실행계획
내 업무로 자동화 대시보드 설계 한 사이클 돌리기
이 영상의 핵심은 화면을 만드는 기술이 아니라, AI에게 나를 인터뷰하게 해서 내 업무를 구조화하는 순서입니다. 그 순서를 그대로 따라갈 수 있게, 강사가 실제로 AI에게 던진 프롬프트를 그대로 옮겨 왔습니다.
근거는 정리.html과 같습니다.
목차 · 4개 장
- 1부지금 바로 할 것 — 15분
- 2부6단계 — 단계마다 이 프롬프트를 그대로 써 본다
- 3부끝까지 지킬 원칙
- 덧붙임영상이 다루지 않은 것
강사가 밟은 6단계를 지금 바로 할 것 / 각 단계마다 던질 프롬프트 / 끝까지 지킬 원칙 셋으로 나눴습니다.
1부지금 바로 할 것 — 15분
1내가 가장 잘 아는 업무 영역(도메인) 하나를 고른다
- 기준
- 남의 업무를 흉내 내지 않습니다. 강사도 자기가 실제로 하는 B2B 세일즈를 골랐습니다 [15:56]. 반복되는 일이 있고, 가끔 뭔가를 놓치는 일이 있는 영역이면 좋습니다.
2AI 코딩 도구에서 새 프로젝트를 만든다
- 왜
- 화면을 그리기 전에 프로젝트 이름과 도메인만 정해 둡니다. 강사는 코덱스(Codex)에서 "트루노스크루 영업 자동화 대시보드"라는 이름으로 시작했습니다 [15:56]–[17:05].
2부6단계 — 단계마다 이 프롬프트를 그대로 써 본다
1문제 정의 — 사용자·병목·자동화 대상·KPI
[프로젝트명]을 구축하려고 한다. 첫 단계로 문제 정의가 필요하다.
문제 정의 순서는 사용자 정의, 병목 파악, 대상 선정,
수동/자동 경계, 핵심 KPI다.
이 시스템의 사용자는 나다. 나를 인터뷰하여
문제 정의가 완료되도록 해 줘.
- 핵심 질문
- AI가 "최근에 실제로 놓쳤던 일 하나를 떠올려 달라"고 물으면 구체적인 사례로 답합니다. 이 병목의 크기(월 몇 건, 최근 몇 개월 몇 건 놓쳤는지)를 숫자로 답할수록 자동화 대상이 명확해집니다 [21:05]–[26:39].
- 산출물
- "○○는 이런 상황인데, 이걸 자동으로 해결해야 한다"는 한 문장짜리 문제 정의. 이후 모든 단계의 기준점이 됩니다.
2업무·데이터 분석 — 흐름, 데이터, 상태
나는 비개발자다. 데이터 관련 용어가 어렵게 나올 수 있으니
쉽게 설명하며 진행해 달라.
[1단계 결과]를 바탕으로 업무 흐름 정의, 데이터 정의,
상태 정의 순서로 인터뷰를 진행해 줘.
- 놓치기 쉬운 것
- "최신 정보가 있는 기준 장소가 어디인지"를 반드시 정합니다. 여러 곳(엑셀, 웹사이트, 메신저)에 정보가 흩어져 있다면, 그중 하나를 기준으로 못박아야 합니다 [40:22].
- 상태 정의 요령
- 상태가 열 개 가까이 나온다면, "전체 어디까지 왔는지(큰 단계)"와 "지금 뭘 기다리는지(세부 상태)"로 나눠서 관리합니다 [49:03].
3UX와 IA — 정보 구조, 화면별 목표, 상태별 화면
다음 단계는 UX와 IA(정보구조) 설계다.
정보 구조 설계, 화면별 핵심 목표 설정,
상태별 화면 설계 세 단계로 인터뷰를 진행해 줘.
- 먼저 답할 질문
- "주로 PC와 모바일 중 어디서 쓸 것인가?", "로그인 직후 가장 먼저 보고 싶은 것은?", "같은 대시보드를 쓰는 다른 사람(대표, 동료)에게도 전체를 보여줄 것인가, 담당분만 보여줄 것인가?" [51:52]–[53:33]
- 화면마다
- "이 화면에서 사용자가 무엇을 달성해야 하는가"를 한 문장으로 정합니다. 목표가 흐릿한 화면은 UI를 아무리 예쁘게 꾸며도 쓸모가 없습니다.
4시스템 구조와 기능 명세 — 개발 지식이 필요한 단계
다음은 시스템 구조 설계와 기능 명세다.
단계는 구조 설계, API 명세, 배치 명세, 인터페이스 명세,
안정성 대비(권한 관리, API 변경, 인증 만료, 데이터 오류,
중복 실행, 레이트 리밋, 실행 실패)다. 인터뷰를 진행해 줘.
