하려던 것 📝
CLAUDE.md 규칙 세팅을 기반으로 1시간 단위 연차 근무 테이블과 인력 기획 보고서를 자동으로 생성한 사례
기존 반차(4시간) 단위 연차 관리 방식은 짧은 부재 상황에도 반차를 소진해야 하는 비효율이 있었으며, 근태 집계부터 보고서 작성까지 매주 2~3시간의 반복 업무가 발생했음
근무 테이블 구조를 AI와 함께 설계하되, 계산 기준과 예외 처리 규칙을 CLAUDE.md에 한 번 정의해두면 이후 매주 데이터 입력만으로 보고서까지 자동 생성되는 구조를 만들고자 함
단순 근태 기록을 넘어 팀별 연차 소진 패턴, 인력 공백 구간 등 실질적인 인력 기획 인사이트를 보고 자료로 연결하는 것이 최종 목표였음
활용한 툴 ⚒️
Claude Code (VSCode 확장): 근무 테이블 구조 설계, CLAUDE.md 규칙 작성, 보고서 초안 생성 및 수정에 활용함
Claude Opus 4.6: 연차 집계 데이터를 분석하고 인력 기획 보고 문서 작성에 활용함
Google Sheets: 직원별 1시간 단위 근무 현황 입력 및 원본 데이터 관리에 활용함
진행 세부 내용 🔍
1️⃣ 1시간 단위 근무 테이블 구조 설계
시도한 방법과 접근 방식: 기존 반차 기반 양식을 Claude Code에 붙여넣고, 1시간 단위로 분할 가능한 구조로 재설계해달라고 요청함. 출퇴근 유형이 다른 직원이 함께 쓸 수 있는 범용 양식을 목표로 했음.
사용한 프롬프트: "우리 팀은 고정 출퇴근자와 시차출퇴근자가 섞여 있어. 두 유형 모두 쓸 수 있는 1시간 단위 연차 관리 테이블을 만들어줘"
발생한 문제와 해결 방법: 첫 번째 결과물에 항목이 너무 많아 현장에서 입력 오류가 잦을 것으로 판단됨. "필수 항목만 남기고 단순화해줘"로 재요청하여 직원명, 날짜, 정상 근무 시간, 연차 사용(1H 단위), 잔여 연차, 비고 6개 항목으로 정리됨.
얻은 결과: 고정형·시차출퇴근형 두 가지 템플릿이 동시에 완성되었으며, 팀 상황에 맞게 선택 적용 가능한 구조를 얻음.
2️⃣ CLAUDE.md에 규칙 세팅
시도한 방법과 접근 방식: 연차 계산의 기준이 되는 규칙들(최소 사용 단위, 공휴일 처리, 잔여 연차 이월 기준 등)을 CLAUDE.md에 정의하고, 이후 모든 작업 요청에 자동 적용되도록 세팅함.
발생한 문제와 해결 방법: 처음에는 CLAUDE.md를 AI에게 자동 생성하도록 맡겼더니 일반적인 HR 규정이 들어와서 우리 팀 실정과 맞지 않았음. 직접 작성한 규칙(예: "반차와 1시간 단위 연차 병행 사용 가능, 단 당일 최대 4시간 한도")으로 교체하자 이후 AI 결과물의 오류가 크게 줄었음.
얻은 결과: 규칙을 매 대화마다 반복 설명하지 않아도 AI가 동일한 기준으로 집계하고 판단하는 구조가 완성됨.
3️⃣ 주간 데이터 입력 → 보고서 자동 생성
시도한 방법과 접근 방식: Google Sheets에 입력한 주간 근무 데이터를 복사하여 Claude Code에 붙여넣고, 팀장 보고용 요약 자료 생성을 요청함.
사용한 프롬프트: "이번 주 근태 데이터야. 팀별 연차 소진율, 인력 공백이 집중된 요일과 시간대, 특이사항을 팀장 보고 형식으로 정리해줘"
발생한 문제와 해결 방법: AI가 "화요일 오후 인력 부족"이라고 표현했으나, 해당 날짜에 외부 미팅이 있어 의도된 공백이었음. "공백의 원인 구분(연차 vs 외근 vs 회의)을 비고란 기준으로 분류해줘"라고 수정 요청하여 해결함.
