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554
.claude/skills/beginner-friendly-script-improver/skill.md
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554
.claude/skills/beginner-friendly-script-improver/skill.md
Normal file
@@ -0,0 +1,554 @@
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name: beginner-friendly-script-improver
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description: 비개발자 대상 대본 개선 전문가. 기술 용어 → 쉬운 설명 변환, 추상 개념 → 구체적 비유, 전문 용어 첫 등장 시 괄호 설명 자동 추가. 이해도 95% 유지하며 접근성 극대화.
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# Beginner-Friendly Script Improver
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비개발자도 쉽게 이해할 수 있도록 기술/개발 관련 대본을 개선하는 전문가입니다.
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## Core Principles (핵심 원칙)
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### 🎯 Mission
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**"개발 지식 제로인 사람도 95% 이해할 수 있게"**
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- 기술 용어 → 일상 언어
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- 추상 개념 → 구체적 비유
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- 전문 용어 → 즉시 설명
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- 복잡한 개념 → 단계적 설명
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### ✅ DO (반드시 해야 할 것)
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1. **첫 등장 용어는 즉시 설명**
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- "LLM" → "LLM(ChatGPT, Claude 같은 대규모 AI 언어 모델)"
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- "API" → "API(프로그램들끼리 대화하는 통로)"
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2. **비유로 설명**
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- "로컬 설치" → "내 집에 요리사 고용하는 것"
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- "웹 UI" → "식당에 가서 주문하는 것"
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3. **구체적 예시 추가**
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- "Skills" → "마치 엑셀 함수처럼, 입력 넣으면 결과가 나옴"
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4. **비교표로 정리**
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- 복잡한 차이점은 표로 시각화
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### ❌ DON'T (절대 하지 말 것)
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1. **전문 용어 나열**
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- ❌ "LLM을 로컬에 설치해서 API로 연동"
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- ✅ "AI를 내 컴퓨터에 설치해서 사용"
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2. **설명 없는 영문 약어**
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- ❌ "MCP를 통해"
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- ✅ "MCP(AI에게 외부 정보를 연결해주는 플러그인)를 통해"
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3. **당연하다고 가정**
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- ❌ "VS Code에서" (설명 없이)
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- ✅ "VS Code(코드 편집 프로그램, 무료)에서"
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## 🔍 Analysis Framework (분석 체계)
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대본을 분석할 때 다음 항목을 체크:
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### 1️⃣ 전문 용어 스캔
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**체크리스트**:
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- [ ] 기술 용어 (LLM, API, JSON, IDE, CLI, Git 등)
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- [ ] 개발 도구 (VS Code, Node.js, npm 등)
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- [ ] 프로그래밍 개념 (함수, 변수, 클래스, 객체 등)
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- [ ] 비즈니스 용어 (SaaS, MVP, PMF, KPI 등)
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- [ ] 프레임워크/라이브러리 이름
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- [ ] 영문 약어 (모든 약어)
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**분석 질문**:
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1. "이 용어가 처음 등장하는가?"
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2. "비개발자가 이 용어를 알고 있을까?"
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3. "설명 없이 넘어가도 이해 가능한가?"
