AI 지침을 90KB에서 147KB로 늘렸다. 위반은 안 줄었고, 코드로 내린 8건만 재발 0이었다

AI 에이전트에게 지키게 하고 싶은 규칙이 있다. AGENTS.md에 쓴다. 안 지킨다. 더 자세히 쓴다. 그래도 안 지킨다. 조문을 하나 더 넣는다.

48일간 그렇게 운영한 결과 상주 지침 파일은 90KB에서 147KB가 됐다.

그리고 위반은 안 줄었다.

숫자를 낸다. 전부 내 환경 1대의 실측이다(n=1).

1. 토큰의 94.4%는 같은 텍스트를 다시 읽은 것이었다

지침 파일을 늘리면 비용이 어떻게 움직이는가. 48일 집계다.

상주 지침은 4파일 204,309바이트. 이게 매 턴 재주입된다.

즉 「누계 토큰량」은 에이전트의 작업량이 아니라 지침 길이 × 턴 수의 함수다. 이걸 자기 가동 규모의 지표로 쓰면, 지침을 길게 쓴 사람일수록 「많이 쓰는 사람」으로 보인다.

캐시 적중률 99.3%도 같은 함정이다. 효율의 증거가 아니라 같은 맥락을 반복해서 던지고 있다는 증거였다.

2. 그런데도 위반은 안 줄었다

지적받을 때마다 규칙 단위로 횟수를 세는 작은 스크립트를 돌리고 있다. 대단한 게 아니고, 교정받으면 카운터를 1 올리는 것뿐이다.

조문을 써넣은 뒤에도 카운터는 멈추지 않았다. 전날 신설한 조문이 다음 날 깨지는 일까지 있었다.

조문을 늘리는 것은 해결이 아니라 증상이었다.

3. 24개 규칙을 두 군으로 나눠 재봤다

기록된 24개 규칙이 마침 두 군으로 갈려 있었다.

• A군(8건): 위반을 코드에서 막은 것. PreToolUse 훅, 검사 스크립트, 발송 직전 가드.
• B군(16건): 조문으로 문서에만 쓴 것.

같은 환경, 같은 에이전트, 같은 기간이다.

B군은 전멸이었다. 16건 전부가 최소 1회는 재발했다.

A군은 게이트 설치 후 2,500~4,053턴 무재발이 이어지고 있다.

4. 이걸 「게이트가 효과 있었다」고 해도 되나

반론 세 개를 진지하게 본다.

반론 1: 선택 편향. 게이트를 붙인 건 원래 제일 심한 규칙 아닌가.

맞다. 운영 규칙상 같은 위반이 3회를 넘으면 코드로 내린다. 즉 A군은 원래 가장 재발이 심했던 8건이다. 그게 지금 0회다. 편향은 결론을 약화시키는 게 아니라 강화하는 방향으로 작동한다.

반론 2: 역인과. 게이트 설치 시점에 이미 학습이 끝난 것 아닌가.

부정할 수 없다. 「3회째에 게이트를 붙인다」는 절차 자체가 시간 경과와 상관한다. 다만 B군에도 2회 재발한 채 멈추지 않은 규칙이 3건 있어서, 시간만으로는 설명이 안 된다.

반론 3: 애초에 문서를 안 읽는 것 아닌가.

읽는다. 204KB 전량이 매 턴 컨텍스트에 들어간다. 읽은 상태에서 안 지켜진다는 게 이 측정의 의미다.

5. 학습 큐도 절반이 버려지고 있었다

지적받을 때마다 큐에 쌓고 조문화까지 추적하는 장치도 돌린다. 누적 내역이다.

기각률 49.8%. 포착한 학습 신호의 절반이 조문이 되지 못하고 사라진다. 그리고 「사람 판단 대기」가 63건 쌓여 있다. 자동화했다고 생각한 장치가 결국 사람을 병목으로 만들고 있었다.

6. 무엇을 바꿨나

규칙의 거처를 3단으로 나눴다.

1. 1회째: 기록만 한다. 조문에 쓰지 않는다.
2. 2회째: 조문에 쓴다. 단 매 턴 앞에 「최근 빈발 위반 상위 3건」만 주입한다. 전문이 아니라 3건이다.
3. 3회째: 문서 수정으로 닫는 것을 금지한다. 코드 게이트를 쓰고, 일부러 망가뜨린 입력이 그 게이트에 걸리는 것을 확인할 때까지 닫지 않는다.

3단계가 핵심이었다. 「조문 고쳤습니다」로 닫을 수 있는 한, 같은 위반이 4회째에 온다.

상위 3건만 주입하는 것도 의도적이다. 건수를 늘리면 또 안 읽힌다. 안 읽히는 조문을 늘린 게 애초의 원인이었으니까.

7. 못 잰 것

구멍을 정직하게 적는다.

• n=1이다. 1대, 1인 운영이다. 다른 환경에서 재현될지 모른다.
• 게이트 정확도를 못 쟀다. 회귀 판정기 자체에 1표본 오탐률 66%라는 측정이 있다(「확정」으로 보고된 회귀 3건 중 2건이 3표본 재측정에서 통과). 게이트 검증은 이제부터다.
• 「지켜졌다」의 정의가 약하다. 재발 카운트는 사람의 지적이 기점이다. 아무도 못 잡은 위반은 안 세어진다. 실제 위반율은 이보다 높다.

정리

• 지침을 90KB → 147KB로 늘려도 위반은 안 줄었다
• 토큰의 94.4%는 같은 지침의 재독이라, 토큰량은 작업량 지표가 못 된다
• 24개 규칙 대조에서 코드로 내린 8건은 재발 0%, 문서로만 둔 16건은 재발 100%
• 조문을 늘리는 것은 해결이 아니라 증상이었다

자기 머신에서 같은 측정을 해본 사람이 있으면 숫자를 보고 싶다. 특히 B군 재발률이 환경에 따라 달라지는지.

이 계측은 untactit을 만드는 과정의 실측이다. AI 에이전트가 읽는 스킬·지침·메모리를 한곳에서 관리하는 control plane이고 현재 얼리 액세스다. 드리프트 탐지 부분은 agent-drift로 MIT 공개했다(의존성 없음, 단일 파일).

제목: 미국 주식 외신을 매일 찾아보기 번거로워 직접 만든 플랫폼, Aizoa

안녕하세요, 디스콰이엇 메이커 여러분.

미국 주식 & AI 테크 정보를 정리해 제공하는 "에이아이 조아(Aizoa)"를 만들고 있는 메이커입니다.

프로덕트 소개란에 적어둔 것처럼, 저 역시 매일 밤 미국 증시와 관련 뉴스를 챙겨보며 투자하는 서학개미 중 한 명이었습니다.

하지만 매일 쏟아지는 수많은 외신 기사와 시장 지표들을 일일이 찾아보고 맥락을 파악하는 데는 생각보다 많은 시간과 피로가 들었습니다.

"이 많은 뉴스들을 매번 일일이 검색하지 않고,

당일 시장 흐름과 핵심 이슈를 한곳에서 편하게 훑어볼 수 있으면 좋겠다."

이런 개인적인 필요와 고민에서 출발하여, 흩어져 있는 시장 뉴스와 데이터를 모아 "투자자 입장에서 읽기 편한 리포트 형태로 가공해 주는 플랫폼"을 직접 개발하게 되었습니다.

📌 에이아이 조아(Aizoa)는 이렇게 운영되고 있습니다

1. 읽기 편하게 정리된 시장 리포트

   • 복잡한 외신과 지표를 그대로 보여주는 대신, 당일 시장의 주요 흐름과 기업 이슈를 한눈에 파악하기 쉽게 정리해 매일 업데이트합니다.

2. 참고할 수 있는 뉴스 출처 제공

   • 글을 읽으시면서 원문이 궁금할 때 바로 확인해보실 수 있도록, 본문 하단에 관련 외신 기사 출처 링크를 함께 표기하고 있습니다.

3. 맛보기(프리뷰) 무료 제공

   • 회원가입 없이도 누구나 매일 올라오는 리포트의 핵심 요약 부분을 무료로 확인하실 수 있습니다.
   • 전체 글을 꾸준히 챙겨보고 싶으신 분들을 위해 부담 없는 가격의 멤버십도 함께 운영 중입니다.

바쁜 일상 속에서 매일 밤 복잡한 외신을 일일이 찾아 헤매지 않고, 미국 증시와 테크 트렌드의 흐름을 가볍게 체크하고 싶으신 분들께 작은 도움이 되었으면 합니다.

👉 Aizoa 웹사이트 둘러보기: https://aizoa.co.kr

💡 메이커의 작은 안내

여러가지 문제 점들로 인해, 댓글에 일일이 빠른 답장을 드리지 못할 수도 있습니다.

하지만 남겨주시는 의견이나 피드백은 하나하나 꼼꼼히 확인하고 서비스에 반영해 나가겠습니다. 관심 가져주셔서 감사합니다!

Claude Code와 Codex가 함께 공유하는 기억 서비스

Claude Code에서 한참 설명한 내용을 Codex에서 작업하려면 다시 설명해야 합니다. 그동안의 결정과 작업 요약을 옮겨 주는 일도 번거로웠습니다. 그래서 더루키(the Rookie)를 만들었습니다.

더루키는 작업 중 내린 결정, 진행 상황, 가르친 규칙을 저장해 두고 다음 작업에서 불러오는 기억 서비스입니다. 평소처럼 AI와 일하면 그 내용이 기억으로 남고, 도구를 바꿔도 그 기억을 찾아 씁니다.

예를 들어 Claude Code에서 "이 라이브러리는 비용 때문에 도입하지 않기로 했다"고 정했다면, Codex에서도 그 결정과 이유를 불러와 참고할 수 있습니다. "코드 리뷰를 요청하면 파일은 고치지 말고 검토 결과만 알려 달라"고 가르친 규칙도 다음 세션으로 넘어갑니다. 다른 프로젝트에서 터득한 노하우도 활용합니다. 한 프로젝트 안에서 기억을 잇는 것과, 프로젝트를 건너 노하우를 가져오는 것은 다른 일입니다.

한국어를 지원하는 임베딩 모델을 사용해, 단어의 일치뿐 아니라 의미를 바탕으로 기억을 찾습니다. 평소 쓰는 일상의 한국어로 대화하고 기억을 불러올 수 있습니다.

AI에게 붙여 준 이름과 말투, 신중함이나 솔직함처럼 맞춰 온 성격도 그대로 이어집니다. 함께 일할수록 나를 알아 가는 동료를 만들고 싶어서 'AI 신입사원'이라고 부르고 있습니다.

Claude Code와 Codex에도 자체 기억 기능이 있습니다. 더루키는 플랫폼에 얽매이지 않고 여러 도구를 오가며 같은 기억을 쓰고 싶은 분들에게 초점을 맞췄습니다.

• Claude Code·Codex CLI, Claude 데스크탑 앱의 Claude Code 탭: 설치하고 계정을 연결하면 새 세션에 기억을 자동으로 불러옵니다.
• ChatGPT 데스크탑 앱의 Codex 모드, ChatGPT 채팅: MCP로 연결해 대화 중 필요한 기억을 불러옵니다.

같은 컴퓨터의 같은 프로젝트 폴더에서는 두 도구를 오가며 쓸 수 있습니다. 다른 컴퓨터에서 이어갈 때는 Git 원격 저장소 주소로 프로젝트를 인식합니다. 개발 코드를 여러 컴퓨터에서 작업하실 때 쓰시는 그 방법 그대로입니다.

물론 기억을 읽었다고 AI가 모든 규칙을 정확히 지키는 것은 아니고, 모델에 따라 반응도 다릅니다.

대화 원문은 암호화해 저장합니다. 업무 기록과 규칙, 프로젝트 정보는 내려받을 수 있고 데이터 접근 내역도 확인할 수 있습니다. 오래되거나 끝난 작업의 기억은 더루키가 스스로 정리합니다.

터미널에서는 Node.js 20 이상 환경에서 npm i -g therookie로 설치한 뒤 rookie init을 실행해 연결하면 됩니다. 데스크탑 앱별 연결 방법은 가이드에 정리해 두었습니다.

현재 얼리 액세스 기간에는 무료로 사용하실 수 있고, 홈페이지에서 초대코드를 신청하실 수 있습니다.

더루키·초대코드 신청 · 설치 가이드

써 보시고 직접 관리하던 수고가 줄어드는지, 도구를 옮겼을 때 맥락이 잘 따라오는지 알려 주시면 고맙겠습니다.

Jev 도입합니다.

MVP 테스트 결과
[질문에 대한 AI 도구 추천]
1. 하네스 없는 Jev 정확도 95.8%
2. 하네스 덕지덕지 붙은 LLM 정확도 80%

안 할 이유가 없고 LLM을 붙이기엔 정확도가 떨어져서 몇 개월째 백그라운드에서 개선중이었는데
너무 큰 혁신이라 어디까지 도입이 가능할지 모르겠습니다.

현재 개발 중인 AI 능력 진단 테스트에도 도입 될 예정입니다.

이번 추석은 바쁘겠군요.

멋진 루틴 관리앱들 정말 많습니다 훌륭한 앱들 사이에서 방향은 같지만 약간의 방향이 다른 조금 더 쉽고 재밌는 루틴앱을 만들고자 하고 있습니다.

1. 시간표 채우기가 아닌 , 꽉 채우는 압박감 대신, 하루의 시작과 마무리 안에서 오늘 실행할 루틴만 담아 우선순위 목록으로 쌓는 구조입니다.

2. 담으면 바로 연결되는 자연스러운 실행 흐름으로 직관적으로 쉬운 UI를 제공합니다 계획 작성'과 '집중 시작' 단계를 따로 두지 않았습니다. 오늘 포켓에 루틴을 담는 행위 자체가 곧 하루의 집중으로 이어지는 단순한 동선입니다.

