Ralph Wiggum Loop로 초기창업패키지 사업 계획서 작성하기 - 2/2

한줄 요약

PASS/FAIL 기준을 세워두고 실제로 Ralph Loop를 돌려봤습니다. 54개 세션이 자동 실행되었고, 예상과 다른 교훈들을 얻었습니다. 그리고 구글 문서로 옮기는 과정에서 진짜 고통이 시작됐습니다.

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Ralph Wiggum Loop로 초기창업패키지 사업 계획서 작성하기 - 1/2

[1편]에서 다뤘던 내용을 간단히 정리하면:

• 작년에 ChatGPT로 제안서 작성 시도 → 실패

• 올해는 Claude Code CLI + Task 단위 쪼개기 + Ralph Loop 전략

• 딥테크 기준이 모호해서 실제 선정 사례에서 역추론

• 20개 서브태스크로 세분화하고 각각 PASS/FAIL 기준 정의

• "다음에는 실제로 Ralph Loop를 돌려볼 예정"

이번 글에서는 실제로 돌려본 결과와 그 과정에서 배운 것들을 공유합니다.

1. Ralph Loop 실제 실행: 54개 세션의 향연

run-tasks.sh 자동 실행

PASS/FAIL 기준을 정의해둔 Task들을 자동으로 실행하는 bash 스크립트(run-tasks.sh)를 만들었습니다. 구조는 단순합니다:

1. progress.txt를 읽어서 "미시작" 상태인 Task를 찾는다
2. 해당 Task에 대응하는 프롬프트를 plan-write-up.md에서 추출
3. claude -p --model opus --dangerously-skip-permissions --print 로 실행
4. 결과를 파일로 저장하고 progress.txt 상태 업데이트
5. 다음 Task로 넘어감

이걸 한 번 돌리면, 사람 개입 없이 여러 Task가 연속 실행됩니다.

실행 결과

Day 5-6에 걸쳐 총 54개 세션이 자동 실행되었습니다.

완료된 Task 목록:

• Task 0.1 (분석): 챕터별 핵심 포인트, 고득점 전략, 딥테크 3요소 핵심 논리 정리

• Task 1.1~1.3 + 1.R (1장 문제인식): 기업의 AI 전환 수요 폭발, 3가지 실패 지점, 기존 대안 비교표

• Task 2.1~2.5 + 2.R (2장 실현가능성): CurateBot 서비스 개요, 딥테크 3요소, 차별점, 개발 로드맵, 사업비 계획

• Task 3.1~3.4 + 3.R (3장 성장전략): TAM/SAM/SOM, GTM 전략, 확장 계획, IP 전략

생성된 파일:

draft/ch1-problem.md
draft/ch2-solution.md
draft/ch3-scaleup.md

한 번 돌아갈 때 약 30분 정도 걸렸던 것 같아요.

2. 예상과 달랐던 점들

교훈 1: 전체 한 번에 돌리는 것보다 섹션별로 쓰고 리뷰하는 게 나았다

처음에는 "20개 Task를 한 번에 쭉 돌리면 아침에 완성본이 나오겠지"라고 기대했습니다.

결과적으로 초안은 나왔지만, 내가 원하는 방향과 다른 부분이 많았습니다.

왜냐하면:

• AI가 쓰다 보면 아이디어가 생기거나, 방향이 틀어지는 경우가 있음 - 예를 들면 불필요한 것이 추가되고 이걸 설명하기 위해서 계속 늘어남

• 그런데 한 번에 쭉 돌리면 중간에 방향 수정이 안 됨

• 결국 완성된 초안을 읽고 → 수정하고 → 다시 돌리는 작업이 필요했음

더 나은 방식:

섹션 1개 쓰기 → 리뷰 → 수정 → 다음 섹션 쓰기 → ...

이렇게 하면 중간중간 방향을 잡아줄 수 있습니다. Ralph Loop의 "성공할 때까지 반복"은 코딩에서는 테스트 통과 여부로 판단 가능하지만, 글쓰기에서는 "성공"의 기준이 내 머릿속에만 있기 때문입니다.

교훈 2: 글 쓰면서 생각이 정리된다

AI에게 시키기 전에 내가 뭘 원하는지 완벽히 알고 있어야 한다고 생각했습니다.

그런데 실제로 해보니, AI가 쓴 초안을 읽으면서 내 생각이 정리되는 경우가 많았습니다.

"아, 이렇게 쓰면 안 되겠다. 이 부분은 더 강조해야 하고, 저 부분은 빼야겠다."

