🏆 AI스터디 23기 3주차 베스트 사례 큐레이션 - 콘텐츠&지식

📚 23기 게임바이브코딩

✍️ 코덱스로 미니게임 만들기

백구우

하려던 것 📝

• AI를 활용하여 미니게임 '만두쌓기'와 '타자 소나기'를 개발한 사례

• 만두쌓기 게임을 통해 빠른 결과물 도출 및 다양한 시도를 해보고자 함.

• 만두가 자연스럽게 쌓이고 무너지는 물리 효과를 구현하고자 함.

• 만두탑 높이에 맞춰 게임 배경화면이 자연스럽게 연동되도록 구현하고자 함.

• 게임 로고와 버튼 등 시각적 요소를 개선하여 첫인상을 좋게 만들고자 함.

• 타자 소나기 게임의 기획을 구체화하고 캐릭터 선택 화면을 디자인하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• Codex (또는 Claude Code): 게임 분위기에 맞는 로고와 버튼 이미지 생성, '그릴미' 스킬을 활용하여 게임 기획 구체화 및 검증

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 만두쌓기 게임 개발

• 시도한 방법: 만두가 자연스럽게 쌓이고 무너지는 물리 효과를 구현하기 위해 게임 플레이를 통해 지속적으로 조정하고 개선함.

• 발생한 문제와 해결 방법: 초반에는 비정상적으로 높이 쌓이거나 수직으로 쌓아도 갑자기 무너지는 문제가 발생하였으나, 플레이를 반복하며 유저가 납득할 만한 각도와 방식으로 물리 효과를 잡아나감.

• 시도한 방법: 게임 배경화면이 만두탑 높이에 맞춰 자연스럽게 올라가도록 360\*3200 크기의 긴 한 장짜리 이미지를 만들고 카메라를 위로 이동시키는 방법을 이용함.

• 발생한 문제와 해결 방법: 처음에는 각각의 배경을 따로 만들어 이어붙였을 때 지붕 중복, 이음새 부자연스러움 등의 문제가 발생하였으나, 긴 단일 이미지를 사용함으로써 문제를 해결함.

• 시도한 방법: 게임의 첫인상을 좋게 만들기 위해 Codex에 게임 분위기에 맞는 로고와 버튼 이미지를 생성해달라고 요청함.

• 얻은 결과: Codex가 게임 분위기에 맞는 로고와 버튼을 빠르게 생성해줌으로써 이미지 없이 SVG나 텍스트로만 구성했을 때보다 훨씬 좋은 시각적 결과물을 얻음.

2️⃣ 타자게임 '소나기' 기획 및 개발

• 시도한 방법: Codex의 '그릴미' 스킬에 한컴타자연습 소나기와 같은 타자게임, 스킬을 가진 캐릭터 선택, 상남자 캐릭터는 무스킬이라는 아이디어를 제시하여 기획을 진행함.

• 사용한 프롬프트: "한컴타자연습에있는 소나기같은 타자게임을 만들고싶어. 게임시작할 때 라이프+1같은 스킬을 가진 캐릭터 중 하나를 선택하고싶어. 그런데 상남자같은 캐릭터를 선택하면 아무 스킬도 없이 게임을 하면 재밌을거같아."

• 얻은 결과: Codex가 약 44개의 질문을 던지며 아이디어의 허점, 모호한 전제, 빠진 결정, 위험한 가정을 캐묻고 기획을 구체화함.

• 피드백: 브레인스토밍이 가능성을 넓히는 모드라면, '그릴미'는 아이디어를 좁히고 단단하게 만드는 데 강함을 인지함.

📚 23기 영상파이프라인

✍️ 리모션 + MCP 로 혼합 영상 만들기_ 2주차 과제

킹기도라쿤

하려던 것 📝

• AI 툴을 활용하여 정보 전달 영상을 제작한 사례

• Claude Remotion 과제를 수행하며 Codex, Remotion, Kling MCP를 활용해 1분 30초 분량의 소개 영상 제작을 목표로 함.

• 단순 인포그래픽이 아닌, 영상 내부 프레임에 AI 생성 영상을 넣어 실제 편집 툴로서의 가능성을 확인하고자 함.

• 블루프린트 상세 기획을 통해 AI와의 커뮤니케이션 오류를 줄이고 영상의 전체적인 흐름과 구성을 사전에 정의하고자 함.

• 나레이션 길이와 컷 구성을 면밀히 조정하여 영상의 완성도를 높이고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• ChatGPT: 영상 블루프린트 구성 및 나레이션 분석, 컷별 길이 조정 목적으로 사용함.

• Codex: 블루프린트를 기반으로 프리비즈 영상 생성 및 수정 지시 목적으로 사용함.

• Remotion: 영상 편집 및 기존 영상 편집 가능성 확인 목적으로 사용함.

• Kling MCP: 영상 내부에 들어갈 AI 영상 및 이미지 생성 목적으로 사용함.