3. 자정을 넘나드는 48시간을 하루 뤁린으로 잡고 고정된 24시간 틀에서 벗어나, 당일과 다음 날 자정을 넘기는 수면·활동 밸런스까지 원형 UI로 한눈에 맞추는 유연한 하루 주기를 제공합니다.

UtilPick 공개합니다 — 설치도 가입도 없이 쓰는 무료 도구 100개

작은 일 하나 처리하려고 검색하면 매번 다른 사이트에 들어가 광고를 피하고 회원가입을 하고 파일을 올려야 했습니다. 그게 싫어서 자주 쓰는 것들을 한곳에 모았습니다.

지금 100개, 9개 분류입니다. 텍스트 6 · 이미지 20 · PDF·문서 14 · 영상·오디오 6 · 개발자 13 · 금융·계산 17 · 시간·생산성 8 · 기기 테스트 7 · 생활·기타 9.

만들면서 지킨 것 세 가지입니다.

1. 입력한 내용을 서버로 보내지 않습니다. 텍스트, 이미지, 음악 파일, 생성한 비밀번호는 브라우저 안에서 처리하고 새로고침하면 사라집니다. PDF 합치자고 남의 서버에 올리는 게 늘 찜찜했습니다.
2. 가입 없이 전부 씁니다. 로그인은 즐겨찾기를 다른 기기로 옮길 때만 필요합니다.
3. 한 화면에서 끝냅니다. 설명은 아래로 내리고 위쪽은 입력과 결과만 둡니다.

한국어·영어·일본어를 지원하고, 데스크톱 앱으로 설치해 독립 창에서 쓸 수도 있습니다(PWA).

아직 안 되는 것도 적어 둡니다. 영어·일본어는 제목과 설명만 번역돼 있고 긴 안내 본문은 한국어만 있습니다. 도구 화면 안쪽 문구도 아직 한국어입니다.

써 보시고 "이건 없네" 싶은 게 있으면 사이트 안에 도구 요청하기가 있습니다. 거기로 알려주시면 반영하겠습니다.

https://utilpick.com

할 일·캘린더·디데이 앱을 따로 쓰다가, 하나로 합친 토도리를 만들었습니다

할 일은 이 앱, 일정은 저 앱, 기념일 디데이는 또 다른 앱… 이렇게 쪼개 쓰다 보니 "오늘 뭐 해야 하지?" 하나 보려고 앱 세 개를 오가야 했습니다. 그래서 셋을 한 화면에 모았어요.

셋을 모으는 것 말고도 이런 게 있어요.

• 오늘의 브리핑 — 앱을 켜면 밀린 할 일, 오늘의 할 일과 일정, 앞으로 7일과 디데이를 한 화면에 정리해 줍니다. 밀린 건 여기서 바로 오늘로 옮기거나 보관해요.
• 트레이 알림 — 데스크톱은 창을 닫아도 트레이에 머물면서, 내가 만든 규칙(오늘 마감·이번 주·중요 등)대로 알림 카드를 띄워요. 게임이나 작업 도중에 떠도 포커스를 가져가지 않아서 하던 일이 끊기지 않고, 카드에서 바로 완료·보관할 수 있습니다.
• 보관함과 대기석 — 당장은 못 하지만 지우긴 싫은 건 보관함에, 곧 할 후보는 '대기석'에 올려뒀다가 날짜 칸으로 끌어다 놓으면 그날의 할 일이 돼요.
• 스티커 메모 — 날짜 부담 없이 자유롭게 붙이는 메모 보드. 페이지로 나눠 정리하고, 날짜 칸에는 그날만의 메모도 남길 수 있어요.
• 대시보드 — 미완료 할 일·미니 달력·디데이·메모 같은 섹션을 골라 배치하는 나만의 홈 화면이에요. 순서와 크기도 드래그로 바꿀 수 있습니다.

가장 공들인 건 동기화입니다. 회사 PC에서 적은 할 일이 집 컴퓨터와 폰에 바로 떠야 하고, 와이파이가 중간중간 끊겨도 그냥 쓰다 보면 연결됐을 때 알아서 맞춰져야 한다고 생각했어요. 웹·Windows·macOS 앱이 하나의 코드(Next.js + Tauri)로 돌아가고, 폰에서는 홈 화면에 추가하면 앱처럼 쓸 수 있습니다.

써보시고 불편한 점 알려주시면, 다음 글에서 고친 이야기로 돌아오겠습니다.

👉 토도리 써보기

아홉 날 동안 열여덟 번, 감시 장치가 멀쩡한 서버를 껐습니다

9월 5일 오후. 폰에서 대화창이 또 끊겼습니다. 안정화하려고 붙인 장치가 오히려 불안정하게 만드는 것 같다는 생각이 들어, 그날 기록을 전수로 뒤졌습니다.

8월 27일부터 9월 5일까지 아홉 날. 폰과 PC를 잇는 중계 서버는 스물한 번 껐다 켜졌습니다. 제가 시킨 건 세 번입니다. 열여덟 번은 감시 장치가 혼자 판단했고, 그중 여섯 번은 멀쩡한 서버를 고장으로 읽은 오판이었습니다.

틀린 신호 위에 예외를 쌓았습니다

감시 장치는 인증 파일이 새로 쓰이면 열쇠가 바뀐 것으로 봤습니다. 열쇠가 바뀐 직후에 통로가 자주 죽으니 미리 껐다 켜자는 논리였습니다.

그 파일은 열쇠가 바뀔 때만 쓰이는 게 아니었습니다. 폰에서 대화창이 하나 뜰 때마다 항목이 하나씩 붙어 다시 쓰였습니다. 쌓인 항목이 309개였습니다. 폰을 많이 쓴 날일수록 감시 장치는 열쇠가 자주 바뀐다고 읽고 더 자주 껐습니다.

사고가 날 때마다 규칙을 하나씩 덧댄 것도 저였습니다. 8월 29일에 억제 규칙, 9월 4일에 판정 마커, 9월 5일에 갱신 즉시 조치, 같은 날 자기갱신 예외. 예외의 예외가 생긴 자리에서 신호가 틀렸다고 봤어야 했습니다.

토요일 낮에 열다섯 번

9월 6일이 가장 나쁜 날입니다. 11시 01분부터 51분까지 10분 간격으로 여섯 번, 15시 32분부터 16시 30분까지 일곱 번. 그날 하루 열다섯 번이고 제가 시킨 건 없습니다.

사유는 "가동 5분 뒤 대화창 0개"였습니다. 서버는 떠 있는데 대화창이 하나도 없으면 창을 못 만드는 상태라고 본 것입니다. 토요일 낮에 제가 폰을 안 잡았을 뿐이었습니다. 아무도 안 쓴 것과 고장 난 것을 이 신호로는 못 가릅니다.

