이 페이지 목차
01
입력부터 배포 확인까지
기질과 현재 시기를 분명하게 설명한다는 목표로, 입력정보가 해설 결과로 이어지는 기능을 만들었습니다. 개인 제품의 기획 · 브랜드 · 화면 · 백엔드 · 배포를 맡았고, 상세 설계와 구현에는 AI를 활용했습니다.
- 01
사용자 입력
사용자가 입력정보를 제공하면 해설을 위한 계산으로 이어집니다.
- 02
서버 계산
서버가 오행 결과를 계산합니다. 생성 모델은 이 결과를 해설의 사실 데이터로 사용합니다.
- 03
AI 해설
생성 모델이 해설을 작성합니다. 자동 검사기는 필수 사실과 출력 형식을 확인하고, 별도 AI가 원본 대조와 읽기 품질을 검토합니다.
- 04
결과 화면
계산 결과와 해설을 사용자가 읽는 화면으로 연결합니다. 기록에는 데스크톱과 모바일의 결과 화면 확인이 남아 있습니다.
- 05
배포 확인
배포 기록에는 웹 · 서버 파일과 실제 응답의 대조, 화면별 표시와 동작을 확인한 결과가 남아 있습니다.
- 제가 정한 목표와 기준
- 기질과 현재 시기를 분명하게 설명한다는 목표를 정했습니다. AI가 제안한 ‘결론 먼저, 이유는 다음’ 원칙과 작성 · 검토를 별도 문맥으로 나누는 흐름을 채택했습니다.
- AI가 맡은 일
- 목표를 문장 원칙과 검수 조건으로 구체화하고, 생성 · 검사 · 검수 흐름을 상세 설계하고 구현했습니다.
- 완료를 확인한 조건
- 생성 표본의 필수 사실 · 형식 · 읽기 품질 검토와 배포 후 파일 · 응답 · 화면 확인을 연결했습니다. 아래는 2026년 8월 24~25일의 실행 기록입니다.
당시 별도 문맥의 AI 검수자는 생성 결과 12건을 원본과 대조해 사실 일치와 읽기 품질을 검토했습니다. 실행 기록에는 이 표본이 AI 검수 조건을 통과한 뒤 웹 · 서버 변경을 배포하고, 배포 파일과 실제 응답을 대조한 결과가 남아 있습니다. 고객 12명의 사용 검증을 뜻하는 기록은 아닙니다.
같은 기록에는 데스크톱과 모바일에서 홈 · 결과 · 내 기록 · 결제 상태 · 가이드의 표시와 동작을 확인한 결과도 남아 있습니다.
당시 실행 근거 · 2026-08-25runtime-r8/gate-r8.md · live-verification.md
웹 7ac02970 · 서버 0befed9
02
해설을 쓰고 검토하는 기준
기능이 반환하는 해설에는 계산된 사실과 읽을 수 있는 문장이 함께 필요했습니다. 저는 자동 검사 통과 여부와 문장의 읽기 품질을 각각 확인하도록 했습니다.
1. 설명 목표를 문장 원칙으로
AI는 ‘적극적으로 설명한다’는 목표를 결론을 먼저 말하고 다음 문장에서 이유를 설명하는 원칙으로 구체화했습니다. 저는 이 원칙을 채택했습니다. AI가 작성한 보이스 문서는 행위자 · 동사 · 대상을 문장에 드러내고, 한 문장에 한 가지 일을 담도록 했습니다.
AI의 실제 산출물 · 보이스 문서 원문
결론부터 — 무엇인지 먼저 말하고, 왜 그런지는 다음 문장에 둔다.
관계를 완성 — 누가 무엇을 어떻게 하는지 문장 안에서 복원한다. 행위자+동사+대상이 기본이다.
한 문장 한 일 — 해석, 근거, 제품, 조작, 거래를 한 문장에 섞지 않는다.
2. 작성과 검토를 별도 문맥으로 분리
AI가 제안하고 제가 채택한 흐름에서, 생성 모델은 서버의 오행 결과와 현재 문장 기준으로 해설을 작성합니다. 자동 검사기는 필수 사실과 출력 형식을 확인합니다. 별도 문맥의 AI 검수자는 작성된 해설을 원본과 대조해 사실 일치와 읽기 품질을 검토합니다. 이 흐름의 상세 설계와 구현은 AI가 맡았습니다.
서버는 계산 결과를 제공하고, 자동 검사는 필수 사실과 형식을 확인하며, 별도 AI 검수는 원본과의 일치와 문장이 읽히는지를 검토합니다.
03
기능 구현에 필요한 지식과 위임
이 기능을 다음 작업에서도 일관되게 수정하려면 서버가 계산한 사실과 해설의 문장 기준을 함께 찾아 쓸 수 있어야 했습니다. 저는 문서 재편의 범위와 완료 조건을 정하고 AI에 작업을 맡겼습니다. 문서는 해설 작성 · 구현 · 검수에 필요한 원본을 찾는 역할을 하도록 정리했습니다.
브랜드의 설명 원칙과 실제 구현을 관리하는 원본으로 안내합니다.
- 브랜드 · 전문 지식
- 해설의 원자료, 문장 원칙과 승인 예시를 연결합니다. 사람이 정한 판단과 AI의 해석을 구별하고, 고객에 대한 추정에는 가설임을 표시합니다.
- 작업 지침
- 조사 · 문구 · 화면 · 서버 · 검수별로 AI가 맡을 일과 필요한 자료, 산출물, 완료 조건을 정합니다.
- 웹 · 서버의 원본
- 실제 동작을 관리하는 코드와 문서로 연결합니다. 서버가 확정하는 사실을 브랜드 문서에서 다시 정의하지 않게 했습니다.
- 작업 · 검수 기록
- 문서 변경, AI 검수, 배포 확인 기록은 이력으로 보존합니다. 현재 적용할 기준과 과거 작업의 경위를 나눠 찾습니다.
이 구조에서 생성 모델에는 현재 사실과 승인 예시, 원하는 결과를 전달합니다. 검수자에게는 대조할 원본을 전달하고, 검수자는 수정할 때 충족해야 할 조건을 돌려줍니다.
문서 재편에 전달한 조건 · 작업 지시 재구성
- 수정 범위
- 브랜드 진입 문서 7개와 작업 로그를 재편하고, 구현의 세부 사항은 저장소의 원본으로 연결합니다.
- 보존할 기준
- 사람이 정한 판단을 보존하고 고객에 대한 추정에는 가설임을 표시합니다.
- 산출물 · 확인
- 승인 예시 · 서버의 사실 · 과거 이력을 구별한 연결 문서를 만들고, 링크와 필수 상태를 검사해 변경 내용을 보고합니다.
AI의 작업 보고와 커밋에는 지정 문서 재구성, 고객 가설 표시, 링크 검사 완료가 남아 있습니다. 문장 원칙과 승인 예시는 현재 기준으로, 서버의 사실과 과거 기록은 각 원본으로 찾아가도록 문서를 정리했습니다.
04
기록으로 확인할 수 있는 범위
확인한 것개인 제품의 기획 · 화면 · 백엔드 · 배포 범위, AI가 설계·구현한 생성·검수 흐름, 생성 표본 12건의 AI 검수, 배포 파일·응답 대조와 데스크톱·모바일 화면 확인.
아직 측정하지 않은 것이 방식의 생산성 향상, 해설의 정확도 · 추천 품질 · 고객 사용 효과.