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 영상 블루프린트 상세 기획 및 구성

- 시도한 방법과 접근 방식: ChatGPT와 심도 있는 대화를 통해 영상의 전체적인 블루프린트를 사전에 픽스하고자 함. 모든 영상 작업 시 블루프린트를 먼저 고정하여 AI와의 커뮤니케이션 오류를 줄이고자 함. - 발생한 문제와 해결 방법: 블루프린트 기획 시 나레이션 길이가 어긋나는 문제가 가장 큰 원인이었음. 실제 컷별 나레이션을 생성하고, 나레이션 분석을 통해 글자당 대략적인 재생 시간을 계산하여 전체 나레이션을 조정하고 컷 별 길이와 구성을 다시 수정하여 해결함. - 얻은 결과나 피드백: "AI 영상은 생성 전에 결정된다"라는 주제로 1920x1080, 30fps, 약 95~110초 러닝타임의 상세한 컷별 화면·전환 블루프린트를 완성함. 어두운 그래파이트 배경과 밝은 아이보리 본문, 청록색/파란색 강조색 등 시각 방향을 명확히 설정함.

• 2️⃣ AI 생성 영상과 모션그래픽 혼합 편집 방향 설정

- 시도한 방법과 접근 방식: 단순 인포그래픽이나 모션그래픽 느낌이 아닌, 실제 편집 툴로서 Remotion의 가능성을 확인하기 위해 영상 내부 프레임에 AI 생성 영상을 넣는 형식으로 편집 방향을 잡음. - 얻은 결과나 피드백: 전체 영상 흐름을 AI 생성 영상, 타이틀 컷, T2V/I2V/OMNI 설명 컷(내부에 MCP로 생성한 영상 예시 포함), 구조화 및 잘못된 예시 등으로 모션그래픽과 AI 영상을 혼합하는 방식으로 진행하기로 결정함.

• 3️⃣ 블루프린트 기반 프리비즈 영상 생성 및 수정

- 시도한 방법과 접근 방식: 준비된 블루프린트를 Codex에 전달하고, 결정하지 못한 일부분을 제외하고 프리비즈 영상을 생성하도록 지시함. - 발생한 문제와 해결 방법: 초기 프리비즈 영상에서 컷 전환이 어색하고, 메인 키워드 센터 배치 조건으로 인해 서브 텍스트 박스가 상단에 치우치는 문제가 발생함. 기본적으로 프레임이 완성되어야 디테일 작업이 편하다는 판단하에, 프레임을 먼저 완성하는 방식으로 접근하여 문제를 해결하고자 함. - 얻은 결과나 피드백: 두 번의 대대적인 수정과 세 번의 마이너한 수정을 거쳐 최종 3.3 버전의 영상이 완성됨. 실제 배포나 상업적 용도에는 추가 수정이 필요하지만 기능 확인 측면에서는 충분히 활용되었음.

📚 23기 클로드디자인

✍️ 딸의 여름방학 수학 — AI 전문가 자문단 검증 + 게임형 학습 앱 17일 프로젝트

Skyway

하려던 것 📝

• 중2 딸의 여름방학 수학 자기주도 학습을 위한 AI 기반 웹앱을 개발한 사례

• 딸의 "시작은 하나 지속이 약한" 성향을 해결하고자 함

• AI가 한 번에 제안한 계획이 아닌, AI 전문가 자문단의 검증을 거친 계획을 만들고자 함

• 계획표 대신 매일 열어서 퀘스트를 깨는 모바일 웹앱을 만들어 진도 동기화 및 미완료 시 알림까지 제공하고자 함

• 지피터스 클로드 디자인 강의에서 배운 "역설계 → 교정 → 시스템화" 방법론을 앱에 적용하여 Before/After를 리디자인하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code: 기획, 검증, 개발, 배포까지 전 과정의 단일 창구로 활용함

• Supabase (MCP 연동): 진도 데이터 저장, 푸시 알림 서버 함수, 매일 발송 스케줄러로 활용함

• Vercel CLI / GitHub: 배포와 버전 관리 (실험 및 롤백 포함 전 히스토리)에 활용함

• designlang: 강의에서 배운 디자인 역설계 도구로 활용함

• EBS 중학: 뉴런 수학 3(상) 무료 강좌를 앱에 연동함

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 딥 인터뷰를 통한 계획 우선순위 파악 및 교정함

• AI에게 "중등 입시 전문 컨설턴트 팀(4~5명)을 만들어 제안을 검토하고 보완해달라"며 "필요한 부분은 아주 많이 물어봐달라"고 요청함

• AI가 학원 시간표, 아이 성향, 성공 기준 등을 하나씩 질문하여 딥 인터뷰를 진행함

• 이 과정에서 AI가 "2학기 내신이 1순위"로 가정한 것과 달리 실제 우선순위는 "3-1 선행 완결"이었음을 파악하고 계획의 무게중심을 완전히 바꿈

