Skip to content

About

현장 업무를 데이터·자동화로 바꾸고, 현업이 매일 쓰게 만드는 업무 자동화 담당자

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Latest commit

 

History

5 Commits

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

workzeroai — 현장 업무를 데이터·자동화로 바꾸고, 현업이 매일 쓰게 만드는 업무 자동화 담당자

현장 업무를 데이터·자동화로 바꾸고, 현업이 매일 쓰게 만드는 업무 자동화 담당자

A former performance marketer who now turns field work into data & automation systems that teams use every day.

  • 이전 직장에서 퍼포먼스 마케터로 월 약 4천만 원 다채널 광고를 운영했습니다.
  • 지금은 개발 조직이 없는 안전관리 전문 기업에서 현업의 반복 업무를 LLM·API·자동화 시스템으로 바꾸고, 현업이 매일 쓰도록 운영합니다.
  • 자동 실행보다 사람이 승인하는 자동화를 기본으로 설계합니다.

회사 운영 결과

업무 결과
검색광고 운영 자동화 3개 계정, 광고가 꺼지던 날 2주 4일 → 0일 · API 반영 37건 실행 오류 0 · 클릭당 비용 유지(+0.8%)
LLM 계약서 PDF 자동 입력 약 3,145건 · 건당 13분(수기 추정) → 1015초
견적 웹 도구 3개 사업부 약 2,250건 · 건당 624분 → 115분(추정)
업무 데이터 통합 흩어진 데이터 약 2.2만 건 통합

위 수치는 실제 회사 운영 결과입니다. 공개 저장소의 코드와 데모는 같은 설계 아이디어를 가상 데이터로 새로 구현한 것입니다.

일하는 방식

일하는 방식: 문제 정의 → 데이터로 진단 → 사람 승인형 자동화 구현 → 현업 정착·운영 → 성과 측정 → 다시 문제 정의

  1. 문제부터 정의한다 — 도구를 고르기 전에 누가, 어디서, 얼마나 자주 막히는지부터 확인합니다.
  2. 사람 승인을 기본으로 한다 — 시스템은 제안하고 기록하며, 실행은 사람이 승인한 뒤에만 합니다.
  3. 현업이 매일 쓰게 만든다 — 만든 날이 아니라 현업이 매일 쓰기 시작한 날을 완료로 봅니다.

대표 프로젝트

실무에서 운영한 구조를 회사 코드·데이터 없이, 가상 데이터로 처음부터 다시 구현한 공개 데모입니다.

ad-ops-approval-engine

ad-ops-approval-engine — 승인형 광고 운영 엔진
광고 계정을 매일 진단해 규칙으로 조정안을 만들고, 사람이 승인한 것만 반영·재조회 검증·실행 ID로 되돌리기.
Python · YAML 규칙 엔진 · SQLite 감사 로그 · 테스트 80개

llm-doc-extraction-pipeline

llm-doc-extraction-pipeline — LLM 문서 추출 파이프라인
PDF를 정해진 형식으로 추출 → 스키마·업무 규칙 검증 → 실패·애매한 건은 사람 확인 대기열로, 정확도까지 측정.
Python · JSON Schema · n8n · Gemini/Claude/OpenAI 어댑터 · 테스트 87개

airtable-korean-ime-fix

airtable-korean-ime-fix — 에어테이블 한글 입력 수정 도구
셀 선택 후 한글 첫 글자가 영문으로 새는 문제를, 편집 모드 진입 키를 먼저 보내 막는 작은 도구.
AutoHotkey v2

기술

Python JavaScript Node.js n8n Airtable Gemini Claude Code

연락

About

현장 업무를 데이터·자동화로 바꾸고, 현업이 매일 쓰게 만드는 업무 자동화 담당자

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages