문제는 '텍스트 노이즈'
매일 받는 주문 메모는 형식이 제각각입니다. "빠른 배송", "특별히 튼튼한 상품", "색상 맞춰줄 수 있나?", "납기는?", "한 번에 여러 상품" 같은 요청들이 섞여 있었습니다. 수작업으로 분류하는 데만 하루에 20분이 걸렸습니다.
시도한 것: 간단한 Claude Code 프롬프트
구글 시트에 새 주문이 들어오면, Claude Code 에이전트가 다음을 실행하도록 설정했습니다.
주문 메모 열을 읽고, 다음 중 하나로 분류하기: 배송 관련, 상품 커스터마이징, 가격 문의, 수량 문의, 기타
Google Sheets → Claude Code Agent
입력: A2 (주문 메모 텍스트)
처리: 프롬프트로 카테고리 판단
출력: B2 (분류 결과 자동 입력)
놀라운 순간
1주일 후, Claude Code가 패턴을 '학습'하기 시작했습니다. 처음에는 직관적인 키워드("빠른", "맞춰", "가격")만 잡았는데, 나중에는 "안 헤지네요" 같은 은어도 인식했습니다. "배송 관련" 신호로 올바르게 분류한 것입니다.
2주차: 정확도가 95%를 넘었습니다. 5건 정도만 수정했습니다.
왜 이게 중요한가
• 시간 절감: 20분 → 3분
• 휴먼 에러 감소: 같은 주문 의도를 다르게 분류할 확률 없음
• 데이터로 활용 가능: 어떤 요청이 가장 많은지 한눈에 파악
다음 단계 (계획 중)
가장 요청이 많은 카테고리를 미리 탑재된 템플릿과 연결해, 응답 메시지도 자동 제안하는 단계입니다. 아직 테스트 중이지만, 초기 결과는 긍정적입니다.
소소한 배운 점
Claude Code의 강점은 "규칙을 하드코딩할 필요가 없다"는 것입니다. 구글 시트에 예시 데이터 몇 줄만 있어도, 맥락(context)으로부터 학습합니다. 물론 완벽하지는 않지만, 비개발자가 구축하기엔 충분합니다.
작은 프로토타입으로 시작해서, 실제 데이터를 먹였을 때 어떻게 반응하는지 보는 것. 그것이 비개발자 자동화의 비결인 것 같습니다.