나의 경험에서 출발
NCS 자기점검과 선택적 README·이력서 분석으로 경험을 정리하고, 추천·검색한 채용 공고의 맥락을 연결해 답변 준비를 돕습니다.
말해봄이 어떤 문제에서 시작했고, 답변을 어떻게 분석하며, 결과를 신뢰할 수 있도록 무엇을 검증하는지 소개합니다.
면접 준비에서 중요한 것은 그럴듯한 답변을 외우는 것이 아니라, 실제 경험을 질문에 맞춰 명확하게 설명하고 스스로 보완하는 과정이라고 생각했습니다.
답변을 잘 쓰는 것과
실제로 말할 수 있는 것 사이의 간격을 좁힙니다.
NCS 자기점검과 선택적 README·이력서 분석으로 경험을 정리하고, 추천·검색한 채용 공고의 맥락을 연결해 답변 준비를 돕습니다.
답변에 있는 내용과 부족한 정보를 구분해 구체적인 코칭을 지향합니다.
기본 질문이나 직접 입력한 질문으로 연습하고 재답변을 비교합니다. 꼬리질문을 이어가거나 확인한 경험을 이력서 초안과 PDF로 정리할 수 있습니다.
사용자의 답변에서 출발한 정보가 전사·분석·검증을 거쳐 다음 연습으로 이어지도록 설계합니다.
서비스 사용자 흐름을 기반으로 한 개념도입니다. 배포 중인 코드의 상세 구성도와는 구별됩니다.
답변 입력, 전사문 확정, 코칭 대화, 연습 기록 등 사용자와 맞닿는 단계
UI / UX음성 인식, 선택한 공고·근거 정리, 분석에 필요한 구조화된 정보 전달
STT / CONTEXT답변 분석, 근거 기반 보완 사항 도출, 출력 계약과 유효성 검증
LLM / VALIDATION말해봄이 생각하는 신뢰할 수 있는 면접 코칭의 세 가지 방향입니다.
채용 공고의 요구사항과 면접 질문의 의도를 살펴, 사용자의 경험이 답변에 적절하게 반영되는지 확인합니다.
CONTEXT없는 경험을 채우는 대신 확인 가능한 정보와 부족한 정보를 구분하는 코칭 방향을 중요하게 생각합니다.
EVIDENCE더 좋아졌다는 평가만 제시하기보다 재답변에 추가된 설명과 변경된 지점을 구체적으로 살핍니다.
ITERATION말해봄은 단순히 AI의 답변을 보여주는 것을 넘어, 일관성과 근거의 타당성을 확인하는 평가 과정을 중요하게 생각합니다.
모델 출력을 그대로 신뢰하는 대신, 유효한 구조로 응답했는지와 실제 근거를 바탕으로 말하는지 검토하는 방향입니다.
일반적인 질문뿐 아니라 애매하거나 근거가 부족한 상황도 고려
출력 구조, 인용 정보, 필요한 추가 정보 등 점검 항목 설계
변경 전후 결과를 비교하고, 문제가 발견되면 다시 검증
최종 모델 구성 및 실험 조건을 재확인한 후 수치와 차트를 공개할 예정
* 최신 저장소와 평가 산출물을 대조하기 전이므로, 이 소개 페이지에는 성능 수치나 모델별 순위를 임의로 기입하지 않았습니다.
개발 기간: 2026.09.18 ~ 2026.10.08. 개발 기록과 코드, 문서를 통해 프로젝트의 과정을 확인할 수 있습니다.
구현 코드와 개발 변경 내역을 살펴보세요.
말해봄의 주요 흐름과 기능을 다시 둘러보세요.
팀원별 최종 담당 역할, 운영 환경의 상세 기술 구성, 정량 실험 결과는 공식 자료 확인 후 반영할 예정입니다.