제공 내용

7개월에 걸쳐 제작 및 실행한 AI 기반 미중 반도체 관세 정책 중 미래 시행 가능성이 있는 정책 선별 방법론이 담긴 프롬프트 제작(Claude로 기획) 및 실행(Gemini API로 실행, Python으로 통제 및 교차 검증) 과정을 30주에 걸쳐 전달하며, 이를 통해 귀사의 AI 활용 역량 강화를 돕습니다.

30주 타임라인

Week 1: 두 개의 AI가 모두 필요한 이유

• Claude의 MCP Sequential thinking과 text-editor를 이용하여 15,000줄 분량의 프롬프트 기획
• Gemini API로 미래 시행 가능성 있는 정책 선별 실행
• Python으로 통제 및 교차 검증, 로그 기록

Week 2: AI의 한계와 검증의 필요성

• AI의 5가지 근본적인 불완전성
• AI 결과물의 완성도를 결정하는 사용자의 지속적인 검증과 기획력

Week 3: 다양한 미국 정부 기관들이 다루는 정보 종류

• Federal Register, CBP, USITC, USTR 등 복수의 정부 기관에서 발표하는 내용의 다양성

Week 4: 톱다운 방식의 정보 맵핑

• 6가지 정보 유형의 3가지 관계 - 1. 포함 관계, 2. 엮인 관계, 3. 세트 관계

Week 5: 전략 분류의 정의

• 국가안보 전략 (Section 232), 경제 안보 전략 (IEEPA), 일반 무역 전략 (Section 301) 등 다양한 전략을 가장 먼저 파악하는 이유

Week 6: 전략 분류 프롬프트 구조

• 과거 정책이 아닌 시행 예정, 검토 중인 정책 선별을 위한 검색 전략