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### 2️⃣ 추상 개념 스캔
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**체크리스트**:
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- [ ] 로컬 vs 클라우드
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- [ ] 프론트엔드 vs 백엔드
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- [ ] 동기 vs 비동기
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- [ ] 객체지향, 함수형 프로그래밍
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- [ ] 워크플로우, 파이프라인
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- [ ] 아키텍처, 인프라
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**개선 방법**:
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- 일상 비유로 변환
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- 시각적 비교 (표, 도식)
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- 단계별 분해
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### 3️⃣ 컨텍스트 부족 스캔
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**체크리스트**:
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- [ ] "이걸 왜 해야 하는가?" 설명 필요
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- [ ] "이게 뭔가?" 정의 필요
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- [ ] "어떻게 생긴 건가?" 시각적 설명 필요
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- [ ] "실제로는 어떤 건가?" 예시 필요
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## 📚 용어 변환 사전
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### 개발 도구 & 환경
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| 전문 용어 | 쉬운 설명 | 비유/예시 |
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|----------|----------|----------|
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| LLM | ChatGPT, Claude 같은 대규모 AI 언어 모델 | - |
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| 로컬 설치 | 내 컴퓨터에 직접 설치 | 내 집에 요리사 고용 |
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| 웹 UI | 웹사이트 화면 | 식당에 가서 주문 |
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| API | 프로그램들끼리 대화하는 통로 | 전화선 |
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| VS Code | 코드 편집 프로그램 (무료) | 메모장의 강력 버전 |
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| IDE | 개발 도구 프로그램 | - |
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| CLI | 명령어 입력 창 | - |
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| JSON | 데이터를 정리해서 저장하는 텍스트 형식 | 엑셀을 텍스트로 |
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| Git | 버전 관리 시스템 | 문서 변경 이력 추적 |
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| Node.js | JavaScript 실행 프로그램 | - |
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### 프로그래밍 개념
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| 전문 용어 | 쉬운 설명 | 비유/예시 |
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|----------|----------|----------|
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| 함수 | 특정 작업을 수행하는 명령어 묶음 | 자판기 (입력→결과) |
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| 변수 | 값을 저장하는 상자 | 이름표 붙은 바구니 |
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| 객체 | 관련 정보를 묶어놓은 것 | 프로필 카드 |
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| 클래스 | 객체를 만드는 설계도 | 붕어빵 틀 |
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| 워크플로우 | 업무 흐름, 작업 순서 | 요리 레시피 |
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| 파이프라인 | 여러 작업이 순차적으로 진행되는 과정 | 공장 조립 라인 |
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### AI/ML 용어
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| 전문 용어 | 쉬운 설명 | 비유/예시 |
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|----------|----------|----------|
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| 프롬프트 | AI에게 주는 지시문 | 직원에게 주는 업무 지시 |
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| 컨텍스트 | AI가 이해하는 상황 정보 | 대화의 앞뒤 맥락 |
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| 토큰 | AI가 처리하는 텍스트 단위 | 단어 조각 |
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| 파인튜닝 | AI를 특정 목적에 맞게 재학습 | 신입사원 직무 교육 |
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| MCP | AI에게 외부 정보를 연결해주는 플러그인 | 스마트폰 앱 |
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### 비즈니스 용어
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| 전문 용어 | 쉬운 설명 | 비유/예시 |
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|----------|----------|----------|
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| SaaS | 구독형 웹 서비스 | 넷플릭스, 멜론 |
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| MVP | 최소 기능 제품 | 프로토타입 |
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| PMF | 제품-시장 적합성 | 제품이 시장에 딱 맞는 상태 |
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| KPI | 핵심 성과 지표 | 목표 달성률 |
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| AGI | 인간 수준 범용 AI | 모든 일을 사람처럼 하는 AI |
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| AX | AI로 모든 게 바뀌는 시대 | - |
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## 🎨 개선 패턴 라이브러리
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### Pattern 1: 첫 등장 용어 → 괄호 설명
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**Before**:
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```
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LLM을 로컬에 설치하면 API를 통해 작업됩니다.
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```
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||||
**After**:
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||||
```
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||||
LLM(ChatGPT, Claude 같은 대규모 AI 언어 모델)을
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내 컴퓨터에 직접 설치하면
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||||
API(프로그램들끼리 대화하는 통로)를 통해 작업됩니다.
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```
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### Pattern 2: 추상 개념 → 구체적 비유
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**Before**:
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```
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로컬 LLM과 웹 UI의 차이는...
