2026년 현재, 프리랜서 엔지니어 및 SES 출신자가 소수 인원으로 회사를 운영하는 케이스가 늘고 있다. 연봉 800만 엔급 프리랜서 엔지니어가 독립하여, 2~3명 규모의 팀으로 수탁 및 프로덕트 개발을 수행하는 패턴이다.

우리도 그중 하나다. 대표 + 엔지니어 2명의 3인 체제로 월 매출 약 250만 엔. SES 프로젝트 소개와 AI 관련 프로덕트 개발이 수익의 기둥이다.

하지만 3명뿐이면 「경영 관리」가 치명적으로 부실해진다. 경리, 마케팅, 영업 관리, 콘텐츠 운영——전부 대표가 짬짬이 처리하게 되어 모두 어중간해진다. 그래서 Claude Code를 기반으로 한 「AI 경영 OS」를 직접 제작했다.

이 기사에서는 구축 과정, 빠졌던 포인트, 그리고 실제 효과를 구체적인 코드와 함께 공유한다.

우리가 구축한 것은 Claude Code의 스킬 (Skill) 시스템을 활용한 5개의 AI 에이전트다:

Claude Code (Opus 4.6) — 메인 오케스트레이션
├── Skills System — 각 CxO 에이전트의 구현
├── TypeScript Pipeline — 콘텐츠 자동 생성
...

Claude Code 터미널에서:

# 경영 대시보드 표시
/ceo 대시보드
# 이번 달 PL 확인
...

자연어로 물어보면 적절한 CxO로 자동 라우팅되는 메커니즘 (/radineer-os)도 구현했다. 「이번 달 매출 어때?」라고 물으면 CFO가 기동하고, 「SEO 상태는?」이라고 물으면 CMO가 기동한다.

가장 먼저 착수한 것은 가장 시간을 많이 잡아먹던 콘텐츠 제작의 자동화다. SES 업계 대상 기사를 여러 플랫폼 (Qiita, Zenn, note, X)에 배포하는 파이프라인을 구축했다.

// src/index.ts 의 파이프라인 구성
// 5단계 파이프라인
// 1. 트렌드 발견 (Grok API)
...

실행은 1개 커맨드:

npm run pipeline # 본방 실행
pm run pipeline:dry # 드라이 런 (테스트)

이 부분이 핵심이다. 단순히 콘텐츠를 생성할 뿐만 아니라, 퍼포먼스 데이터를 피드백하여 다음 생성에 활용하는 메커니즘을 넣었다.

// data/learning-state.json (실제 데이터)
{
"bestArticleTypes": [
...

키워드 선정은 70/30 규칙을 채택했다. 70%는 실적이 있는 키워드, 30%는 탐색적인 신규 키워드. 이를 통해 안정적인 PV를 확보하면서 새로운 관점도 시도할 수 있다.

freee API와 연동하여 다음을 자동화했다:

• 월간 PL 자동 생성
• 분개 자동 계상
• 미결제 관리 및 알림
• 캐시 플로우 (Cash Flow) 예측

# 실제 사용법
/cfo pl # 손익계산서 표시
/cfo 분개 # 분개 계상
...

월말 경리 작업이 꼬박 하루 → 30분으로 단축되었다.

GA4, Google Search Console, X Analytics, note의 데이터를 통합하여 마케팅 대시보드를 구축했다.

특히 X (구 Twitter) 운영 자동화가 효과적이었다:

// src/x-amplification/bridge.ts
// 1개 기사로부터 6개의 X 게시물 변형을 자동 생성
// - teaser: 기사 예고
...

게시 타이밍도 아침·점심·저녁 3개 슬롯으로 최적화했다. 훅 (Hook, 도입문) 스타일도 수치형·질문형·대조형을 구분하여 사용한다.

처음에는 Anthropic API를 직접 호출했으나, 레이트 리미트 (Rate Limit)와 비용 문제에 직면했다. Claude Code CLI를 래퍼 (Wrapper)로 사용하는 방식으로 전환했다.

// src/utils/claude-cli.ts
// Claude CLI를 자식 프로세스로 실행
// 타임아웃: 300초
...

이 전환으로 월 API 비용이 약 40% 절감되었다.

note.com에는 공개 API가 없다. Playwright로 브라우저 조작을 자동화하여 게시하게 되었다.

// src/publishers/note.ts
// Playwright로 헤드리스 브라우저를 조작
// 로그인 → 기사 작성 → 본문 입력 → 공개
...

이것은 지금도 불안정하며, note 측의 UI 변경으로 인해 정기적으로 망가진다.

퍼포먼스 피드백 (Performance Feedback)이 너무 잘 작동한 나머지, 비슷한 테마의 기사만 계속 생성되게 되었다 (다양성 스코어(Diversity Score)가 0.2까지 저하).

대책으로서:

• 다양성 스코어의 임계값(Threshold) 설정
• 새로운 관점을 강제적으로 제안(Suggest)
• 기사 타입의 로테이션 규칙 추가

생성되는 포스트가 명백히 AI 같아서 인게이지먼트(Engagement)가 낮았다. 대책:

• 글자 수 제한을 엄격하게 (140자 이내)
• 이모지 사용 규칙을 명확화
• 실제 경험 기반의 훅(Hook)을 수동으로 추가
• Claude Code/OpenClaw 특화 주제로 한정

CEO가 CFO와 CMO의 정보를 통합할 때, 컨텍스트 윈도우(Context Window)의 제약이 문제가 되었다.

