메모와 대화 사이에 흩어진 성과
선택한 기록에서 AI가 성과 후보를 제안합니다. 인용을 직접 읽고 내가 한 일인지 확인해, 다시 쓸 수 있는 카드로 승인하세요.
초기 베타 · Claude Code·Codex·OMP 사용자용
AI 작업 기록에서 근거 있는 성과로
Claude Code·Codex·OMP 기록에서 내가 잊었을 수 있는 성과 후보와 인용을 AI가 제안합니다. 승인한 주장으로 공고 맞춤 문안을 다듬습니다. 근거 없는 수치·이름·도구를 검사에서 찾으면 문장은 승인할 수 없지만, 검사는 일부 표현을 놓칠 수 있습니다.
95초 데모 재생작업 기록은 사라질 수 있고, 기억은 흐려집니다
그럴듯한 문장보다 확인한 사실
AI가 쓴 수치·이름·도구는 연결된 승인 주장에 있어야 합니다. 표현이 같다는 이유만으로 사실을 증명할 수는 없으므로, 문장의 뜻과 내 기여는 직접 확인하세요.
회사 자료부터 옮기지 마세요
기록에 접근할 수 있어도 보관·처리·전송 허가는 별개입니다. 허가가 불명확하면 기록을 읽지 말고, 따로 허용된 자기 회고로 시작하세요.
작업 기록에서 승인한 지원 문안까지
내 컴퓨터에서 기록을 고르고 검사합니다. 전송 요약을 확인하고, 전체 내용을 펼쳐 읽은 뒤 매번 직접 동의해야 AI로 전송합니다.
첫 실행은 약 30~40분으로 예상합니다. 안내 읽기부터 내 기록으로 지원 문안을 만드는 시간의 추정치이며, 사람을 대상으로 측정하지 않았습니다. 가상 예제 실행만의 시간이 아닙니다.
1. 허가된 작업 기록 고르기
Claude Code·Codex·OMP 기록과 날짜 범위를 직접 고릅니다. 보관·처리 허가와 회사 기기·계정에서 만든 기록인지 먼저 확인하세요.
2. 내 질문과 최종 응답만 추리기
로컬에서 내 질문과 AI의 최종 응답을 추립니다. 파일·수정 내역·도구 출력 블록과 추론 과정은 제외합니다. 질문에 직접 붙여 넣은 내용은 남을 수 있으니 미리보기를 읽으세요.
3. 검사하고 전송 미리보기 확인
금지어·금액·이슈 번호·내부 주소·이메일·전화번호·비밀값·로컬 경로·철회·모순을 검사합니다. 요약에서 대상·계정·크기·위험 표시·해시를 확인하고 전체 내용을 펼쳐 읽은 뒤 동의하세요.
4. 인용이 붙은 AI 성과 후보
AI가 제안한 성과와 실제로 보낸 기록의 인용을 함께 읽습니다. 인용이 있다고 사실로 확정되는 것은 아니며, 근거가 부족하면 후보가 적거나 없을 수 있습니다.
5. 내 기여를 확인하고 카드 승인
내 역할과 AI·팀의 기여를 구분해 수정합니다. 삭제·수정 내역을 읽고, 확인한 주장과 정확한 공유 범위를 직접 승인하세요.
6. 승인 주장으로 AI 문안 작성
최소 경력 사실과 채용 공고 한 건을 정리합니다. 승인 주장과 허가된 공고 요구사항·지원 직무의 전송을 미리 보고 동의하면, AI가 이력서 문장·면접 답변·공고 맞춤 문안을 제안합니다.
7. 근거 없는 AI 문장 차단
승인 근거가 ‘표본 작업 3건 확인’인데 AI가 ‘30건’으로 쓰면 차단됩니다. 근거에 없는 수치·이름·도구를 검사에서 찾으면 승인할 수 없습니다. 놓치는 표현도 있어 직접 검토해야 합니다.
8. 문안을 승인하고 다시 검사해 저장
AI 문장을 하나씩 수정·승인하고 최종 파일을 다시 검사합니다. 직접 내보내기를 승인하면 Markdown 텍스트 파일로 저장됩니다. 지원·게시·공유는 내가 따로 합니다.
