상품명을 CSV로 바꿀 때 이름 안에 쉼표가 들어 있으면 어떻게 될까요. 코드 앞의 영이나 메모의 줄바꿈도 그대로 남아야 합니다. 이번에는 이런 값을 섞은 가상 자료를 챗GPT와 제미나이에 똑같이 넣고, 답변을 다시 읽어 원본과 비교했습니다. 두 답변 모두 CSV 파서로 읽었을 때 원래 값이 남아 있었습니다. 오히려 텍스트의 줄과 쉼표만 나눠 읽는 방식에서 행과 열이 어긋났습니다. 변환 결과를 눈으로 보는 것과 제대로 읽어 확인하는 과정이 다르더군요. CSV 변환에 넣은 가상 자료 맥의 Ego 브라우저에서 ChatGPT 웹 Instant와 Gemini 웹 자동 모드를 사용했습니다. 특정 모델 버전을 맞춘 성능 시험은 아니며, 각 계정에 표시된 모드에서 같은 입력으로 답변을 받은 사례입니다. 실제 고객·..

‘가격은 부담스럽지만 기능에는 만족한다’는 후기를 가격 평가로 분류하면 어떤 답이 나올까요. 긍정과 부정이 같이 보이지만, 어느 부분을 분석하느냐에 따라 결과가 달라집니다. 후기를 텍스트 마이닝으로 정리할 때 이 구분을 AI가 지키는지 시험했습니다. 챗GPT와 제미나이에 같은 가상 후기를 넣었습니다. 이번 답변에서는 제미나이가 가격 평가에 기능 만족까지 섞은 행이 있었고, 분석 대상을 다시 짚어 주자 판정이 바뀌었습니다. 분류표를 받아서 바로 개수만 세기 전에 볼 부분이었습니다. 분류 기준을 먼저 정한 가상 후기 맥의 Ego 브라우저에서 ChatGPT 웹 Instant와 Gemini 웹 자동 모드를 사용했습니다. 이름을 붙인 모델끼리의 공정한 성능 순위를 매긴 시험은 아닙니다. 각 화면에 표시된 모드에..

챗GPT에 메모를 마크다운으로 정리해 달라고 하면 보기에는 깔끔하게 나옵니다. 그런데 표 안의 기호와 코드까지 원문 그대로 남는지는 따로 확인해야겠더군요. 일부러 세로줄과 별표가 들어간 짧은 메모를 만들고, 답변을 다른 편집기에 붙여 봤습니다. 표는 원하는 모양으로 나왔는데 코드에는 요청하지 않은 역슬래시가 추가돼 있었습니다. 표를 고치는 문법과 코드 내용을 보존하는 기준을 나눠서 요청하니 수정됐습니다. 마크다운으로 바꿀 원문 준비 이번에는 맥의 ChatGPT 웹에서 Instant로 표시된 모드를 사용했습니다. 문법은 표와 체크 목록을 포함하는 GFM 기준으로 요청했고, 결과 화면은 Coddy 마크다운 편집기에서 확인했습니다. 이 편집기의 화면이 다른 모든 서비스와 같다는 뜻은 아닙니다. 실제 업무 문..

웹 크롤링 코드를 AI에게 만들어 달라고 한 뒤 실행이 끝났다는 문구만 보면 어디까지 가져왔는지 알기 어렵습니다. 다음 페이지가 빠질 수도 있고, 화면에서 줄여 표시한 제목을 그대로 저장할 수도 있겠죠. 이번에는 연습용 책 목록을 수집해 브라우저 원문과 맞춰 봤습니다. 챗GPT가 만든 코드는 두 페이지에서 책 40개를 가져왔고, 저장된 제목·가격·주소가 브라우저에서 읽은 값과 모두 일치했습니다. 실제 쇼핑몰을 대량 수집한 사례는 아닙니다. 수집 연습용으로 공개된 Books to Scrape에서 범위를 제한해 시험한 결과입니다. 연습용 페이지와 수집 항목 정하기 먼저 Books to Scrape를 브라우저에서 열었습니다. 사이트는 Sandbox로 표시돼 있고 수집 연습용 안내가 있습니다. 이번에는 첫 목..

