다음에는 무엇을 할까? Leina에서 Jev로 전자상거래·시장 조사·브라우저 작업 판단하기

개념 이미지: 상품 정보, 시장 뉴스, 페이지 상태를 확인 가능한 다음 선택지로 정리합니다.

아침에 컴퓨터를 켜면 쇼핑몰 관리자 화면에는 새 고객 의견이 수십 건, 시황 채팅방에는 밤사이 쌓인 뉴스가 있습니다. 브라우저에는 어제 마치지 못한 상품 초안도 남아 있습니다.

주의력을 소모하는 것은 작업 사이의 작은 판단일 때가 많습니다. 이 불만을 먼저 확인해야 할까? 이 금 시장 분석에는 새 정보가 있을까, 아니면 제목만 바꾼 기존 의견일까? ‘제출’을 누르면 초안이 저장될까, 바로 공개될까?

Leina는 이제 Jev API에 직접 연결할 수 있습니다. 채팅에 자료와 기준을 제공하고 Jev 호출을 명시적으로 요청하면 됩니다. Leina는 작업을 구성하고 결과를 정리하며, Jev는 범위가 명확한 판단 질문에 답합니다.

아래 다섯 사례는 시도해 볼 수 있는 작업 흐름과 요청 예시입니다. 실제 측정 결과나 기본 제공 템플릿은 아닙니다. 업무 데이터, 시세 자료, 브라우저 작업에는 해당 도구와 권한이 필요합니다.

큰 작업을 작은 판단으로 나누기

TypeSafe가 개발한 Jev는 텍스트나 구조화된 텍스트를 받아 정해진 범위의 선택, 점수, 참·거짓 판단을 반환합니다. ‘이 문의는 어떤 유형인가?’ 같은 질문에 적합합니다. 복잡한 작업은 먼저 나누어야 합니다. 자세한 내용은 공식 질문 유형 설명을 참고하세요.

원본 자료, 판단 결과, 후속 동작은 각각 확인할 수 있게 보관하는 것이 좋습니다. Jev는 구조화된 판단을 반환합니다. Leina는 자료의 인용문과 설명을 결과에 함께 정리할 수 있습니다. 명확한 계산은 프로그램이, 실행은 해당 도구가 담당합니다.

01 / 상품 등록: 자료를 먼저 점검하기

수납장을 한꺼번에 등록한다고 가정해 보겠습니다. 공급업체 자료 중에는 치수가 모두 있는 상품도, 소재 설명이 빠진 상품도 있습니다. 제목에는 ‘원목’, 사양에는 ‘MDF’라고 쓰인 경우도 있을 수 있습니다.

빈 셀 검사만으로 이런 모순을 찾기는 어렵습니다. 프로그램으로 가격, 재고, 필수 필드와 SKU 중복을 검사한 다음, Jev로 소재·하중·용도에 관한 개별 표현이 자료에 근거하는지 판단할 수 있습니다.

Leina에 이렇게 요청해 보세요.

이 수납장 상품 등록 자료를 점검해 주세요. 필수 필드, 가격, 재고, SKU 중복을 먼저 검사한 뒤 Jev를 호출해 제목, 판매 포인트, 사양이 항목별로 일치하는지 판단해 주세요. ‘사람이 미리 확인할 수 있을 만큼 자료가 갖춰짐’, ‘자료 보완 필요’, ‘설명 충돌’로 정리하고 원본 필드와 확인할 부분을 남겨 주세요. 빠진 사양을 추측해서 채우지 마세요.

‘원목’과 ‘MDF’의 불일치는 우선 확인할 대상입니다. 치수가 없다면 누락으로 표시하면 됩니다. 원문과 대조할 수 있는 작업 목록이 있으면 어떤 상품부터 보완하고 미리 볼지 결정하기 쉽습니다.

상품 선정에도 응용할 수 있습니다. 후보 설명과 명확한 선정 요건을 함께 제공해 용도에 맞는지, 필요한 정보가 부족한지 항목별로 확인합니다. 판매량, 마진, 재고 회전은 실제 데이터로 계산해야 하며 상품 설명만으로 추론할 수 없습니다.

02 / 고객 피드백: 다른 표현에서 같은 문제 찾기

‘문이 안 달려요’, ‘3단계 나사 구멍이 안 맞아요’, ‘다 조립했는데 브래킷이 남아요’는 별개 불만처럼 보여도 함께 조사할 만한 조립 문제일 수 있습니다.

고객 지원팀에는 개별 주문 기록이 필요하고, 상품팀은 같은 문제가 반복되는지 알고 싶어 합니다.

