Self-hosted career workspace
채용공고 탐색부터 경험 정리, 자소서 작성과 검수, 면접 준비까지. 남의 서버에 내 이야기를 맡기지 않고, 내 계정으로 로그인한 AI가 내 컴퓨터에서 실행합니다.
Why this one
같은 문장을 만들어 주는 도구가 아니라, 내 기록과 내 AI 사용 방식을 그대로 두는 도구를 만들었습니다.
비용
Career Atelier에는 요금제도, 크레딧도, 무료 체험 기간도 없습니다. 전체 코드가 MIT 라이선스로 공개돼 있고, 저장소를 내려받아 본인 컴퓨터에 설치해 쓰는 방식입니다. 기능이 잠기는 유료 등급이 존재하지 않습니다.
다만 AI 구독료와 Supabase·호스팅 플랜 조건은 각자의 계약대로 적용됩니다. 이 프로젝트가 대신 결제하거나 한도를 우회하지 않습니다. “공짜”가 아니라 “이 소프트웨어에 낼 돈이 없다”는 뜻입니다.
데이터
자소서 본문, 경험 카드, 공고, 조사 결과는 본인이 만든 Supabase 프로젝트에 저장됩니다. 운영자가 관리하는 공용 서버로 모이지 않습니다. 모든 테이블에 Row Level Security가 걸려 있어 owner_id = auth.uid()가 아닌 행은 어떤 키로도 조회되지 않고, 첫 번째로 가입한 계정만 소유자가 된 뒤 신규 가입 자체가 막힙니다.
ChatGPT·Claude 로그인 토큰과 API 키는 클라우드로 전송하는 코드 자체가 없습니다. 러너가 실행되는 기기의 ~/.codex/, ~/.claude/에만 존재합니다. 앱은 외부 저장소로 자동 업로드하지 않습니다.
AI
구독을 하나 더 만들 필요가 없습니다. 이미 로그인해 쓰고 있는 Codex(ChatGPT) · Claude Code · Antigravity(Google) CLI를 그대로 사용합니다. 파일럿마다 제공자·모델·추론 강도를 따로 지정할 수 있어, 조사는 A로 검수는 B로 나눠 돌릴 수 있습니다.
API 키 과금 방식은 사용하지 않습니다. 실행 전에 구독 로그인인지 확인하고, API 키나 알 수 없는 인증이면 blocked_auth로 기록한 뒤 실행하지 않습니다. 셸에 남아 있는 OPENAI_API_KEY 같은 변수도 자식 프로세스에서 제거합니다.
범위
자소서 한 편만 뽑아 주고 끝나지 않습니다. 맞춤 채용공고 탐색 · 경험 정리(텍스트·엑셀 셀·Notion 붙여넣기 자동 인식) · 자소서 작성과 근거 검수 · 관심 분야 뉴스 수집 · 지원 현황 추적이 같은 자료를 공유합니다. 한 번 정리한 경험이 다음 지원의 출발점이 됩니다.
모든 자료가 자동으로 완벽하게 변환되지는 않습니다. 가져오기는 원문과 추출 항목을 나란히 대조하고 고친 뒤 저장하는 순서이며, 수식·병합 셀은 일반 값으로 정리해야 합니다.
효율
정리본 전체를 대화창에 매번 붙여 넣는 대신, 문항·직무·공고 요구사항과 대조해 필요한 경험 카드만 골라 넣습니다. 정형 자료는 코드가 읽고, 해석되지 않은 조각만 AI가 처리합니다. 합성 문서 30건 실험에서 가져오기 토큰 39.96% 감소, 작성 실행당 평균 토큰 10.83% 감소를 관측했습니다.
같은 실험에서 정확 일치 필드 micro F1은 1.36%p 떨어졌습니다. 합성 자료 기준이고 모든 문서에서 같은 비율이 나온다는 뜻이 아닙니다. 측정 범위와 한계는 실측 섹션에 그대로 적었습니다.
What you can do
아래 이름은 설치한 웹의 실제 메뉴와 같습니다. 각 단계에서 AI가 필요한지도 함께 적었습니다.
