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2026.02.17 - [개발] - 사주 앱 개발 4편 - 룰 엔진 + AI 해석 하이브리드 설계 사주 룰 + AI 해석 하이브리드 설계과정에 대한 좀 상세한 분석이다 "계산은 코드로, 해석은 AI로."말하면 간단하다. 실제로 설계하다 보면 경계가 모호한 지점이 계속 나온다. 용신 판단은 코드인가 AI인가. 합충의 강도는 누가 결정하는가. 대운의 영향력 가중치는 어디서 처리하는가.이 경계를 어떻게 그었는지 기록한다. 정답이 있는 게 아니라, 이 프로젝트에서 내린 결론과 그 근거다.경계를 나누는 기준 하나모호한 케이스를 만날 때마다 이 질문으로 돌아왔다."같은 입력에 항상 같은 출력이 나와야 하는가?"그렇다면 코드다. 아니라면 AI다.사주 계산의 본질은 재현성이다. 1985년 3월 15일 오전 10시에..

2026.02.17 - [개발] - 사주 앱 개발 4편 - 룰 엔진 + AI 해석 하이브리드 설계 사주 룰 + AI 해석 하이브리드 설계과정에 대한 좀 상세한 분석이다 AI가 생성한 사주 해석을 처음 봤을 때, 솔직히 꽤 그럴듯했다.문장은 자연스럽고, 명리학 용어도 적절히 섞였고, 읽는 사람 입장에서 거부감이 없었다. "이걸로 가도 되겠는데?"라고 생각한 게 30분이었다. 그 다음 30분 동안 같은 생년월일을 다섯 번 더 넣어봤다.결과가 매번 조금씩 달랐다.실패 유형 1: 계산 오류를 해석처럼 포장한다가장 심각한 유형이다. AI가 사주 계산을 내부적으로 처리할 때 오류가 나도, 해석 문장은 자신감 있게 나온다.절기 경계 날짜가 대표적이다. 입춘(立春)은 매년 2월 4일 전후인데, 정확한 시각은 해마..

2026.02.17 - [개발] - 사주 앱 개발 4편 - 룰 엔진 + AI 해석 하이브리드 설계 사주 룰 + AI 해석 하이브리드 설계과정에 대한 좀 상세한 분석이다 처음에는 코드로 다 해결할 수 있다고 생각했다.사주 계산 자체는 알고리즘이다. 생년월일시가 들어오면 천간과 지지를 뽑고, 절기를 기준으로 월주를 정하고, 진태양시로 보정하면 네 기둥이 나온다. 오행 비율 계산, 십신 배치, 합충형파해 검출까지 전부 규칙이 명확하다. 명리학 책 한 권만 제대로 파면 룰 엔진으로 구현 가능하다.문제는 그 다음이었다.조합이 폭발하는 순간네 기둥이 완성됐다. 이제 해석 텍스트를 붙여야 한다.일간(日干)만 해도 10개다. 甲乙丙丁戊己庚辛壬癸. 여기에 월지(月支) 12개를 곱하면 120가지 기본 조합이 나온다. ..

ChatGPT나 Claude한테 "내 포트폴리오 사이트 만들어줘"라고 했더니 HTML이랑 CSS 파일을 뽑아줬다. 파일을 열어보면 내 컴퓨터에서는 잘 보인다. 근데 이걸 어떻게 인터넷에 올리지?이 질문으로 검색하다가 이 글에 들어온 거라면 제대로 찾아온 거다.결론부터 말하면: GitHub 계정 하나 만들고, Vercel이나 Cloudflare Pages에 연결하면 끝이다. 비용은 0원이고, 세팅은 30분이면 된다. 한 번만 해두면 파일 수정할 때마다 자동으로 사이트가 업데이트된다. 먼저 이해해야 할 것: 정적 사이트란 무엇인가 "정적 사이트"라는 말이 낯설 수 있다.AI한테 홈페이지를 만들어달라고 하면 보통 이런 파일들이 나온다:index.html — 페이지의 뼈대style.css — 디자인script..