가상 인터뷰의 서로 다른 답과 비대표 표본이라는 조건이 남은 실제 초안 일부. 직접 캡처. 사업 계획서 초안을 챗GPT에 맡기면 자료에 없는 내용까지 채워 넣을까요. 직접 만든 가상 기획 메모로 초안을 만들고, 문장마다 붙은 근거를 원문과 대조해 봤습니다. 이번 답변은 가격 가정과 미확인 비용을 구분했고, 작은 인터뷰 결과를 전체 시장의 수요로 넓히지 않았습니다. 다만 화면 시안만 있는 상태에서 실제 기능을 쓰는 시험 계획으로 바로 넘어갔습니다. 문장에 근거 번호가 붙어 있어도 실행 순서까지 맞는지는 따로 읽어야 했습니다. 사업계획서에 넣을 자료부터 나누기 실제 사업이나 고객을 조사한 기록은 아닙니다. 독서 모임의 예약과 참석 여부를 정리하는 ‘모임예약장’이라는 가상 도구를 정하고, 문서 작성 기능을 ..

AI 코딩으로 버그를 고쳤다면 설명보다 실행 결과를 먼저 보고 싶었습니다. 날짜 문자열에서 앞부분을 잘라 쓰는 짧은 함수를 챗GPT·제미나이에 똑같이 주고, 한국 날짜를 반환하도록 수정해 봤습니다. 준비한 날짜 경계와 오류 입력은 두 코드 모두 통과했습니다. 차이가 크게 날 것처럼 결론을 만들기보다, 어떤 조건을 검사했고 어디까지 확인한 것인지 남겨 보겠습니다. 한국 날짜와 UTC 날짜의 차이 시험한 원래 함수는 다음과 같습니다. 실제 운영 서비스에서 가져온 코드가 아니라 비교를 위해 만든 예제입니다. function koreanDay(iso) {return new Date(iso).toISOString().slice(0, 10);} MDN 공식 문서에 따르면 toISOString()은 UTC 기준 문..

AI 추천 글을 보면 도구마다 잘하는 일이 정리돼 있습니다. 그런데 고객 문의 답변에 쓸 때는 문장이 자연스러운 것보다, 예전 공지와 바뀐 공지를 구별하는지가 먼저 궁금했습니다. 가상의 배송 공지와 같은 질문을 챗GPT·제미나이에 넣어 봤습니다. 이번에 준비한 문의에서는 두 서비스 모두 적용일과 추가 배송비를 구별했고, 자료에 없는 요금을 임의로 확정하지 않았습니다. 이 결과만으로 어느 쪽이 더 낫다고 고르기는 어려웠습니다. 고객 답변용 AI를 고르는 조건 실제 주문을 처리하거나 고객에게 메시지를 보내지는 않았습니다. 직접 만든 온라인 문구점 공지로 초안을 생성한 시험입니다. 이름·주소·주문번호 같은 개인정보도 입력하지 않았습니다. 맥의 Ego 브라우저에서 로그인된 웹 서비스를 사용했습니다. ChatG..

순서도를 그리는 일보다 빠진 길을 찾는 일이 더 중요할 때가 있습니다. 한국어로 적은 자료 요청 절차를 챗GPT에 넣고, 수정 가능한 Mermaid 코드로 받아 확인해 봤습니다. 보완 요청과 승인 거절, 전달 실패 뒤의 처리는 원문대로 연결됐습니다. 다만 챗GPT가 적어 준 화살표 개수는 실제 코드와 달랐습니다. 그림이 그럴듯하게 나왔다고 설명까지 그대로 옮기면 안 되겠더군요. 순서도에 넣을 업무 절차 이번 입력은 직접 만든 가상의 자료 요청 절차입니다. 실제 회사 자료나 고객 정보는 쓰지 않았습니다. 맥의 Ego 브라우저에서 ChatGPT 웹을 열었고, 화면에는 Instant가 표시됐습니다. 기존 계정 설정은 유지했으며 모델별 성능을 비교한 시험은 아닙니다. 먼저 시작과 끝을 정하고, 조건에 따라 갈..