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..

업무 일지를 AI로 정리한 뒤에는 어디까지 확인해야 할까요. 가상의 업무 메모를 챗GPT에 넣어 일일 기록과 주간 보고를 만든 다음, 구글 스프레드시트에 직접 옮겨 봤습니다. 날짜와 진행 상태는 잘 정리됐습니다. 그런데 답변에 적힌 합계는 285분인데, 시트에서 다시 더하니 215분이 나왔습니다. 덧셈을 틀린 것이 아니라 숫자 옆에 붙은 설명이 문제였습니다. 업무 일지에 넣을 메모 정리 이번 자료는 실제 회사 기록이 아닙니다. 안내페이지 작성, 문의 답변, 자료 정리 등을 가정해서 직접 만든 시험용 메모입니다. 고객 이름이나 내부 자료는 넣지 않았습니다. 실제 업무에 적용할 때도 회사의 자료 반출 기준부터 확인하고, 필요한 내용만 비식별화해서 넣는 편이 좋겠습니다. 맥의 Ego 브라우저에서 로그인된 C..

Antigravity로 작은 앱을 만든 뒤 기능을 하나 더 붙이면, 처음에 되던 입력 검증도 그대로 남을까요. 독서 일정 계산기를 만든 다음 초기화 버튼을 추가하고 같은 입력으로 다시 시험했습니다. 정상 계산뿐 아니라 빈칸과 잘못된 값도 확인했습니다. 이번에는 수정 뒤에도 기존 동작이 유지됐고, 초기화하면 입력과 결과가 지워졌습니다. 앱이 만들어졌다는 응답과 실제 버튼을 눌렀을 때의 결과를 나눠 본 과정입니다. CLI에서 별도 작업 폴더 열기 이번 환경은 맥에 이미 설치된 Antigravity CLI 1.4.7입니다. Google AI Pro 계정으로 로그인했고 모델에는 Gemini 3.8 Flash High가 표시됐습니다. 기존 구독 안에서 실행했으며 새 결제나 API 키는 연결하지 않았습니다. 무료..

음성을 글로 바꾸면 그다음 요약도 믿어도 될까요. 이 부분을 확인하려고 클로바노트와 노트북LM에 같은 안내 음성을 넣었습니다. 중간에 말한 시간을 마지막에 정정하고, 가상의 사람 이름과 장소도 넣어 봤어요. 결과는 단순히 어느 쪽이 더 좋다고 정리하기 어려웠습니다. 클로바노트는 음성 기록에 정정 내용을 남겼지만 자동 요약에는 이전 시간이 나왔습니다. 노트북LM은 최종 시간을 반영했지만 장소 이름과 준비물 일부가 바뀌었습니다. 같은 파일, 서로 다른 단계 비교 시험 파일은 실제 회의가 아닌 가상 도서 모임 안내입니다. macOS 합성 음성으로 만든 약 40초 길이의 한국어 WAV를 두 서비스에 그대로 올렸습니다. 실제 사람들의 대화나 소음이 있는 녹음은 시험하지 않았습니다. 안내는 오후 2시라고 시작한 ..

n8n에서 실패한 입력을 고쳤는데 ‘재시도’를 누르니 같은 오류가 나왔습니다. 입력이 저장되지 않은 것인지, 실행 방식이 다른 것인지 구분하려고 작은 주문 금액 계산으로 확인했습니다. 이번에는 주문 입력을 바꾼 뒤 전체 실행하면 계산이 됐습니다. 반면 실패 기록에서 오류 노드부터 다시 시작하면 이전 입력을 사용했습니다. 두 결과가 갈린 과정을 그대로 따라 해 볼 수 있게 정리합니다. 외부 연결 없이 계산 흐름 만들기 맥에서 실행한 로컬 n8n 2.44.6으로 시험했습니다. 편집기가 이미 열리는 환경을 전제로 하며, 서버 설치나 실제 주문 연동을 다루는 글은 아닙니다. API 키와 외부 계정은 연결하지 않았습니다. 새 워크플로에서 Manual Trigger, Edit Fields (Set), Code를 ..

녹음 파일을 글로 옮기려고 클로바노트 PC 화면을 열었습니다. 설치부터 해야 하는지, 변환한 글은 어디서 받는지 확인하려고 맥 브라우저에서 파일 첨부와 TXT 다운로드까지 진행했어요. 짧은 시험 파일은 정상적으로 변환됐습니다. 다만 내려받은 글에 사람 이름과 단어가 잘못 적힌 부분이 있어, 파일을 받았다고 바로 회의록으로 쓰기는 어려웠습니다. 설치 대신 웹에서 새 노트 열기 클로바노트에 접속해 네이버 계정으로 로그인했습니다. 이번에 사용한 것은 개인용입니다. 비즈니스용 체험 신청 없이 개인용 화면에서 진행했어요. 처음 이용한다면 필수 약관 화면이 나올 수 있습니다. 이번에는 필수 항목만 동의했고, 선택 마케팅 동의는 하지 않았습니다. 브라우저 알림도 차단한 상태에서 파일 첨부를 진행했습니다. 왼쪽 위의..