10년 전 이야기다. 친구 회사 홈페이지가 LG 데이콤 웹호스팅 위에서 돌아가고 있었다. WordPress로 직접 세팅한, 나름 잘 관리되던 사이트였다. 어느 날 데이콤이 웹호스팅 사업을 접겠다고 공지를 올렸다.친구한테는 청천벽력이었다. 그동안 쌓아온 콘텐츠, 검색 순위, 고객 문의 경로가 한꺼번에 흔들렸다. 결국 가비아로 이전하긴 했는데, 그 과정에서 내가 며칠을 매달렸다. DB 백업, DNS 변경, 워드프레스 이전 작업, SSL 인증서 재발급... 그걸 비개발자 혼자서 했다면 아마 그냥 사이트를 포기했을 거다.그때 생각했다. 비개발자에게 자가 호스팅은 시한폭탄이다. 자가 호스팅이 비개발자한테 위험한 이유 오해하지 말자. 자가 호스팅 자체가 나쁜 게 아니다. 문제는 유지 관리다.워드프레스를 직접 서버에..

윈도우가 좋냐 맥이 좋냐. 개발자들 사이에서 끝나지 않는 논쟁이다. 나도 오래 고민했고 실제로 둘 다 써봤다. 결론은 AI 에이전트 쓰는 순간 맥이 압도적으로 편하다는 거다.이유는 생각보다 단순하다.윈도우에서 AI 에이전트 쓰면 생기는 일Claude Code, Cursor, Codex 같은 AI 에이전트를 IDE에서 돌리면 터미널 명령을 실행한다. 파일 만들고, 패키지 설치하고, 서버 띄우고. 이게 윈도우에서는 PowerShell로 실행된다.문제는 두 가지다.첫째, AI가 생성하는 명령어는 기본적으로 Unix/Linux 문법이다. ls, grep, chmod, curl — 이걸 PowerShell에서 돌리면 안 되거나 다르게 동작하는 게 나온다. AI가 틀린 게 아니라 윈도우가 다른 거다.둘째, 윈도우 ..

인텔 맥북이 어쩌다 7대가 됐냐고 물으면 딱히 계획이 있었던 건 아니다. 하나가 남으면 용도를 붙였고, 용도가 생기니 또 하나가 들어왔다. 지금은 각자 역할이 있어서 한 대도 놀고 있지 않다.M1, M2로 교체하고 인텔 맥북이 남은 사람들이 많을 거다. 버리거나 팔기 전에 이 글 한 번 읽어봐라.현재 7대 운용 현황모델스펙용도16인치 MBPi7 / 16GB거실 영화 감상15인치 MBPi9 / 32GB집 사이드 프로젝트 개발15인치 MBPi7 / 16GB집 화상회의 전용16인치 MBPi9 / 16GB회사 회의용 (USB 보드 고장, 허브로 우회)15인치 MBPi7 / 16GB회사 음악 전용13인치 MBPi5아이 학습 전용13인치 MBPi5출퇴근 휴대용대당 역할이 하나씩이다. 멀티태스킹 안 한다. 그게 핵심..

중고 맥북 사고 나서 "이거 내가 불량품 산 거 아닌가" 불안한 사람들이 많다. 결론부터 말하면 인텔 맥북은 원래 뜨겁다. 근데 뜨거운 것 중에서도 정상과 비정상이 있다.인텔 맥북 7대를 굴리면서 체득한 기준을 정리한다.먼저 온도부터 확인해라Stats(무료) 또는 iStatMenus 설치해서 CPU 온도를 메뉴바에 띄워라. 숫자 없이 "뜨겁다 안 뜨겁다"로 판단하면 의미가 없다.아무것도 안 하는 상태(유튜브, 문서 작업 수준)에서 온도 기준:온도판정~60°C정상, 걱정 마라60~75°C정상, 인텔 맥북은 원래 이렇다75~85°C주의, 백그라운드 프로세스 확인85°C 이상비정상, 아래 체크리스트 진행비정상 발열 체크리스트1. 백그라운드 프로세스 확인Activity Monitor 열어서 CPU 탭 정렬. 상..

회사에서 쓰던 16인치 맥북프로 i9이 어느 날 USB 포트가 먹통이 됐다. 충전도 안 되고 외부 모니터 연결도 안 된다. 수리점 가보니 발열로 인한 USB 컨트롤러 보드 손상. 수리비 40~60만원 구간.그때부터 인텔 맥북 발열을 진지하게 다루기 시작했다. 지금은 인텔 맥북 7대를 굴리고 있는데, 발열 관리 없이는 불가능한 숫자다.터보 부스터부터 끄는 이유인텔 맥북의 터보 부스트는 순간적으로 CPU 클럭을 최대치까지 올리는 기능이다. 성능은 올라가지만 발열이 급격히 상승한다. 맥북처럼 얇은 바디에서 이 열을 감당하면 결국 부품이 먼저 간다.끄는 방법은 이전 글에서 다뤘다. Turbo Boost Switcher로 껐다면 이미 1단계는 된 거다.근데 끄고도 뜨겁다면 다음 단계가 있다.2단계 — 팬 직접 제..

