2026-05-08 (금) 개발일지
오늘은 여러 프로젝트의 UI 수정부터 트레이딩 봇 리팩터링, 워크플로우 최적화까지 Claude를 활용해 산발적으로 작업한 하루였다. 단순 “이거 고쳐줘” 대신 목표 중심 지시 + 세부 의도 설명으로 프롬프팅하니 응답이 더 실용적이었지만, 컨텍스트 누락 시 반복 질문을 유발했다.
웹 UI 수정에서의 프롬프팅 효과
포트폴리오와 옵시디언 정리에서 index.html, book.html 등 파일 수정 요청이 잦았다. 이전엔 파일 내용 전체 던지면 AI가 과도한 변경을 제안했지만, 오늘은 변경 지점만 나열 + 이미지 참조로 좁히니 정확도가 올랐다.
“contact에 blog 란 추가하고 joyuno.github.io 링크 걸어줘. 헤더에도 blog 버튼 추가. APM · OTel · AI 추론 → APM · OTel · AI 어시스턴트로 변경.”
잘 통한 점: 이미지 첨부([Image #3]) 후 “github email 옆에 blog 버튼” 지시로 즉시 맞춤 HTML 생성. grep으로 확인 후 1회 수정으로 끝.
안 통한 점: ai-tech-digest 제목/이미지 불일치 버그 설명 시 “최근 이틀”처럼 모호하면 AI가 전체 스캔 대신 일반론만.
| 접근법 | 결과 | 시간 절감 |
|---|---|---|
| 전체 파일 던지기 | 과도 변경 | - |
| 지점+이미지 | 정확 수정 | +20분 |
| 버그 세부 로그 | 반복 질문 | ❌ |
노하우: 다음엔 default.html 같은 파일명 + “제목 번역 이상, 검색 후보 안 나옴” 리스트로 프롬프트 시작. 검증은 curl로 즉시.
트레이딩 봇 리팩터링 지시
bit-scalp와 ficeptterminal에서 포지션 슬롯 3개화, 보고 주기 4시간 변경, RegimeDetector vs. ensemble 결정 요청. AI에게 현재 로직 설명 + 목표 수식 주니 코드 스니펫이 바로 나왔다.
“1포지션 → 3슬롯 동시. 잔고를 remaining_slots로 균등 분배. zecusdt PnL -10% 청산 확인.”
잘 통한 점: orchestrator.py, risk_manager.py 리팩터링 시 “weight 비율 표시 + 청산 로직” 예시 주자 python 실행 전 검증 OK. 퀀트 전문가 관점으로 “ensemble” 추천 정확.
안 통한 점: KIS API 키 위치 물으니 “2.0+ 향상” 지시 무시하고 기본 답변. 세션 컨텍스트 길면 잊음.
시도 순서:
- 로직 질문 → 확인.
- “너가 결정해” → 전문가 시뮬.
- 코드 생성 →
tail,pgrep으로 로컬 테스트.
배운 점: 리팩터링 전 mean_reversion_kr.py 현재 상태 요약부터. AI 코드 70% 채택, 나머지 pkill 후 직접 디버그.
워크플로우 & 구조 최적화
하네스, joyuno.github.io에서 pulse 이름 변경 추천(ezimplan), omc 의존성 질문, plugin 최적화. Q1~Q4 태스크 리스트로 프롬프트 주니 단계별 실행.
“pulse → ezimplan으로 싹 바꿔. CLAUDE.md, plugin.json, git repo rename. 최적화 제안: pulse-dna/immunity 통합.”
잘 통한 점: git, gh 명령 카테고리 + “session.md 제외 commit”으로 안전 제안. marketplace.json remove 정확.
안 통한 점: “omc 전역 md 필수?” 질문에 장황 설명. 의도 “ralph-loop만 사용” 미리 주니 워크플로우 수정 플랜 나옴.
| 옵션 | 추천 이유 | 채택 |
|---|---|---|
| oneforall | 애니메이션 연상 | ❌ |
| ezimplan | easy implement plan | ✅ |
| forge | 딱딱함 | ❌ |
노하우: 이름 추천 시 “유쾌한데 실용적” 기준 명시. 변경 후 find, sed로 전체 grep 검증.
오늘의 한줄
목표+의도 프롬프트 + 태스크 리스트가 AI 실효성을 2배 끌어올렸지만, 컨텍스트 길이 관리 필수.