MY AI WORKFLOW

CARTEL

Carter’s Autonomous Research Team & Executive Lab

처음에는 방법을 찾고, 다음에는 그 방법으로.

작업이 끝나도 경험은 남습니다. CITADEL에서 연결된 AI들이 낯선 문제를 함께 풀고, 잘 작동한 방법을 기억해 다음 작업부터 재사용하는 시스템입니다.

일을 할수록,
일하는 방법이 쌓입니다.

A는 일에 맞춰 방법을 만들고
B는 정해진 파이프라인을 실행합니다.

Generalist

낯선 문제에 맞춰 팀과 방법을 바꾸기

ADAPTIVE TEAM 역할과 경로를 유연하게

도구 선택 · 역할 재구성 · 접근법 수정

Astra / Fable이 판단하고, Luna / Flash가 탐색을 넓힙니다. 결과에 따라 역할과 도구를 다시 고르며, 낯선 문제를 푸는 방법 자체를 찾는 범용 팀입니다.

예를 들면

처음 맡은 분야의 제안서.
무엇을 조사하고, 어떻게 검증할까?

C / A → B

반복해서 통했던 구성을 파이프라인으로

REUSABLE PLAYBOOK

역할

리서처 · 작성자 · 리뷰어

절차

조사 → 작성 → 검증

도구 · 기준

자료 · 템플릿 · 근거 기준

C는 세 번째 팀이 아니라,
탐색한 경험을 전문 팀으로 만드는 과정입니다.

정해진 파이프라인으로 반복 실행하기

DEFINED PIPELINE 역할 · 순서 · 도구 고정

새 입력

제안서 01 · 02 · 03

검증된 산출물 같은 구성으로 다음 작업도

이미 방법을 아는 분야에서는 역할·순서·도구·검증 기준을 미리 고정합니다. 새 입력을 같은 파이프라인에 넣어 효율적으로 실행하는 전문 팀입니다.

다음부터는

검증된 제안서 팀을 다시 사용.
이미 익숙한 분야라면 B부터 시작합니다.

↺ SHARED MEMORY

결과와 피드백을 기억해, 다음 탐색과 실행에 반영합니다.

DISCOVER → REMEMBER → REUSE제안서 작성은 개념을 설명하기 위한 예시입니다. 같은 원리를 논문과 다른 작업에도 적용합니다.

01 / WORK

CITADEL에 연결된 CLI들이 역할을 나눠 작업합니다. 낯선 문제에는 탐색하는 팀을, 익숙한 문제에는 검증된 전문 팀을 사용합니다.

02 / REMEMBER

산출물뿐 아니라 어떤 역할, 순서, 도구와 검증법이 잘 작동했는지 남깁니다. 수정한 이유와 사람의 피드백도 다음 작업의 맥락이 됩니다.

03 / IMPROVE

축적한 방법을 재사용하고, 실행에서 얻은 경험으로 다시 다듬습니다. 한 번의 결과가 다음 팀의 출발점이 되는 순환입니다.