AI 엔지니어링: AI의 도래와 거위 Day 3
Source: Dev.to
긴급 이메일
날짜: 12월 3일
보낸 사람: 사라 첸, 겨울 축제 코디네이터
긴급 – 핫 코코아 챔피언십 결과 시각화 필요
핫 코코아 챔피언십은 엄청났지만 내일 오후 2시 시상식에 사용할 결과 시각화가 필요합니다. 데이터 담당자는 아프고 우리는 당황하고 있습니다.
마감: 18 시간
내 데이터‑시각화 경험: 최소 수준
당황 수준: 상승 중
첨부 파일: 토너먼트 데이터, 투표 세부 내역, 레시피 점수표가 들어 있는 거대한 마크다운 파일, 총 5,294표.
자동 시각화 도구 등장
나는 goose의 Auto‑Visualiser 확장을 발견했습니다. 이 도구는 MCP‑UI (Model Context Protocol UI) 로 구동되며, 데이터를 붙여넣고 원하는 것을 설명하면 대화창 안에서 바로 적절한 시각화를 생성합니다—코드도, 내보내기도, 별도 도구도 필요 없습니다.
데이터
토너먼트 브래킷
- 8강: 4경기
- 준결승: 2경기
- 결승: 1번 최종 대결
- 우승: 다크 초콜릿 디카덴스 🏆
레시피 점수표
8가지 레시피가 네 가지 속성(0‑10)으로 평가되었습니다.
- 풍부함
- 당도
- 창의성
- 프레젠테이션
투표 세부 내역
| 기간 | 표 수 |
|---|---|
| 아침 | 1,247 |
| 오후 | 1,891 |
| 저녁 | 2,156 |
| 총계 | 5,294 |
재미있는 통계
- 가장 근접한 경기: 페퍼민트 드림 vs. 솔티드 카라멜 스월 (표 차이 14표)
- 가장 큰 격차: 다크 초콜릿 디카덴스 vs. 화이트 초콜릿 원더 (73표 차)
- 가장 논란이 된 레시피: 스파이시 멕시칸 모카
내가 만든 것
🏆 토너먼트 브래킷 흐름 (Sankey 다이어그램)
왜 Sankey인가? 8강에서 준결승, 결승까지 표가 어떻게 이동했는지 한눈에 보여주며, 다크 초콜릿 디카덴스의 압도적인 우위를 강조합니다.
핵심 인사이트
- 페퍼민트 드림이 1라운드에서 312표로 선두를 달렸습니다.
- 다크 초콜릿 디카덴스는 결승에서 678표로 정점을 찍었습니다.
- 준결승 단계에서 투표자 수가 급증했습니다.
📊 레시피 속성 비교 (레이더 차트)
관찰 내용
- 다크 초콜릿 디카덴스: 풍부함과 프레젠테이션에서 10/10 완벽.
- 화이트 초콜릿 원더: 당도는 최고지만 다른 항목은 낮음.
- 스파이시 멕시칸 모카: 창의성 9/10으로 높지만 전체 평가는 양극화.
- 클래식 스위스 벨벳: 모든 속성이 고르게 점수를 받음.
📈 시간대별 투표 추세 (라인 차트)
- 아침: 1,247표 (일찍 일어나는 사람)
- 오후: 1,891표 (+52 % 증가)
- 저녁: 2,156표 (최고 참여)
인사이트: 저녁에 투표한 사람들이 챔피언십 결과를 최종 결정했습니다—시간대가 참여도에 큰 영향을 미칩니다.
🥊 맞대결 분석 (막대 차트)
- 1라운드: 네 경기, 승자가 명확.
- 2라운드: 경쟁이 치열해지고 stakes 상승.
- 결승: 678 vs 623의 서사적인 대결.
가장 손에 땀을 쥐게 한 경기: 1라운드의 페퍼민트 드림 vs. 솔티드 카라멜 스월—표 차이가 단 14표에 불과했습니다.
AI 엔지니어링 프로세스
시각화 코드를 전혀 작성하지 않았습니다. Goose와 대화만 했을 뿐입니다.
내가 사용한 프롬프트
Create a tournament bracket showing how each recipe progressed through quarterfinals, semifinals, and the championship.결과: 아름다운 Sankey 다이어그램이 즉시 렌더링되었습니다.
Compare all 8 recipes on a radar chart using their judge scores for richness, sweetness, creativity, and presentation.결과: 색상으로 구분된 다중 시리즈 레이더 차트가 생성되었습니다.
Show voting trends across the three time periods.결과: 투표자 참여도를 보여주는 명확한 라인 차트가 나타났습니다.
생성된 차트: 6개 이상
위기 해소: ✅
마법 뒤의 기술
MCP‑UI (Model Context Protocol UI)
전통적인 AI는 텍스트(예: JSON)만 반환합니다. MCP‑UI는 인터랙티브 컴포넌트—채팅에 바로 삽입 가능한 실제 차트를 반환합니다.
Auto‑Visualiser 확장
MCP‑UI 위에 구축된 이 확장은:
- CSV, JSON, 마크다운 등 다양한 데이터 형식 파싱
- 자연어 기반 시각화 요청 이해
- 적절한 차트 유형 자동 선택
- 채팅 내에서 인터랙티브 시각화 직접 렌더링
이 덕분에 급박한 상황에서도 빠르게 결과물을 만들 수 있었습니다.