2️⃣ 전문가 자문단 병렬 검증으로 계획의 결함을 발견하고 개선함

• 고입 전략, 수학 교과/EBS, 습관 코치, 학습심리/부하, 내신/스케줄링 등 5명의 전문가 에이전트에게 계획을 동시에 검토시킴

• 서로의 결과를 모르는 상태에서도 '하루 계획량 초과(110~130분 > 가용 120분)', '학원 7시간 날의 수학 배치', '휴가 복귀일 시험 배치' 등 3가지 동일한 결함에 수렴함을 확인함

• 고입 전문가는 필자가 잘못 알던 입시 정보를 교정했으며, 계획은 v1에서 v5까지 다섯 번 진화함

3️⃣ 딸의 자기주도 학습을 돕는 모바일 웹앱을 구축함

• "웹 서비스만 보고 하나씩 격파하기처럼 EBS 링크도 보여주고, 계획 가이드를 다 해서 딸아이가 스스로 자기주도 학습으로 나아갈 수 있도록 모든 동기부여 방식을 활용해달라"는 프롬프트와 "git+vercel+supabase 사용 가능" 환경을 제시함

• Claude Code는 날짜를 자동 인식하는 '오늘의 퀘스트'(시간, 교재, EBS 버튼, 타이머 내장)를 구축함

• XP/레벨 7단계, 스트릭+실드, 배지 11종, 17조각 그림, 랜덤 응원 카드 등 다양한 동기부여 장치와 17일을 6구간으로 나눈 항해 지도, 퀘스트별 '왜 하냐면' 설명을 구현함

• 시작 전 준비물, 목표, 마음가짐을 체크하는 수업 준비 리추얼과 완료 인증샷을 올리면 별이 붙고 완주 시 선물을 개봉하는 '사진 인증 → 별 → 보물섬 선물' 시스템을 만듦

• 미완료 시 오후 4시, 8시에 웹 푸시 알림이 발송되도록 Supabase 스케줄러를 설정하고, '아이폰은 홈 화면에 추가한 웹앱에서만 푸시 가능(iOS 16.4+)' 제약을 확인하여 구현함

4️⃣ Duolingo 역설계 강의 숙제를 적용하여 웹앱 디자인을 개선함

• 기존 앱(Before)을 두고 새로운 URL에 Duolingo 디자인을 적용한 After 버전을 만들어 비교함

• designlang 툴로 Duolingo 공식 브랜드 가이드를 실측하여 Feather Green #58CC02 색상, 3D 버튼 `box-shadow` 값 등을 역설계함

• WCAG 대비 실측 11건을 교정(그린 위 흰 글씨 명암비 미달 개선)하고, 한글 폰트 CDN 실검증을 통해 BM JUA 폰트를 채택함

• "누를 수 있는 모든 것은 3D", "blur 그림자 금지" 등 8가지 디자인 규칙을 명문화하고 15개 토큰에 전면 매핑하여 기능/데이터는 유지하고 껍질만 교체하는 시스템화를 진행함

• designlang 도구가 Primary 색상을 오판하고 Secondary 색상을 브라우저 기본 링크색으로 오판하여 '자동 추출 후 사람이 교정' 단계의 필요성을 직접 경험함

• 생성형 AI로 만든 항해 지도 일러스트를 Claude에게 붙여넣자, Claude가 클립보드에서 원본을 추출하여 폰 상태바를 잘라내고 그림 위에 실제 진도가 반영되는 3D 타일 17개를 얹어 '살아있는 지도'로 만들었음

📚 23기 콘텐츠발행자동화

✍️ Vercel로 프로필 사이트 만들고, 노션과 연동해서 회사 멤버 전체로 확장하기(...ing)