상황·판단·행동·결과를 경험 카드에 적고 해시태그로 묶습니다. 같은 프로젝트도 ‘협업’, ‘문제해결’처럼 다른 문항의 소재가 됩니다.
직접 입력·수정은 AI 없이 가능 · 가져오기 분석에는 승인된 러너 필요
붙여넣은 표는 따옴표 안의 줄바꿈까지 고려해 행 단위로 읽고, 각 조각이 원문의 어느 위치에서 왔는지 남깁니다. AI가 만든 항목은 제목과 인용이 원문에 실제로 존재하는지 문자열로 대조해, 없는 값은 거부합니다.
자유 문서 AI 정리는 선택 · Notion은 러너의 별도 연결 필요
마감일·제출 여부·전형 결과를 한 화면에서 보고, 저장한 공고에서 바로 자소서 편집기로 넘어갑니다. 직접 찾은 공고를 입력해도 되고, 관제실에서 모카에게 맞춤 탐색을 요청해도 됩니다. 루미는 관심 분야 뉴스를 모아 둡니다.
공고 저장·일정 관리는 AI 없이 가능 · 탐색·뉴스 조사에는 AI 필요
문항·글자 수·기업·직무·공고 내용을 넣고 기업 조사부터 소제목까지 실행(솔)을 누르면 솔의 조사 → 뮤즈의 경험 기반 초안 → 렌즈의 근거·과장 검수 → 콤마의 소제목으로 이어집니다. 프롬프트 화면에서 파일럿별 AI와 작성 지침을 바꿔 내 말투를 고정할 수 있습니다.
로그인한 AI CLI와 승인된 러너 필요
에코에게 공통 질문과 기업별 예상 질문을 요청하고, 내 경험을 말로 설명하는 연습으로 이어 갑니다. 모든 작업의 대기·실행·완료·실패는 실행 기록에서 오류 메시지까지 확인할 수 있습니다.
질문 생성에는 AI 필요 · 답변 정리와 기록 조회는 AI 없이 가능
Seven pilots
파일럿마다 맡는 일이 다릅니다. 기본 배정 AI는 프롬프트 화면에서 언제든 바꿀 수 있습니다.
루미
관심 분야 뉴스
기본 · Codex
모카
채용공고 탐색
기본 · Codex
솔
기업·직무 조사
기본 · Claude
뮤즈
경험 기반 초안
기본 · Codex
렌즈
근거·과장 검수
기본 · Claude
콤마
문항 소제목
기본 · Antigravity
에코
면접 질문 준비
기본 · Codex
Measured · 2026-09-08
정리본 전체를 모델에 넣는 방식(기존)과, 정형 자료는 코드로 처리하고 필요한 카드만 골라 넣는 방식(현재)을 합성 문서로 비교했습니다. 아래 숫자는 제공자가 보고한 사용량이며, 좋게 보이지 않는 값도 같이 적었습니다.
합성 문서 30건 × 3회 = 조건당 90표본 합계
토큰 39.96% 감소 · 실제 모델 호출 90회 → 54회 (정형 문서 36표본은 호출 0회)
고유 태그로 지목한 3문항 × 3회 = 조건당 9회
평균 토큰 10.83% 감소 · 근거 인용 검사는 양쪽 모두 18/18 통과
모델에 넣은 평균 입력 컨텍스트 길이
2,961자 → 190자
주의문자 길이 93.58% 감소가 곧 사용량 93.58% 감소는 아닙니다. 시스템 컨텍스트·출력이 함께 계산되므로 실제 토큰은 10.83% 줄었습니다.