AI 사주 앱을 만들다 보면 프롬프트에 이런 문장을 쓰게 된다. "당신은 전문 사주 역술인입니다."선언하면 그렇게 행동할 거라는 기대. 근데 실제로 돌려보면 어느 서비스나 비슷한 해석이 나온다. "일간이 甲木이므로 리더십이 강합니다." 스타일 옵션을 바꿔도 톤만 조금 달라질 뿐, 핵심 내용은 수렴한다.왜 그럴까. 역할극과 해석 철학은 다르다 "전문 역술인입니다"라고 선언하는 건 역할극(role-play)이다. LLM은 그 역할에 맞는 말투와 어휘를 고르기 시작한다. 근데 해석의 관점은 말투가 아니다.실제 역술인의 세계를 보면 같은 사주를 두고 이런 차이가 난다: 실전파학문파심리파편재 3개"사업해야 돼""격국이 깨진 거야""자유에 대한 욕구야"답변 방식즉답, 단정적근거 제시, 유보적질문 유도, 탐색적이 ..

뽐뿌 개발자 게시판에서 사주·타로 앱 개발 후기 글을 몇달 사이에 서너 개 봤다. 사용한 도구도 달랐다. 클로드 코드, 제미나이, 코덱스. 근데 스크린샷을 보다가 묘한 기시감이 들었다.배경이 검으면 아이콘이 보라색. 배경이 보라색이면 텍스트가 흰색이나 금색. 핵심 기능은 일주, 월주, 사주 여덟 글자 분석. 용신 추출. 운세 해석.도구가 달라도 결과물이 닮아있었다.이건 개발자 잘못이 아니다, 구조적인 문제다AI 코딩 도구에게 "사주 앱 만들어줘"라고 하면 AI는 학습 데이터에서 사주 관련 콘텐츠를 가져온다. 인터넷에 있는 사주 앱 레퍼런스, 블로그, 서비스들. 그걸 기반으로 UI 컬러 팔레트를 고르고, 기능 목록을 뽑고, 콘텐츠 구조를 짠다.결과적으로 AI가 학습한 "평균적인 사주 서비스"가 나온다.개발..

"서버비 0원으로 AI 서비스 만들었다" — 이런 글 많다. 근데 다들 배포 성공까지만 쓴다. 그 이후 이야기는 없다.함정카드는 거기 있다.세 가지 선택지Cloudflare Workers, Vercel, Netlify. 셋 다 무료 플랜 있고, 셋 다 사주 AI 서비스 돌아간다. 직접 써봤다.Cloudflare Workers엣지 컴퓨팅 기반. 전 세계 어디서 접속해도 가깝다. 무료 플랜에서 하루 10만 요청까지 가능하고, KV 스토리지도 붙일 수 있다. Claude API 호출을 Workers에서 처리하면 서버 없이 AI 응답이 나온다.함정 — Workers 문법이 일반 Node.js랑 다르다. fetch, Response 같은 Web API 기반이라 익숙한 코드가 그대로 안 돌아가는 경우 있다. 비개발..

사주 룰 엔진 코드를 열 때마다 손이 떨렸다. 내가 짠 코드인데. 아니, 정확히는 내가 시켜서 AI가 짠 코드인데.버그는 코드가 아니었다천간지지 계산, 오행 상생상극, 십성 도출 — 로직 자체는 돌아간다. 문제는 다른 데 있었다.어느 날 천간 강도 계산 방식을 바꿨다. 화면이 좀 더 나을 것 같아서. 다음 날 풀이 텍스트 구조를 바꿨다. 이렇게 하면 어떨까 싶어서. 그 다음 날 또 바꿨다.AI는 군말 없이 다 만들어줬다. 시키는 대로.한 달 뒤 코드를 보니 같은 로직이 세 가지 버전으로 공존하고 있었다. 어떤 게 최신인지, 왜 그렇게 바꿨는지 — 기억이 없었다.바이브 코딩의 진짜 함정흔히 바이브 코딩 문제를 "AI가 엉터리 코드를 만든다"고 생각한다. 틀렸다. AI는 생각보다 잘 만든다.진짜 문제는 기준..