효승

하려던 것 📝

• 노션 DB를 활용하여 개인 프로필 및 사내 사례 페이지를 자동 생성 및 관리한 사례

• 노션에 행 추가만으로 멤버별 페이지가 자동으로 생성되게 함

• 사내 우수 사례를 노션에 입력하여 담당자 페이지와 전 직원 페이지에 동시에 공유되게 함

• 지점별 전문 분야를 가진 멤버들의 개별 사이트를 제공하여 의뢰인이 담당자를 쉽게 확인할 수 있도록 함

• 멤버 PR 및 회사 PR, 사내 교육 공유 자료로 활용될 수 있도록 함

활용한 툴 ⚒️

• Claude: 코드 작성 및 수정에 활용함

• Co-Work: 노션 DB 설계, 코드 초안 작성, Vercel 배포 (최초 생성만)에 활용함

• Notion: 멤버 프로필 및 처리 사례 데이터를 저장하는 데이터베이스로 활용함

• Vercel: 웹사이트 배포에 활용함

• GitHub: 코드 버전 관리 및 Vercel 자동 배포 연동에 활용함

• VS Code: 로컬에서 배포, 환경변수 설정, 수정 반복 작업에 활용함

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 프로젝트 목표 설정 및 아이디어 구상함

• 스터디장님의 Vercel 프로필 배포 사례를 보고 회사 전체에 적용할 아이디어를 얻게 됨

• 직원이 늘어나도 코드를 직접 수정하지 않고 사람 정보를 코드 외부에 두는 것을 목표로 설정함

• 멤버별 개별 사이트를 제공하여 의뢰인이 담당자를 쉽게 확인하고, 멤버 PR 기회를 제공하고자 함

2️⃣ 노션 데이터베이스 구축함

• 사람 정보를 코드 외부에 두기 위해 노션을 데이터베이스로 활용함

• `지산 멤버 프로필` DB(이름, slug, 직함, 경력, 연락처)와 `지산 처리사례` DB(사례, 담당자로 멤버와 연결) 두 개를 생성함

• 코워크(Co-Work)를 통해 MCP로 대화하면서 노션 화면을 한 번도 열지 않고 DB를 구축함

• 매달 나오는 사내 우수 처리 사례가 담당자 페이지에 자동으로 얹혀 대외 영업 및 사내 전파를 동시에 해결하고자 하는 추가적인 목표를 설정함

3️⃣ 초기 배포 및 AI 활용 전략 수립함

• Vercel MCP를 코워크에 붙여 첫 배포를 시도함

• 파일을 통째로 올려 프로젝트가 생성되고 웹 주소까지 나오는 초기 배포에 성공함

• 코워크의 모바일 버전으로 클로드 코드를 대신하여 배포를 시도하였지만, 수정본 배포 시 `403` 에러가 발생하며 권한 문제가 발생함

• 코워크 커넥터는 새 프로젝트 생성 시에만 배포 가능하고, 기존 프로젝트 수정 배포는 불가능하다는 문제점을 발견함

• 이 문제를 해결하기 위해 프로젝트를 지우고 다시 만드는 방식으로 우회하였고, 조회 API 제한으로 빌드 성공 여부를 매번 수동으로 확인해야 하는 비효율을 겪음

• 결과적으로 파일 내용을 바꾸는 일만 AI(클로드), 배포 및 환경변수 설정 등은 터미널(로컬 VS Code)을 사용하는 전략으로 재정립함

• 코워크는 설계, 노션 DB, 코드 초안 작성에, 로컬은 GitHub push, Vercel 연결, 환경변수 설정, 배포에, 이후 수정은 클로드 코드로 하고 push 시 자동 배포되도록 프로세스를 구축함

4️⃣ 확장성 테스트 및 기능 구현함

• 멤버 추가 기능이 코드 없이 작동하는지 확인함

• 노션에 행을 추가하고 `공개` 체크 시 5분 안에 페이지가 생성되는 것을 확인하고, `/api/revalidate` 주소를 통해 즉시 반영되도록 구현함

• 사진 추가 기능을 안정적으로 구현함

• 노션 첨부 이미지 주소가 1시간 뒤 만료되는 문제를 인지하고, `public/members/{slug}.jpg` 경로에 이미지를 저장하는 방식으로 변경함

• `public` 경로의 이미지가 노션 사진보다 우선적으로 표시되도록 설정하여 이미지 만료 문제를 해결함

• 클로드 코드를 활용하여 세부 수정을 진행하고 노션 DB 변경 사항이 웹사이트에 자동으로 반영되는 것을 확인하며 확장성을 검증함

• 노션 데이터베이스에 멤버를 추가하고, 사례를 추가하는 등의 변경이 웹페이지에 실시간으로 반영되는 것을 시각적으로 확인하는 결과를 얻음

📚 23기 AI온보딩

✍️ [2주차 사례글] 내가 만든 검증 도구도 검증이 필요했습니다

김준희

하려던 것 📝

• AI 활용 지식 시스템 구축 후 검증을 통해 버그를 발견하고 개선한 사례

• 1주차에 문서로만 존재하던 기획 및 계획을 바탕으로, 2주차에 실제로 작동하는 논문 지식 시스템을 구축하고자 함.

• 구축된 시스템을 단순히 완성하는 데 그치지 않고, 직접 검증하여 숨겨진 버그를 찾아내고 개선하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• AI (언급은 명시적이지 않으나, 글의 맥락상 다양한 단계에서 AI 도구 활용이 암시됨): 논문 요약 도구 활용, 페이월 우회 검색 시도, 점검 도구 개선 방향 제시, 질문 명령 결과 생성에 활용함.

• `astro-pagefind`: 사이트 검색창을 부착하는 데 사용함.

• `curl`: PDF 파일을 직접 다운로드 시도하는 데 사용함.

• `knowledge/lint.mjs`: SCHEMA 규칙(빈 항목, 끊긴 링크, 인용 확인 필요, 양방향 링크, 원본 불일치) 준수 여부를 점검하는 데 사용함.

• `knowledge/ask.mjs`: 논문 자료에 대한 질문에 답변, 출처, 원문 인용을 제공하는 데 사용함.

• GitHub: 프로젝트 코드 저장 및 버전 관리, 배포를 위한 기반으로 활용함.

• Vercel: 구축된 웹사이트를 인터넷에 배포하는 데 사용함.

• `npm`: 패키지 설치 및 스크립트 실행에 사용함.

• `awk`, `grep`: 링크의 양방향 연결 여부를 검증하기 위해 텍스트 처리 및 검색에 사용함.

