[웅진씽크빅X스코플랩스] AI를 활용한 DT 기획자 과정 2기 – 4주차 포트폴리오 (n8n 모듈 설계·정확도 개선)

학습 개념 정리
이번 주에는 n8n으로 업무 자동화 모듈을 설계·개발하며 △노드 기반 워크플로 설계 원칙(SRP, 재사용성) △입·출력 스키마 정의와 데이터 정규화 △조건 분기(Switch)와 에러 핸들링(try/catch, 재시도) △환경변수/시크릿 관리 △로깅·모니터링 △LLM 노드용 프롬프트/검증 루프 설계를 정리했다. 특히 “규칙 기반 전처리 + LLM 보정 + 결정적 검증”의 3단계 구조가 정확도 안정화에 중요함을 배웠다.

과제 수행 내용
우리 조의 주제에 맞는 n8n 모듈을 제작하기 위해 팀 미팅을 진행해 요구사항과 성공 기준을 합의했다. 이를 바탕으로 HTTP Trigger → Parse(JSON) → Validate(Function) → Route(Switch) → 외부 API 호출 → Transform → DB/Sheet 기록 → Slack/메일 알림의 기본 틀을 확정하고, 필드 표준명과 에러 코드 체계를 정의했다. 이후 실제 샘플 데이터를 반복 주입해 오탐/누락 패턴을 찾고, 검증 함수와 예외 분기를 지속적으로 수정하며 정확도를 끌어올렸다.

멘토 면담 및 반영
팀 멘토님과 추가 면담을 통해 ①입력 유효성 선검증 강화, ②타임아웃·재시도(지수 백오프) 도입, ③필수 로그 필드(요청ID/소요시간/노드명/실패사유) 정의, ④모듈 단위 테스트 시나리오 작성에 대한 피드백을 받았다. 피드백을 반영해 노드 레이블링과 주석을 정리하고, 실패 케이스 재현 스크립트를 만들어 디버깅 시간을 단축했다.

결과물
주제 적합 프로토타입 모듈이 동작하며, 표준화된 출력 스키마와 알림 루틴이 안정화되었다. 테스트 데이터를 통해 발견된 예외 케이스가 대거 해소되어 처리의 일관성이 눈에 띄게 개선되었다. 워크플로 다이어그램과 실행 로그 예시는 리포지토리/문서에 정리했다.

회고(느낀 점)
협업 자동화는 “명확한 명세→작은 단위 구현→빠른 검증”의 루프가 핵심이었다. 프롬프트 튜닝만으로는 한계가 있었고, 결정적 검증 로직과 데이터 전처리가 정확도를 좌우했다. 다음 주에는 오류 대시보드, 처리시간·정확도 지표를 도입해 객관적 성과를 수치로 관리하고, 배포 전 체크리스트를 완성할 계획이다.

 

본 후기글은 [웅진씽크빅X스코플랩스] AI를 활용한 DT 기획자 과정(Blog) 리뷰로 작성되었습니다.