PORTFOLIO
만든 것을
데이터로 검증합니다
AI를 실제 서비스에 붙이는 일을 합니다. 모델을 고르는 일보다 그 출력을 믿어도 되는지를 시스템이 스스로 판정하게 만드는 데 시간을 더 씁니다. 모델은 자신 있게 틀리기 때문입니다.
혼자 만든 WWE 경기 예측 플랫폼은 백엔드부터 프론트, 배포까지 직접 만들었습니다. 여기서는 언어 모델에게 데이터를 쓸 권한을 주지 않았습니다 — 모델은 결론과 근거 구절만 주장하고, 반영할지는 서버가 그 인용을 원문과 대조해 판정합니다.
네 명이 함께한 영상 분석 프로젝트에서는 모델을 부르기 전에 입력을 검증했습니다. 전신이 잘리거나 가린 영상에서 뽑은 자세 좌표는 쓸 수 없는 값이기 때문입니다.
규칙은 문서가 아니라 게이트로 지킵니다. 앱 사이의 의존 방향과 레이어 순서를 CI가 계약으로 검사하고, 어기면 커밋이 막힙니다. 표본이 모자란 지표는 0%로 채우지 않고 무엇이 모자란지를 화면에 적습니다.
쓰는 기술
아래 프로젝트에서 실제로 돌아가는 것만 적었습니다. 칩에 마우스를 올리면 어디에 쓰이는지 보입니다.
파란 칩SUPER-SUB 팀 프로젝트 · AI 영상 분석 에이전트
- 언어
- 백엔드
- 프론트엔드
- 데이터
- AI · 비전
- AI · 언어모델
- 인프라
만든 것
카드를 누르면 해당 사이트로 이동합니다.
KAYFABE
WWE 경기 예측 · 데이터 분석 플랫폼
세 개의 AI 에이전트가 각본 · 배당 · 소식을 근거로 경기 결과를 예측하고, 그 예측이 무엇을 읽고 나온 것인지를 함께 남깁니다. 적중률을 자랑하는 대신 그 숫자를 성적에 세도 되는지를 시스템이 스스로 판정합니다.
- 화면 19개
- 테스트 1,235건
- 아키텍처 계약 4
- 커밋 385
kayfabe.jsangho.cloud
SUPER-SUB
멀티모달 용병 스카우팅 · RAG 검증 플랫폼
팀 프로젝트 · 4명담당 AI 영상 분석 에이전트
생활체육 경기 영상을 분석해 선수의 실력을 재고, 그 근거로 팀이 빈 자리에 맞는 용병을 찾는 플랫폼입니다. 저는 영상에서 플레이 이벤트를 뽑아 색인하는 영상 분석 에이전트를 맡았습니다 — 프레임 추출 간격이 비용과 정확도를 동시에 정하는 자리라, 전 구간을 같은 간격으로 훑는 대신 거칠게 훑어 구간을 추리고 그 구간만 다시 봅니다.
- 에이전트 3종
- 보고서 9장
- 2026.08 – 10 진행 중
supersub-ai.com