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 논문 1편을 먼저 끝까지 통과시켜 양식을 굳힘

• 시도한 방법: 논문 10편을 한꺼번에 처리하는 대신, BNNT 리뷰 논문 1편을 먼저 SCHEMA 양식의 일곱 칸에 맞춰 입력함. 특히 '6. 한계' 항목을 채우는 데 집중하여 논문의 실제 적용 가능성과 자신의 관심사와의 부합 여부를 판단함.

• 얻은 결과: 논문 요약 도구가 종종 간과하는 한계점을 직접 채워 넣으면서, 논문의 실질적인 가치와 자신에게 중요한 정보(예: TEM 관찰 미포함)를 스스로 파악할 수 있었음.

• 사용한 프롬프트나 코드: 마크다운 형식의 '6. 한계' 섹션을 작성함. (예시: "합성법들이 BNNT의 질과 양을 크게 개선했지만, 동시에 비정질 붕소·질화붕소·h-BN 같은 부산물이 생겨 순도를 떨어뜨리는 부작용이 있다"고 명시함.)

• 발생한 문제와 해결 방법: 사이트 검색창(`astro-pagefind`) 부착 시, 오래된 인터넷 글과 달리 최신 등록 정보를 확인하여 `npm i astro-pagefind` 한 줄 명령으로 설치가 가능함을 파악하고 해결함.

• 2️⃣ 논문을 늘리다가 페이월에 세 번 막힘

• 시도한 방법: 논문 수를 4편에서 10편으로 늘리는 과정에서 SHINE 논문 PDF를 얻기 위해 `curl` 명령어를 사용하여 직접 다운로드, PMC(오픈액세스 미러) 검색, 대학 리포지토리 다운로드 등 세 차례 우회 시도를 함.

• 사용한 프롬프트나 코드: `curl -sL -o "shine.pdf" "https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.ads5552"`와 같은 `curl` 명령을 사용함.

• 발생한 문제: 세 번의 시도 모두 PDF가 아닌 5.4KB짜리 HTML 껍데기만 받아졌으며, AI도 "못 구했습니다"라고 멈춤. 이는 페이지가 JS로 렌더링되거나 봇 차단에 걸렸기 때문임을 파악함.

• 해결 방법: 직접 브라우저로 로그인하여 PDF를 다운로드한 후, 로컬 파일 경로를 AI에 알려주어 논문 노트를 완성함. 이 과정이 계속 다른 우회로를 찾아 헤매는 것보다 훨씬 빠르고 효율적이었음을 확인함.

• 3️⃣ 개념 페이지 하나로 소재·바이오·AI가 이어짐

• 시도한 방법: 흩어진 논문 노트들을 연결하기 위해 'TEM(투과전자현미경) 관찰'이라는 개념 페이지를 생성함.

• 얻은 결과: 같은 도구(TEM)가 BNNT 리뷰(사후 확인), 페로브스카이트(실시간 촬영), 오소리기름 항균 나노섬유(분산 검증), SHINE(이미지 노이즈 제거) 등 네 가지 다른 목적으로 사용되는 논문들을 한 페이지에 묶어 연결성을 확인함.

• 피드백: 세부계획에 적어뒀던 "개념 페이지는 주제 다른 논문 여러 편이 걸릴 때 값이 생긴다"는 말이 단순한 문서 속 문장이 아닌 실제 가치를 가지는 것임을 실감함.

• 4️⃣ 논문 10편을 직접 넣어보고 신기해함

• 시도한 방법: 6단계에서 남은 6편의 논문을 추가하여 총 10편의 논문 노트를 시스템에 직접 입력함.

• 얻은 결과: 자신의 자료가 실제로 사이트에 나타나고, 검색되고, 질문에 답하는 것을 눈으로 직접 보면서 "직접 작동하는 것을 보면서 신기했다"는 큰 만족감을 얻음.

• 배운 점: 개념을 아무리 잘 잡아도 실제로 시스템을 작동시켜봐야 진정한 가치와 문제점을 파악할 수 있음을 확인함.

• 5️⃣ 점검 도구를 만들었는데, 그 도구 자체가 허술함을 발견함

• 시도한 방법: SCHEMA 규칙(빈 칸 없음, 원문 외 인용 금지, 양방향 링크)을 자동으로 점검하기 위해 `knowledge/lint.mjs` 명령을 만듦. 이후 일부러 문제 4개를 심은 가짜 논문 파일로 테스트하고, 실제 논문 10편에도 적용함.

• 사용한 프롬프트나 코드: `npm run lint:knowledge` 명령어를 사용함. 이후 AI에게 "지금까지 만든 걸 봐줘. 돌아가긴 하는데 어딘가 허술한 것 같아. 어디가 부족한지 짚어주고, 그중 지금 고치면 제일 효과 큰 것부터 알려줘."라고 질문함.