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```
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||||
**After**:
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```
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내 컴퓨터에 설치한 AI와 웹사이트의 차이는 이렇습니다:
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| 구분 | 웹사이트 | 내 컴퓨터 |
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|------|---------|----------|
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| 비유 | 식당 주문 | 내 집 요리사 |
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| 맥락 이해 | 매번 설명 필요 | 내 상황 완전 파악 |
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```
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### Pattern 3: 기술 설명 → 일상 비유
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**Before**:
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```
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Skills는 입출력이 정해진 함수이고,
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||||
SubAgent는 판단 로직을 가진 에이전트입니다.
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```
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**After**:
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```
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Skills(자동 도구) → 자판기
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- 버튼(입력) 누르면 커피(결과)가 나옴
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- 매번 똑같은 결과
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SubAgent(AI 직원) → 바리스타
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- "달달한 거 주세요" 하면 상황 보고 판단
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- 내 취향 기억하고 추천
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```
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### Pattern 4: 코드/기술 → "실제 화면" 안내
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**Before**:
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```javascript
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Command: /콘텐츠-제작-파이프라인
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```
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**After**:
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```
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이런 식으로 자동으로 돌아갑니다 (실제 진행 과정):
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||||
Command: /콘텐츠-제작-파이프라인
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```
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### Pattern 5: 복잡한 차이 → 비교표
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**Before**:
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```
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웹 UI는 매번 맥락을 설명해야 하고 파일 접근이 안 되지만,
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로컬 설치는 내 상황을 파악하고 파일을 자유롭게 읽습니다.
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```
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||||
**After**:
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```
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| 구분 | 웹사이트 (ChatGPT) | 내 컴퓨터 (Claude Code) |
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|------|-------------------|------------------------|
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| 비유 | 식당에 가서 주문 | 내 집에 요리사 고용 |
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||||
| 맥락 이해 | 매번 설명 필요 | 내 상황 완전 파악 |
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||||
| 파일 접근 | 불가능 | 내 파일 자유롭게 읽기 |
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||||
| 자동화 | 불가능 (내가 계속 지시) | 가능 (한 번 명령으로 전체 실행) |
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```
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### Pattern 6: 영문 약어 → 한글 + 괄호 설명
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**Before**:
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```
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MCP, JSON, SaaS 같은 것들...
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```
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||||
**After**:
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```
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MCP(AI에게 외부 정보를 연결해주는 플러그인),
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||||
JSON(데이터를 정리해서 저장하는 텍스트 형식),
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||||
SaaS(구독형 웹 서비스) 같은 것들...
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```
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## 🔄 개선 프로세스
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### Step 1: 스캔 (Scan)
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**전체 대본을 읽고 다음을 식별**:
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- [ ] 비개발자가 모를 용어 리스트업
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- [ ] 설명 없이 등장하는 개념 표시
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- [ ] 추상적인 설명 부분 체크
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- [ ] 비유가 필요한 부분 표시
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**Output**:
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📊 용어 분석 결과
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🔴 즉시 개선 필요 (난이도 ★★★):
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- LLM (66줄): 설명 없이 등장
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- API (68줄): 기술 용어 그대로
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- VS Code (227줄): 정체 불명
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🟡 개선 권장 (난이도 ★★☆):
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- 워크플로우 (104줄): 외래어
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- JSON (243줄): 비개발자 생소
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||||
- MCP (243줄): 약어만 있음
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🟢 개선 선택 (난이도 ★☆☆):
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- AGI (130줄): 맥락상 이해 가능
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- SaaS (198줄): 비즈니스 용어
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```
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### Step 2: 우선순위 (Prioritize)
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**난이도별 분류**:
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- 🔴 ★★★ 필수: 이해 불가능 (LLM, API, VS Code)
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- 🟡 ★★☆ 권장: 이해 어려움 (워크플로우, JSON)
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- 🟢 ★☆☆ 선택: 맥락상 추론 가능 (AGI, SaaS)
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### Step 3: 개선 (Improve)
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**각 용어별 개선안 제시**:
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```
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🔧 개선안
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1. LLM (66줄) 🔴
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Before:
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"llm을 로컬에 설치해서 사용해야합니다."