품질로 치른 비용 — 정확 일치 필드 micro F1
77.63% → 76.27%
감소1.36%p 하락했습니다. 평가 코드의 허용 기준(−2%p) 안이지만, 사람이 받아들인 품질 하한이라는 뜻은 아닙니다.
| 지표 | 기존 방식 | 현재 방식 |
|---|---|---|
| 비교 표본 | 90 | 90 |
| 실제 CLI 호출 | 90 | 54 |
| 모델을 부르지 않은 표본 | 0 | 36 |
| 입력 토큰 | 1,081,296 | 648,740 |
| 출력 토큰 | 10,521 | 6,814 |
| 입력+출력 | 1,091,817 | 655,554 |
| 평균 비교 구간 경과 시간 | 7.72초 | 4.19초 |
| 정확 일치 필드 micro F1 | 77.63% | 76.27% |
| 검증 거부 표본 | 1 | 0 |
Install
Windows·macOS·Linux 모두 같은 명령입니다. npm start가 설정이 없으면 설치 마법사를 안내하고, 이후에는 웹과 러너를 함께 켭니다.
Git
저장소 내려받기
Node.js 22.13+
웹·러너 실행
Supabase 계정
내 자료를 담을 데이터베이스
Supabase CLI
터미널에서 supabase 실행 가능
Step 1 — 내 컴퓨터의 터미널
이미 내려받았다면 그 폴더에서 npm start만 실행하세요. 필요한 패키지를 잠금 파일 기준으로 설치한 뒤 웹과 러너를 함께 시작합니다. 첫 실행에는 인터넷 연결이 필요하고 몇 분 걸릴 수 있습니다.
git clone https://github.com/tkv00/Career-Atelier-AI-Context-Pack.git
cd Career-Atelier-AI-Context-Pack
npm start완료 확인터미널에 웹 주소(기본 http://localhost:3000)가 출력됩니다.
Step 2 — 브라우저와 터미널
Supabase 로그인·프로젝트 선택 안내를 따르면 마법사가 데이터베이스 마이그레이션을 적용합니다. 출력된 주소를 열고 처음이에요 · 계정 만들기에서 본인 이메일과 직접 정한 비밀번호로 가입하세요. 같은 터미널이 러너 로그인을 요청하면 방금 웹에서 정한 이메일·비밀번호를 입력합니다. 마지막으로 웹 관제실의 러너 목록에서 이 기기를 승인하세요.
완료 확인경험 카드 하나를 저장하고 새로고침했을 때 남아 있으면 기본 설치가 끝난 것입니다.
Step 3 — 선택 · AI를 쓸 때만
셋을 모두 설치할 필요는 없습니다. 사용하는 제공자 하나부터 본인의 구독 계정으로 로그인하세요. 웹·러너 로그인과 AI CLI 로그인은 서로 별개입니다.
npm install -g @openai/codex
codex --version
codex login완료 확인웹 프롬프트에서 파일럿의 제공자를 설치한 CLI로 지정하고 저장하면 작업을 요청할 수 있습니다. Claude Code는 claude auth login, Antigravity는 agy로 로그인합니다.
아래 요청문을 내 PC의 폴더와 터미널을 쓸 수 있는 코딩 에이전트에게 보내면 내려받기부터 설치·설정·검사까지 맡길 수 있습니다.
Career Atelier를 내 PC에 설치해 줘.
저장소: https://github.com/tkv00/Career-Atelier-AI-Context-Pack.git
저장소를 clone하고 AGENTS.md와 docs/AI-INSTALL.md를 읽은 뒤,
필수 도구 확인 → 의존성 설치 → Supabase 설정 → 검증까지 진행해 줘.
같은 저장소가 이미 있으면 기존 폴더와 변경 사항을 보존해 줘.
로그인·가입·기기 승인 등 내가 직접 해야 하는 단계에서 안내해 줘.
마지막에 실제 검사 결과와 실행 방법을 알려 줘.FAQ
waiting_for_reset으로 저장합니다. 유료 초과 사용을 허용하는 신호가 오면 blocked_paid_overage로 즉시 중단합니다.owner_id = auth.uid()가 아닌 행은 조회되지 않고, 첫 가입 계정만 소유자가 된 뒤 신규 가입이 막힙니다. AI 로그인 토큰과 API 키는 클라우드로 보내는 코드 자체가 없습니다. 자세한 범위는 개인정보와 비용 문서를 확인하세요.npm run doctor를 사용하세요.