내가 확인하고 승인해 남기는 것
- AI 후보에서 내가 수정·검토하고 승인한 성과 카드
- 채용 공고 요구사항과 승인 주장·빈틈을 직접 연결한 표
- 승인 주장으로 AI가 다듬고 내가 승인한 이력서 문장 2~3개
- 면접 답변 초안과 역할·판단을 돌아보는 질문 5개
- 공고 맞춤 문안, 짧은 소개와 빈 피드백 양식
내가 승인한 문안을 모아 검사하고 Markdown 파일로 저장합니다. 기록 인용은 비공개로 남기며, 경력 전체 이력서를 대신 써 주지는 않습니다.
AI 제안과 차단 결과를 함께 보세요
가상 데이터로 실제 Claude Code를 실행했습니다. 한국어 후보 카드는 실제 한국어 출력입니다. 이력서 문장과 사람이 수정해 차단된 문장은 영어 출력에 한국어 설명을 붙였습니다. 실제 업무 성과가 아닙니다.
한 번 실행한 결과: 가상 기록 5개에서 나온 성과 후보 4개
가상 데이터로 한 번 실제 실행한 결과이며, 실행할 때마다 결과가 달라질 수 있습니다. 한국어 후보 4개: 지속적 통합(CI) 실패 9/50→0/50, 안전한 읽기 재시도, 데이터 변경 전 미리보기, 작은 수정과 복구 절차입니다. 후보마다 인용 3개 중 2개를 보여 줍니다. AI만 한 작업은 후보로 나오지 않았습니다. 사실과 내 기여는 직접 확인하세요.
후보 1: 합성 CI 테스트 격리 연습 (공유 상태 원인 제거)(비공개 인용 3개)
"시험의 임시 상태를 직접 분리했고 재시도로 불안정한 시험을 숨기는 제안은 거절했습니다"
"반복한 합성 CI 시험은 기록한 결과의 근거일 뿐 실제 서비스의 신뢰성 보장은 아닙니다"
후보 2: 안전한 재시도 범위 제한 연습 (읽기만 재시도, 쓰기 중복 방지)(비공개 인용 3개)
"안전한 읽기에만 제한된 대기 후 재시도를 허용했고 쓰기의 자동 재시도는 거절했습니다"
"통제한 합성 시험에서 일시적인 읽기 실패는 재시도하고 쓰기는 반복하지 않음을 직접 확인했습니다"
후보 3: 데이터 변경 사전 미리보기(dry-run) 경계 추가 연습(비공개 인용 3개)
"변경하지 않는 사전 실행을 직접 설계했고 미리보기를 검토하기 전까지 원래 합성 기록을 그대로 보존했습니다"
"사전 실행이 합성 입력을 바꾸지 않았으며 검토한 변경 작업이 누락된 필드를 처리함을 직접 확인했습니다"
후보 4: 구조 변경 범위 제한과 롤백 절차 작성 연습(비공개 인용 3개)
"큰 구조 변경을 거절하고 좁은 수정을 유지했으며 되돌리기 판단을 설명한 운영 절차를 직접 작성했습니다"
"통제한 시험으로 좁은 수정을 확인했고 합성 데이터로 되돌리기 절차를 직접 점검했습니다"
승인 주장에 연결된 AI 초안
실제 영어 AI 이력서 초안을 한국어로 설명합니다. 테스트 상태를 분리하고 재시도로 실패를 숨기지 않은 행동, 가상 실험의 CI 실패 9/50→0/50 결과를 담았습니다. 두 문장 모두 승인 주장에 연결됐습니다. 뜻과 내 기여는 직접 확인해야 합니다.
[resume] Isolated shared test state causing a flaky test, rejecting the option to hide it behind retries. <- sample-card/isolation
[resume] In a synthetic exercise, verified that isolating test state reduced CI failures from 9 of 50 runs to 0 of 50 runs. <- sample-card/ci-results
채용 공고 요구사항과 근거
- 직접: 해당 경험을 확인함
- 부분: 관련 경험은 있지만 빈틈이 있음
- 미확인: 확인한 근거가 없음
- 없음: 해당 경험이 없다고 직접 표시함
- 내가 검토·승인한 이력서 문장 2~3개
- 역할과 판단을 돌아보는 꼬리질문 5개
- 짧은 소개
없는 ‘12개 저장소’ 또는 ‘Kubernetes’: 차단
실제 영어 AI 면접 초안에 사람이 ‘across 12 repositories’ 또는 문장 앞에 ‘Kubernetes’를 넣은 결과를 한국어로 설명합니다. 두 편집본 모두 근거 없는 표현으로 차단돼 승인·내보내기가 막혔습니다. 모든 표현을 잡는다는 뜻은 아닙니다.