이런 깨달음은 AI가 일단 뭔가를 써줘야 생기는 것입니다. 빈 페이지를 보고는 절대 안 떠오릅니다.

결론: AI와 글쓰기도 "생각을 정리하는 과정"입니다. AI가 대신 써주는 게 아니라, AI가 써준 걸 보면서 내가 뭘 원하는지 알게 되는 협업입니다.

교훈 3: 리서치는 아웃라인 단계에서 했어야 했다

처음 계획은 이랬습니다:

1. 아웃라인 잡기

2. 각 챕터 쓰면서 필요하면 리서치 (이걸 서브에이전트 여러개 만들어서 진행)

그런데 이게 문제였습니다. 챕터마다 AI가 리서치를 하니까:

• 매번 다른 출처, 다른 숫자가 나옴

• 앞 챕터와 뒤 챕터의 통계가 안 맞는 경우 발생

• 토큰 소모량 폭발 (같은 리서치를 여러 번 반복)

더 나은 방식:

아웃라인 단계에서 필요한 리서치를 미리 다 해놓고,
그 리서치 결과를 참조 파일로 만들어서
각 챕터 쓸 때 그 파일만 참조하게 함

이렇게 하면 일관성도 유지되고, 토큰도 아낍니다.

교훈 4: 토큰 한계와의 싸움

제안서 전체가 약 15페이지(A4 기준)입니다. 이걸 한 번에 리뷰 맡기려면?

Claude의 경우 약 25,000 토큰이 최대인데, 이게 대략 A4 15~20장 정도입니다. 딱 맞거나 조금 부족합니다.

해결책:

• 각 챕터를 요약본 + 원문 조합으로 리뷰 요청

• 또는 Gemini CLI 사용 (더 긴 컨텍스트 지원)

실제로 중요한 리뷰는 Gemini를 병행해서 받았습니다.

3. 서브에이전트 병렬 리뷰의 위력

Ralph Loop의 핵심 장점 중 하나는 자동화된 리뷰입니다.

각 챕터(ch1, ch2, ch3)를 다 쓴 후 Task X.R (리뷰 태스크)를 실행하면:

서브에이전트 3개가 병렬로 검토:
1. 내용 품질 검토 에이전트
2. 형식/구조 검토 에이전트
3. 딥테크 요건 검토 에이전트

이 세 에이전트가 각자의 관점에서 문제점을 지적하고, 그걸 종합해서 수정사항 목록을 만들어줍니다.

실제로 받은 피드백 예시:

• ❌ KPI 수치 목표가 없음

  • guide-proposal 권고: "누락률 X%→Y%", "완주율 A%→B%", "근거 포함률 C%" 등 정량 목표 필수

  • 현재: "누락률, 완주율, 근거 포함률, 원가로 측정"이라고만 서술 → 현재 수치 + 목표 수치를 반드시 명시

• ❌ 마일스톤과 비목의 1:1 매칭 없음

  • guide-proposal: "무엇을 만들기 위해 어떤 비목이 필요한지가 읽히게"

  • 현재: 비목별로 "어떤 산출물을 위한 것인지" 연결 없음

• 5) 심층인터뷰/발표 대비 관점 점검

이런 피드백은 내가 놓치기 쉬운 부분을 잡아줍니다. 특히 정부과제는 "잘 쓰는 것"보다 "트집 안 잡히게 쓰는 것"이 중요한데, 작성 가이드에 한줄이나 몇 단어 나와서 빠뜨린 KPI를 단계별로 명시하라는 것, 마일스톤과 사업비의 비목, 그리고 마일스톤과 그 마일스톤 각각의 담당자가 팀 구성에서 지정되어야 하는 것, 이런 것들은 쉽게 추가할 수 있지만 없는 경우, 트집 잡힐 수 있는 부분이었는데, AI 리뷰가 이런 세세한 부분을 챙겨줬습니다.

체감 효능감:

"나는 사소하게 생각하지만, 평가 기준에 있어서 놓치기 쉬운 것들을 잘 챙겨준다."

다만 시간이 부족해서 피드백을 다 반영하지는 못했습니다. 마감이 코앞이었거든요.

4. 구글 문서로 옮기기: 진짜 고통의 시작

사업계획서를 마크다운으로 쓴 이유는 AI가 쉽게 읽고 쓸 수 있어서입니다.

그런데 최종 제출은 구글 문서(Google Docs) 또는 워드(Word) 형식이어야 합니다.

