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제조 AI README.md 작성 실습

Day 1: 기술 문서화 - 코드를 넘어 이야기를 남겨라

학습 목표

제조 AI 프로젝트의 전문적인 README.md를 작성한다 문제 정의에 정량적 수치를 포함한다 GitHub 배지와 아키텍처 다이어그램을 추가한다

미션: 30초 안에 채용 담당자를 사로잡는 README

상황

9주간 만든 제조 AI 트러블슈팅 시스템. 이제 GitHub에 공개한다. 채용 담당자가 이 레포를 보고 30초 안에 "면접 보자"고 해야 한다.

요구사항

  1. 프로젝트 제목 + 배지 (5개 이상)
  2. 한 줄 소개 (임팩트 있게)
  3. 문제 정의 (숫자 포함 3개 이상)
  4. 주요 기능 (5개, 각각 한 줄 설명)
  5. 아키텍처 다이어그램 (ASCII Art)
  6. 기술 스택 표 (8개 이상)
  7. Quick Start (5단계 이내)
  8. 성과 지표 (정량적 수치 3개 이상)
  9. 프로젝트 구조 (디렉토리 트리)

평가 기준

  • 30초 안에 프로젝트의 가치를 이해할 수 있는가?
  • 문제 정의에 구체적인 숫자가 있는가?
  • 복사-붙여넣기로 설치할 수 있는가?
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AI로 학습하기 — 꿀팁
README 정량 수치 완결성 검증AI 학습 팁

AI에게 작성한 제조 AI README의 문제 정의 섹션에 정량적 수치(불량률, 다운타임 등)가 빠진 주장을 모두 찾아달라고 요청하세요.

이 제조 AI 프로젝트 README.md를 검토해줘. 문제 정의와 성과 섹션에서 정량적 수치 없이 '개선됐다', '줄었다'처럼 애매하게 서술된 모든 문장을 찾고, 각각에 어떤 종류의 수치(불량률 %, 다운타임 시간, 비용 절감액 등)를 넣어야 하는지 구체적으로 제안해줘.
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