요약: 논문의 통계 오류를 자동으로 찾아주는 도구가 필요했던 김수녕님이, Manus 한 플랫폼만으로 "논문 업로드 → 통계 오류 탐지 → 리뷰 결과 제공"까지 이어지는 완전한 웹앱을 구현한 사례입니다.

단계별 방법:

1. 일반 통계 Review용 SKILL을 먼저 만들어 기초 분석 기능부터 확보했습니다.
2. 생존분석처럼 복잡한 분석 유형을 처리하는 특화 SKILL을 별도로 추가했습니다.
3. 여러 SKILL을 묶어 결과를 조율하는 오케스트라 SKILL을 설계해, 하나의 거대 프롬프트가 아닌 역할 분리 구조로 안정성을 높였습니다.
4. Manus의 웹앱 생성 기능으로 Reviewer 친화적 UI까지 입혀, AI 분석을 실제 사용 가능한 서비스로 완성했습니다.

흥미로운 점: "하나의 거대한 프롬프트보다 역할이 분리된 구조가 훨씬 안정적"이라는 점이 인상적이었습니다. 좋은 AI 분석도 직관적인 UI를 만나야 비로소 제품이 된다는 사실을 잘 보여주는 사례입니다.

요약: 퍼스널컬러 진단을 받으려면 보통 비용과 시간이 들지만, 눈오지님은 ChatGPT의 Image2 기능을 활용해 사진 한 장만 올리면 자동으로 색상 톤을 분석해주는 진단 GPT를 무료로 만들었습니다.

단계별 방법:

1. 해외에서 비슷한 시도를 한 사례들을 먼저 찾아보고, 어떤 프롬프트 구조로 색상 분석을 유도했는지 참고했습니다.
2. ChatGPT의 Image2 이미지 분석 기능을 베이스로, 퍼스널컬러 진단에 특화된 프롬프트로 GPT를 구성했습니다.
3. 사용자가 사진을 업로드하면 별도 추가 입력 없이 자동으로 톤 분류와 결과 해설이 나오도록 흐름을 설계했습니다.

흥미로운 점: 포인트는 "새로 발명하지 않는 것"입니다. 해외에서 이미 누군가 다듬어둔 프롬프트를 모아 공통 패턴만 뽑으면, 내가 잘 모르는 도메인(퍼스널컬러처럼)도 진단 GPT가 됩니다.