진짜 원인은 숫자 하나였습니다

9월 5일 14시 50분에 원인이 나왔습니다. 중계 서버에는 동시에 살아 있는 대화창 개수에 상한이 있고, 기본값이 32였습니다. 상한에 닿으면 새 창이 안 열립니다. 화면은 그 사실을 알려주지 않고 그냥 옛 창을 보여줍니다.

오래된 창 여덟 개를 정리하자 바로 열렸습니다. 상한을 100으로 올리고, 매일 새벽 4시 반에 하루 넘게 잠든 창을 치우게 했습니다. 아홉 날 동안 스물한 번을 껐다 켰어도 이 증상은 한 번도 안 없어졌습니다.

감시 장치에서 스위치를 뺐습니다

9월 10일 9시에 마지막 오판이 나왔습니다. 시험용으로 띄운 창의 로그에 인증 오류가 한 줄 찍혔다고, 새 창이 죽는 상태라는 알림이 갔습니다. 22분 뒤 제가 직접 연 창은 같은 오류를 두 줄 남기고도 대화를 끝까지 끝냈습니다.

9월 12일에 정했습니다. 감시 장치는 감지하고, 대화창을 실제로 하나 띄워 시험하고, 알리는 데까지만 합니다. 끄고 켜는 건 사람이 폰 버튼으로 합니다.

근거는 관찰 일주일 치입니다. 자동 재기동이 실제 장애를 고친 건 0건, 시험 없이 내린 재기동이 2건, 오판이 3건 이상이었습니다. 맞바꾼 위험은 새벽 장애가 아침까지 방치되는 것이고, 그 값은 버튼 한 번입니다.

바꾸고 사흘 동안 서버는 한 번 껐다 켜졌습니다. 9월 14일 11시 14분, 제가 눌러서.

배운 것

하나. 감시자가 사용자보다 자주 서비스를 끊으면 감시자가 장애입니다. 열여덟 대 세 번이면 셈은 끝난 것이었고, 저는 아홉 날 동안 그 셈을 안 했습니다.

둘. 상태를 바꾸는 자동 조치는 옆 흔적이 아니라 직접 해 본 결과를 근거로 삼습니다. 파일이 쓰인 시각, 프로세스 번호, 응답 코드 200은 힌트입니다. 창이 열리는지 알려면 창을 열어 봐야 합니다.

다음 글은 같은 질문을 사람 쪽에서 본 이야기입니다. 알림이 하루 한 건꼴로 오는데, 다섯에 하나는 한 시간 뒤 저절로 정상으로 돌아와 있었습니다.

이 글의 날짜와 횟수는 감시 기록과 코드 변경 이력에서 확인했습니다. 화면은 실제 캡처가 아니라 기록을 바탕으로 다시 그린 것입니다. 이 조사와 초안 작성은 지금 회사를 돌리고 있는 AI가 했습니다.

원문 및 이후 연재 → https://3amdesk.github.io/posts/eighteen-restarts.html?ref=disquiet

광고와 낚시성 링크에 지쳐서, 2026 최신 법령을 담은 '스마트 계산기 툴킷'을 직접 만들었습니다.

안녕하세요, 디스콰이엇 메이커 여러분! Jay입니다.
급여 실수령액이나 부동산 중개보수, 예·적금 만기 이자를 확인하려고 포털에 검색해보면 늘 마주치는 불편함들이 있었습니다. 사방에 번쩍이는 배너 광고, 이전 연도의 지난 세법 기준을 그대로 방치해둔 낡은 계산기, 그리고 결과 하나 보려고 개인정보나 로그인을 요구하는 화면들이었죠.

"왜 법정 요율이나 계산 공식은 매년 바뀌는데, 계산기 툴들은 업데이트도 안 되고 광고만 덕지덕지 붙어 있을까?"
이 단순한 답답함에서 시작해, 정확한 최신 기준 데이터와 군더더기 없는 사용성에 집중한 [스마트 계산기 툴킷]을 만들었습니다.

🛠️ 스마트 계산기 툴킷이 집중한 세 가지 원칙

1. 2026 최신 법령 및 개정 세율 실시간 반영
o 봇을 활용한 법령 개정 감시로 개정 세율 실시간 반영
o 2026년 최저시급(10,030원) 및 주휴수당 기준
o 공인중개사법 개정안 기준 법정 상한 복비 및 부가세 계산
o 최신 4대보험 요율 기반 연봉 실수령액 및 근로소득 간이세액 산출
o 퇴직소득세 근속연수공제 환산급여 개정 수식 적용
o 일반과세/세금우대/비과세 조건별 예·적금 이자 비교

2. 광고·회원가입 제로, 본질에 충실한 UI
o 불필요한 팝업이나 시선을 분산시키는 광고를 완전히 배제했습니다.
o 언제 어디서든 필요한 수치를 넣으면 1초 만에 명확한 계산 결과를 확인할 수 있습니다.

3. 철저한 개인정보 보호 (Client-Side 구동)
o 연봉이나 자산, 퇴직금 등 민감한 금융 수치는 서버로 일절 전송되지 않고 브라우저 메모리 안에서만 안전하게 연산됩니다.

💬 메이커 여러분의 피드백을 기다립니다현재 6가지 핵심 계산기(예적금, 부동산 중개보수, 단위 변환, 퇴직금, 연봉 실수령액, 시급/알바 급여)를 우선 구축해두었습니다.
PC와 모바일 환경에서 숫자를 입력하고 결과를 확인할 때 동선이 직관적인가요?
실무나 일상에서 "이런 세부 항목이나 추가 계산기도 꼭 필요하다" 싶은 기능이 있으신가요?
직접 둘러보시고 가감 없는 솔직한 피드백을 남겨주시면 지속적으로 개선해 나가겠습니다. 응원과 조언 부탁드립니다!

👉 툴킷 바로가기: [https://starsign16.com]

유튜브 채널을 운영하다가, 쇼츠 만드는 프로그램을 직접 만들었습니다.

쇼츠 한 편을 만들려면 프로그램을 몇 개나 여는지 세어 본 적이 있습니다. 긴 영상에서 쓸 구간을 고르고, 세로로 자르고, 받아쓰기를 돌려 자막을 만들고, 효과음을 찾아 붙이고, 전환을 넣고, 썸네일을 따로 만들고. 여섯 개였습니다. 매일 하는 일이라 손에는 익었는데, 익숙해진 건 작업이 아니라 프로그램 사이를 왔다 갔다 하는 일이었습니다.

그래서 그 여섯 개를 한 프로그램 안에 넣었습니다. 쇼츠컷입니다.

이 안에서 전부

영상 하나를 넣으면 쇼츠가 나옵니다. 낭독(TTS)·받아쓰기(STT)·화면 속 글자 읽기(OCR)·AI 구간 선정과 훅 제목·씬 전환 58종·효과음 137종·무료 음악 42곡·한글 글꼴 37종·무료 소재 검색(Pexels·Pixabay)·가리기(모자이크·흐림·검정)·제휴 링크 자동 변환·자동 썸네일·캡컷으로 넘기기까지 전부 들어 있습니다.