Claude API 붙이고 사주 풀이 돌렸을 때 결과가 나왔다. 그럴듯해 보였다. 문제는 내가 그게 맞는지 틀린지 판단할 수 없었다는 거다.도메인 지식이 없으면 AI 출력물을 검증할 기준이 없다. 결과가 맞는지 확인하려면 직접 찍어먹어봐야 한다. 근데 사주를 모르는 사람이 사주 풀이를 검증하는 건 불가능에 가깝다.처음에 내가 한 방식천간지지 계산 로직은 그냥 Claude한테 넘겼다. "이 생년월일로 사주팔자 뽑아줘" — 결과가 나왔고, 형식도 맞아 보였다. 그래서 그냥 믿었다.첫 번째 의심이 든 건 같은 입력을 여러 번 돌렸을 때였다. 미묘하게 다른 결과가 나왔다. 어디가 틀린 건지 알 수가 없었다. 사주를 모르니까.이게 핵심 문제다. AI는 자신 있게 틀린다. 도메인 지식 없이 AI 출력을 믿으면, 틀..

글을 혼자 쓰면 내 논리의 빈틈이 안 보인다.내가 맞다고 생각하니까 쓰는 거고, 그 확신이 약점을 가린다. 행정심판 청구서도 마찬가지였다. 열심히 썼는데 스스로 읽으면 완벽해 보였다. 그게 문제였다.AI 하나한테만 맡기면 이 함정을 못 피한다.ChatGPT는 내가 원하는 방향으로 잘 써준다. 잘 써준다는 게 문제다. 내 주장이 맞다는 전제로 글을 다듬으니까 약점이 그대로 남는다. 읽기 좋은 글이 되는 거지, 논리적으로 단단한 글이 되는 게 아니다.구도를 바꿨다. AI를 검사로 세웠다초안을 완성하면 Claude한테 역할을 바꿔서 넘겼다.단순히 "검토해줘"가 아니다. 역할을 명확하게 줬다. 다음은 내가 작성한 문서 초안이다.너는 지금 이 문서를 반박해야 하는 상대방이다.이 문서에서 논리적으로 공격할 수 있..

4개월 작업 중 제일 지치는 순간이 있었다.새 대화창 열 때마다 사건 배경을 처음부터 설명하는 것. 타임라인, 상대방 주장, 내가 반박하려는 포인트 — 매번 똑같은 내용을 AI한테 다시 먹이는 시간이 쌓이기 시작했다.AI가 멍청한 게 아니다. 구조적인 문제다.AI는 대화창 하나에서만 기억한다. 창을 닫으면 전부 사라진다. 컨텍스트 창이라고 부르는데, 대화가 길어지면 앞에서 한 얘기가 뒤에서 밀려나기도 한다. JPEG 압축이랑 비슷하다 — 어떤 픽셀이 중요한지 모르고 버리는 거다.맥락 문서를 따로 만들기 시작했다해결책은 단순했다. AI 기억에 의존하지 않고, 내가 맥락을 파일로 들고 다니는 것.지금은 이걸 memory.md라고 부르는 사람도 있고, Claude Code 환경에서는 CLAUDE.md가 표준처..

2024년 11월, 행정심판 청구서를 직접 써야 하는 상황이 생겼다. 변호사를 쓸 수도 있었다. 근데 이 사건은 타임라인이 복잡하고 맥락이 길었다. 사건에 대한 이해도가 가장 높은 사람도 제일 잘 아는 사람이 나였다. 변호사한테 설명하는 시간만 해도 만만치 않을 것 같았다.물론 비용 또한.... 그때 한창 유행을 타시 시작한것이 ChatGPT 였다. 그래서 AI한테 설명해봤다. 처음엔 ChatGPT 하나였다. 사건 배경 설명하고, 타임라인 정리하고, 상대방 주장 분석 요청했다. 나쁘지 않았다. 근데 뭔가 아쉬웠다. 내가 원하는 방향으로 너무 잘 써줬다. 반론이 없었다. 변호사는 내 편이지만 상대 변호사 논리도 미리 알아야 한다. 근데 ChatGPT는 내가 유리한 쪽으로만 글을 썼다.그래서 Claude를 ..