문제 1: 불릿 리스트 스타일

마크다운의 불릿 리스트(-)가 구글 문서로 옮겨지면 기본 스타일로 바뀝니다. 폰트, 크기, 들여쓰기가 다 제각각.

해결책으로 Google Apps Script를 만들었습니다:

• 마크다운 불릿 레벨에 따라 폰트 크기 차등 적용 (레벨0: 13pt, 레벨1: 12pt, ...)

• Nanum Gothic 폰트 통일

• 레벨0만 볼드, 나머지는 일반체

이 스크립트를 다듬는 데만 반나절이 걸렸습니다.

문제 2: 테이블 변환

마크다운 테이블이 구글 문서 테이블로 깔끔하게 안 바뀝니다.

| 구분 | 내용 | 비고 |
|------|------|------|
| A    | B    | C    |

이게 복붙하면 그냥 텍스트로 들어갑니다. 결국 Apps Script에 테이블 변환 로직을 추가했습니다.

문제 3: 다이어그램 (가장 고통스러웠음)

마크다운에서 다이어그램은 Mermaid 코드로 작성합니다:

flowchart LR
    A[입력] --> B[처리] --> C[출력]

이걸 구글 문서에 넣으려면:

1. mermaid.live에서 PNG로 내보내기

2. 그 PNG를 구글 문서에 이미지로 삽입

또는:

1. draw.io에서 Extras > Mermaid로 import

2. draw.io에서 편집 후 PNG 내보내기

3. 구글 문서에 삽입

둘 다 수동 작업입니다.

마크다운으로 쓸 때는 Mermaid 코드 한 줄로 끝났는데, 구글 문서로 옮기면서 다이어그램 하나당 5~10분씩 걸렸습니다. 제안서에 다이어그램이 5개 있었으니 거의 1시간.

나노 바나나도 GPT Image도 저를 구해주진 못했어요. 이건 제가 프롬프트를 잘 못쳐서 그런걸수도 있습니다만, 아무튼 시간에 쫓기고 있어서 더 시도해보지 못했습니다.

아래 머메이드 다이어그림을 16:9 사이즈로 깔끔하고 현대적이게 그려줄래?

lowchart LR
    subgraph D["1. Discovery<br/>발견"]
        D1["오늘의 벤치마킹<br/>추천 도착"]
        D2["Implicit<br/>Personalization<br/>기반 추천"]
    end

    subgraph G["2. Guidance<br/>가이드"]
        G1["지피터스 원본<br/>검증 사례"]
        G2["AI 보강<br/>상세 가이드"]
    end

    subgraph E["3. Execution<br/>실행"]
        E1["'3분 만에<br/>따라 해보기'"]
        E2["업무 툴 자동 연동<br/>Claude / ChatGPT /<br/>Linear / Jira"]
    end

    subgraph F["4. Feedback<br/>피드백"]
        F1["명시적 피드백<br/>라이크 / 평점"]
        F2["암묵적 피드백<br/>행동 로그 수집<br/>완료·이탈·체류시간"]
    end

    subgraph M["5. Management<br/>관리"]
        M1["팀장 대시보드"]
        M2["AI 활용도<br/>완주율 / AX 지수<br/>외부 벤치마크"]
    end

    D --> G --> E --> F --> M
    F -->|"추천 품질<br/>개선 루프"| D

ALT

비즈니스 프로세스의 단계를 보여주는 다이어그램

<나노 바나나 작품>

ALT

한국어 학습의 다양한 단계를 보여주는 다이어그램

<GPT Image 작품>

교훈:

• 제출 포맷을 처음부터 고려해서 작성해야 함

• draw.io나 Canva로 처음부터 그릴 걸 그랬음

• 또는 Mermaid → PNG 자동 변환 파이프라인을 미리 세팅해놓을 걸

5. 총 결론: AI와 글쓰기, 무엇이 달라졌나

AI가 대체한 것

1. 포맷 맞추기

• 불릿 리스트 정리, 헤딩 레벨 맞추기, 표 양식 통일

• 이런 "생각 없이 할 수 있는 일"은 확실히 AI가 잘함

2. 초안 작성

• 빈 페이지 공포증 해결

• 일단 뭔가 채워져 있으면 수정하기 훨씬 쉬움

3. 세세한 체크

• 평가 기준에 나온 항목 빠짐없이 확인

• 숫자/출처 누락 체크

• "트집 안 잡히게" 쓰는 데 도움

AI가 대체 못한 것

1. 내 생각 정리

• AI가 쓴 걸 보면서 "아 이건 아닌데"라는 판단은 내가 해야 함

• 방향 수정, 강조점 변경 등은 사람 몫

2. 심사위원 평가 환경 or 심리 반영

• "서류 평가는 꼼꼼하게 읽어보지 않을텐데, 스킴해서 볼 때 눈에 확 들어오는가?"