제 채널 영상이 지금도 이걸로 나갑니다. 만들어 놓고 안 쓰는 기능이 없는 건 그래서입니다. 필요해서 하나씩 붙였고, 안 쓰게 된 건 도로 뺐습니다.

설치해도 되는 이유 — 하지 않는 것부터 적습니다

처음 보는 윈도우 프로그램을 내려받는 일이 불편하다는 걸 압니다. 그래서 무엇을 하는지보다 무엇을 안 하는지를 먼저 적습니다.

• 회원가입·계정이 없습니다. 라이선스 키는 내 PC 설정 파일에만 저장됩니다.
• 영상 파일은 내 PC를 떠나지 않습니다. 렌더·받아쓰기·가리기 전부 내 컴퓨터에서 돕니다.
• 우리 서버로 나가는 통신은 업데이트 확인 한 줄뿐입니다.
• 라이선스는 서명만 확인하는 오프라인 방식이라 인터넷이 끊겨도 편집·내보내기가 됩니다.
• 설치 = 압축 풀기, 삭제 = 폴더 삭제. 설치 프로그램·관리자 권한·레지스트리 등록이 없습니다.
• 프로그램 코드(파이썬)가 그대로 들어 있어 무슨 일을 하는지 직접 열어 볼 수 있습니다.

마지막 항목이 제일 중요하다고 생각합니다. 「안 보냅니다」라는 말은 누구나 할 수 있지만, 코드가 들어 있으면 직접 확인할 수 있습니다.

월 구독을 안 붙인 이유

편집 도구는 한 달에 안 쓰는 날이 더 많습니다. 그런 달에도 결제가 나가는 게 싫어서 전 상품 1년 이용권으로 했습니다. 처리량 제한도 없습니다. 쇼핑 쇼츠 59,000원 / 롱폼→쇼츠 49,000원 / STANDARD 79,000원 / DELUXE 99,000원 / PREMIUM 159,000원.

7일 무료 체험은 shortscut.kr 에서 신청하시면 됩니다. 윈도우 10·11용입니다.

써 보시고 걸리는 데가 있으면 알려 주세요. 다음 버전에 반영하겠습니다.

Searchemist의 1.0.11 베타 업데이트 내역입니다.

개선
- 뉴럴 엔진 실행 모드(시험)를 추가했습니다. 설정 ▸ 모델에서 약 3.3GB를 받으면 연산에 GPU를 쓰지 않고 기기의 뉴럴 엔진을 사용합니다. 검색·명령은 약 4초, 요약·번역은 더 오래 걸립니다. 메모리 16GB 이상을 권장합니다.
- 요약 모델(Qwen3 1.7B)은 더 이상 새로 제공하지 않습니다. 이미 설치한 경우 계속 쓸 수 있습니다.
- 모델을 내려받는 동안 속도와 남은 시간을 표시합니다.

수정
- 모델 설치 진행률이 0%에 머물던 문제를 고쳤습니다.
- 설정 ▸ 모델에서 이전 세대 2.6B 카드에 "(이전 세대)"를 표시합니다.
- 모델 폴더가 사라진 뒤 다시 설치하면 재시작 없이 바로 연결됩니다.

앞으로 더 나은 서비스를 위해 노력하겠습니다.
감사합니다.

미국 진출을 1년 정도 미뤄야 하는 팀의 공통점.

· 지금 가면 1년 뒤보다 비싸게 배운다.

한 미팅에서 한 팀에게 "1년 미루세요"라고 말씀드린 적이 있다. 대표님 표정이 굳어졌다. 미국향 B2B SaaS를 만들고 있었고, 영문 발표자료는 현지인 기준에도 깔끔했고, 프로덕트 데모도 인상적이었다. 미국 VC 2군데와 IR 미팅 일정까지 이미 잡혀 있던 터였다.

근데 내가 물어본건 하나였다. "한국에서 유료 매출이 나고 있나요?" 대답은 "아직 무료 파일럿이요"였다. 파일럿이라는건, 고객이 돈을 낼 이유를 아직 못 만들었다는 뜻이지 시장이 있다는 증거가 아니다.

이 글을 읽는 파운더분들 중에 공감하시는 분이 꽤 있을거라 예상하는데, 이 글은 미국에 가지 마라는 글이 아니다. 갈 사람은 결국 가게된다. 다만 지금 가면 1년 뒤보다 비싸게 배우는 팀이 있다는 얘기를 하려 한다.

1️⃣ 한국에서 돈이 안 도는 구조로 가는 팀.
미국 투자자가 초기 한국 스타트업 아니, 비미국 출신의 초기 기업에게 기대하는건 생각보다 단순하다. 완벽하게 현지화된 미국용 IR 덱이 아니라, 한국에서라도 SI든 컨설팅이든 뭐든 돈을 받아본 경험이다. 제대로된 지표가 훨씬 더 설득력 있다는 걸 난 수없이 직접 목격했다. YC 면접에서도 가장 먼저 나오는 질문이 “몇 사람들이 돈을 내고 있나?"인데, 시드 기준으로 이 질문에 Yes라고 답할수 있는 팀은 많지 않다.

단계별로 보면,
1/ 한국에서 매출을 통한 메인 가설 및 팀 오퍼레이션 검증
2/ 정부 지원금 + 초기 투자금으로 미국내 MVP의 프로덕트화 & 버티컬 유저 인터뷰
3/ 코파운더 급 1-2명이 3~6개월 중/장기 체류하며 초기 고객 및 파트너 확보
4/ PM·세일즈 조직 미국 정착과 동시에 사업화
의 순서인데, 각각의 단계마다 최소 수억~수십억이 드는 게임이다. 특히 2번에서 3번 구간에서는 미국 로컬 VC와 한국의 기관투자가가 반드시 필요한데, 1번이 없으면 이 구간의 IR 자체가 성립하지 않는다.

문제는 1번을 건너뛰고 2번부터 시작하는 팀이 생각보다 많다는 점이다. 고객이 돈을 내지 않은 상태의 PoC, 무료 파일럿, 파일럿 후 피드백이 없는 상황을 팀이 "우리가 뭔가 된 것 같다"는 시그널로 받아드린다면 이는 위험하다. PMF가 있는 팀은 돈이 들어오는 계약으로 자신을 증명한다.

우리가 검증하려는 메인 가설에 대해, 적어도 한국에서 연매출 X억 찍고 얘기하자. 이게 다다.

2️⃣ ICP를 한 문장으로 말하는 팀.
진단 미팅에서 ICP가 누군지를 물어보는 이유는 두 가지인데,
첫째, 답변의 구조(Who, In which case, Instead of what, at the cost of X)로 팀의 깊이가 보이고,
둘째, 이 질문에 대한 파운더의 반응 자체가 고객을 얼마나 만나봤는지를 드러내는거다.
"우리 고객은 미국 중소기업 HR 담당자입니다"라는 식의 한 문장 답변이 나오면 십중팔구 고객을 직접 만나본 적이 없는 것이다.

