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반복 수동 작업을 파이썬 스크립트로 대체 — LLM API 첫 활용 경험
사이드 프로젝트에서 외부 문서를 매주 직접 읽고 핵심 내용을 요약해서 팀원들에게 공유하는 작업을 담당했는데, 매번 1~2시간씩 걸렸습니다. LLM API를 써서 자동 요약 스크립트를 만들어봤는데, 처음 만든 버전에서 요약이 너무 짧거나 맥락이 빠져서 팀원들이 "이게 무슨 내용이냐"는 반응이 나왔습니다. 프롬프트를 다섯 번 이상 수정하면서 원하는 길이와 포맷을 잡는 데 사흘이 걸렸습니다. 결국 안정화된 뒤로는 요약 작업이 10분 이내로 줄었고, 팀원 두 명이 그 시간에 다른 업무를 더 볼 수 있게 됐습니다. 자동화에서 도구 자체보다 "어떤 출력을 원하는지 명확히 정의하는 것"이 더 중요하다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
이 결의 특징
LLM API 자동 요약 스크립트에서 출력 품질이 낮아 프롬프트를 다섯 번 이상 수정한 끝에 안정화한 흔적이 있습니다. 도구 자체보다 원하는 출력을 명확히 정의하는 것이 핵심이라는 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
AI 도구 활용 경험에서 단순 도입이 아니라 출력 품질 개선 과정을 설명할 때 통합니다. 요약 작업이 1~2시간에서 10분 이내로 줄었다는 측정 가능한 결과가 함께 있습니다.