• 발생한 문제: 처음 만든 lint 도구는 빈항목, 끊긴링크, 인용확인필요 등 3가지 문제는 잡았으나, AI의 지적을 통해 "링크 존재 여부"와 "링크의 양방향 규칙 준수 여부" 검사가 별개이며 lint가 후자를 아예 안 보고 있음을 발견함. 실제 데이터 확인 결과, 논문 7편이 개념 페이지에 링크를 걸었으나 개념 페이지에는 4편의 역링크만 존재하여 3편의 누락된 역링크 버그가 있었음을 확인함.

• 해결 방법: `awk`와 `grep` 명령을 활용하여 역링크 불일치를 확인한 후, '일방통행'과 '원본불일치' 검사 항목을 lint에 추가하여 총 5가지(빈항목, 끊긴링크, 인용확인필요, 일방통행, 원본불일치)를 점검하도록 개선함.

• 6️⃣ 질문하면 답+출처+원문 인용이 같이 나오는 걸 확인함

• 시도한 방법: 세부계획 8단계에 따라 키워드 기반의 질문 명령 `knowledge/ask.mjs`를 만듦.

• 사용한 프롬프트나 코드: `npm run ask:knowledge -- "BNNT 수율"` 및 `"TEM 디노이징"`과 같은 질문 명령을 사용함.

• 얻은 결과: 한 줄 명령에 대한 결과로 답(발췌), 출처 논문, 원문 인용 세 가지가 모두 정확히 나오는 것을 확인함. 또한 "TEM 디노이징" 질문 시 SHINE 논문뿐 아니라 'TEM 관찰' 개념 페이지까지 함께 잡히는 것을 통해 개념 페이지가 검색 결과 향상에 기여함을 확인함.

• 7️⃣ GitHub에 올리고, 배포까지 끝냄

• 시도한 방법: `git push origin main` 명령으로 GitHub에 코드를 푸시하고, `vercel --prod --yes` 명령으로 Vercel에 프로덕션 배포를 진행함.

• 사용한 프롬프트나 코드: `git push origin main`, `vercel --prod --yes`, 배포 확인을 위해 `curl -s -o /dev/null -w "HTTP %{http_code}\n" https://learning-hub-virid.vercel.app` 명령을 사용함.

• 얻은 결과: Vercel 배포 시 일회용 스냅샷 주소와 고정 별칭(alias) 주소가 생성되는 것을 확인하고, 사용자에게는 고정 alias 주소를 알려주면 됨을 재확인함. `curl` 명령으로 HTTP 200 응답 코드를 확인하여 배포가 성공했음을 검증하고, 프로젝트 카드 페이지에 사례글이 자동으로 연결되어 나타나는 것을 확인함.

📚 23기 전자책

✍️ "클코와 소설쓰기" - 초안의 완성(feat. 진짜 대단한 녀석)

보배교수

하려던 것 📝

• AI를 활용하여 머릿속에 구상하던 소설 초안을 완성한 사례

• 클로드 코드의 특장점을 활용하여 소설 쓰기 과정을 효율화하고자 함

• 일반 LLM과의 차별점을 이해하고 클로드 코드의 장점을 활용하여 글쓰기의 생산성을 높이고자 함

• 초안 작성을 통해 머릿속의 이야기를 구체적인 글로 정리하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code : 소설 초안 작성, 내용 전체 수정 및 맥락 유지, 다양한 아이디어 제안 및 선택권 제공, 논리적 오류 지적 및 수정, 즉각적인 부분 수정 및 백업 데이터 저장

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 전체 내용의 일관된 수정 및 적용

• 시도한 방법과 접근 방식: 스토리 내 특정 사실(예: 병원명)이 변경되었을 때, AI에게 해당 변경사항을 전체 내용에 일괄 적용하도록 요청함.

• 사용한 프롬프트나 코드: "좋습니다. 대학·병원 이름을 짓고 전체에 심은 뒤, 4절 장면 1의 특별전형 논리를 보강하고, 이어서 장면 2를 쓰겠습니다."와 같은 요청을 통해 특정 병원 이름(태강대학교병원)을 생성하고, 이를 1절, 2절, 4절 등 소설 전반에 걸쳐 자연스럽게 삽입하도록 지시함.

• 얻은 결과나 피드백: AI가 변경된 병원명과 관련된 인물 설정(지호가 태강대 의대 출신, 강도현이 그 대학 신경과학 석사 입학)까지 연동하여 전체 맥락을 유지하면서 수정하는 탁월한 결과물을 얻었음.

2️⃣ 전체 맥락을 이해한 다양한 아이디어 제안

• 시도한 방법과 접근 방식: 이야기 전개상 중요한 특정 상황(예: 재민을 처리하는 방법)에 대해 여러 가지 대안을 제시하도록 요청함.

• 사용한 프롬프트나 코드: 특정 상황에 대한 다양한 처리 방식을 제안하도록 요청하여, '카데바로 만들어 숨기기', '뇌를 지워 살아 있는 죽음으로 만들기', '무연고 시신 트릭 반복', '염산 모티프 완성', '자연사 위장 + 엽기적 처리 결합' 등 5가지 구체적인 아이디어를 제시받음.