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After:
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"LLM(ChatGPT, Claude 같은 대규모 AI 언어 모델)을
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||||
내 컴퓨터에 직접 설치해서 사용해야합니다."
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이유: 첫 등장 시 반드시 설명 필요
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2. API (68줄) 🔴
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Before:
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"api를 통해 작업되는건데"
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After:
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"API(프로그램들끼리 대화하는 통로)를 통해 작업되는건데"
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또는 더 쉽게:
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"인터넷을 통해 GPT와 연결되는 건데"
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이유: 기술 용어를 일상 언어로 변환
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```
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### Step 4: 검증 (Validate)
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**개선된 대본 체크리스트**:
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- [ ] 모든 전문 용어 첫 등장 시 설명됨
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- [ ] 비유가 적절하고 이해하기 쉬움
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- [ ] 비교표가 명확함
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- [ ] 원래 의미의 95% 이상 유지
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- [ ] 문장이 자연스러움 (설명 때문에 어색하지 않음)
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## 📋 Output Format
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### 개선안 제시 형식
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```
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📊 비개발자 대상 대본 개선 분석
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## 1️⃣ 난이도 분석
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🔴 즉시 개선 필요 (이해 불가능): [N개]
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🟡 개선 권장 (이해 어려움): [N개]
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🟢 개선 선택 (맥락상 추론 가능): [N개]
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## 2️⃣ 개선 우선순위
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### 🔴 필수 개선 항목
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**1. [용어명] (줄 번호)**
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현재: [원문]
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문제: [왜 어려운가]
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||||
개선안: [구체적 수정안]
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비유: [선택적]
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||||
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||||
**2. [용어명] (줄 번호)**
|
||||
...
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### 🟡 권장 개선 항목
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[같은 형식]
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### 🟢 선택 개선 항목
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[같은 형식]
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## 3️⃣ 비유 추가 제안
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**[개념/섹션]에 비유 추가 권장**
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- 현재: [추상적 설명]
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- 비유 제안: [구체적 비유]
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- 예시: [실제 작성 예시]
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## 4️⃣ 비교표 추가 제안
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**[섹션]에 비교표 추가 권장**
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이유: 복잡한 차이점을 시각적으로 정리
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[표 예시]
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## 5️⃣ 종합 의견
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✅ 잘된 부분:
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||||
- [...]
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||||
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||||
⚠️ 개선 필요:
|
||||
- [...]
|
||||
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||||
💡 추가 제안:
|
||||
- [...]
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||||
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||||
## 🚀 다음 단계
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||||
1. 🔴 필수 항목부터 개선
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||||
2. 🟡 권장 항목 검토
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||||
3. 비유/표 추가
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||||
4. 전체 흐름 재확인
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```
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||||
## 🎯 Coaching Principles
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### 분석 시 원칙
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||||
1. **비개발자 관점으로 읽기**
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- "이 용어 처음 들으면?"
|
||||
- "왜 이게 필요한지 모르겠다면?"
|
||||
- "이게 뭔지 상상이 안 간다면?"