해결책: 각 CxO가 구조화된 JSON/Markdown으로 중간 결과물을 출력하고, CEO는 이를 읽어들이는 방식으로 만들었다. 생데이터(Raw Data)를 전부 넘기는 것이 아니라, 각 에이전트가 '요약된 리포트'를 반환하는 설계.

대표의 시간이 '경영 판단'에 집중할 수 있게 되었다

• 이전: 데이터 수집과 입력 작업으로 하루가 끝남

• 현재: 대시보드를 보고 판단하기만 하면 됨

콘텐츠의 질이 안정되었다

• 학습 루프(Learning Loop)를 통해 독자가 원하는 테마를 자동으로 파악

• 플랫폼별 최적화(Qiita는 코드 위주, note는 커리어 위주)가 자동으로 이루어짐

개인 의존성(属人化, Silo) 해소

• '대표의 머릿속에만 있는' 정보가 시스템으로 이전
• 멤버도 CLI를 통해 경영 상황을 확인할 수 있음

2026년 최신 시장 동향으로서, SES 연봉 800만 엔 범위의 엔지니어가 프리랜서로 전향하는 케이스가 늘고 있다. 하지만 독립 후 '영업', '경리', '마케팅'을 전부 스스로 해야 하기에 기술에 집중할 수 없다는 과제가 있다.

AI 경영 OS는 엔지니어의 기술력으로 백오피스(Back-office)를 자동화하는 접근 방식이다. 프리랜서 엔지니어의 연봉을 최대화하려면 가동률을 높이는 것뿐만 아니라, 관리 업무를 얼마나 압축하느냐가 핵심이 된다.

학습 루프의 구현은 바로 데이터 분석의 실무 응용이다:

• 퍼포먼스 메트릭(Performance Metrics)의 수집과 집약
• 효과가 높은 패턴의 추출
• 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형 (70/30 규칙)
• 다양성 스코어를 통한 국소 최적화(Local Optimization) 회피

이 스킬은 SES 프로젝트에서도 고단가 영역(데이터 엔지니어, MLOps)에서 요구된다. 자신의 프로덕트로 실천하면 포트폴리오가 된다.

# Claude Code — 메인 AI 엔진
# 설치 (공식 절차를 따름)
claude --version
...

ses-content-automation/
├── src/
│ ├── index.ts # CLI 엔트리 포인트
...

{
"dependencies": {
"@anthropic-ai/sdk": "^0.39.0",
...

전부 한꺼번에 만들려고 하지 마라. 우리 회사는 다음과 같은 순서로 단계적으로 구축했다:

• 콘텐츠 생성 (가장 시간이 많이 드는 부분부터)
• X(구 Twitter) 포스팅 자동화 (성과가 눈에 잘 보이는 부분)
• 경리 자동화 (월말의 고통으로부터 해방)
• 통합 대시보드 (전체를 조망)

우리는 Telegram Bot으로 '승인 게이트(Approval Gate)'를 두고 있다. AI 생성 콘텐츠를 그대로 공개하는 것은 위험하다. 최소한의 체크포인트를 설계 단계에서 포함할 것.

최적화만을 추구하면 같은 일의 반복이 된다. 다양성 스코어를 모니터링하고, 탐색 비율(우리는 30%)을 확보할 것.

각 CxO 에이전트는 Claude Code의 '스킬(Skill)'로서 구현되어 있다. 이를 통해:

/cfo pl

과 같이 슬래시 명령어로 즉시 호출

• 스킬 간의 연계 (CEO가 다른 CxO를 순차적으로 호출)
• 프롬프트의 재사용성이 높음

npm run pipeline:dry # 실제로는 포스팅하지 않음

운영 환경에서 갑자기 실행하여 사고가 나는 것을 방지한다. 특히 SNS 포스팅은 취소가 불가능하므로, 반드시 드라이 런(Dry Run)으로 확인하는 습관을 들인다.

솔직히 말하자면, AI 경영 OS로 매출이 극적으로 늘어난 것은 아니다. 월 매출 250만 엔은 크게 변하지 않았다.

변한 것은 **'시간의 사용법'과 '판단의 질'**이다.

• 백오피스 (Back-office) 작업이 주 15시간 → 2시간으로 압축
• 그만큼 신규 프로젝트 개척이나 프로덕트 개발에 시간을 투입할 수 있음
• 데이터에 기반한 판단이 가능해짐 ("어렴풋한 느낌"이 줄어듦)
• 3명 전원이 동일한 대시보드 (Dashboard)로 상황을 파악할 수 있음

프리랜서 엔지니어나 소규모 팀에게 AI 경영 OS는 "매출을 올리는 도구"가 아니라 "이익률을 높이는 구조"다. 동일한 매출을 더 적은 공수 (Man-hour)로 운영할 수 있게 된다.

2026년 최신 AI 도구 (Claude Code, OpenClaw)를 사용하면, 엔지니어라면 몇 주 만에 기초적인 AI 경영 OS를 구축할 수 있다. SES 연봉 800만 엔 수준의 기술력만 있다면 충분하다. 우선은 콘텐츠 자동화나 경리 자동화부터 작게 시작해 보길 바란다.

• 【2026년 최신】OpenClaw로 9체의 AI 에이전트 (AI Agent) 경영 OS를 구축한 모든 절차 공개
• SES 엔지니어가 Claude Code로 데이터 분석 기술을 익혀 단가를 높인 이야기【2026년판】
• 【2026년 최신】OpenClaw로 9체의 AI 에이전트 (AI Agent) 경영 OS를 구축한 모든 절차를 철저히 해설

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