timedeal-order 주문서 UI 구조화: OrderCheckout.jsx에서 배송지 정보를 이름, 연락처, 주소 3행으로 분리하여 표시하고, auth.js의 saveAddress 함수 로직을 수정하여 연락처 등 필요한 필드를 저장하도록 구현.
AWS 학습 툴 고도화: 658페이지 분량의 SAA-C03 PDF를 파싱하여 HTML 웹앱으로 변환. 이후 725문제 중 도메인별 핵심 90문제를 추출(SAA-C03_100quiz.html)하고 localStorage를 활용한 정답률 실시간 트래킹 기능을 추가하여 학습 효율성 증대.
투자 전략 및 철학 문서화: 애플(AAPL), 제너럴 다이내믹스(GD) 등의 주식 분석과 방산 엔진 생태계, AI 가속화에 따른 투자 당위성을 옵시디언에 체계적으로 정리.
ai-log-sync 기능 확장: 쉘 히스토리 수집기를 추가하고 타임스탬프 기반 병합 로직을 구현하여 로그 수집 범위 확대.
🔴 삽질/시간 소모 포인트
ai-log-sync 시간대 및 파싱 오류: Gemini 로그의 UTC 타임스탬프를 KST로 변환하지 않아 날짜 필터링이 꼬이는 문제와 content 필드가 문자열이 아닌 객체 배열로 올 때 발생하는 파싱 오류를 해결하는 데 시간 소요.
GLM-4 프롬프트 구속 작업: 요약본이 여러 테이블로 쪼개지는 현상을 막기 위해, 단일 테이블 형식을 강제하는 프롬프트를 수정하고 반복 테스트함.
학습 데이터 분석의 한계: 오답 분석을 위해 브라우저 Console(localStorage)에 직접 접근해야 하는 등 UI상 데이터 내보내기 기능이 부족하여 번거로움 겪음.
3. 타임라인
시간
내용
00:01
🦦 주문서 목업 리뷰 및 뽀시페이 적립 포인트 UI 표시 요청
00:13
🦦 auth.js, AddressManager.jsx, OrderCheckout.jsx에 이름/연락처 필드 로직 적용 및 UI 3행 분리 수정 완료
00:22
🐹 ai-log-sync에 쉘 히스토리 수집기 추가, 타임스탬프 기반 병합 로직 구현 시작
00:46
🐹 GLM-4 프롬프트 수정: 날짜 필터링 버그 수정, 단일 테이블 출력 강제, 이모지 막대 스타일 적용
01:43
🦦 실행 중인 개발 서버(3000, 3001, 5173) 전체 종료 (배터리 절약)
09:15
🐹 Gemini 로그 누락 현상 디버깅 (ModTime 의존성 제거, 내부 타임스탬프 필터링 적용)
09:35
🦦 기존 토스 크롤러를 MCP 서버로 래핑하여 클로드 데스크톱에서 주가 조회 가능하도록 설정
11:01
🐹 제너럴 다이내믹스(GD) 및 애플(AAPL) 주가 분석, 분할 매수/스나이퍼 매수 전략 수립
13:08
🐹 KF-21 엔진 기술과 한화에어로스페이스 수혜 분석, 방산 투자 철학 정립
18:30
🦦 AWS SAA-C03 기출문제 PDF 비밀번호 해제 및 725문제 파싱
18:37
🦦 파이썬 스크립트로 Q&A 데이터를 HTML/JS 웹앱으로 변환 완료
18:49
🦦 SAA-C03_100quiz.html 생성 및 정답률 트래킹 기능 추가 요청, 90문제 추출 완료
20:27
🦦 문제 풀이 완료 (정답률 38%), localStorage 데이터 추출 방법 확인
4. 해결한 문제와 인사이트
해결한 문제
로그 수집 정합성 확보: 쉘 히스토리와 AI 로그 간의 시간대(Timezone) 불일치를 KST 변환 로직으로 해결하고, Gemini 로그의 가변적인 content 구조를 처리하는 재귀 파싱 로직을 추가하여 데이터 누락을 방지함.
학습 자료 효율화: 방대한 PDF 문제집을 도메인별 가중치를 적용해 핵심 90문제로 요약하는 자동화 파이프라인을 구축하고, 학습 진행 상황을 시각화하여 학습 동기를 부여하는 환경을 마련함.
배송지 데이터 구조화: 기존 단순 주소 저장 방식에서 이름, 연락처, 주소를 포함하는 구조로 DB 및 UI 로직을 개선하여 사용자 경험 개선.
인사이트
투자 철학: AI의 발전은 단순한 기술 경쟁을 넘어 방산과 같은 물리적 해자를 가진 산업의 가치를 재평가하게 함. 유무인 복합체계(MUM-T)와 같이 단기간에 모방하기 어려운 생태계를 가진 기업이 중요함.
학습 전략: 양적인 학습(725문제)보다는 질적인 접근(핵심 90문제)이 초기 진입 장벽을 낮추는 데 효과적이며, 정답률 70% 이상 달성이라는 ‘퀄리티 기준’을 시험 응시의 조건으로 삼는 것이 합리적임.
MCP 생태계 전망: MCP는 OS 레벨 기능으로 흡수될 가능성이 높으나, 그 과정에서 비개발자를 위한 통합 플랫폼이나 기업용 보안 게이트웨이와 같은 틈새 시장이 존재할 것임.