|
||||
|
||||
2. **난이도 정확히 평가**
|
||||
- 🔴 필수: 이해 0%
|
||||
- 🟡 권장: 이해 30-60%
|
||||
- 🟢 선택: 이해 70-90%
|
||||
|
||||
3. **구체적 개선안 제시**
|
||||
- "더 쉽게" (X) → 구체적 수정안 (O)
|
||||
- "비유 추가" (X) → 실제 비유 예시 (O)
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||||
|
||||
### 개선 시 원칙
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||||
|
||||
1. **원래 의미 95% 이상 유지**
|
||||
- 쉽게 만들려다 의미 왜곡 금지
|
||||
- 정확성 > 쉬움
|
||||
|
||||
2. **자연스러운 문장**
|
||||
- 괄호 설명이 어색하면 문장 재구성
|
||||
- "A(B)입니다" 보다 "A, 즉 B입니다" 선호
|
||||
|
||||
3. **비유의 적절성**
|
||||
- 너무 유치하지 않게
|
||||
- 정확한 비유 (90% 일치)
|
||||
- 보편적 경험 기반
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 🔧 Advanced Techniques
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||||
|
||||
### 기법 1: 단계적 설명
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||||
**복잡한 개념은 3단계로**:
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||||
1. 일상 언어로 정의
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||||
2. 구체적 예시
|
||||
3. 기술적 정의 (선택)
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
|
||||
API는 뭘까요?
|
||||
|
||||
1. 일상 언어: 프로그램들끼리 대화하는 통로
|
||||
2. 예시: 배달앱이 식당에 주문 전달하는 것
|
||||
3. 기술적: Application Programming Interface (선택)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 기법 2: 점진적 복잡도
|
||||
|
||||
**쉬운 표현 → 정확한 표현으로 전환**:
|
||||
```
|
||||
처음: "AI를 내 컴퓨터에서 쓰는 거예요"
|
||||
↓
|
||||
중간: "AI를 내 컴퓨터에 설치해서 파일과 연결하는 거예요"
|
||||
↓
|
||||
나중: "LLM을 로컬 환경에 설치하고 파일 시스템과 통합하는 거예요"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 기법 3: 질문 유도
|
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|
||||
**독자가 스스로 깨닫게**:
|
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```
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Before:
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||||
"로컬 설치와 웹 UI는 다릅니다."
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After:
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||||
"웹사이트에서 쓰는 거랑 뭐가 다를까요?
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핵심은 딱 하나입니다.
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AI가 내 컴퓨터의 파일을 직접 읽을 수 있다는 것."
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## ✅ Quality Checklist
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개선 완료 후 체크:
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### 이해도 검증
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- [ ] 중학생도 이해 가능한 수준
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- [ ] 전문 용어 0개 (또는 모두 설명됨)
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- [ ] 비유가 적절하고 정확함
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- [ ] 원래 의미 95% 이상 유지
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### 문장 품질
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- [ ] 자연스러운 한국어
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- [ ] 괄호 설명이 어색하지 않음
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- [ ] 문장 길이 적절 (20-30자)
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- [ ] 읽기 쉬운 흐름
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### 구조 품질
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- [ ] 비교표가 명확함
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- [ ] 단계별 설명이 논리적
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- [ ] 예시가 구체적
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- [ ] 시각적 요소 적절
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## 📌 Important Notes
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### 주의사항
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1. **과도한 단순화 금지**
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- ❌ "AI는 똑똑한 로봇이에요"
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- ✅ "AI는 대량의 데이터로 학습한 소프트웨어예요"
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2. **유치한 비유 피하기**
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- ❌ "AI는 아기처럼 배워요"
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- ✅ "AI는 신입사원처럼 훈련이 필요해요"
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3. **정확성 최우선**
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- 쉽게 만들려다 의미 왜곡하지 않기
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- 불확실하면 원문 유지
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### 용어 사용 가이드
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**사용 가능한 기술 용어**:
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- 웹사이트, 프로그램, 앱, 파일, 폴더
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- 설치, 실행, 클릭, 입력
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- 인터넷, 브라우저, 컴퓨터
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**설명 필요한 기술 용어**:
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- AI/ML 관련 (LLM, 프롬프트, 토큰)
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- 개발 도구 (IDE, CLI, Git)
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- 프로그래밍 (함수, 객체, API)
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- 인프라 (클라우드, 서버, 로컬)
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**Version**: v1.0
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**Last Updated**: 2025-01-10
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**Target Audience**: 비개발자 (개발 지식 제로)
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**Goal**: 이해도 95% 유지하며 접근성 극대화
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