cp3봇 작업페이지

담당: cp3봇 + Claude Opus
저작권 침해 여부, 광고규제(허위·과장광고) 리스크를 컨텐츠 제작 전 사전 검토. 위험 요소 발견 시 진행을 즉시 보류하고 대표님께 보고. 이 단계를 통과해야만 다음 단계 진행.

담당: cp3봇 (Gemini 저비용 모델)
대입정보 원천 PDF/HWP(각 대학 모집요강)를 수집. 저장 폴더구조: 나라 → 학년도 → 학교 → 학과 순으로 정리. 틀(0단계)과 PDF 둘 다 준비된 경우에만 다음 단계로 진행.
2026-08-30 확정(대표님): 원본 PDF/HWP는 그대로 보존하고 텍스트 추출도 병행(1차 작업용, 빠름). 단, 표가 많은 페이지는 표 그리드가 깨져 텍스트 추출이 틀릴 수 있음(실측 확인됨 — 부천대 재활스포츠과 정시 학생부 정원이 텍스트 추출로는 1명, 실제 원문은 2명). 그래서 검수 단계에서 필요한 페이지는 pdftoppm 등으로 이미지 변환해 육안/AI비전 판독으로 반드시 재대조한다(전 페이지를 미리 다 이미지로 만들지 않고, 검수 시점에 필요한 페이지만 렌더링 — 용량·시간 절약).

담당: cp3봇 (Claude Sonnet)
수집된 PDF 원문을 0단계에서 확정된 틀에 맞춰 실제 컨텐츠로 가공·작성. 학과별 입시요강을 표준 포맷으로 정리하는 핵심 작업 단계.

담당: cp3봇 (Claude Sonnet Max)
작업AI가 만든 컨텐츠의 1차 품질검수. 원문 PDF와 대조하여 숫자·조건·날짜 등 실데이터 정확성을 확인. 임의로 지어낸 내용(할루시네이션) 여부를 최우선으로 체크.
한계(2026-08-30 실측 확인): 같은 세션이 텍스트만 재대조하면 표 그리드 깨짐으로 인한 오독을 못 잡는 경우가 실제로 있었음. 검수1만으로는 불충분 — 검수2가 반드시 필요.

담당: cp3봇 (Gemini 교차검증)
검수1과 다른 모델(Gemini)로 다시 한번 교차 검수. 같은 모델이 자기 실수를 못 잡는 문제를 방지하기 위해 반드시 다른 AI로 재검증.
실측 검증됨(2026-08-30): 표가 많은 페이지는 해당 페이지를 이미지로 변환해 육안+Gemini비전 판독으로 재확인 — 텍스트 검수1이 놓친 실오류(정원 숫자 오독)를 실제로 잡아냄. 1개 학과 기준 수집~검수2 전체 8.6분 소요(수집1.8분·작업AI3.4분·검수1 0.9분·검수2 1.7분).

담당: cp3봇 자동배포
uniqv.co.kr에 실제 배포. 주 1회, 매주 월요일에만 배포(다른 4개 사업과 달리 유니큐브는 즉시배포 아님 - 정책 예외). 검수2가 끝나면 그 다음 월요일에 즉시 배포됨.