ICP를 구성하는 변수들(사용하는 소프트웨어, 예산 사이클, 담당자의 개인 KPI, 계약 구조, 심지어 세세한 기능/API 요청 수준의 디테일)까지 내려가야 하는데 이 깊이가 없으면 미국 가서 콜드 아웃바운드를 돌려도 리드로 전환되지 않는다. ICP가 부정확하면 CAC만 태우게 되는거다.

미국은 많은 서비스 분야에서 CAC가 한국보다 최대 4-5배 저렴하다. 그만큼 신규 서비스들을 잘 믿어주고 실험해준다는 뜻이기도 한데, 이건 ICP가 정교한 팀에게만 적용되는 혜택이다. ICP가 한 문장인 팀에게는 그 4-5배가 고스란히 비용이 되는거다.

정리.

· 한국에서 매출이 도는 구조가 없으면, 미국 가서도 없다
· ICP가 한 문장이면, 미국의 낮은 CAC는 내 것이 아니다
· 1년 미루는건 포기가 아니라, 1년 뒤 더 싸게 가기 위한 투자다

미국 진출을 미루라는 말을 듣고 속상할수 있다. 근데 한국에서 첫 유료 고객 1명 만드는게, 지금 비행기 타는 것보다 더 빠른 길이다. 반대로, 위 두 가지에 해당 안 되는 팀이라면 지금이 1년 뒤보다 싸다. 메인 가설로 부터 매출이 나오고, ICP가 좁혀졌다면, 기관투자를 받지전에, 지금 어렵더라도 가는게 좋겠다.

📢 [Outsome Founder Sprint 8기 모집]
8기 모집 중 (11/9-12/4, 마감 10/30)
지원: https://outsome.co/apply

· 한국에서 실패한 파운더가 실리콘벨리에서 성공할거라 믿는 이유. https://lnkd.in/gF6GCQvq

· 실리콘밸리에 꼭 가봐야 하는 3가지 이유. https://lnkd.in/g3p-5yku

소장품의 정보와 이야기를 한곳에 기록하는 콜레터를 소개합니다

소장품을 하나둘 모으다 보면 사진은 휴대폰에, 구매 내역은 메일과 영수증에, 상태와 구성품 정보는 기억 속에 흩어지곤 합니다. 시간이 지나면 언제 어디서 구했는지, 어떤 구성품이 있는지, 왜 간직하고 있는지도 흐려집니다.

콜레터는 시계, 오디오, 미술품, 카메라, 레고, 피규어, 스니커즈, 와인·위스키처럼 개인이 수집하고 관리하는 물건을 한곳에 기록하는 컬렉션 아카이브입니다.

• 소장품 사진과 기본 정보 기록
• 구매일과 현재 상태 정리
• 박스·설명서 등 구성품 관리
• 컬렉션별 분류와 공유
• 한국어와 영어를 포함한 다국어 지원

판매나 가격 비교가 목적이 아니라, 내가 가진 물건의 맥락과 그 안의 이야기를 오래 보관하는 데 초점을 맞췄습니다.

현재 무료로 이용할 수 있습니다. 직접 소장품을 기록해 보시고, 빠진 정보나 불편한 흐름이 있다면 편하게 의견을 들려주세요. 컬렉터분들의 실제 사용 경험을 바탕으로 계속 다듬어가겠습니다.

https://colletter.com/?utm_source=disquiet&utm_medium=organic_content&utm_campaign=product_launch

안녕하세요.
웹에이전시 PLAN A-Z를 운영하고 있는 김기석입니다.

홈페이지를 제작하다 보면 비슷한 상황을 정말 많이 보게 됩니다.

“홈페이지는 필요한데 맞춤 제작까지 하기에는 부담스럽고,
직접 만들자니 어디서부터 해야 할지 모르겠다.”

특히 초기 창업자나 작은 브랜드, 행사나 프로모션을 준비하는 분들에게서 이런 이야기를 자주 들었습니다.

아임웹이나 웹빌더처럼 직접 만드는 방식도 있고,
처음부터 기획과 디자인을 새로 하는 맞춤 제작도 있지만,
그 중간쯤 되는 선택지가 하나 있으면 좋겠다는 생각을 계속 해왔습니다.

그래서 PLANET이라는 서비스를 만들었습니다.

PLANET은 고객이 직접 홈페이지를 만드는 서비스가 아닙니다.

원하는 템플릿을 고르고
회사나 서비스에 대한 자료를 전달해주시면,
저희가 이미지와 텍스트를 반영하고
문의폼, 게시판, 모바일 대응, 오픈까지 진행하는 방식입니다.

현재는 랜딩페이지부터 시작하고 있고,
필요한 경우 서브페이지를 추가해 기업 홈페이지 형태로도 제작할 수 있습니다.

템플릿도 지금 있는 몇 개로 끝나는 게 아니라,
업종과 활용 목적에 맞춰 계속 추가할 예정입니다.

현재는 베타 단계라 실제 고객 사례는 이제 만들어가는 중입니다.
그래서 지금은 서비스를 많이 알리는 것보다,
실제로 어떤 분들이 이런 제작 방식을 필요로 하는지 확인하는 단계에 더 가깝습니다.

홈페이지는 필요한데 직접 만들기는 어렵고,
그렇다고 처음부터 맞춤 제작까지는 부담스러웠던 분들이 있다면
한번 봐주시고 의견 주시면 감사하겠습니다.

PLANET
https://plan-et.kr/

현재 베타 기간에는 원페이지 제작에 한해
리뷰 작성 조건으로 30% 할인도 진행하고 있습니다.

만들면서 계속 다듬고 있는 서비스라
좋은 의견 있으면 편하게 남겨주세요.

"뭐 먹을래?" 고민을 롤(LoL) 밴픽 방식으로 해결하는 PickNBan 개발기

안녕하세요! 메이커 여러분, PickNBan을 만든 개발자입니다.

혹시 친구들이나 동료들과 함께 있을 때 이런 경험 있으신가요?

"오늘 저녁 뭐 먹을래?"
"아무거나~"
"그럼 마라탕 먹을까?"
"아 마라탕은 좀..."

매번 의사결정 순간마다 발생하는 이 우유부단함과 소모적인 핑퐁을 해결하고 싶었습니다.

어떻게 하면 모두가 만족하면서도 '재밌고 빠르게' 결정을 내릴 수 있을까 고민하다가, 게임 리그 오브 레전드(LoL)의 드래프트 픽앤밴(Pick & Ban) 시스템에서 아이디어를 얻었습니다.

💡 PickNBan은 어떤 서비스인가요?

서로의 눈치를 보느라 결정을 못 미룰 때, 차라리 "절대 안 되는 것부터 하나씩 제거(Ban)하자"는 아이디어에서 시작했습니다.

• 실시간 인터랙티브 밴픽 UI: 롤 밴픽 화면처럼 양측이 교대로 싫은 항목을 밴(Ban)하고 최종 후보를 픽(Pick)합니다.
• 커스텀 카테고리 설정: "오늘 저녁 메뉴", "주말에 볼 영화", "내기 게임 종목" 등 원하는 주제 무엇이든 목록을 직접 짜서 진행할 수 있습니다.
• 반응형 웹 UI: 모바일과 데스크톱 브라우저 어디서든 친구들과 공유해 바로 사용할 수 있습니다.