# Human edits one interview line (invented tool at sentence start): Kubernetes when I encountered a flaky test, I isolated the shared test state behind it rather than masking the problem with retries.
AI line 3: ungrounded
rule.ai.unsupported_span ai/span:1 — Unsupported number/name/tool
Ungrounded: a number/name/tool lacks cited current approved support. Edit or drop; approval/export is blocked.
[exit 3]
# Human edits one interview line (invented number): When I encountered a flaky test, I isolated the shared test state behind it rather than masking the problem with retries across 12 repositories.
AI line 3: ungrounded
rule.ai.unsupported_span ai/span:1 — Unsupported number/name/tool
Ungrounded: a number/name/tool lacks cited current approved support. Edit or drop; approval/export is blocked.
[exit 3]
AI는 후보와 문안을 제안하고, 나는 사실·기여·공유 범위를 확인해 승인합니다. 수치·이름·도구가 근거에 있어도 문장의 뜻까지 증명되지는 않습니다. AI 없이 회고와 지원 문안을 직접 쓰는 경로도 있습니다.
보내기 전 검사, 근거 확인, 직접 승인
읽기 전에 허가를 확인하고 AI로 보내기 직전에 검사합니다. 요약에는 대상·계정·크기·위험 표시와 전체 전송 내용의 해시가 나옵니다. 전체 내용을 펼쳐 읽고 매번 동의하세요. 요약만으로 민감한 내용이 없다고 판단할 수는 없습니다.
로컬 모델이나 기록을 만든 같은 CLI·계정을 권합니다. 원격 AI는 네트워크를 쓸 수 있으며, 모델 없는 수동 경로만 네트워크 없이 완료됩니다.
검사는 민감한 내용이나 근거 없는 뜻을 놓칠 수 있습니다. 읽기·AI 전송·공유 허가는 별개이며, 검사 통과나 같은 계정 사용이 허가를 만들지 않습니다.
근거 대조 검사는 일부 소문자 도구 이름과 한글로 쓴 이름을 놓칠 수 있습니다. 수치·이름·도구가 근거에 있어도 문장의 뜻이나 내 기여까지 증명되지는 않습니다. 승인 전에 꾸며 낸 사실이 없는지 직접 읽고 확인하세요.
지원되는 Claude Code CLI 버전이나 준비된 로컬 Ollama 모델을 고르세요. Codex 기록은 읽을 수 있지만, Codex 전송은 격리가 입증될 때까지 막혀 있습니다. 필요한 격리 기능을 확인할 수 없으면 전송을 막고 로컬·수동 경로를 안내합니다. API 연결은 선택이며 자동 설치·로그인·AI 전환은 없습니다.
회사 기기·계정에서 만든 기록인지 먼저 묻습니다. 회사 환경이거나 불명확하면 로컬 모델 또는 기록을 만든 같은 도구·계정으로 제한합니다. ‘같은 계정’은 내가 직접 확인하며, 도구가 자동으로 인증하지 않습니다.
회사 환경이거나 출처가 불명확한 기록을 다른 계정·업체로 보내려면 허가가 있음을 정해진 문구로 직접 확인해야 합니다. 이는 회사 규정 확인이나 검사 우회가 아니며, 이후에도 전송 미리보기와 동의가 필요합니다.
질문·최종 응답에서 파일·수정 내역·도구 출력 블록을 뺍니다. 질문에 직접 붙여 넣은 내용은 남을 수 있으니 미리보기를 읽으세요. UTF-8 기준 세션당 16,384바이트, 전체 전송당 49,152바이트를 넘으면 자르지 않고 차단합니다.
Claude Code는 기본 설정에서 로컬 대화 기록을 30일 뒤 삭제합니다. 실제 설정은 다를 수 있습니다. 가장 오래된 기록 날짜를 확인하고 매주 수동으로 후보를 찾아보세요. 도구가 에이전트 설정을 바꾸지는 않습니다.
도구는 내 고용계약이나 회사 규정을 알 수 없습니다. 보관·처리·전송·공유가 허용되는지 직접 확인하세요.
이름을 지워도 여러 사실을 조합하면 회사를 알아볼 수 있습니다. 패턴 검사만으로 기밀 여부를 판단하지 말고, 애매한 내용은 보내거나 공유하지 마세요.
