‘오분류 0건’을 정확도로 착각할 뻔했다 — 피드백 루프엔 아직 사람이 없었다
AI 분류 교정 로그가 0건이라 정확도가 높은 줄 알 뻔했지만, 사실은 신호를 만들 사람이 아직 루프에 없었다. 부정 지표 0을 성공으로 오독하지 않는 법.
AI로 실제 제품을 만드는 개발 기록
AI 분류 교정 로그가 0건이라 정확도가 높은 줄 알 뻔했지만, 사실은 신호를 만들 사람이 아직 루프에 없었다. 부정 지표 0을 성공으로 오독하지 않는 법.
자주 바뀌는 AI 분류 규칙을 워크플로우 코드에 하드코딩하지 않고 외부 문서로 빼내, 재배포 없이 즉시 반영되게 만든 기록. 프롬프트를 코드가 아니라 데이터로 다루기.
메일 자동 분류에서 무엇을 규칙으로 짜고 무엇을 AI에 맡길지, 그 경계를 실무에서 세 번 잘못 잡았다가 바로잡은 기록. 안정된 신호와 판단 대상을 구분하는 법.
화면녹화 영상 하나로 프레임과 자막을 자동 추출하고, 마지막 재구성은 사람이 판단해 모듈별 사용 가이드(MD/PDF)로 만든다. ffmpeg·faster-whisper 설계 판단과 자동화 경계를 정리했다.
작은 VM에서 n8n이 502로 반복 재시작하던 원인은 CPU가 아니라 메모리 부족(OOM)이었다. dmesg로 원인을 잡고 swap과 바이너리 데이터 모드로 해결한 기록.
포워더 운영이 이메일 스레드에 흩어져 추적이 안 되는 문제를, 메일 분류·문서 파싱·트래킹 파이프라인으로 데이터화한 전 과정. 설계 판단과 막힌 지점까지 정리했다.
미국에서 일하는 친구의 경비처리 하소연에서 시작됐다. 영수증을 찍으면 AI가 알아서 채우는 경비 관리 SaaS를 무료 MVP로 내고 사용자와 함께 다듬어가는 기록.
블로그 글을 인스타그램에 자동으로 올리려면 Meta 앱과 토큰이 필요하다. 페이스북 페이지 없이 Instagram 로그인 방식으로 계정 전환·앱 생성·테스터 등록·토큰 발급까지, 실제로 막힌 지점과 함께 정리했다.