① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 외식매장을 운영하며 메뉴의 판매가·재료비·부가세·수수료를 같은 기준으로 비교할 도구가 필요했습니다. 가격이나 판매량을 바꿨을 때 공헌이익이 어떻게 달라지는지 계산하고, 그 숫자가 맞는지도 확인하고 싶었습니다. 이 업무에 OpenAI Codex를 활용했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
제가 필요한 분석 목적과 결과물 형태를 요청하고, Codex가 Python 코드·예제·사용 설명서를 작성하고 테스트를 실행하도록 했습니다. 이렇게 만든 fnb-margin-kit은 CSV 입력을 받아 메뉴별 공헌이익과 비교 결과를 표·JSON·오프라인 화면으로 출력합니다. 금액 계산, 잘못된 입력, 수수료 기준, 반올림 경계 등을 따로 검사하고 실행 결과를 남겼습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
계산기뿐 아니라 입력 예제, 설치 파일, 검사 기록을 함께 공개한 결과물이 생겼습니다. 2026년 10월 6일 공개한 0.4.0 버전은 단위 테스트 85개와 Python 3.10·3.12·3.14 검사를 통과했습니다. 후속 연구자료에서는 가상 입력 51,200건의 결과를 별도의 정수 계산법으로 대조했고, 공헌이익을 유지하는 최소 판매수량의 불일치가 0건이었습니다. 이 계산과 검증 결과를 연구 원고와 재현자료로 정리했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI에게 코드 작성과 함께 확인 방법도 만들도록 요청했습니다. 계산식을 설명한 문서, 실제 실행 명령, 결과 파일을 함께 두고 같은 입력을 다른 방식으로 재계산해 비교했습니다. 사람은 업무 목적과 비용 기준을 정하고, AI는 구현과 반복 검사를 돕게 했습니다. 공개 예제에는 가상 데이터를 사용해 거래처·고객·매장 자료를 노출하지 않았습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
GitHub의 공개 예제와 설치 방법으로 같은 계산을 실행할 수 있습니다. 먼저 예제 CSV를 그대로 실행해 문서의 결과와 대조한 뒤, 각자의 비용 기준에 맞는 값을 입력하면 됩니다. 처음에는 작은 예제부터 시작하고, AI가 작성한 계산식·코드·결과를 함께 확인하는 방식을 다른 업무에도 적용할 수 있습니다.

공개 자료
공개 배포 및85개 테스트 근거(v0.4.0): https://github.com/qorud02/fnb-margin-kit/releases/tag/v0.4.0
동일 버전 코드·설명·실행 예제: https://github.com/qorud02/fnb-margin-kit/tree/v0.4.0