YlanAI 분석 로직 개요

YlanAI 는 복잡한 문제를 정리하고 구조를 인식하며 행동 제안을 만들기 위한 분석 흐름입니다.

목표는 사용자를 대신해 결론을 내리는 것이 아니라, 복잡한 문제를 이해하기 쉽고 실행하기 쉽고 다시 검토하기 쉬운 단계로 나누는 것입니다.

분석 목표

• 흐릿한 문제를 논의 가능한 입력으로 바꾼다
• 추상적인 느낌에 머문 결론을 행동 순서로 바꾼다
• 일회성 답변을 지속적인 검토 과정으로 바꾼다

분석의 중심 흐름

1) 입력 정리

먼저 입력을 맞춰서 모호한 정보가 판단을 왜곡하지 않게 합니다.

• 문제의 목적이 분명한가
• 현실 제약이 충분한가
• 타임라인, 역할 관계, 자원 상한 등의 배경 정보를 보강할 필요가 있는가

2) 구조 파악

입력을 비교와 판단이 쉬운 변수로 바꿉니다.

• 안정 구조: 장기 경향, 강점 영역, 흔들리기 쉬운 영역
• 변동 구조: 단계별 흔들림, 촉발 지점, 리듬 변화
• 제약 구조: 자원 상한, 현실 제한, 실행 비용

3) 주제별 분석

사용자의 질문 주제에 맞춰 추론하고, 너무 넓고 추상적인 출력을 피합니다.

• 커리어 주제: 방향, 리듬, 돌파 지점, 되돌림 지점
• 관계 주제: 충돌 사슬, 대화 순서, 경계 전략
• 자원 주제: 위험 노출, 투입 순서, 배분 우선순위

4) 단계 판단

판단을 시간축에 겹쳐 현실적인 추진 전략으로 바꿉니다.

• 단기: 영향이 큰 행동부터 한다
• 중기: 구조적 문제를 해결한다
• 막힐 때: 대체 경로로 전환한다

5) 행동으로 전환

판단을 실행 리스트로 바꿉니다.

• 무엇을 먼저 할지
• 무엇을 보류할지
• 어떤 신호로 효과를 확인할지

자주 쓰는 입력 형식

템플릿 A: 현실 문제를 바로 적기

현재 상황부터 시작해서 시스템이 구조적으로 풀어주기를 원할 때 적합합니다.

지금 내가 마주한 핵심 문제:

이미 알고 있는 현실 조건:

가장 걱정되는 위험:

얻고 싶은 결과:

템플릿 B: 배경 정보 추가하기

보다 완전한 개인 배경을 반영한 세부 분석을 원한다면 다음 정보를 선택적으로 더할 수 있습니다.

• 생년월일
• 출생 시각
• 출생지
• 현재 단계와 중요한 타임라인
• 역할 관계와 책임 분담
• 시간, 자금, 에너지 등의 자원 상한
• 이미 시도한 접근과 그 결과

출생 정보는 사용자가 선택적으로 제공하는 배경 정보이며 필수 항목이 아닙니다. 이미 정리된 구조 정보가 있다면 그대로 질문에 붙여도 되고, 시스템은 그 입력을 바탕으로 계속 분석합니다.

출력 구조 참고

출력 모듈은 제품 업데이트에 따라 달라질 수 있으므로 고정 순서가 아닙니다.

자주 포함되는 요소는 다음과 같습니다.

• 한 문장 결론
• 핵심 근거
• 주요 위험
• 행동 리스트
• 검토 포인트

전제와 한계

YlanAI 는 구조화 지원 방법입니다.

규칙 기반 추론, 맥락 정리, 경험 요약을 통해 자기 이해, 단계 계획, 의사결정 참고에 필요한 경향과 주의점을 제공합니다. 결과를 보장하지는 않습니다.

유용성을 높이고 오용을 피하기 위해 다음 조건을 의식해 주세요.

• 사용 범위: 출력은 학습, 연구, 교류, 오락적 참고를 위한 것이며 미래 결과를 보장하는 결론이 아닙니다.
• 입력 전제: 배경 정보가 충실할수록 분석은 더 잘 초점을 맞출 수 있습니다. 일부 정보가 불확실해도 현실 문제 자체부터 시작할 수 있습니다.
• 전문 경계: 의료, 법률, 컴플라이언스, 중요한 재무 사안에서는 전문가 의견을 우선해야 합니다. 이 서비스는 전문 판단을 대신하지 않습니다.
• 미성년자 사용: 미성년자는 보호자 지도 아래 이용하고, 중요한 판단의 유일한 근거로 출력을 사용하지 마세요.
• 사용 방식: 출력은 현실 맥락과 객관적 정보와 함께 참고 시각으로 활용하고, 유일한 결론으로 취급하지 마세요.

권장 읽기 순서

1. 먼저 한 문장 결론을 읽는다
2. 다음으로 핵심 근거와 위험 경계를 읽는다
3. 마지막으로 행동 리스트와 검토 포인트를 읽는다