Leina에 이렇게 요청해 보세요.

최근 2주간의 수납장 피드백을 검토해 주세요. Jev를 호출해 주요 문제 유형과, 넘어짐이나 파손으로 인한 부상 등 사람이 신속히 확인할 상황이 명시되어 있는지를 각각 판단해 주세요. 유형은 ‘배송’, ‘조립 어려움’, ‘구조 또는 부품’, ‘외관 기대 차이’, ‘기타 또는 정보 부족’입니다. 원문과 주문 식별자를 남긴 뒤 프로그램으로 유형별 건수를 집계하고 반복되는 문제를 정리해 주세요.

flowchart TB
  accTitle: 고객 피드백에서 두 가지 검토 목록으로
  accDescr: Jev가 고객 피드백을 분류하고 Leina가 원문을 보존합니다. 프로그램으로 집계하여 고객 지원팀과 상품팀의 검토 목록을 만듭니다.
  A(고객 피드백 원문):::channel --> B(Jev 분류 및 판단):::agent
  B --> C(Leina가 원문과 결과 정리):::gateway
  C --> D(고객 지원 개별 처리 목록):::resource
  C --> E(프로그램으로 건수 집계):::resource
  E --> F(상품팀 조사 목록):::resource

여러 구매자가 같은 조립 단계를 언급한다면 설명서, 부품, 생산 배치를 확인할 수 있습니다. 분류는 단서를 모으는 역할을 하며, 원인 확인에는 상품과 주문 기록 검증이 필요합니다.

03 / 주식·선물·금: 분석 전에 뉴스 정리하기

중앙은행의 발언 하나가 여러 제목으로 보도될 수 있습니다. 금 관련 기사에도 발표된 데이터, 작성자의 해석, 미래 전망이 섞여 있을 수 있습니다.

먼저 출처와 사건별로 자료를 모은 뒤 Jev로 문단의 성격과 기존 조사 주제와의 관련성을 판단합니다.

Leina에 이렇게 요청해 보세요.

제공한 뉴스와 조사 계획을 바탕으로 Jev를 호출해 각 문단을 ‘발생한 사건 또는 발표된 데이터에 대한 서술’, ‘시장 의견’, ‘예측 또는 추측’, ‘정보 부족’으로 분류해 주세요. 관심 종목·상품 및 계획 조건과 관련되는지도 별도로 판단해 주세요. 내용이 섞여 있으면 먼저 문단을 나누고 출처, 게시 시각, 원문을 보존해 주세요. 같은 사건의 중복 보도를 묶고 검증할 질문을 나열해 주세요.

‘데이터가 발표됐고, 분석가는 금 가격 강세를 예상한다’는 문장에서 앞부분은 사건 서술이고 뒷부분은 예측입니다. 이를 나누면 사실 확인이 필요한 내용과 의견을 구별하기 쉽습니다.

‘발생한 사건의 서술’로 분류됐다고 해서 사실이 검증된 것은 아닙니다. 검증은 원출처에서 해야 합니다. Jev가 분류 선택지에 부여하는 확률 역시 주식·선물·금 가격이 오를 확률이 아닙니다.

결과물은 출처를 유지한 주제별 읽기 목록이면 충분합니다. 내용을 먼저 파악한 뒤 분석으로 넘어갈 수 있습니다.

04 / 매매 계획: 미리 정한 조건과 대조하기

매매 계획에는 가격, 포지션 크기, 시간 범위 같은 수치 조건과 ‘공시가 기존 우려에 답했는가’, ‘새 자료가 원래 판단과 충돌하는가’ 같은 서술형 조건이 있습니다.

전자는 프로그램으로 계산하고, 후자는 구체적인 질문으로 나누어 Jev가 검토를 돕도록 할 수 있습니다.

Leina에 이렇게 요청해 보세요.

이번에 고려하는 행동을 기존 매매 계획과 대조해 주세요. 가격, 포지션 크기, 시간, 위험 금액 등 수치 조건은 프로그램으로 확인하고, 서술형 조건은 Jev를 호출해 항목마다 ‘자료가 뒷받침함’, ‘자료가 뒷받침하지 않음’, ‘정보 부족’ 중에서 판단해 주세요. 관련 원문을 보존하고 미충족 조건과 검토 항목을 따로 나열해 주세요. 이번 작업은 계획 점검으로 한정합니다.

