분류 전체보기68 엑셀 공식 몰라도 된다: 챗GPT로 스프레드시트 자동화하는 방법 엑셀 공식 몰라도 된다: 챗GPT로 스프레드시트 자동화하는 방법 소프트웨어 개발을 오래 했다고 해서 엑셀을 잘 다루는 건 아니다. 코드로 데이터를 처리하는 데 익숙하다 보니 오히려 엑셀의 GUI 방식이 낯설었다. VLOOKUP이며 INDEX MATCH며 배울 때마다 "이걸 왜 이렇게 쓰지?"라는 생각을 지우지 못했다. 그러다 챗GPT가 나오고 나서 상황이 완전히 달라졌다. 이제는 엑셀 공식을 외울 필요가 없다. 내가 원하는 걸 말로 설명하면 공식이 나온다.현장에서 이게 특히 힘을 발휘한 건 비개발자 팀원을 도울 때였다. 기획팀 막내가 "이 두 시트를 합쳐서 매출 집계를 해야 하는데 어떻게 해요?"라고 물어왔다. 예전이라면 직접 공식을 짜줬겠지만, 이제는 챗GPT에 물어보는 법을 같이 알려줬다. 그 뒤로는.. 2026. 5. 10. 챗GPT 프롬프트, 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 결정적 차이 챗GPT 프롬프트, 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 결정적 차이개발 현장에서 15년 가까이 지내다 보면 도구를 다루는 사람과 도구에 끌려다니는 사람의 차이가 눈에 들어온다. 예전에는 그 기준이 IDE를 얼마나 잘 쓰느냐, 디버거를 얼마나 능숙하게 다루느냐였다면, 요즘은 챗GPT 프롬프트를 어떻게 쓰느냐가 그 자리를 대신하고 있다. 같은 질문을 해도 누구는 쓸 수 있는 답을 받아오고, 누구는 "이건 내가 원하는 게 아닌데"를 반복한다. 그 차이가 뭔지, 경험을 바탕으로 정리해봤다.못 쓰는 사람은 질문을 던지고, 잘 쓰는 사람은 상황을 설명한다API 연동 오류가 났을 때 "왜 에러나?"라고 물으면 AI는 일반적인 원인 목록을 나열한다. 쓸모가 없진 않지만, 내 상황과 맞지 않는 경우가 절반이다. 반면 "Py.. 2026. 5. 9. 개발자가 15년 쓰고 건진 데이터 보고서 요약 AI 프롬프트 현업에서 15년 가까이 소프트웨어 개발을 해오면서 가장 질리는 작업이 뭐냐고 물으면, 두말할 것 없이 보고서 정리다. 개발자라고 해서 코드만 짜는 줄 알겠지만, 프로젝트 납품 때마다 쏟아지는 수백 줄짜리 엑셀 데이터와 PDF 보고서를 읽고 요약하는 건 개발자 몫이 되는 경우가 태반이다. 기획자는 숫자를 못 보고, 영업은 해석을 못 하고, 결국 "이게 무슨 의미야?"라는 질문이 나한테 꽂힌다.그 시절에는 밤새워 Excel PIVOT 돌리고, 직접 그래프 그려서 한 줄 코멘트 달았다. 그게 나름의 역할이라고 생각했다. 그런데 챗GPT가 나오면서 이 흐름이 바뀌기 시작했다. 처음엔 반신반의했다. "이게 진짜 맥락을 이해하고 요약하는 게 맞아?" 싶었는데, 제대로 된 프롬프트를 쓰면 말이 다르더라. 오늘은 그 .. 2026. 5. 8. 기획서·제안서 구조 잡는 챗GPT 프롬프트: 빈 화면 없애는 법! 기획서·제안서 구조 잡는 챗GPT 프롬프트 빈 화면 앞에 앉으면 코딩할 때와 전혀 다른 종류의 막막함이 온다. 코드는 에러 메시지라도 나온다. 방향이 있다. 기획서는 아무것도 없는 데서 시작해야 한다. 목적은 머릿속에 있는데, 첫 줄이 안 써지면 그 뒤도 막힌다. 그 상태로 30분이 지나가는 걸 경험해본 적 있다. 커서만 깜빡이고 있는 그 화면.개발자로 오래 일하다 보면 어느 시점부터 기획서를 직접 써야 하는 상황이 생긴다. 팀장이 되거나, 사내 제안 프로그램에 올려야 하거나, 고객사 제안서를 혼자 써야 하거나. 이게 잘 안 되면 좋은 아이디어가 묻힌다. 내 경험상 아이디어보다 문서가 더 많은 걸 결정한다. 억울하지만 사실이다.챗GPT가 이 영역에서 잘 되는 건 구조를 잡아주기 때문이다. 내가 말하고 싶.. 2026. 5. 7. 개발자가 실제로 쓰는 회의록 AI 프롬프트 4가지 회의가 끝나고 가장 하기 싫은 게 회의록 작성이다. 1시간 회의하고 나서 30분 동안 회의록 쓰는 건 사실상 1시간 반짜리 회의를 한 거다. 근데 더 문제인 건, 그렇게 공들여 써도 나중에 아무도 안 찾아본다는 거다. 내가 쓴 회의록이 공유 드라이브에 올라가고, 두 번 다시 열리지 않는 걸 보면서 이게 뭘 위한 건가 싶었다.그 원인을 나중에 알았다. 대부분의 회의록이 기록이 아니라 대화의 사본이었다. 누가 뭘 말했는지는 있는데, 결론이 뭔지, 다음에 누가 뭘 해야 하는지가 불분명했다. 읽어도 "그래서?"가 남는 문서. 챗GPT는 이 구조 문제를 해결하는 데 실제로 잘 작동한다. 날것의 텍스트에서 결정, 미결, 액션아이템을 분리해주는 작업이 AI한테 잘 맞는 일이다.현장에서 느낀 장점은 회의록 작성 시간이.. 2026. 5. 6. 개발자가 실제로 쓰는 이메일 AI 프롬프트 4가지 이메일 두 줄 쓰는 데 20분 걸린 적이 있다. 내용은 단순했다. 일정 조율 요청이었다. 근데 표현을 고치고, 고쳤더니 다른 데가 어색하고, 또 고쳤더니 톤이 이상하고. 코드 리팩토링처럼 건드릴수록 더 복잡해지는 느낌. 결국 처음 버전이랑 별로 다르지 않은 걸 보내고 나서 허탈했다. 그 20분 동안 뭘 한 건지.개발자로 일하면서 이메일을 잘 쓰는 게 기술이라는 걸 뒤늦게 알았다. 젊을 때는 내용만 맞으면 된다고 생각했다. 코드에서 로직이 맞으면 동작하듯, 이메일도 내용이 맞으면 되는 거 아닌가 싶었다. 근데 같은 내용도 어떻게 전달하느냐에 따라 반응이 완전히 달라지는 걸 경험하고 나서 생각이 바뀌었다. 이메일은 문서가 아니라 커뮤니케이션이다. 받는 사람의 상황, 관계, 그 이메일 이후에 원하는 행동이 다.. 2026. 5. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 12 다음
