"전세를 살까? 아니면 집을 사야 하나?" 저도 아직 무주택이라, 이런 생각을 합니다. 주변에선 "집은 무조건 사야지", "전세는 돈 버리는 거야"라고 쉽게 말하는데... 막상 숫자를 들여다보면 그렇게 단순하지가 않더라고요. 그래서 이번에 여러 내용들을 조사해 보면서 전세와 매매를 '감정'이 아니라 '숫자'로 비교해 봤습니다. 결론부터 말하면.. 정답은 없습니다. 대신 내 상황에 맞게 따져볼 수 있는 기준들이 있어서 정리해 봤는데, 그저 도움이 됐으면 합니다."집은 무조건 사야 한다?"이 말이 틀렸다는 게 아닙니다. 다만 '항상' 유리한 건 아니다라는 거예요. 특히 요즘처럼금리가 높고대출 규제가 강하고집값이 예전처럼 단순하게 우상향하지 않는상황에서는, 매매와 전세를 비용 · 기회비용 · 유동성까지 ..

지난 글에서 글씨앗에 문지기를 하나 세웠다고 말씀드렸습니다. 초안을 쓰기 전에 "이 주제, 애초에 쓸 가치가 있나?"를 먼저 따져서 GO/HOLD/STOP을 말해주는 단계였죠. 수요, 추세, 수익성, 경쟁우위, 경험적합. 이렇게 다섯 항목으로 점수를 매기고, 종합해서 통과 여부를 정하는 구조였습니다. 만들고 나서 쓰다보니 이번엔 좀 다른 불편함이 생겼습니다. 그런데 이 점수... 내가 믿어도 되는 점수가 맞을까??점수는 나오는데, 그 점수를 못 믿겠던 이유두 가지가 마음에 걸렸습니다.점수의 절반이 사실은 AI의 '느낌'이었습니다.같은 주제인데 돌릴 때마다 점수가 달라졌습니다.수요나 추세는 그래도 뉴스 건수, 검색 관심도 같은 실제 데이터에서 나왔는데, 수익성이나 경쟁 점수는 AI가 그냥 "음... 이정도..

지난 글에서 글씨앗이라는 걸 만들기 시작했다고 말했습니다. 주제를 넣으면 자료를 모으고, 분석하고, 후기 톤 초안까지 만들어주는 자동화 도구인데, 여기에 [내 경험: ___ ] 빈칸을 남겨서, 그 자리를 직접 채우는 구조의 프로그램입니다. 하지만 몇 번 사용하다보니 허전한 느낌이 강했습니다. 분명 잘 돌아가기는 하는데, 뭔가 중요한 걸 건너뛴 느낌이 자꾸 들었습니다. 고민을 좀 해보니 답이 나왔습니다."그 주제, 애초에 쓸 가치가 있는 주제인지는 아무도 안 물어봤네?" [새로 업데이트한 글씨앗 - 트렌드 분석기 결과 화면]초안은 잘 나오는데, 그게 함정이었다.글씨앗은 제가 아무 주제나 넣어도 그럴듯한 초안을 만들어줬습니다. "무선 이어폰 추천"을 넣든, 갑자기 떠오른 이상한 주제를 넣든, 똑같이 멀끔한..

그동안 지기소개서 첨삭, 뉴스 브리핑, 모의면접 같은 작은 도구들을 만들어 올리다니 보니 문득 이런 생각이 들었습니다. "블로그에 쓸 도구를 하나씩 만들 게 아니라, 블로그 쓰는 일 자체를 시스템으로 만들어보면 어떨까? 주제를 정하고, 자료를 모으고, 초안을 쓰고, 내 경험을 얹어서 다듬고, 발행하고 ... 매번 이 과정을 반복했습니다. 이 모든 과정을 AI에게 싹 다 맡기자는게 아니라, 귀찮은 부분만 AI가 하고 진짜 중요한 판단은 내가 하게 묶어보고 싶었습니다. 그래서 만들어 보기로 한게 이번 프로젝트 '글씨앗'이라는 작은 프로그램입니다. 이름 그대로, 'AI가 초안의 씨앗을 심으면 내가 경험으로 키운다' 는 느낌입니다. 이번 글은 그 첫 단계, Phase 0에 대한 내용입니다."그냥 GPT한테 ..

지난 버전에서 채용공고와 자기소개서를 넣어 맞춤 질문을 받았습니다.질문은 날카로워졌는데, 정작 피드백이 생각보다 두루뭉술했습니다. "좋은 답변이네요, 다만 더 구체적으로 ..." → 그래서 어쩌라는거지..? 면접 연습의 진짜 목적은 "내 답변을 어떻게 고칠지" 인데, 막연한 칭찬은 도움이 되지 않았습니다.그래서 음성기능을 붙이기 전에, 피드백을 더 똑똑하게, 그리고 쓰기 편하게 갈아엎었습니다.피드백을 'STAR 체크리스트'로좋은 면접 답변은 보통 상황, 과제, 행동, 결과를 나타내는 STAR로 이루어집니다.그래서 단순히 AI한테 "좋다/아쉽다" 대신, STAR 항목별로 채웠는지 체크하도록 지시했습니다. 피드백 (STAR) - 예시 결과상황/과제: 배경은 분명함행동(본인이 한 일): "팀이 했다"만 있고 ..

