기록

작업 기록부

기재를 계속합니다 · 수치는 실측값 · 화면은 실화면

  • 카페24 재입고 알림이 안 뜬다면 기록 제11호 — 문답 · 2026.09 옵션 상품설정을 다 맞춰도 기본 기능으로는 안 뜹니다

    카페24에는 재입고 알림 기능이 있는데, 옵션(색상·사이즈)이 있는 상품에서는 그 버튼이 손님에게 뜨지 않습니다. 품절 옵션을 보이게 바꾸고 옵션별 재고 관리를 켜도 마찬가지였습니다. 상품 페이지는 건드리지 않고 알림 신청 자리를 직접 붙인 기록이고, 만들고 나서 더 큰 것을 하나 발견했습니다. 전문 읽기 →

  • 워드프레스 홈페이지, 만든 다음이 진짜입니다 기록 제10호 — 정리 · 2026.09 301번째담당자가 혼자 올리는 날이 성공

    홈페이지 제작 견적은 대개 만들어서 넘겨드리는 것까지가 범위입니다. 그런데 제품을 파는 회사는 넘겨받은 다음부터가 일입니다 — 제품이 바뀔 때마다 업체를 불러야 하면 돈이 계속 나가거나, 번거로워서 그냥 두다가 사이트가 낡습니다. 연결과 제품 등록을 담당자 손으로 옮겨 본 기록입니다. 전문 읽기 →

  • 웹사이트를 앱으로 — 스토어에서 걸리는 곳 기록 제9호 — 정리 · 2026.08 반려 5회통과까지 두 달 · 사유는 전부 이름

    사이트가 있다면 앱을 새로 만들 필요는 없습니다. 다만 감싸기만 하면 심사에서 걸립니다 — 저희는 반려를 다섯 번 받고 두 달을 치렀고, 사유는 전부 기능이 아니라 이름이었습니다. 전문 읽기 →

  • 기억하는 AI를 만들며 배운 세 가지 기록 제8호 — 정리 · 2026.08 8할품질을 가른 것은 대화가 아니라 기억

    AI가 말을 하게 만드는 것 자체는 하루면 됩니다. 어려운 건 대화가 쌓인 다음이었습니다 — 「지난주에 말했잖아」에 딴소리하지 않게 만드는 일, 그리고 쓸수록 나가는 돈을 미리 짜 두는 일. 전문 읽기 →

  • 사주 사이트를 만들기 전에 정할 다섯 가지 기록 제7호 — 정리 · 2026.08 만세력사주 사이트가 홈페이지와 갈라지는 지점

    사주·운세 사이트는 일반 홈페이지와 같은 물건이 아닙니다. 특히 060 전화결제는 개발사가 아니라 운영자 명의 계약이 먼저라, 모르고 시작하면 개발이 다 끝난 뒤에도 문을 못 엽니다. 전문 읽기 →

  • 클릭 328건이 실제로는 70명이었습니다 기록 제6호 — 정리 · 2026.08 328 → 70기록된 클릭 → 실제 사람

    배너를 걸었고 클릭이 찍히는데 매출은 0 — 트래픽 탓도, 리디자인도 아니었습니다. 숫자를 나눠 세니 실제 사람은 70명, 핵심 행동까지 간 사람은 1명이었습니다. 전문 읽기 →

  • 구글 쇼핑에 내 상품이 안 보인다면 기록 제5호 — 정리 · 2026.08 68.5%노출 막힘 3,830개 · 새 예산 0원

    광고 성과를 올려 보자고 시작했는데, 문제는 광고가 아니었습니다 — 상품의 68.5%가 구글에서 노출 자격을 잃고 있었습니다. 광고비 0원으로 바로잡은 과정. 전문 읽기 →

  • 전자책 자동발송, 만들기 전에 정해야 할 다섯 가지 기록 제4호 — 정리 · 2026.08 다섯 가지견적 전에 물어보실 질문

    파일은 팔아도 재고가 안 줄고, 못 받은 손님은 말없이 사라집니다 — 자사몰에서 전자책을 팔며 직접 만들어 본 사람이 정리한, 어디에 맡기시든 물어보실 다섯 가지. 전문 읽기 →

  • 회사의 기억을 검색되게 만들기까지 기록 제3호 — 문답 · 2026.08 임베딩 100%노드 197 · 링크 695 · 자체 서버

    같은 트러블슈팅을 반복하지 않으려고, 사내 지식을 그래프로 구조화해 자연어로 검색하는 시스템을 저희 서버 안에 만들었습니다. 전문 읽기 →

  • 미리보기 238초를 0.9초로 줄이기까지 기록 제2호 — 문답 · 2026.08 0.9초238초에서 — 카페24 API 한도전

    상품 336건 미리보기가 238초 — 추측 수정 3번이 전부 실패하고, 답은 카페24 공식 문서의 「초당 2건」에 있었습니다. 전문 읽기 →

  • 자체 서버에 언어모델을 올리기까지 기록 제1호 — 문답 · 2026.08 문답 6항GPU 1대 · 2025.05부터 운영

    클라우드 API를 빌리는 대신 12GB GPU 서버 한 대에 언어모델을 직접 올려 실서비스를 돌리기까지 — 왜, 무엇으로, 어떻게 했는지를 여섯 문답으로 적었습니다. 전문 읽기 →

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