• 얻은 결과나 피드백: AI가 각 아이디어의 장단점과 이야기 주제와의 연관성("기억의 방" 제목, 의학·해부 주제)을 상세히 설명하며, 가장 적합한 방안(1번 카데바, 2번 기억 지우기)을 추천하는 등 깊이 있는 선택권을 제공받음.

3️⃣ 논리적 오류 지적 및 수정

• 시도한 방법과 접근 방식: 스토리 내에서 인물들의 행동이나 설정이 충돌하는 부분이 발생했을 때, AI가 이를 스스로 인지하고 수정하도록 요청함.

• 사용한 프롬프트나 코드: 작성된 스크립트에서 "한 박사가 생명윤리위원회에 참석 중인데, 뒤에서 서 박사를 붙잡고 있었다"는 식의 논리적 모순이 발생하자, AI가 해당 부분을 인식하고 지적함.

• 얻은 결과나 피드백: AI는 "한 박사가 안에 앉아 있으면 밖에서 서 박사를 붙잡을 수 없죠"라고 정확히 문제를 짚어내고, 붙잡는 인물을 '후배 의사'로 변경하는 구체적인 해결책을 제시하며 논리적 일관성을 유지했음.

4️⃣ 챕터와 무관한 즉각적인 부분 수정

• 시도한 방법과 접근 방식: 작성 중 앞선 챕터에서 놓쳤거나 추가하고 싶은 내용이 생겼을 때, 해당 챕터만 즉시 수정하도록 요청함.

• 얻은 결과나 피드백: AI는 작성 중인 현재 챕터와 관계없이 사용자가 언급한 이전 부분의 수정 요청을 받아들여, 해당 챕터만 정확히 수정함으로써 사용자가 일일이 수정 부분을 찾아다닐 필요를 없애주었음.

5️⃣ 수정 내용의 백업 및 이력 관리

• 시도한 방법과 접근 방식: 모든 수정 과정에서 이전 버전의 내용을 백업 데이터로 저장하도록 함.

• 얻은 결과나 피드백: AI가 수정하는 모든 내용을 백업 데이터로 저장하여, 혹시라도 이전 내용이 더 좋다고 판단될 경우 언제든 과거 기록으로 돌아갈 수 있는 매력적인 기능을 제공받았음.

📚 23기 AI지식관리

✍️ AI 업무매뉴얼을 바로 믿지 않기: 판돌이 인박스 복구와 7개 조건부 승인

어른아이J

하려던 것 📝

• 검증된 업무매뉴얼 구축을 위한 인박스 및 승인 시스템 복구 사례

• AI 기반 업무 에이전트 '판돌이'의 살아있는 업무매뉴얼 축적을 목표로 함.

• NotebookLM의 질문과 답변, 업무 중 발생하는 신규 사례가 검증 없이 업무매뉴얼로 저장되는 것을 방지하고자 함.

• 비어 있던 인박스를 신규 자료의 실제 접수창구로 복구하고, AI가 생성한 업무매뉴얼에 대한 담당자 승인 기준을 마련하고자 함.

• 39개의 `answerUsable` 문서 중 7개를 조건부 승인하고, 이 과정에서 발생한 AI의 출처 판단 오류를 해결하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• NotebookLM: AI 답변 초안 및 신규자료 생성 및 수집, 원본 자료 보관 목적으로 활용함.

• 판돌이 웹앱: 신규 자료 접수 및 위키 문서 관리를 위한 인터페이스로 활용함.

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 인박스 비활성화 원인 파악:

• 판돌이 위키의 인박스 폴더에 실제 자료가 들어오지 않는 세 가지 원인을 파악함.

• 과거 NotebookLM 자료가 인박스가 아닌 `raw-data` 폴더에 보관되어 있었음을 확인하여 인박스가 비어있었음을 인지함.

• 신규 사례를 인박스 검토 없이 `cases`나 `concepts` 업무매뉴얼로 바로 정리하는 기존 작업 방식이 있었음을 발견함.

• 판돌이 웹앱의 NotebookLM 접수 코드가 현재 Windows 위키가 아닌 이전 WSL 폴더를 기본 저장 위치로 보고 있었음을 확인하여 자료가 인박스에 보이지 않을 수 있었음을 인지함.

• 2️⃣ 신규자료 접수 흐름 통일:

• 신규자료의 흐름을 `원문 보존 → wiki/inbox/notebooklm 또는 wiki/inbox/internal → 개인정보 검토 → 출처 대조 → 현행 법령 대조 → case 또는 concept 승격 → 담당자 승인 또는 HOLD → 검색·회귀시험` 방식으로 통일함.

• 검토대기 자료인 인박스 문서를 일반 검색 및 자동 답변 인덱스에서 제외하도록 설정함.

• 3️⃣ 인박스 문서 안전상태 기본값 설정:

• 인박스 초안 문서에 `reviewStatus: PENDING`, `answerUsable: false`, `privacyReviewed: false`, `sourceChecked: false`, `lawChecked: false`, `promotionStatus: NOT_PROMOTED`와 같은 안전상태 기본값을 설정함.

