블로그 원문: https://blog.naver.com/airecoffee/224448177925

① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
로스터리 카페 아이레커피는 6명이 함께 일합니다. 매장 운영을 카카오톡 단톡방과 수기 기록으로 하다 보니 발주 요청이 잡담에 묻히고, 로스팅·베이킹 요청을 누가 받았는지 알 수 없었고, 출퇴근·마감 기록은 월말에 다시 모아야 했습니다. 외주 개발은 부담스럽고 시중 근태 앱은 발주·로스팅 요청까지 묶어주지 않아, 개발자가 아닌 제가 AI와 직접 만들기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- Claude: 매장의 하루를 말로 설명하면 화면 흐름·데이터 구조·예외 상황·하지 않을 것까지 담은 설계 문서로 정리하고, 코드 구현과 버그 수정을 맡았습니다.
- Gemini: 설계 문서에 '검토자 질문'을 붙여 교차 검토를 맡겼습니다. (예: 관리자 두 명이 동시에 같은 직원을 승인하면? 작업 도중 직원이 로그인을 못 하게 되는 순간이 있는가?)
- 저는 무엇을 왜 만들지 정하고, 매장에서 직접 눌러보며 나온 문제를 그대로 목록으로 AI에게 전달했습니다. 첫 테스트에서만 10개의 문제를 찾아 고쳤고, 테스트를 통과한 것만 매장에 반영했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 운영 봇 'SANE': 직원은 봇과의 1:1 대화에서 버튼으로 입력하고, 결과는 발주·요청·출근·마감·공지 5개 방에 자동으로 정리됩니다. 방마다 현황판 1개가 고정되어 대기 중인 일이 한눈에 보입니다.
- 요청이 묻히지 않습니다. 지금까지 발주 #91번, 작업 요청 #51번까지 봇으로 처리됐고, 요청자·처리자·시각이 모두 기록됩니다.
- 출퇴근(매장 와이파이 기준, 9시간 자동 퇴근)과 마감 기록이 처음부터 한곳에 쌓여 다시 모을 필요가 없습니다.
- 간편한 방식이라 직원 만족도가 높고, 개발 외주 비용은 0원입니다(구독형 AI와 무료 클라우드 서버만 사용).
- 같은 방식으로 토스 POS 주문 수집·매출 분석, 로스팅 기록 동기화, 생두·블렌드 원가, 라벨 프린트, 텔레그램 로그인 백오피스까지 매장 운영 전체로 확장했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 두 AI 교차 검토: 한 AI가 쓴 설계를 다른 AI가 검토해 구멍을 찾습니다.
- 규칙 문서로 AI 가르치기: 마감 날짜가 하루 밀리는 버그(세계 표준시 문제)가 나온 뒤 '영업일은 반드시 한국 시간으로 계산' 규칙을 AI가 매번 읽는 문서에 적고, 어기는 코드를 잡아내는 검사기까지 만들게 해 같은 실수를 막았습니다.
- 지금은 서버에서 AI 작업자 여러 명이 동시에 기능을 만들고 AI 관리자가 나눠주고 검토하며, 저는 휴대폰으로 지시하고 매장 반영 직전에만 승인합니다.
- 개인정보·안전: 출근 확인은 GPS 대신 매장 와이파이, 비밀번호 대신 텔레그램 1회용 코드 로그인(12시간 만료), 퇴사 즉시 권한 회수, 비밀 정보는 코드 밖 서버 설정에만 보관, 매일 자동 백업, 데이터 삭제·서버 재시작·매장 반영은 반드시 사람 승인. 제출 캡처는 직원 이름과 금액을 가렸습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 핵심은 기술이 아니라 순서입니다.
1) 텔레그램 @BotFather로 봇 만들기(무료, 5분)
2) AI에게 매장의 하루를 설명하고 설계 문서부터 요청
3) 설계를 다른 AI에게 보여주고 구멍 찾기
4) 기능 하나씩 만들고 매장에서 눌러본 뒤 문제를 그대로 AI에게 전달
5) 같은 실수는 규칙 문서에 적기
출퇴근 하나, 발주 하나처럼 가장 귀찮은 한 가지부터 시작하면 됩니다. 블로그에 실제 요청 문장 예시도 담았습니다.