지금은 CLI 코딩 에이전트 사용자부터
Claude Code·Codex·OMP 같은 명령줄 도구(CLI)의 로컬 작업 기록을 허가받아 처리할 수 있는 분을 위한 초기 베타입니다. OMP는 oh-my-pi입니다. 내 기여와 AI 제안을 직접 구분하고 검토할 수 있어야 합니다.
웹 채팅 기록만 있는 분은 아직 대상이 아닙니다. 웹 채팅 가져오기는 이후 범위이며, 백그라운드 수집·회사 서비스 연결·자동 지원도 없습니다.
초기 베타를 내 컴퓨터에서 실행하세요
먼저 가상 예제로 흐름을 확인하세요. 실제 회사 자료는 넣지 마세요.
Python 3.9 이상, 터미널과 소스 사본이 필요합니다. AI 경로는 지원되는 CLI 버전이나 준비된 모델·계정이 필요합니다. 격리 기능이 확인되지 않으면 전송을 막으며, 로컬·수동 경로를 선택할 수 있습니다.
소스 폴더에서 도움말과 가상 예제를 실행하세요. 예제는 선택한 AI로 전송하지 않는 가상 응답으로 흐름을 연습합니다. 실제 Claude 실행 결과는 위 예시에서 확인하세요.
PYTHONPATH=src python3 -m work_evidence --lang ko --helppython3 examples/synthetic/sessions/walkthrough.py --lang ko --data-dir ../synthetic-ai-koPYTHONPATH=src python3 -m work_evidence --lang ko init --data-dir ~/work-evidence-data데이터는 소스 폴더 밖에 두세요. 첫 설정에서 보관·처리 허가, 회사 기기·계정 여부와 AI를 고르며 자동 설치나 로그인은 하지 않습니다.
지금 제공하는 것과 아직 없는 것
초기 베타는 허가된 작업 기록에서 인용이 붙은 후보를 찾고, 승인 주장으로 AI 문안을 제안합니다. 사람의 검토·승인과 검사 뒤 Markdown으로 저장합니다. 수동 경로도 유지합니다.
웹 채팅 가져오기, 백그라운드 수집, 회사 서비스 연결, 동기화, 대시보드, 자동 지원과 채용 가능성 점수는 이번 범위에 없습니다.
소스 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다. 라이선스는 페이지 아래에서 확인하세요.
시작 전에 확인하세요
내 자료가 외부로 전송되나요?
선택한 원격 AI로 내용을 보낼 수 있습니다. 허가 확인과 로컬 검사 뒤 요약에서 대상·계정·크기·위험 표시·전체 내용의 해시를 확인합니다. 전체 내용을 펼쳐 읽고 매번 동의하세요. 회사 환경에는 계정 제한이 적용됩니다. 수동 경로는 네트워크를 쓰지 않습니다.
AI 모델이 꼭 필요한가요?
AI 후보 찾기와 문안 작성에는 선택한 AI가 필요합니다. AI를 쓸 수 없다면 다섯 질문의 회고부터 카드·지원 문안을 직접 쓰고 검사·승인하는 수동 경로로 완료할 수 있습니다.
비용은 어떻게 되나요?
이번 초기 베타에는 유료 기능이 없습니다. 선택한 AI의 이용료·처리 시간·보관 조건은 해당 업체나 로컬 환경에 따라 달라지며, 이 도구가 정하지 않습니다.
회사 규정을 지키는지 확인해 주나요?
아니요. 검사는 내가 정한 규칙에 걸리는 표현을 찾아 주는 보조 도구이며, 민감한 내용을 놓칠 수 있습니다. 회사의 보관·반출 허가는 직접 확인하고, 불명확하면 수집하거나 공유하지 마세요.
Windows에서도 쓸 수 있나요?
Python 3.9 이상이 필요하지만, 이 베타의 Windows 실행은 아직 검증하지 않았습니다. Windows 안내는 검증 결과를 보고 정합니다.
문제나 의견을 알려 주세요
GitHub 이슈나 스튜디오 이메일로 알려 주세요. 이슈는 공개됩니다. 회사 자료, 실제 업무 사례, 개인정보나 비공개 파일은 보내지 마세요.
이 사이트는 개인정보를 수집하지 않습니다. 입력 양식, 쿠키, 분석 도구나 추적 도구를 사용하지 않습니다.