주식, 선물, 금에 비슷한 점검 구조를 사용할 수 있지만 계산 규칙은 각각 명확해야 합니다. 선물의 계약 승수, 증거금, 거래 시간에 주식과 같은 가정을 그대로 적용할 수는 없습니다.

결과는 계획 조건 점검표입니다. 거래 여부는 검증된 정보를 바탕으로 사용자가 결정합니다. 조건 충족이 수익을 의미하지는 않습니다.

행동 전에 기준을 기록하면 나중에 돌아볼 때 계획을 개선해야 했는지, 계획대로 실행하지 않았는지 구분하기도 쉽습니다.

05 / 브라우저 작업: 중요한 버튼 앞에서 페이지 상태 확인하기

상품 등록으로 돌아가 보겠습니다. Leina가 사용 가능한 브라우저 도구로 입력하는 중 페이지에 안내가 뜹니다. 필수 필드 누락, 요청 시간 초과, 저장 후 화면 이동 지연일 수 있습니다.

현재 상태를 읽고 다음 행동을 고르면 흐름을 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

Leina에 이렇게 요청해 보세요.

사용 가능한 브라우저 도구로 상품 자료를 관리자 화면에 입력하고 초안으로 저장해 주세요. 검증 안내, 오류, 제출 직전에는 페이지 텍스트와 양식 상태를 먼저 읽고 Jev를 호출해 ‘계속 입력’, ‘누락 정보 요청’, ‘저장 여부 확인’, ‘중지 후 보고’ 중에서 선택해 주세요. 로그인 인증, 정보 부족, 바로 공개하는 기능만 있는 경우에는 멈추세요. 초안이 존재하는지 확인한 뒤 완료를 보고해 주세요.

flowchart TB
  accTitle: 페이지를 읽고 다음 행동 선택하기
  accDescr: 브라우저가 텍스트를 읽고 Jev가 상태를 판단하며 프로그램 규칙이 작업 범위를 확인합니다. 허용된 동작을 실행한 뒤 결과를 검증하고 정보 부족이나 범위 초과 시 중지합니다.
  A(페이지 텍스트 읽기):::channel --> B(Jev가 상태 판단):::agent
  B --> C(규칙으로 작업 범위 확인):::gateway
  C --> D(허용된 동작 실행):::resource
  C --> E(중지 후 보고):::restricted
  D --> F(저장된 상태 확인):::resource

Jev는 현재 텍스트를 받습니다. 화면 캡처는 다른 도구로 텍스트나 구조화된 정보로 바꿔야 합니다. 클릭, 입력, 저장은 브라우저 도구가 수행합니다. 페이지 내용은 검사할 데이터이며 사용자가 정한 작업 범위를 바꾸는 지시가 되어서는 안 됩니다.

제출 후 응답이 불명확하면 다음 행동 전에 저장 여부를 확인합니다. 같은 상품을 두 번 등록하지 않기 위해서입니다. 새 초안이나 명확한 완료 상태를 확인해야 저장 성공을 보고할 근거가 생깁니다.

Leina에서 실제 자료 20건으로 시작하기

Leina를 열고 사용할 Agent를 선택한 뒤, 도구에 Jev 호출 기능이 포함되어 있는지 확인하세요. 처음에는 소량의 텍스트를 직접 제공해 판단 결과를 점검할 수 있습니다. 외부 데이터가 필요하면 해당 연결과 작업 범위를 확인하세요. 업무 앱 연결 안내(영어)를 참고할 수 있습니다.

다음 요청을 기본으로 활용하세요.

아래 20건의 자료를 실제로 Jev를 호출해 처리해 주세요. 배경은 …, 항목별로 판단할 질문은 …, 선택지는 …이며 ‘기타 또는 정보 부족’을 포함합니다. 기준은 …입니다. 입력 식별자, 반환된 각 판단, 검토용 원문을 보존해 주세요. 호출할 수 없다면 부족한 조건을 설명해 주세요. 이번에는 점검 목록을 출력해 주세요.

명확한 사례, 모호한 사례, 서로 충돌하는 사례를 확인한 뒤 기준을 조정하세요. TypeSafe의 언어 설명에 따르면 현재 영어에서 성능이 가장 좋습니다. 한국어 등 다른 언어는 실제 자료로 검증해야 합니다.

작업 흐름이 확인되면 입력 요건, 판단 기준, 호출 단계, 예외 처리를 Skill로 정리할 수 있습니다. 다음 상품, 뉴스, 브라우저 작업에도 같은 방법을 활용하세요.

작은 판단 하나에서 시작해, 다음 행동에 확인할 수 있는 자료와 기준을 마련하세요.

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