저는 폴리텍 메카트로닉스 전공 학생으로, 여러 공모전과 해커톤을 준비하면서 Codex를 실제 작업 파트너처럼 사용했습니다. 단순히 “글을 써 달라”고 한 것이 아니라, 제가 작업한 기록, 로컬 폴더, 제출 문서, 브라우저 상태를 바탕으로 공모전 제출 준비 전체를 관리하게 했습니다.

처음에는 대회마다 마감일, 참가 자격, 제출물, 데모 영상, GitHub 공개 여부, 로그인 플랫폼, 개인정보 동의 항목이 달라서 계속 헷갈렸습니다. 그래서 Codex에게 “목표 5.5”라는 제출 자동화 역할을 주고, 내가 가진 기록을 근거로 신청서, 체크리스트, README, 제출 문안, 첨부 파일 계획을 정리하게 했습니다.

Codex는 먼저 로컬 작업 폴더를 읽고, 이미 만들어 둔 공모전 패킷과 상태 파일을 확인했습니다. 그 다음 공식 사이트와 신청 페이지를 다시 확인해, 열린 대회와 마감된 대회, 바로 제출 가능한 대회와 승인이 필요한 대회를 구분했습니다. 이 과정에서 23개 대회 폴더와 158개 제출 문서가 정리되었습니다.

이번 사례 자체도 Codex와 함께 만들었습니다. Codex가 전국민 AI 활용 사례 공모전 시즌 2 공식 페이지를 열어 시즌, 공모 분야, 필수 동의, 첨부 제한을 확인했고, 신청서 화면까지 이동해 실제 필드를 읽었습니다. 이후 분야, 제목, 이름, 연락처, 이메일, 활용 AI 도구까지 자동기입했고, 수정·삭제용 비밀번호와 최종 제출은 사용자가 직접 해야 하는 Stop-Point로 남겼습니다.

가장 큰 변화는 제 작업 기록이 그냥 메모가 아니라, 실제 제출 가능한 운영체계가 된 것입니다. Codex는 이미 제출 완료된 항목 2건과 아직 승인 대기 중인 항목을 구분했고, `접수 중`, `접수 전`, `로그인 필요`, `증빙 부족`, `마감 경과`, `최종 승인 대기`처럼 상태를 나누었습니다.

특히 좋은 점은 “어디서 멈춰야 하는지”까지 명확해졌다는 것입니다. Codex는 필수 동의, 개인정보 전송, 파일 업로드, 본인인증, 비밀번호, 최종 제출 버튼을 임의로 처리하지 않고 분리했습니다. 덕분에 속도는 빨라졌지만, 책임져야 할 지점은 제가 확인할 수 있었습니다.

제 방식의 핵심은 Codex를 결과물 작성기가 아니라 “제출 운영 관리자”로 쓴 것입니다. Codex는 공식 요구사항을 먼저 확인하고, 그 요구사항을 로컬 자료와 매칭한 뒤, 부족한 값만 `USER_INPUT_REQUIRED`로 남겼습니다. 이번 신청서도 비밀번호는 저장하지 않고, 선택 동의는 기본 미체크로 두며, 최종 제출 버튼 앞에서 멈추도록 설계했습니다.

또 하나의 개선 포인트는 기록을 증빙으로 바꾼 점입니다. Codex가 만든 `form_answers`, `one_page_brief`, `demo_and_evidence`, `final_checklist`, `approval_queue` 같은 파일은 나중에 다시 확인할 수 있는 제출 근거가 됩니다. 즉, AI 활용이 일회성 대화로 끝나지 않고, 다음 공모전에도 재사용 가능한 시스템으로 남았습니다.

다른 사람도 따라 할 수 있습니다. 핵심은 Codex에게 단순 질문이 아니라, 작업 루트와 제출 규칙을 함께 주는 것입니다. 공모전별 폴더를 만들고 공식 요구사항을 먼저 확인한 뒤, 신청서 답변·요약·증빙·체크리스트를 분리합니다. 그 다음 브라우저로 실제 폼 필드와 첨부 제한을 확인하고, 개인정보·동의·비밀번호·결제·최종 제출은 Stop-Point로 두면 됩니다. 이 방식은 공모전뿐 아니라 장학금, 인턴십, 창업지원사업, 프로젝트 지원서에도 적용할 수 있습니다.