• 4️⃣ 접수 경로 우선순위 변경:

• 코드에서 접수 경로의 우선순위를 명시적 인박스 환경설정, 현재 위키 정본 경로 아래 `inbox/notebooklm`, 현재 Windows 위키 정본의 기본 위치 순으로 변경하여 WSL 봇 경로를 기본값으로 되돌리지 않음.

• 5️⃣ 복구 시스템 실제 검증:

• 현재 위키 정본을 지정한 상태에서 일회용 NotebookLM 초안을 실제로 쓰고 다시 읽어보며 회귀검사를 추가함.

• 실제 쓰기·읽기, 생성 위치 (`wiki/inbox/notebooklm`), `PENDING / answerUsable: false` 상태, 개인정보·출처·법령 미검토 상태, 미승격 상태, 테스트 파일 정리 등 6개 항목 모두 PASS 함.

• 6️⃣ 문서 승인 판단 헌법 수립:

• 39개의 `answerUsable: true` 개념 문서에 대한 담당자 승인 기준을 마련하기 위해 '문서 승인 판단 헌법'을 수립함.

• 판단 헌법의 핵심은 자동 검사와 사람 판단 분리, 공통 규칙과 개별 행정 결정 분리, 필수 사실이 없을 경우 조건부 답변, 출처 부족과 내용 충돌 구분, 조건부 승인 시 제한 행위 기록의 다섯 가지 원칙으로 구성함.

• 7️⃣ 자동 검사와 사람 판단 분리 원칙 수립:

• 자동 구조·근거 심사와 독립 AI 의미 감사를 통해 기본적인 검사를 진행하고, 담당자가 실제 업무에서 사용할 공통 규칙과 제한 범위를 승인하도록 분리함.

• 자동 PASS를 사람의 법적 승인으로 간주하지 않고, 자동 검사와 의미 감사가 다를 경우 더 보수적인 쪽을 따르도록 함.

• 8️⃣ 공통 규칙과 개별 행정 결정 분리 원칙 수립:

• 담당자가 승인하는 것은 반복 재사용할 공통 규칙이며, 개별 허가·신고 수리, 심의 결정, 권리 제한 처분, 타법 적합성 확정, 도면·현장 확인 등은 문서 승인 시에도 자동화하지 않도록 분리함.

• 9️⃣ 필수 사실 부족 시 조건부 답변 원칙 수립:

• 결론을 도출하는 데 필요한 위치, 층수, 규격 등 필수 사실이 없을 경우 AI가 채워 넣지 않고, 확인할 사실을 먼저 제시한 후 조건부 결론 또는 `HOLD`로 남기도록 함.

• 🔟 출처 부족과 내용 충돌 구분 원칙 수립:

• `HOLD_SOURCE` (정확한 출처 연결 필요), `HOLD_CONFLICT` (원문 간 모순 또는 문서 내 결론 공존), `HUMAN_GATE` (심의 재량 등 사람에게 남김), `REJECT_DIRECT_USE` (법적 결론의 직접 근거에서 제외)로 구분하여 상태를 명확히 정의함.

• 1️⃣1️⃣ 조건부 승인 시 제한 행위 동반 기록 원칙 수립:

• 조건부 승인을 받은 문서에는 `reviewStatus: HUMAN_APPROVED`, `approvalMode: CONDITIONAL_APPROVED`와 함께 `approvalScope`와 `restrictedActions`를 기록함.

• 승인 범위와 제한 행위가 정적 인덱스에 남고, 해당 문서가 답변에 인용될 때 런타임 답변에도 표시되는지 검사함.

• 1️⃣2️⃣ 7개 업무 매뉴얼 조건부 승인:

• 36개 승인 대기 문서에 판단 헌법을 적용하여 공통 규칙·필수 사실·금지 행위가 잘 분리된 7개 문서를 조건부 승인함.

• 승인된 7개 문서는 '상단간판 규격과 허가기준', '수수료 면적산정·반올림·납부기준', '옥외광고물 개요와 설치원칙', '옥외광고물 해당성 판단기준', '자사광고와 타사광고 판단기준', '전광류·디지털광고물 표시기준', '창문이용광고물 규격과 허가기준'으로, 공통 승인 범위는 '내부 업무 참고 + 민원 답변 초안 + 조건부 자동 답변 직접 근거'로 설정함.

• 각 문서별로 면적 산정 원칙은 사용하되 최종 금액 확정 금지, 실제 사용 관계 확인하되 상표권만으로 자사 광고 확정 금지, 사후 양성화·심의 통과·빛공해 적합성 확정 금지, 철거·과태료 등 처분 확정 금지 등 개별 제한 행위를 유지함.

• 1️⃣3️⃣ 승인 및 검토 현황 집계:

• `answerUsable` concept 전체 39개 중 기존 및 신규 담당자 승인 완료 10개, 이번 조건부 승인 7개, 승인 대기 (`PENDING_HUMAN`) 29개, 고위험 자동 승인 0개로 집계됨.