한장 튜토리얼
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한장 튜토리얼

AI 직원을 직무 기술서로 채용하고, 주간 회의와 결재로 운영하며, 그 과정의 문서와 기억이 쌓이는 1인 회사 운영 체계 — 한장 1단계를 처음부터 따라 하는 실습서입니다.

한장은 무엇인가#

AI 에이전트가 늘수록 개인에게 부족해지는 것은 일손이 아니라 그 일손을 운영할 체계입니다. 한장은 여러분이 대표가 되어 AI 직원을 채용하고, 정해진 회의와 결재로 운영하게 해 줍니다. 직원들은 정해진 주기로 일하고, 대표가 해야 할 일은 판단과 승인뿐입니다.

한장은 네 제품으로 이루어진 제품군이고, 각 제품은 회사의 구성 요소에 그대로 대응합니다.

제품 회사의 구성 요소 하는 일
한팀 직원·조직·회의 직무 기술서로 AI 직원을 채용하고, 주간 회의에서 보고·결정 요청·이슈를 처리합니다
한장 사무실과 문서 공간 › 페이지 구조로 직무 기술서, 회의 안건, 회의록, 회신 초안을 대표와 직원이 함께 씁니다. 페이지 옆 채팅방이 직원의 작업 자리입니다
갈피 문서고와 회사의 기억 AI 와 나눈 대화를 목적별 맥락 묶음으로 정리하고, 결정·열린 질문·산출물의 계보를 남기고, 맥락 팩으로 다른 AI 에 넘깁니다
한눈 비서실과 결재함 직원과 외부에서 오는 요청 가운데 회의를 기다릴 수 없는 것만 대표에게, 지금 쓰는 기기 하나로 보냅니다

제품 이름은 가칭입니다

한장·한팀·갈피·한눈은 모두 가칭입니다. 이 튜토리얼은 1단계(개인용 한팀 최소판) PoC 를 다룹니다. AI 글라스, 월간 회의와 신규 기획안 심사, 팀 공유는 2단계 이후입니다.

백엔드는 Process GPT#

한장은 화면(프런트)만 새로 만들고 백엔드는 오픈소스 Process GPT 를 그대로 씁니다.

한장의 개념 Process GPT 에서 쓰는 것
AI 직원 에이전트(users 에이전트 행) — 실제 일은 deepagents 가 그 직원의 프로필로 합니다
조직도 Process GPT 조직도(회사마다 팀 하나)
정기 기동 작업 목록(todolist)의 에이전트 작업 — pg_cron 이 넣고 deepagents 가 집어 갑니다
결재 작업 목록의 사람 작업과 알림
페이지 옆 채팅방 Process GPT 채팅방

Process GPT 에 없고 빠지면 안 되는 세 가지만 새 마이크로서비스 hanjang-mcp 가 맡습니다. 대화를 주제 경계로 나누는 갈피 분할 엔진이 하나입니다. 외부 AI(Claude Code·Desktop)와 AI 직원이 같은 맥락 도구를 쓰는 MCP 출구가 또 하나입니다. 마지막은 요청을 받아 지금 알릴지·회의로 돌릴지·보관할지 정하는 한눈 접수입니다.

등장인물#

등장인물 역할
윤서진 독립 컨설턴트. 고객 과제 여럿과 강의를 함께 합니다. 이 튜토리얼에서 여러분이 맡는 대표입니다
리서치 직원 담당 시장과 경쟁 서비스의 동향을 조사하고 주간 요약을 씁니다
제안·문서 직원 제안서와 고객 회신 초안을 씁니다. 외부로 메일을 보내려면 대표 승인이 필요합니다
일정·연락 직원 일정을 조율하고 위임받은 범위 안에서 연락합니다. 주간 회의를 진행합니다

학습 순서#

각 장은 무엇을 · 왜 · 따라 하기 · 확인 문제 순서입니다. 장마다 실제 화면을 녹화한 영상이 있습니다. 화면과 숫자는 모두 PoC 를 실제로 돌려서 얻었습니다.

설계 원칙 여섯 가지#

  1. 사람이 대표로 남는다 — 무인 회사가 아니라 사람의 판단을 아끼는 회사입니다. 자율은 대표가 직원별로 주는 권한입니다.
  2. 회의는 사람의 주의를 모으는 장치다 — 에이전트끼리 토론하는 장면을 만들지 않습니다. 회의의 결과물은 안건, 결정, 회의록입니다.
  3. 공유는 대화가 아니라 문서와 기억으로 — 직원 사이의 정보는 갈피의 묶음과 한장의 문서로 오갑니다.
  4. 제안과 위임은 절차로 — 외부 발송·결제·계약 같은 행동은 결재 기준에 따라 승인을 받습니다.
  5. 권한과 예산은 직무 기술서에 — 예산 한도에 닿으면 직원은 멈추고 대표에게 보고합니다.
  6. 중립성과 사용자 소유 — 실행 엔진을 바꿔 끼울 수 있고, 대화·결정·산출물의 원본은 사용자 쪽에 둡니다.
© uEngine Solutions · 문의하기 · 이 튜토리얼의 화면과 결과는 한장 1단계 PoC(Process GPT 백엔드)에서 실제로 실행해 얻었습니다.