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stack-diagram 깃허브 직접 써봤어요 | AI 구조도 11항목 챗GPT와 11:11 동점·카카오·네이버 로고는 0/3 (2026년 11월)

✅ 결론부터 말씀드리면깃허브에서 뜨고 있는 stack-diagram(AI 구조도 그리기 스킬)을 직접 설치해서, 같은 서비스 구조도를 챗GPT 이미지 생성과 나란히 그려봤어요.채점 11개 항목(노드·화살표·방향·한국어 라벨·로고·수정 요청 등)에서 스킬 11/11, 챗GPT 11/11로 동점이었어요. "그림 한 장"만 필요하면 챗GPT로도 충분해요.차이는 수정과 결과물 형태에서 났어요. 스킬은 HTML 14줄만 바꿔 3.8초 만에 다시 그렸고, 라이트·다크 PNG와 HTML 원본이 남아요. 챗GPT는 그림 전체를 새로 만들고, 요청하지 않은 요소 3개를 덧붙였어요.로고 자동 찾기는 22개 중 19개 성공. 그런데 카카오·네이버·토스는 0/3이라 한국 서비스는 로고 주소를 직접 넣어야 해요.🧪 테스트 환..

GEO 최적화 스킬(ai-seo) 넣고 빼고 비교해봤어요 | 챗GPT 점검 16점 vs 16점·놓친 항목이 달랐어요 (2026년 11월)

결론부터 말하면: 스킬을 넣어도 총점은 똑같았고, 놓치는 항목만 바뀌었어요깃허브에서 스타 5.8만 개를 받은 마케팅 스킬 모음 marketingskills의 ai-seo 스킬(GEO 최적화 스킬)을 챗GPT에 붙여 넣고, 안 넣었을 때와 비교했어요.문제 10개를 일부러 심은 블로그 글을 각각 2번씩 점검시켰더니 스킬 없음 16/20점, 스킬 넣음 16/20점으로 같았어요.스킬을 넣으면 비교표·작성자 정보는 2번 다 짚었지만, 작성일이 없는 문제는 2번 다 "문제 아님"으로 넘겼어요(스킬 본문에는 날짜가 중요하다고 적혀 있는데도요).함정 2개(GPTBot·Google-Extended 차단)는 4번 모두 정확히 구분했어요.테스트 환경 (2026년 11월 2일 직접 테스트)· 저장소: github.com/co..

DESIGN.md 깃허브 직접 써봤어요 | 챗GPT 디자인 규칙 0점→10점·토큰만 붙여도 9점 (2026년 11월)

결론부터 말씀드릴게요.깃허브 스타 12만 개가 넘는 awesome-design-md의 DESIGN.md 파일 하나를 챗GPT에 붙여넣었더니, 같은 랜딩 페이지 과제에서 디자인 규칙 10개 항목 점수가 0점 → 10점이 됐어요. 버튼 색(#5645d4), 모서리 8px, 제목 80px·자간 -2px까지 숫자 그대로 맞췄어요.더 쓸모 있었던 발견은 앞부분 '토큰'만 잘라서 붙여도(원문의 37% 길이) 9점이 나왔다는 점이에요. 놓친 1개는 쓴 색 중 팔레트 비율이 78%로 기준(80%)에 살짝 못 미친 것뿐이었어요.대신 코드가 길어져서(약 1만 9천 자 → 3만 8천 자) 챗GPT가 중간에 끊겼고, "이어서 써줘"를 2번 보내야 했어요.테스트 환경 (2026년 11월 1일 직접 테스트)저장소: github...

한 줄 결론제미나이가 10월 29일부터 채팅 안에서 파일을 만들고 미리 보고 고칠 수 있게 됐다고 해서 직접 써봤어요. 새로 만드는 건 16개 항목 16개 모두 정답(구글 시트 금액·합계 9/9, PDF 안내문 필수 정보 7/7)이었어요. 그런데 "이 부분 고쳐 줘"라고 AI에게 맡긴 4번 중 파일이 실제로 바뀐 건 0번이었어요. 지금은 "제미나이로 초안 만들고, 고치는 건 내가 직접 클릭해서"가 제일 빠른 방법이에요.🧪 테스트 환경테스트 날짜: 2026년 10월 31일(토) 저녁요금제: Google AI Pro (무료 계정은 따로 테스트하지 않았어요)모델: Gemini 3.6 Flash(기본값), 4 Argon(모델 선택 메뉴에서 변경)기기: Windows PC, 크롬 브라우저, gemini.goog..