• "심사 시에 첫 2-3분 동안 빠르게 훑어보는 심사위원 입장에서 눈에 띄는가?"

• 이런 건 아직 AI가 잘 못함 (하지만 프롬프트로 유도는 가능)

3. 최종 책임

• AI가 쓴 숫자가 틀릴 수 있음

• 결국 팩트체크는 사람이 해야 함

생산성 체감

한 번 쓰는 작업: 20~30% 정도 빨라진 느낌

• AI 쓰는 법 익히고, 프롬프트 다듬고, 결과 검토하는 시간이 있어서 드라마틱하지는 않음

반복 작업: 훨씬 큼

• 한 번 만들어둔 프롬프트, 스크립트, 참조 파일을 다음 프로젝트에 재활용

• 같은 형식의 제안서를 또 쓴다면 50% 이상 단축 예상

리뷰 효능감: 가장 컸음

• "내가 놓친 걸 AI가 잡아줬다"는 안도감

• 심리적으로 제출 전 불안감 감소

6. 다음에 또 쓴다면 이렇게 하겠다

외부 문서 변환

• Markdown Converter 스킬 대신 Parse 라이브러리 사용

• 처음부터 깔끔한 .md 파일로 만들기

리서치 타이밍

• 아웃라인 단계에서 리서치 완료

• 리서치 결과를 research-results.md 같은 파일로 정리

• 챕터 쓸 때는 그 파일만 참조

Ralph Loop 활용

• 전체를 한 번에 돌리지 않고, 섹션별로 돌리고 중간 확인

• 그걸 끝내서 원하는대로 나온다 싶고, 내 생각도 정리되면, 그때 전체를 10벌 정도 만든 후 가장 좋은 것 선택

제출 포맷 고려

• 처음부터 구글 문서 호환성 고려

• 다이어그램은 draw.io나 Canva로 처음부터 작성

• 또는 Mermaid → PNG 자동 변환 파이프라인 세팅

리뷰 시간 확보

• AI 리뷰 피드백을 반영할 시간을 마감 2~3일 전까지 확보

• 이번에는 마감 직전이라 피드백 반영 못한 게 아쉬움

7. 핵심 팁 정리 (전체 시리즈 종합)

준비 단계

1. 외부 문서(PDF, 양식 등)를 깔끔한 마크다운으로 변환해두기

2. 딥테크 같은 모호한 기준은 실제 선정 사례에서 역추론

3. Task를 서브태스크로 쪼개고 PASS/FAIL 기준 정의

작성 단계

4. 아웃라인 단계에서 리서치까지 완료하기

5. 한 번에 다 돌리지 말고, 섹션별로 쓰고 리뷰하기

6. AI가 쓴 초안을 보면서 내 생각 정리하기

리뷰 단계

7. 서브에이전트 병렬 리뷰로 다각도 검토

8. 긴 문서는 요약+원문 조합, 또는 Gemini 병행

9. 리뷰 피드백 반영할 시간 확보 (마감 2~3일 전)

제출 단계

10. 처음부터 제출 포맷(구글 문서/워드) 호환성 고려

11. 다이어그램은 Mermaid 말고 draw.io/Canva로

12. 최종 팩트체크는 사람이

마무리: 재활용이 핵심이다

이번 프로젝트에서 만들어진 것들:

• plan-write-up.md - 20개 서브태스크 정의서

• guide-proposal.md - 고득점 전략 가이드

• run-tasks.sh - 자동 실행 스크립트

• progress.txt - 상태 관리 파일

• google-apps-script/markdown-to-gdoc-style.gs - 문서 변환 스크립트

• 각종 리서치 결과 파일들

이것들은 다음 정부과제에서 재활용할 수 있습니다.

처음 한 번은 세팅하느라 시간이 걸렸지만, 두 번째부터는 훨씬 빠르게 진행할 수 있을 겁니다. 비개발자가 AI 코딩 에이전트를 쓰는 진짜 가치는 여기에 있습니다:

"한 번 만든 워크플로우를 파일로 남기고, 다음에 재활용한다."

웹 챗봇으로는 이게 안 됩니다. 대화가 끝나면 사라지니까요. 로컬 파일 기반 에이전트를 쓰면, 내가 쌓아온 작업물이 자산으로 남습니다.