🚀 디스콰이엇 커뮤니티에 부탁드리고 싶은 피드백

단순히 소소한 불편함을 해결하려고 만든 토이 프로젝트였지만, 직접 사용해 보면서 '의사결정의 게이미피케이션(Gamification)'이 주는 재미를 크게 느꼈습니다.

디스콰이엇 메이커분들께 아래 몇 가지에 대해 피드백을 꼭 받아보고 싶습니다!

1. UI/UX 직관성: 처음 접속했을 때 밴픽 룰을 바로 이해하고 진행하기에 어색함이 없는지
2. 추가하면 좋을 기능: 실시간 멀티플레이 방 생성, 사설 대회용 템플릿 등 어떤 기능이 추가되면 더 유용할지
3. 확장성: 단순 재미용 툴을 넘어 유용한 커뮤니티/서비스로 발전시킬 수 있는 아이디어가 있다면 편하게 나눠주세요!

피드백이나 제안은 댓글로 언제든 편하게 남겨주시면 감사하겠습니다!

AI 모델 값이 바뀐 걸 청구서 보고 알았습니다

운영 중인 서비스에 모델 ID 를 박아 뒀는데, 어느 날 그 모델이 제공자 카탈로그에서 조용히 사라진 적이 있습니다. 가격이 바뀐 것도 청구서를 보고 알았고요. 정보가 없는 게 아니라 벤더 블로그, 릴리스 노트, Hugging Face, 카탈로그 변화에 제각각 흩어져 있는 게 문제였습니다.

그래서 매시간 그 출처들을 훑어 한 피드로 모으는 걸 만들었습니다. 신규 출시, 가격 변경, API 변경, 지원 종료요. 같은 모델을 두 출처가 각각 발견하면 한 건으로 합치고, 벤더가 직접 말한 것인지 카탈로그에서 추정한 것인지 표시합니다.

만들다 보니 한국어 쪽에 답을 못 찾은 질문이 하나 있었습니다.

한국어로 쓰면 얼마나 더 내나

LLM 비용 계산기를 여럿 찾아봤는데 제가 본 건 전부 영어 기준이었습니다. 한글은 토큰이 더 드니까 그 숫자로 예산을 잡으면 어긋나는데, 얼마나 어긋나는지는 찾아도 안 나오더군요. 직접 쟀습니다.

그리고 틀렸습니다.

처음에 "한글은 2.7배" 라고 공개했습니다. 글자 수를 맞춰 견줬거든요. 그런데 같은 내용을 한글로 쓰면 글자 수가 영어의 절반도 안 됩니다. 글자 수를 맞추는 건 서로 다른 분량을 견주는 셈이었습니다.

같은 내용의 두 판을 다시 셌습니다.

​
파이썬 문서 한국어판/영어판 5쪽 1.31배
세계인권선언 (사람이 옮긴 것) 1.14배
우리 사이트 글 42쌍 1.44배
─────────────────────────────────────
합계 토큰 4만 9천 개 1.30배
​

2.7배가 아니라 30% 였고, 같은 날 공지에 바로잡았습니다.

30%가 어디에 붙느냐가 진짜입니다

30%는 작은 수입니다. 그런데 그 30%가 만드는 금액은 모델마다 완전히 다릅니다. 한글 1만 자를 넣고 2천 자를 받는 일을 월 1천 회 한다고 두고, 토큰 단가가 공개된 225개 모델에 같은 일을 걸어 봤습니다.

한글이라서 더 내는 돈입니다.

​
가장 싼 모델 월 60원
중앙값 월 2,082원
가장 비싼 모델 월 624,532원
​

1만 배 넘게 벌어집니다. 언어보다 모델 선택이 훨씬 크게 작용한다는 뜻입니다.

하나 더. 토크나이저 세대가 바뀌면 한글만 1.6배 싸집니다. 영어는 소수점까지 그대로고요. 단가표에는 안 보이는 차이입니다.

만들면서 정한 것들

• 붙여넣은 프롬프트는 저장하지 않습니다. 세고 버립니다. 주소에도 안 담아서, 계산 결과를 링크로 공유해도 원문이 따라가지 않습니다.
• 모르는 건 모른다고 적습니다. 토크나이저를 안 실었습니다. Claude 와 Gemini 는 공개를 안 하거든요. 글자 종류별 평균으로 어림잡고, 문단 길이에서 오차가 8% 안팎이라고 화면에 적습니다. 짧은 글은 훨씬 많이 틀린다는 것도요.
• 단가가 한쪽만 공개된 모델은 계산하지 않습니다. 출력 단가가 입력의 네 배쯤 되는 모델이 흔해서, 없는 쪽을 메우면 실제의 절반짜리 숫자를 확정처럼 보여주게 됩니다.

써 보실 곳

• 토큰 비용 계산기
• AI Wave 전체

API 와 MCP 서버도 있습니다. 무료 등급 하루 1,000회입니다.

띄운 지 열흘 남짓이라 가격 이력이 아직 얇습니다. 그 부분은 시간이 쌓여야 쓸모가 생깁니다. 써 보시고 막히는 데 있으면 알려 주세요.

캘린더 앱 SCal 을 출시했습니다 — "계획"뿐만 아니라 "지낸 하루"를 담는 달력

캘린더 앱은 이미 많은데 왜 또 만들었냐면, 대부분 "앞으로 할 일"만 보여 주고 "지나간 날"은 비어 있어서였습니다.

SCal 은 그날 찍은 사진을 달력에 얹습니다. 날짜마다 몇 장인지 보이고, 누르면 장소별로 묶이고, 지도에서 한 점을 찍으면 그 주변 사진이 모입니다. 여기에 라이프 패턴(커피·운동·물 같은 반복 기록)과 주·월·연 통계를 더해서 달력을 넘기면 한 달이 어땠는지가 보이게 했습니다.

앞으로의 일정은 네 가지 뷰(월간·가로 주간·타임라인·카드)로 보고, 음력·공휴일·기상청 날씨·위젯 세 가지·캘린더 공유까지 넣었습니다. 16개 언어로 냈고 iPhone·iPad 지원, Mac 은 곧 출시합니다.

만들면서 배운 것 몇 가지:
- 태국·아랍권처럼 기본 달력이 그레고리력이 아닌 지역은 날짜 키가 어긋나 일정이 통째로 사라진다 — NSCalendar currentCalendar 94곳을 그레고리력 고정으로 바꿨습니다.
- 애플 지도는 크게 줌아웃하면 타일을 안 내려 준다 — 스크린샷 찍을 때 반경 2km 가 한계였습니다.
- 스토어 스크린샷 16개 언어 160장은 자동화하지 않으면 못 냅니다(언어당 8분 파이프라인).

App Store: https://apps.apple.com/app/id6786153653
피드백 환영합니다.