얻은 결과: 기존 2~3시간 소요 작업이 15분 내외로 단축됨. 팀별 연차 소진 율, 공백 취약 시간대, 이상 패턴(특정 직원의 단시간 연차 반복 사용 등)이 포함된 보고 초안이 자동 생성됨.
4️⃣ 보고서 문서 간 일관성 점검
시도한 방법과 접근 방식: 주간 보고서와 월간 누적 데이터 요약본 간의 수치 일관성을 Claude Code에 검토 요청함.
발생한 문제와 해결 방법: 주간 보고서의 잔여 연차 수치와 월간 집계의 소진 합산이 맞지 않는 경우가 발생함. 원인을 확인하니 월 중간 입사자의 연차 기산일이 CLAUDE.md 규칙에 정의되지 않아 AI가 임의 처리하고 있었음. 규칙에 "중도 입사자는 입사일 기준 월할 계산" 항목을 추가하여 해결함.
얻은 결과: 주간·월간 보고서 간 수치 일관성이 확보되었으며, 예외 케이스를 CLAUDE.md에 추가하는 것이 규칙 문서를 발전시키는 핵심 방법임을 확인함.
시행착오 ⚠️
CLAUDE.md를 AI에게 맡겨 자동 생성한 규칙은 실무와 맞지 않아 오히려 오류를 만들어냈음. 규칙 문서는 반드시 사용자가 직접 작성해야 AI가 실제 업무 맥락에 맞게 동작함을 경험으로 확인함.
테이블 구조를 처음부터 복잡하게 설계할수록 현장 입력 오류가 늘고 AI 분석 정확도도 떨어졌음. 항 목을 단순화한 이후에야 전체 흐름이 안정됨.
중도 입사자나 육아휴직 복직자 등 예외 케이스는 AI가 스스로 인지하지 못하고 임의 처리함. 실무 담당자가 도메인 지식으로 직접 검토하고 CLAUDE.md에 규칙을 추가하는 과정이 필수였음.
남은 과제: 현재는 데이터를 수동으로 복사·붙여넣기 하는 방식이며, Google Sheets와 Claude Code 간 연동을 자동화하는 것이 다음 단계로 남아있음.
배운 점 📚
CLAUDE.md는 만들고 끝나는 문서가 아니라 예외를 만날 때마다 규칙을 추가하며 발전시키는 문서임: 중도 입사자 케이스처럼 현장에서 예외가 발생할 때마다 규칙을 보완하면 AI의 오류 범위가 점점 줄어드는 구조임을 배움.
AI는 계산은 빠르게 하지만 맥락 판단은 사람이 해야 함: "화요일 공백"이 연차인지 외근인지 AI는 스스로 구분하지 못했음. 비고란 등 맥락 정보를 어떻게 구조화할지는 사람이 설계해야 함.
단순한 양식이 AI와 사람 모두에게 유리함: 항목이 많을수록 입력 오류가 늘고, AI의 분석 정확도도 낮아졌음. 최소한의 항목으로 설계된 테이블이 전체 품질을 결정했음.
반복 업무에 규칙 문서를 붙이면 루틴이 된다: 규칙이 CLAUDE.md에 정의된 이후, 매주 데이터 붙여넣기 → 보고서 요청 두 단계만으로 작업이 완결되는 루틴이 만들어짐. 규칙 세팅이 선행되어야 자동화가 가능함을 확인함.
향후 계획 🧭
월별 데이터가 누적되면 분기 단위 연차 소진 트렌드 및 인력 공백 예측 자료를 자동 생성하는 루틴을 추가할 예정임.
Google Sheets와 Claude Code 간 데이터 연동을 자동화하여 수동 복사·붙여넣기 단계를 제거할 계획임.
CLAUDE.md 규칙이 충분히 쌓이면, 보고 대상(팀장 / 임원 / 인사팀)에 따라 자동으로 포맷이 달라지는 보고서 생성도 시도할 예정임.