지난 글에서 AI 면접관에게 압박 면접을 받아봤습니다. 꼬리질문은 좋았는데 한 가지 아쉬운 점이 있었습니다. 질문이 너무 일반적이었습니다. 누구에게나 일반적으로 들어올 수 있는 질문들. 정작 지원하는 그 회사, 그 직무, 그리고 내 자기소개서에 적은 내용과는 따로 놀았습니다. 실제 면접관은 자기소개서를 보면서 "여기 이 경험, 구체적으로..."와 같은 질문을 하는데 말입니다. 그래서 이번에는 면접관에게 채용공고와 자기소개서를 먼저 쥐여주기로 했습니다.질문하기 전 '채용공고 x 자기소개서'를 먼저 분석실제 면접관은 즉흥적으로 물어보지 않습니다. 채용공고에서 원하는 역량을 보고, 지원자의 자기소개서에서 검증할 부분을 미리 체크해둡니다. 이 과정을 AI에게 시켰습니다.면접 시작 전, AI가 채용공고와 자기소..

자기소개서를 첨삭해주는 도구를 만들고 나니, 자연스럽게 다음 관문이 떠올랐습니다. '면접' 자기소개서는 고쳐 써도, 면접은 실전에서 입으로 답해야 합니다. 그런데 혼자 연습하기 막막하다는 점이 문제였습니다. 거울을 보고 떠드는 것도 한두번이고 누군가에게 모의면접을 부탁하기에 부담스럽습니다. 그래서 AI를 면접관으로 앉혀놓고, 압박 면접을 받아보기로 했습니다.한 번에 끝내지 않고 '물고 늘어지게'그냥 질문을 여러개 던지는 건 의미 없습니다. 진짜 면접의 무서움은 꼬리질문이기 때문입니다."그래서 구체적으로 뭘 하셨죠?""그때 결과가 어땠나요?" 그래서 이렇게 만들었습니다.AI 면접관이 질문 하나를 만듭니다.내가 답변을 하면, 짧은 피드백 + 다음 질문을 줍니다.답이 두루뭉실하면 꼬리질문으로 더 캐묻습니다.정..

지난 글에서 "내 논리와 관련된 뉴스만" 골라 쓰게 만들었더니 판단의 근거가 깔끔해졌습니다. 그런데 며칠 더 사용해보니 두 가지의 문제점이 있었습니다.국내 뉴스에 며칠 지난 기사가 섞였습니다.해외 종목은 한국어 뉴스가 빈약했습니다.검색으로 긁어서 가져오다 보니 어제·그제 기사들이 오늘 일처럼 끼어들곤 했습니다. 오늘 판단이 필요한 것인데 어제 뉴스로 흔들리는건 곤란했습니다. 그리고 엔비디아 즉, NVDA를 한글로 검색하면 중요한 소식이 잘 안잡혔습니다. 그래서 이번 버전에서는 국내와 해외를 아예 다르게 다루기로 했습니다.국내·해외는 '취급법'이 달라야 한다.국내 종목: 한국 뉴스(구글뉴스)에서 가져오되, '오늘자' 또는 '최근'의 기사만 가져온다.해외 종목: 야후 파이낸스의 영문 뉴스를 가져와, 한글로 ..

지난 글에서, 내 매수 이유를 기억해두고 그날의 가격과 뉴스를 거기에 대조해주는 도구를 만들었습니다. 그런데 쓰다 보니 한계점이 많이 보였습니다. 일단, 대조하는데 쓰이는 '뉴스'가 너무 거칠었습니다. 종목명으로만 뉴스를 검색하다 보니, 내 투자 논리와 아무 상관 없는 기사가 자꾸 섞였습니다. 단순 시세표, 다른 사업부 가십, 광고성 글까지. 이러한 잡음이 섞이면, 아무리 "내 논리에 대조"해도 결론이 흐려졌습니다. 즉, 재료가 좋지 않으니 요리도 별로였습니다."종목명이 같다 ≠ 내 논리와 관련 있다"삼성전자를 산 이유가 "AI 서버용 메모리(HBM) 수요"라면, 정작 봐야 할 건 그 주제의 뉴스입니다. 그런데 "삼성전자"로 검색하면 스마트폰 신제품, 배당, 단순 시세까지 전부 딸려옵니다. 종목명이 같..

주식을 하면서 제일 약한 순간이 언제일까? 저같은 경우에는 "왜 샀는지 까먹고, 하루 등락에 흔들릴 때" 였습니다. 몇 퍼센트 빠졌다고 덜컥 팔았더니 그날 시장 전체가 빠진 거였고, 제가 산 이유랑은 아무 상관 없었던 적이 많았습니다. 토스 같은 앱은 "오늘 이 종목 이슈"를 잘 정리해줍니다. 그런데 그건 모두에게 똑같은 요약이었습니다. 앱은 내가 왜 그 종목을 샀는지, 뭘 걱정하는지를 몰랐습니다. (제가 토스앱의 좋은 기능을 찾지 못했을 수 있습니다.) 그래서 "이 하락이 나한테 의미가 있는 건지"는 결국 제가 판단해야 했습니다. 그래서 만들어보기로 했습니다. '내 매수 논리를 기억해두고, 오늘의 가격·뉴스가 그 논리를 흔드는지 점검'해주는 도구입니다.이건 '예측'도 '추천'도 아니다!분명히 말을 하고..