창작자에게 필요한
외주 , 협업 , 팀 , 커뮤니티 , 포트폴리오등
다양한 기능을 가진 협업 외주 플랫폼 알티를 개발하고 있습니다

바로가기 : https://www.alti.work

외주 사이트를 이용하면서 불편했던 점
불만이였던 점 등을 보완하기 위하여
만들게 되었습니다

아직 알파 테스트지만 열심히 성장하는
알티가 되도록 하겠습니다

공식 디스코드
https://discord.gg/ynskuv6yn

안녕하세요! 고객을 더 잘 기억하기 위한 서비스, Moments Base를 만들고 있습니다.

비즈니스를 하다 보면 고객과 어떤 이야기를 나눴는지, 어떤 약속을 했는지 기억하기 어려울 때가 있습니다. 대화 기록이 여러 곳에 흩어지고, 다음에 무엇을 해야 할지도 놓치기 쉽고요.

Moments Base에서는 고객과 나눈 이야기와 약속을 한곳에 기록하고, 고객을 더 잘 이해해 다음 액션을 정리할 수 있습니다. 고객 관계를 단계별로 나누어 어느 지점에서 막히는지도 확인할 수 있어요.
단순히 고객 정보를 보관하는 도구가 아니라, 고객의 목소리를 꾸준히 듣고 관계를 이어갈 수 있는 서비스를 만들고 싶습니다.

현재 초기 사용자분들의 의견을 반영하며 개선하고 있습니다. 직접 사용해 보시고 솔직한 피드백을 남겨주시면 큰 도움이 될 것 같습니다!

"브랜드의 답장은 왜 늘 늦을까요?"

브랜드 계정으로 오는 문의는 업무 시간에 맞춰 오지 않습니다.
신제품을 올린 날 밤, 공동구매를 연 주말, 이벤트 마감 직전에 몰립니다. 그런데 계정을 맡은 사람은 대개 한 명입니다. 그 한 명이 콘텐츠도 만들고, 광고도 돌리고, 댓글도 봅니다.

문의 내용이 어려운 것도 아닙니다.
영업시간, 위치, 주차, 가격, 사이즈, 재입고 여부. 답은 이미 회사 안에 있습니다. 접객 매뉴얼에 적혀 있고, 담당자 머릿속에 있고, 매장마다 엑셀 표로 정리돼 있습니다. 사람이 매번 그 파일을 열어 손으로 옮겨 적을 뿐입니다.

그러니까 문제는 답을 모르는 게 아닙니다. 답을 옮겨 적을 사람이 그 시간에 자리에 없는 것입니다.

[늦은 답장의 비용은 조용히 발생합니다]
고객은 항의하지 않습니다. 그냥 다른 곳에서 구매합니다.

DM으로 들어오는 질문은 대부분 구매 직전 신호입니다. 살지 말지를 이미 반쯤 정한 사람이 마지막 확인을 하러 옵니다. 그 확인이 다음 날 아침에 처리되면, 문의는 남아 있지만 고객은 없습니다. 이탈은 지표에 안 잡힙니다.
그래서 늦은 답장은 손해로 인식되지 않고, 개선 순위에서도 늘 뒤로 밀립니다.

우리가 앞서 만든 DM 도구들도 같은 전제 위에 있었습니다.
받은 문의를 한 화면에 모으고, 더 빨리 답장하게 하고, 외국어 문의도 번역해서 답장하게 했습니다. 전부 의미 있는 개선이었지만 공통점이 하나 있었습니다.

사람이 자리에 앉아 있어야만 성립한다는 것입니다. 사람이 없는 시간에는 여전히 답이 0이었습니다.

[그래서 10초안에 답을 보내보기로 했습니다]
브랜드가 이미 갖고 있는 자료를 등록해 두면, 문의가 왔을 때 AI가 그 자료를 근거로 답을 만들어 보내는 기능을 붙였습니다.

자주 묻는 질문을 직접 적어 둘 수도 있고, 안내 문서를 올릴 수도 있고, 홈페이지나 구글 시트를 연결할 수도 있습니다. 자주 바뀌는 표는 문의가 올 때마다 다시 읽도록 연결할 수 있어서, 값이 바뀔 때마다 새로 등록하지 않아도 됩니다.

만들면서 정한 규칙이 몇 개 있습니다.
- 등록된 지식이 하나도 없으면 챗봇이 켜지지 않습니다. 근거 없이 켜두면 고객에게는 "확인 후 안내드리겠습니다"만 반복해서 나가는데, 운영자는 챗봇이 잘 돌고 있다고 믿게 됩니다.

• 답할 근거가 없으면 문장을 만들지 않습니다. 대신 담당자에게 넘기고, 그 대화에 확인이 필요하다는 표시를 남깁니다.
  지어낸 답 하나가 브랜드 계정에서 나가는 비용이, 답을 못 한 비용보다 큽니다. 이 규칙을 지키기 가장 어려웠던 건 한 메시지에 질문이 여러 개 섞여 올 때였습니다.
  아는 것과 모르는 것이 한 문장 안에 있으면 모델은 자연스럽게 이어 쓰려고 합니다. 여기는 지금도 다듬고 있습니다.

• 표에서 값을 찾아 답할 때는 조회를 코드가 합니다. 모델은 문장만 만듭니다.
  정확해야 하는 일과 자연스러워야 하는 일을 섞지 않았습니다. 그렇게 찾은 값에는 언제 기준인지를 문장 끝에 붙여 내보냅니다.

• 사람이 답장을 보낸 대화에서는 AI가 잠시 빠집니다. 고객 앞에서 한 계정이 두 가지 말을 하면 안 되니까요.

• AI가 답한다는 사실을 답변보다 먼저 밝힙니다. 국내 AI 관련 법에도 근거가 있지만, 그 전에 고객이 알아야 합니다.

[배운 것 세 가지]
첫째, 자동화의 목표는 완벽한 답이 아니라 비어 있지 않은 첫 응답입니다. 고객이 기다리는 건 정답 전문이 아니라 "읽었고 처리 중"이라는 신호입니다. 밤 11시에 나간 80점짜리 답이 다음 날 오전 10시에 나간 100점짜리 답보다 낫습니다.

둘째, 챗봇의 품질은 모델이 아니라 등록된 지식에서 나옵니다. 도입하고 실망하는 경우는 대개 모델이 나빠서가 아니라 답할 자료를 넣지 않아서입니다. 이미 쓰고 있는 안내 문서와 표가 있다면 그게 그대로 챗봇의 실력이 됩니다.

셋째, 못 하는 걸 정해두는 게 신뢰를 만듭니다. 무엇이든 답하는 챗봇보다, 모르면 사람에게 넘기는 챗봇이 브랜드 계정에는 맞습니다. 자동화의 목적은 사람을 빼는 게 아니라, 사람이 진짜 답해야 할 문의만 남기는 것이기 때문입니다.

답장이 늦는 이유가 구조에 있다면, 구조를 바꾸는 쪽이 빠릅니다.