결론부터 말씀드릴게요 (2026년 10월 30일 직접 테스트)라이트팬더(Lightpanda)는 크롬을 고친 게 아니라 Zig로 처음부터 만든 AI·자동화용 헤드리스 브라우저예요. 깃허브 스타 37.9k(10월 30일 기준).제가 만든 '정답 아는' 테스트 페이지 12개에서 기본 옵션 9개, --wait-until done 붙이면 11개, iframe 옵션까지 붙이면 12개를 맞혔어요. 크로미움은 12개.같은 12페이지 기준 페이지당 0.25초 vs 1.67초(약 6.7배 빠름), 최대 메모리 23MB vs 394MB(약 1/17)였어요.기존 Playwright 코드는 연결 주소 한 줄만 바꿨더니 클릭·입력·이동 과제 6개가 그대로 돌아갔어요. 다만 스크린샷은 글자만 찍히고 한국어가 □로 나와요.한 줄 평..

결론부터 말할게요 (2026년 10월 30일 직접 테스트)문제 10개를 일부러 심은 기획서를 챗GPT에 세 가지 방식으로 검토시켰더니 같은 채팅(맥락을 아는 상태) 7.5개, 새 채팅 그냥 부탁 9개, 새 채팅 + 구글 EGM 금붕어 지침 9개를 찾았어요.점수 차이를 만든 건 지침보다 "새 채팅이냐 아니냐"였어요. 같은 채팅에서는 문서에 없는 재시도 정책을 문서에 있는 것처럼 요약했어요.금붕어 지침은 점수는 같았지만 지적이 19개로 가장 많고 구체적이었어요. 대신 답변이 중간에 끊겼어요.셋 다 "성공 지표가 없다"는 문제는 놓쳤어요. AI 검토만 믿으면 안 되는 이유예요.테스트 환경날짜: 2026년 10월 30일저장소: github.com/google/elephant-goldfish-model (커밋 5..

결론부터 말씀드릴게요깃허브 스타 8.6만 개짜리 AI 디자인 지침 impeccable을 직접 돌려봤어요. 챗GPT에게 같은 랜딩 페이지를 시키면서 지침만 넣고 빼 봤더니, impeccable 검사기가 찾은 'AI 티'가 21개 → 4개로 줄었어요(브라우저 검사 기준).검사기 자체도 시험했어요. 일부러 AI 티 11개를 심은 페이지에서 파일 검사 9개, 브라우저 검사 8개를 잡았고, 함정으로 넣은 정상 요소 3개는 하나도 잘못 잡지 않았어요.설치 없이 npx 한 줄이면 내 페이지를 검사할 수 있어요. 무료(Apache-2.0)이고 API 키도 필요 없어요.다만 지침을 지킨 버전에서도 마우스를 올리면 버튼 글씨가 안 보이는 버그가 나왔어요. 지침은 '바닥'을 올려줄 뿐, 검사는 꼭 따로 해야 해요.테스트 환..

한 줄 결론 (2026년 10월 24일 직접 테스트)깃허브 스타 6만 개짜리 humanizer 스킬(SKILL.md)을 챗GPT 새 채팅에 붙여넣고, 붙이지 않았을 때와 같은 글 2개로 비교해 봤어요. 일부러 심어 둔 AI 말투 패턴은 지침 없음 20/22개 → humanizer 22/22개로 다 지워졌고, 숫자·날짜·가격 18개는 둘 다 그대로 지켰어요.다만 원문에 없던 사실을 지어내는 문제는 2곳 → 1곳으로 줄었을 뿐 0이 되진 않았어요. 지침을 넣어도 마지막 확인은 사람이 해야 해요.테스트 환경· 날짜: 2026년 10월 24일(토) 저녁· 저장소: github.com/blader/humanizer · 커밋 8c307f3(2026-10-16) · 버전 3.1.0 · MIT 라이선스 · 스타 약 6..

