이 책 사용법
2부클로드코드 기초
  • 2-1 클로드코드란
  • 2-2 능력의 구조
  • 2-3 CLAUDE.md, 폴더마다 심는 지시문
  • 2-4 기억의 구조
  • 2-5 안전 수칙과 연구자 레드라인 5
3부클로드코드 세팅
  • 3-1 클로드코드 설치하기
  • 3-2 에이전트 영혼폴더 만들기
  • 3-3 클로드코드 소환하기
  • 3-4 기본 명령 딱 7개
  • 3-5 세팅 가이드로 완성하기
4부내 논문 서재
  • 4-1 논문 한 편, 한글 요약 한 장
  • 4-2 폴더째 열두 편, 표 하나로
  • 4-3 내 주제와 가장 가까운 세 편
  • 4-4 논문 PDF 대량 정리
  • 4-5 서지 정리·인용 대조
  • 4-6 읽기 노트·지식베이스
  • 4-7 선행연구 지도·연구 공백 찾기
5부데이터 분석·통계
  • 5-1 데이터 첫 만남
  • 5-2 기술통계와 그래프 한 벌
  • 5-3 가설검정
  • 5-4 회귀·상관 분석
  • 5-5 질적 데이터 분석
  • 5-6 재현 패키지 만들기
6부논문 집필
  • 6-1 논문 설계·논리 흐름
  • 6-2 초안 작성 보조
  • 6-3 영문 교정·국문→영문
  • 6-4 표·그림·캡션
  • 6-5 참고문헌 서식·정합성
7부투고·심사 대응
  • 7-1 저널 선정·투고 규정 체크
  • 7-2 투고 패키지
  • 7-3 셀프 심사
  • 7-4 인용·수치 검증
  • 7-5 리뷰어 응답문·리비전 관리
8부학회 발표·연구 알리기
  • 8-1 학회 초록·카메라레디
  • 8-2 발표 슬라이드
  • 8-3 학술 포스터
  • 8-4 발표 스크립트·예상 질문
  • 8-5 연구 알리기
9부연구과제·제안서
  • 9-1 공고 분석
  • 9-2 선행 과제·동향 조사
  • 9-3 예산 편성·검산
  • 9-4 제안서 뼈대·연구계획
  • 9-5 HWP 연구계획서 자동 채움
  • 9-6 특허 선행기술 조사·명세서 구조
10부연구행정·연구실 운영
  • 10-1 증빙·영수증 정리
  • 10-2 연구비 집행 점검
  • 10-3 결과보고서·연차보고서
  • 10-4 IRB·윤리 서류
  • 10-5 랩 운영
11부한 번 만들어, 계속 재사용
  • 11-1 나만의 스킬과 CLAUDE.md
  • 11-2 예약으로 받아보는 연구 브리핑
  • 11-3 나만의 연구 도구 만들기
부록치트시트·FAQ·용어집·체크리스트
  • 부록 A. 프롬프트 치트시트
  • 부록 B. 자주 겪는 문제 FAQ
  • 부록 C. 용어집
  • 부록 D. 안전·검증·프라이버시 체크리스트
  • 부록 E. AI 정책·레드라인 요약 + 제도 격변 주의표
  • 부록 F. 가상 연구 데이터셋 안내
  • 부록 G. 연간 연구 캘린더 인덱스

모든 레시피는 가상의 한국대학교 연구 데이터셋으로 실제 실행해 확인한 결과만 실었고, 같은 데이터셋으로 독자가 100% 재현할 수 있습니다. 그리고 어디에서든 같은 문장이 관통합니다.

해결은 에이전트가, 정의는 우리가.