기초 이해: LLM의 한계/실패 모드, 컨텍스트 이해가 좋을수록 안전한 활용이 가능합니다.
프롬프트/과업 설계: 과업 분해, 개선 루프를 잘 적용할수록 결과 품질이 좋아집니다.
도구 활용/자동화: 반복 작업과 연결 기능을 적극적으로 사용하면 업무 효율이 크게 향상합니다.
검증/평가: 사실·출처·저작권을 점검하고 A/B 비교를 통해 결과 신뢰도를 높입니다.
안전/정책 준수: 데이터 보호와 리스크 관리, 컴플라이언스 준수가 핵심입니다.
효과/학습/공유: KPI 기록, 교육 이수, 팀 공유를 통해 조직 전체 성숙도가 올라갑니다.

당신은 원리를 깊이 이해하면서도 이를 구조적으로 정리해 실행하는 사람입니다. 개념적 정확성과 단계 설계 능력이 뛰어나 복잡한 문제도 명확히 정의할 수 있습니다. 다만, 실행 속도가 늦어질 수 있으니 가볍게 실험하고 빠르게 검증하는 습관을 들이면 더 큰 성과를 거둘 수 있습니다.
TFL이 낮다면 반복 작업에 시간을 낭비할 수 있습니다. 작은 업무부터 AI 자동화를 시도하세요. IMP가 낮다면 좋은 방법론이 확산되지 않을 수 있으므로 짧은 공유 루틴을 만드세요.