한 줄 결론제미나이 노트북(Gemini Notebook)에 새로 생긴 '슬라이드 개요 검토'를 직접 켜고 끄며 같은 가상 보고서로 슬라이드를 두 번 만들어 봤어요. 제 테스트에서는 두 번 다 원문 숫자 11개를 11개 모두 정확히 옮겼고, 개요 검토 단계에서 넣은 피드백 3개도 3개 다 반영됐어요.그런데 원문에 없는 해석·지어낸 내용은 검토를 켜도 꺼도 똑같이 5곳씩 나왔어요. 개요 검토는 '어떤 슬라이드를 어떤 순서로' 만들지는 확실히 잡아 주지만, 그림 속 숫자나 결론 문구까지는 걸러 주지 않아요. 완성본은 꼭 한 장씩 원문과 대조해 보세요.테스트 환경테스트 날짜: 2026년 10월 23일 (한국 시간 오전)서비스: Gemini Notebook 웹(notebook.google.com), PC 크롬계정..

결론부터 말씀드리면, 제미나이 스킬은 "규칙을 한 번 적어 두면 알아서 꺼내 쓰는" 기능이 맞았어요. 제가 규칙 6개짜리 회의록 스킬을 만들어 2026년 10월 21일 직접 테스트해 보니 스킬을 쓴 3번 모두 6개 규칙을 다 지켜 18/18, 회의와 상관없는 질문 2개에는 끼어들지 않아 2/2였어요.스킬 없이 같은 질문을 했을 때는 숫자 계산은 맞았지만 형식 규칙은 0/6'3억 2천만 원 → 32,000만원', '₩45,000 → 4.5만원' 같은 함정 숫자도 잘못 바꾼 곳 0건아쉬운 점: 제 계정의 평소 답변 스타일(의견 덧붙이기)이 스킬 결과 중간에 섞여 들어온 적이 1번 있었어요젬(Gem)은 2026년 11월 개인 계정부터 스킬로 자동 전환돼요(구글 도움말 기준)🧪 테스트 환경테스트 날짜: 202..

결론부터 말씀드릴게요클로드 대시보드(Claude Dashboards)는 CSV 파일 하나만 올려도 KPI·순위·월별 추이·필터가 있는 대시보드를 만들어 줬어요. 제가 함정을 심어 둔 매출 데이터 12문항에서 12점이 나왔어요.같은 파일·같은 질문을 넣은 챗GPT(GPT-6)는 10.5점이었어요. 숫자 계산은 둘 다 전부 맞혔어요.차이는 "먼저 의심하느냐"였어요. 클로드는 묻기도 전에 42만 원짜리 이상한 주문 2건을 따로 표시했고, 챗GPT는 제가 "이상한 점 있어?"라고 물어본 뒤에야 찾았어요.클로드 대시보드는 2026년 10월 기준 유료 요금제(Pro·Max·Team·Enterprise) 베타 기능이에요.🧪 테스트 환경테스트 날짜: 2026년 10월 20일 (저녁)클로드: claude.ai 웹, M..

📌 결론부터 말씀드릴게요챗GPT 슬라이드(ChatGPT Slides)는 챗GPT 안에서 발표 자료를 만들고, 고치고, 바로 발표·내보내기까지 하는 기능이에요. 2026년 10월 16일 OpenAI 출시 노트 기준 Pro·Business·Enterprise 요금제(Space 사용 가능 계정)부터 순차 적용 중이에요.제가 정답을 미리 아는 숫자 자료(함정 1개 포함)로 6장짜리 보고서를 시켜 보니 1라운드 12개 항목 12개 정답, 수정 요청 2라운드 4개 중 4개 정답이었어요. 총 16/16.걸린 시간은 새로 만들기 3분 45초, 수정 1분 12초였어요.숫자는 정확했지만 빈 라벨·작업 메모가 슬라이드에 남는 등 마무리 손질은 사람이 해야 했어요.🧪 테스트 환경테스트 날짜: 2026년 10월 19일 (한..