# 🤖 AI 삼총사(Gemini, ChatGPT, Claude)와 함께한 사상체질 정밀 진단 웹앱 개발기

- 작성자: [돌고래](https://community.clauders.ai/member/imported-member-VbY5m7vyR2)
- 공간: [노트 / 글쓰기](https://community.clauders.ai/writing)
- 게시: 2026-06-02
- 연재: [NotebookLM 지식베이스](https://community.clauders.ai/series/notebooklm-knowledge-base) 2/2편
- 태그: #지식베이스
- 주소: https://community.clauders.ai/writing/post/ai-%EC%82%BC%EC%B4%9D%EC%82%AC-gemini-chatgpt-claude-%EC%99%80-%ED%95%A8%EA%BB%98%ED%95%9C-%EC%82%AC%EC%83%81%EC%B2%B4%EC%A7%88-%EC%A0%95%EB%B0%80-%EC%A7%84%EB%8B%A8-%EC%9B%B9%EC%95%B1-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EA%B8%B0-3ec11af2-d13a-8e65-92c7-532ef5ff8c29

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# 🤖 AI 삼총사(Gemini, ChatGPT, Claude)와 함께한 사상체질 정밀 진단 웹앱 개발기

## 소개

한의원 대기실에서 환자들이 패드로 간단히 진행할 수 있으면서도, 근거를 완벽히 반영한 '사상체질(8체질) 정밀 자가 진단 웹 인터페이스'를 구축하고자 했습니다.

처음에는 단순히 NotebookLM이 정제해 준 체질 분류 기준을 웹 설문지로 옮기려 했으나 , 실제 구현시 불분명한 회색으로 도출되는 부분이 많아서 '영역별 가중치 수식, 초기 필터링(배제) 규칙, 동점자 발생 시 Tie-breaker 작동'까지 구현된 완성도 높은 의료용 알고리즘 웹 프로그램을 만들고자 도전하게 되었습니다.

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## 진행 방법

이번 프로젝트에는 각 AI 도구의 강점을 극대화하여 **[NotebookLM (로직 정제 및 검증)] ➔ [ChatGPT & Gemini (알고리즘 교차 대조 및 UX 보완)] ➔ [Claude (최종 코드 통합 및 구현)]** 프로세스로 진행했습니다.

* **NotebookLM & Gemini:** 사상의학 자료를 학습시켜 초기 로직을 검증하고, '외형 6 : 성정 4' 및 '생리지표 최우선'이라는 가중치 기준을 정립했습니다.

* **ChatGPT:** 클로드 토큰이 만료되어 대기하는 동안 알고리즘의 빈틈을 찾아내고, 시각화 아이디어를 얻는 '기획 파트너'로 활용했습니다.

* **Claude:** 정교해진 최종 통합 프롬프트와 로직 규격서를 바탕으로 단일 파일(HTML/JS) 웹 프로그램 코드를 추출하는 최종 개발자 역할을 맡겼습니다.

### Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.

1) 로직의 구멍을 메우기 위한 NotebookLM 압박 질문 프롬프트

> "내가 가진 자료들을 바탕으로 환자용 사상체질 분류 설문 로직을 만들려고 해. 다음 조건들에 대해 자료에 기반한 '판정 규칙(Rule)'을 명확하게 정리해 줘.

> * **가중치 부여**: 설문 문항 중 '성정(심리적 경향)'과 '외형(체형/용모)' 중 어떤 것에 더 높은 가중치를 두어야 학술적/임상적으로 정확도가 높아질까? 그 비율을 수치로 제안해 줘. * **모호한 점수 처리**: 만약 어떤 환자가 동점이 나오거나 거의 비슷하게 나온다면, 이를 변별하기 위해 던져야 할 '최종 결정타(Tie-breaker) 질문'을 체질 조합별로 2~3개씩 뽑아줘. * **체질 배제 로직**: '이 증상이나 특징이 있다면 소양인은 절대 아니다' 같은 '배제 조건'이 자료에 있다면 정리해 줘."

