GPTs 만들어보니까 결국 중요한 건 프롬프트보다 “반복 작업 구조화” 같네요

GPTs를 직접 만들어보면서 가장 크게 느낀 건, AI 활용에서 중요한 건 단순 프롬프트 작성 능력이 아니라 “반복 업무 구조화”라는 점이었습니다. 최근 블로그 콘텐츠를 여러 플랫폼용으로 재가공하는 작업을 반복하고 있었는데, 문제는 플랫폼마다 요구하는 문체와 톤이 전부 달랐다는 점이었습니다. - LinkedIn: 전문성과 경험 공유 - X: 짧고 강한 훅 - Threads: 가벼운 공감형 톤 - OKKY: 현실적인 시행착오 공유 결국 같은 내용을 계속 재작성하고 있었고, 이를 줄이기 위해 GPTs를 직접 구성했습니다. 구조는 단순했습니다. - 입력값: 블로그 URL - 처리: 핵심 메시지 및 감정선 분석 - 출력: 플랫폼별 스타일 변환 이렇게 정의해두니: - 출력 품질 일관성 유지 - 반복 프롬프트 감소 - 콘텐츠 운영 시간 단축 효과가 꽤 컸습니다. 특히 느낀 건, AI 시대 생산성은 점점: - 작업 흐름 설계 - 출력 형식 표준화 - 반복 패턴 구조화 역량과 연결되고 있다는 점입니다. PM, 콘텐츠 운영, 데이터 분석처럼 반복적인 사고 구조가 많은 직무일수록 GPTs 활용 효과가 더 크다고 느꼈습니다. https://onemorethink.tistory.com/m/entry/gpts-workflow-automation-guide