05 · CAREER ATELIER 작동 방식 · 작업 순서
이번 글에 쓸 경험을 고르는 법
뮤즈는 문항과 직무에 맞는 경험을 고릅니다. 사용자가 고정한 경험과 앞선 글에서 인용한 경험을 먼저 챙기고, 나머지는 관련도와 분량을 따집니다.
도표를 좌우로 밀어 전체 흐름을 보세요.
낱말이 겹치는 정도로 관련도를 매깁니다
문항과 직무, 공고 설명, 요구 역량, 수정 요청에서 찾을 낱말을 뽑습니다. 같은 낱말은 한 번만 셉니다. 경험 본문에 낱말이 있으면 1점, 제목에 있으면 3점, 태그에 있으면 4점을 더합니다.
사용자가 고정했거나 앞선 글에서 인용한 경험은 먼저 넣습니다. 그다음 점수가 높은 순서로 고르며, 점수가 같으면 ID 순서를 따릅니다. 경험 사이의 빈 줄까지 세어 기본 16,000자 안에 담습니다. 관련 있는 경험이 하나도 없으면 분량 안에 들어오는 첫 경험을 선택합니다.
무엇을 골랐고 뺐는지, 어떤 낱말이 맞았는지, 몇 글자를 썼는지도 기록합니다. 로컬 context-selection.json과 context_selection 실행 기록에서 볼 수 있습니다. 글자 수가 줄어든 비율과 AI 서비스가 계산한 토큰 감소율은 같지 않습니다.
파일마다 쓰임을 적어 둡니다
| 파일 | 담긴 내용 |
|---|---|
| 00-INDEX.md | 읽는 순서와 각 자료를 어디까지 근거로 쓸 수 있는지 안내 |
| 01-questions.md · 02-job-description.md | 문항·목표 글자 수와 지원 직무 |
| 03-company-research.md | 기업을 이해하는 자료. 지원자의 경험처럼 인용하지 않도록 안내 |
| 04-experiences.md | 이번에 고른 실제 경험과 ID. 글쓰기의 사실 근거 |
| 06-style-guide.md | 문체 규칙 |
| 07-current-draft.md · 08-revision-requests.md | 현재 초안과 받은 순서대로 정리한 수정 요청 |
| schema/writer.json | 초안과 인용 근거를 어떤 모양으로 답할지 정한 규칙 |
가져온 문서와 답을 확인합니다
PDF와 Office 파일은 내 컴퓨터에서 MarkItDown으로 Markdown으로 바꾼 뒤 필요한 글만 씁니다. 표처럼 모양이 정해진 자료는 코드가 먼저 읽고 확인합니다. 자유롭게 쓴 문장을 정리하거나 이름을 다듬을 때만 AI 도구를 부릅니다. 모든 문서를 매번 통째로 보내지는 않습니다.
schema-compat.mjs는 AI 서비스마다 다른 답변 형식을 맞춥니다. 뮤즈가 적은 evidence[].experience_id를 이번에 고른 경험 ID와 비교하고, 맞지 않으면 evidenceViolations에 남깁니다. 이 검사만으로 모든 문장의 사실을 보장하지는 않습니다. 렌즈가 다시 살피고 사용자가 최종 확인합니다.
구현 근거 · 경험을 고르는 규칙 · 읽을 자료 구성 · 답변 형식 맞추기 · 자료 가져오기