CoalaCoding (Local Dev)

이 문서에서는 개인정보를 가린 화면 캡처 한 장을 AI에게 읽혀, 화면에 보이는 사실과 그에 대한 해석을 나누고 사용성 문제까지 근거와 함께 뽑아낸다. 컴퓨터에서 화면을 캡처해 파일로 저장할 수 있고 이미지 입력을 지원하는 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 관찰과 해석을 분리한 표와 근거 있는 사용성 지적이 한 파일에 정리되어, … 더 읽기

이 문서에서는 교육용 짧은 영상 하나를 보는 사람과 핵심 메시지부터 정해 장면표, 이미지 요청문, 음성 원고까지 같은 방향으로 기획한다. "ai_prompt" 폴더에 파일을 만들 수 있고 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 시간 합계가 맞는 장면표와 장면 하나를 옮긴 이미지 요청문, 읽기 쉬운 음성 원고가 한 파일에 모여, 콘텐츠를 멋보다 … 더 읽기

이 문서에서는 여러 대안을 같은 기준과 같은 점수 범위로 비교해, 왜 그 선택이 나왔는지 설명할 수 있는 비교표를 만든다. "ai_prompt" 폴더에 파일을 만들 수 있고 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 중요도 합계가 100으로 맞춰진 비교표와 근거에 연결된 추천 이유, 확인이 필요한 미확인 항목이 한 파일에 정리되어, 근거 없는 … 더 읽기

자주 쓰는 AI 요청을 빈칸만 채워 다시 쓸 수 있는 변수 템플릿 파일로 만든다. "ai_prompt" 폴더를 만들어 본 적이 있고 텍스트 파일을 만들고 저장할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 매번 바뀌는 값과 항상 지켜야 할 규칙이 나뉜 문서 검수 템플릿 파일이 손에 남아, 자료만 바꿔 끼우면 같은 품질로 반복 사용할 수 있다. … 더 읽기

이번 작업에서는 문서, 최신 정보, 표 데이터, 이미지를 묶어 근거가 표시된 하나의 결과물을 만든다. "ai_prompt" 폴더에서 하위 폴더와 파일을 만들 수 있고 AI에 자료를 입력해 본 적이 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 자료별 중간 결과 파일들과, 각 주장 뒤에 근거 파일명이 붙은 최종 문서가 손에 남아, 출처가 섞이지 않은 결과물을 만드는 절차를 익힌다. … 더 읽기

이번 작업에서는 반복 업무를 입력·처리·확인·출력·실패 대응으로 나눈 흐름표를 "workflow.md" 파일에 설계한다. "ai_prompt" 폴더에서 하위 폴더와 파일을 만들 수 있고 AI에 요청문을 입력해 본 적이 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 시작 조건과 실패 후 재시작 위치, 중복 실행을 막는 기록까지 갖춘 업무 흐름표가 손에 남아, 같은 일을 안정적으로 반복할 절차를 익힌다. 1 – 반복 … 더 읽기

이 문서에서는 AI가 사용할 도구를 업무에 필요한 만큼만 최소로 고르고, 그 도구가 가지는 읽기·쓰기·삭제·외부 전송 권한과 보안을 통제하는 법을 한 번에 익힌다. 앞부분에서는 도구가 필요한 이유, 읽기와 쓰기 분리, 최소 도구 선택, 함수 호출 흐름, 승인 지점을 다룬다. 뒷부분에서는 권한이 미치는 위험 범위, 프롬프트 주입 구분, 허용·확인·금지 규칙, 비밀 정보 관리, 보안 사고 대응을 다룬다. … 더 읽기

대화가 바뀌거나 길어져도 끊기지 않고 업무를 이어가도록, guide·progress·terms·decision·failure 다섯 갈래의 기록 구조를 직접 만들어 대화 밖 파일로 관리한다. 컴퓨터에서 폴더와 텍스트 파일을 만들 수 있고 웹 브라우저로 생성형 AI 서비스에 접속할 수 있으면 따라올 수 있다. 끝까지 따라 하면 새 대화에서 기록 파일만 제공해도 AI가 현재 상태를 정확히 짚고 다음 작업을 이어가는 한 벌의 인계용 … 더 읽기