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2) 클로드 토큰 부활 후 던진 '최종 통합본' 프롬프트

> "기존 코드에서 질문 체계와 가중치를 대대적으로 정밀화할 거야. 내가 주는 텍스트 가이드를 바탕으로 단일 HTML/JS 코드를 새로 갈아엎어 줘.

> 단, 1) 필터(배제) 문항은 첫 페이지에 몰지 말고 각 파트 사이에 자연스럽게 배치하고(UX 고려), 2) 명시되지 않은 동점 경합은 생리지표 우선 규칙을 적용하며, 3) 부인과 지표에서 '해당 없음' 선택 시 총점 분모에서 제외하는 연산 알고리즘을 짜줘. 결과 페이지에 시각화 이미지(그래프 등)가 포함될 수 있도록 레이아웃을 짜줘."

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## 결과와 배운 점

* **LLM마다 잘하는 영역이 확실히 다르다:** NotebookLM은 원전 가이드라인 등 '텍스트 근거 추출'에 강하고, Gemini는 'UX 및 알고리즘 예외 처리 기획'에 탁월하며, Claude는 '실제 작동하는 코드 구현' 능력이 압도적입니다.

--> 제미나이한테 글쓰기 시켰더니, ChatGPT는 뺐네요. 제미나이와 ChatGPT에게 동일 질문을 던져서 하나의 형태를 만들어 갔는데, 제미나이는 좀더 원문 그대로의 내용에 부합하는 방향으로 수정을 해주고, ChatGPT는 통계적 분석에 유리한 방향으로 길을 제시해 줍니다.

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* **복잡한 질문은 쪼개서 질문해야 합니다:** Gemini에게 세부 내용을 한꺼번에 물어봤을 때 답변을 회피하는 현상이 있었습니다. 파트별로 잘게 쪼개어 교차 대조를 유도하는 것이 정확한 답변을 받아내는 꿀팁입니다.

--> 야 이 사람 소화상태 어때?라는 질문이 전자라면, 이 사람의 소화(속쓰림, 갑갑함), 대변, 소변 더 세분화가 필요

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### 과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?

처음엔 코딩 툴이 다 알아서 해줄 줄 알고 Claude에 프롬프트를 넣었으나, 자꾸 단순 4대 체질로만 판정하는 한계를 보였습니다. 게다가 AI가 중간에 잘못된 로직을 그럴듯하게 제안(할루시네이션)하여 한의학 원전 내용과 교차 대조하며 로직을 직접 수정해야 했습니다.

--> 클로드로 만든 축약된 자료로 질문을 만들라고 했더니, 가중치가 틀린 부분이 발견됨.

--> 틀린 자료를 토대로 노트북LM에게 다시 질문, 수정 방향 제시 받음.

--> 만들어준 질문들을 노트북LM에 다시 전부 재검증 받아야 할 필요성을 느끼고 진행함 "체질 판단을 위한 문항 작성 중이야. 틀리거나 모호한 부분 체크해줘."

설상가상으로 클로드 토큰까지 만료되는 바람에 강제로 2시간 동안 기획을 정교화하는 '골든타임'을 가졌는데, 결과적으로 이것이 전화위복이 되어 더 탄탄한 프로그램을 완성할 수 있었습니다.

### 도움이 필요한 부분이 있나요?

현재 로직과 알고리즘은 한의학적 임상 기준에 맞게 꼼꼼하게 완성되어 그럭저럭 판별은 잘 해주는 상태입니다. 다만 아직은 기본 템플릿 수준이라 **디자인(UI/UX) 측면에서 환자들이 보기에 더 친근하고 직관적이도록 변화시키는 방법**에 대해 고민이 많습니다. UI 디자인을 미려하게 업그레이드할 수 있는 프롬프트 팁이 있다면 공유 부탁드립니다!, 미관상 예쁘게 좀 더 수정해 달라고 했더니, 클로드가 응답할 수 없다는 오류가 계속 떠서 대기중입니다....

### 앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.

이번에 빌드업한 정밀 알고리즘을 바탕으로 UI를 완전히 깔끔하게 다듬은 후 , 실제로 한의원 대기실 패드에 세팅하여 환자들이 원내에서 대기할 때 유용하게 사용할 수 있도록 실전 배치할 예정입니다!