- 주의
- 여기부터는 비개발자에게 낯선 개념(API, 배치, 소프트 딜리트, 웹훅, 레이트 리밋)이 쏟아집니다. 모르는 말이 나오면 정리.html 6장과 부록 A 낱말표를 먼저 찾아봅니다. 모르는 채로 넘어가면, 나중에 그 기능이 있는지도 모른 채 못 쓰게 됩니다 [10:58]–[11:30].
- 확장성 체크
- AI가 처음 제안하는 구조가 "화면과 서버를 하나로 묶는" 단순한 형태라면, 기능이 커질 걸 대비해 "확장성이 보장되는 구성으로 다시 제안해 달라"고 반드시 되물어야 합니다 [74:10].
5UI 디자인 — 프레임 목업, 논리적 의사결정, 테마
지금까지 나온 명세를 바탕으로 프레임 목업을 만들어 줘.
이후 화면마다 필요한 UI 요소는 데이터 형태와
사용 맥락에 따라 논리적으로 골라 줘 — 어울리는 걸
고르는 게 아니라 정답이 있는 결정이라고 생각하고 진행해 줘.
- 테마 정하기 전에
- "이 대시보드에서 사용자가 느껴야 할 인상은?", "기존 로고·색상을 따를 것인가?", "주 사용 환경은?" 같은 질문에 먼저 답합니다. 스타일(글래스모피즘, 머티리얼 등) 이름부터 고르지 않습니다 [111:41]–[120:35].
6MVP 구축 → 검수 → 배포
전체 기능을 한 번에 만들지 말고, 핵심 흐름 하나만
MVP로 먼저 구축해 줘. 완성되면 내가 직접 검수하겠다.
- 검수 횟수
- 한 번 보고 끝내지 않습니다. 강사 기준 최소 15~20번은 써 보고 고쳐야 MVP라 부를 만하다고 말합니다 [126:24 무렵].
- 배포 순서
- 먼저 스테이징(테스트 서버)에 올려 검수하고, 문제가 없을 때만 운영(프로덕션) 서버로 병합합니다. 이 순서를 건너뛰고 바로 운영에 올리지 않습니다.
3부끝까지 지킬 원칙
화면부터 만들지 않는다
강사가 이 강의에서 가장 반복해서 강조한 것입니다. 화면이 예뻐 보이는 것과, 실제 업무에서 계속 쓰이는 것은 다릅니다. 사용자·병목·데이터·상태를 먼저 정의한 뒤에 화면을 그립니다. [02:43]
한 번에 다 만들려 하지 않는다
강사도 "한 번에 끝까지 다 만드는 건 바이브 코딩으로는 지향해야 할 방법"이라고 말합니다. MVP → 검수 → 안정화 → 배포 사이클을 작게 한 번 돌려 보고, 그다음에 기능을 넓혀 갑니다. [13:44]
| 강사가 원칙을 어긴 AI 제안을 되돌려 세운 순간 | 몇 단계 |
| 화면·서버를 하나로 묶으려는 구조 제안 → "확장성 보장되게 다시" 요청 | 4단계 |
| 성공 확률을 리니어(1단계 10%, 9단계 90%)로 잡으려는 것 → 보수적 기준값 직접 제시 | 3단계 |
| 계산서 금액을 계약 전체 금액으로 오해할 뻔한 것 → 선금/중도금/잔금 구조를 먼저 짚어 줌 | 2단계 |
AI의 첫 제안을 그대로 받아들이지 않고, 내가 아는 업무 지식으로 되물어 바로잡는 순간들이 실제로 좋은 결과물을 만듭니다. 이 셋의 자세한 맥락은 정리.html의 해당 장에 있습니다.
덧붙임영상이 다루지 않은 것
이 영상이 실제로 보여 준 것
문제 정의부터 배포까지, 한 사람이 한 도메인으로 6단계를 실제로 끝까지 돌리는 전 과정을 2시간 34분 동안 시연합니다. 각 단계마다 AI에게 어떤 질문을 받고 어떻게 답했는지가 그대로 담겨 있어, 프롬프트를 거의 그대로 따라 쓸 수 있습니다.
참고만 할 것
강사가 4차 시연까지 강한 추론 설정의 AI 모델을 쓰겠다고 밝힌 부분, Railway·PostgreSQL·Redis 같은 특정 기술 스택을 고른 부분은 강사 본인의 환경(기존 이머전트 웹사이트, 회사 Gmail 등)에 맞춘 선택입니다. 내 상황에 맞는 도구는 따로 고르되, 6단계로 진행하는 순서 자체를 따라가는 것이 이 영상에서 가져갈 핵심입니다.