자기이해 질문 시스템 만들기

결론 먼저: 자기이해 질문 시스템 만들기의 핵심은 AI를 멋있게 쓰는 것이 아니라, 실제 작업에서 반복되는 문제를 더 잘 보이게 만드는 데 있다.

이 글은 자기복제 메뉴의 3번째 글이다. 이 메뉴의 목표는 AI가 나의 작업 방식, 판단 기준, 문체, 관심사를 이해하는 보조자가 되도록 만드는 기록입니다.

먼저 잡아야 할 관점

AI가 단순한 도구가 아니라 나의 작업 방식, 판단 기준, 문체, 관심사를 이해하는 보조자가 되도록 만드는 프로젝트입니다.

그래서 이 글에서는 기술 이름보다 작업의 순서를 먼저 본다. 도구는 바뀌어도, 문제를 발견하고 기준을 세우고 결과를 검수하는 흐름은 쉽게 바뀌지 않는다.

기본 구조

가장 먼저 해야 할 일은 복잡한 작업을 한 번에 자동화하려는 욕심을 버리는 것이다. 작업을 네 단계로 나누면 훨씬 안전하다.

1. 자료를 모은다.
2. 기준에 맞게 정리한다.
3. 초안을 만든다.
4. 사람이 검수하고 공개한다.

예시

자기복제 작업도 마찬가지다. 처음부터 완벽한 시스템을 만들려고 하면 어디서 실패했는지 알 수 없다. 반대로 작은 입력과 작은 결과물을 반복하면, AI가 잘하는 부분과 사람이 봐야 하는 부분이 선명해진다.

체크리스트

• 입력 자료가 명확한가.
• 결과물이 바로 읽히는가.
• 출처와 한계가 표시되어 있는가.
• 공개하면 안 되는 정보가 섞이지 않았는가.
• 다음 작업자가 이어받을 수 있는 기록이 남았는가.

실제 적용 포인트

• 처음에는 한 가지 산출물만 정한다.
• 자동화 결과를 그대로 공개하지 않는다.
• 사람이 이해할 수 있는 언어로 다시 고친다.
• 실패한 조건을 다음 글과 다음 실험의 재료로 남긴다.

현재 한계

이 글은 완성된 정답이 아니라 진행 중인 작업 기록이다. 프로젝트가 발전하면 기준, 도구, 예시는 계속 바뀔 수 있다. 중요한 것은 바뀐 이유까지 남기는 것이다.

다음에 읽으면 좋은 흐름

이 메뉴의 최종 목표는 나처럼 정리하고 제안하지만, 최종 판단은 사람이 유지하는 AI 보조자 구조를 만듭니다. 따라서 이 글 하나로 끝내기보다, 앞뒤 글을 함께 읽으면 전체 구조가 더 잘 보인다.