Power Automate
클릭으로 만드는 업무 자동화

🎯 이번 주 학습 목표

방학 후 재개 첫 주입니다. 이번 주의 주제는 Power Automate라는 도구 그 자체입니다 — 무엇이고, 어떻게 굴러가고, 어디까지 되고 어디부터는 안 되는가. 앞부분에서 도구를 설명하고, 뒷부분 실습에서 그 설명을 손으로 확인합니다. 이번 주가 끝나면 아래 일곱 가지를 할 수 있게 됩니다.

이번 주에 하지 않을 것

초급 단계에서 손대면 오히려 헤매는 것들입니다. 나중에 필요해지면 그때 배웁니다.

• HTTP, Graph API, custom connector
• Desktop flow (RPA) — 화면을 직접 클릭하는 자동화는 별개 제품입니다. 오늘은 클라우드 Flow만
• 변수(Variables)·필터 배열·중첩 조건 같은 표현식 중심 기능 — 필요해지면 그때
• 실제 프로젝트·고객·응답자 데이터 (실습은 전부 본인 메일함과 가짜 데이터로)
• 오류가 났을 때 처음부터 새로 만들기 (→ Run history와 연결 상태부터 봅니다)

💡 왜 이걸 먼저 배우는가

방학 후 첫 주입니다. 그리고 앞으로 12주간은 웹이 어떻게 굴러가는지, AI가 어떻게 작동하는지 원리를 팝니다. 원리는 오래 쓰이지만 당장 이번 주 업무를 줄여주지는 않습니다.

그래서 첫 주는 내일 바로 써먹을 수 있는 것부터 합니다.

우리 업무를 떠올려 보면 이런 것들이 매일 반복됩니다.

전부 "어떤 일이 생기면 → 조건을 보고 → 무언가를 한다" 구조입니다. 이 구조를 그대로 컴퓨터에 시키는 도구가 Power Automate입니다.

오늘의 한 줄 — Power Automate 전문가가 되는 게 목표가 아닙니다.
"메일 확인 → 알림 → 기록" 을 자동화 문장으로 바꾸는 감각을 만드는 것이 목표입니다. 작은 Flow 하나를 성공시키고, 그다음에 확장하면 됩니다.

이미 아는 것과 이어집니다 복습 · W5 · W7

Week 5에서 Make.com과 n8n으로 노드를 연결해 워크플로우를 만드는 것을 배웠고, Week 7에서 n8n을 깊게 팠습니다. Power Automate는 같은 발상의 M365 사내 환경판입니다.

여기까지가 왜입니다. 이제부터는 Power Automate가 정확히 어떤 도구인지를 봅니다. 화면에 나오는 단어 여덟 개, Flow 세 가지 타입, 커넥터가 두 등급으로 갈리는 이유, 그리고 이 도구가 못 하는 일까지. 실습은 그 뒤입니다.

🧩 Power Automate란 무엇인가

한 문장으로 줄이면 이렇습니다. "어떤 일이 생기면 → 조건을 보고 → 여러 앱에 걸쳐 무언가를 한다"를 코드 없이 화면에서 조립하는 도구. M365 계정 안에서 돌기 때문에 Outlook·Excel·Teams·SharePoint에 로그인 절차 없이 바로 붙습니다.

화면에 나오는 여덟 단어

이 여덟 개만 알면 화면에서 길을 잃지 않습니다. 앞의 여섯 개는 모든 Flow에 나오고, 뒤의 두 개는 여러 건을 한꺼번에 처리할 때 나옵니다 — 이번 실습이 그 경우입니다.

전체 그림

이 그림이 이번 주 전부입니다.
그리고 이 그림은 12주 뒤 Week 29에서 LangGraph의 노드·엣지·분기로 똑같이 다시 나옵니다. 지금 손으로 익히는 감각이 그때 그대로 쓰입니다.

Flow 세 가지 타입

Flow를 만들 때 제일 먼저 고르는 것이 타입입니다. 무엇이 Flow를 시작시키느냐로 갈립니다.

화면 둘러보기 — 왼쪽 메뉴 다섯 곳

https://make.powerautomate.com 왼쪽 메뉴에서 오늘 쓸 곳은 이 다섯입니다.

커넥터는 두 등급으로 갈린다 ★

화면에서 액션을 검색하면 어떤 것들 옆에 다이아몬드 아이콘(◆ Premium)이 붙어 있습니다. 라이선스가 갈리는 지점이라 실습이 멈추는 가장 흔한 이유입니다.

Power Automate가 못 하는 것

도구를 아는 것에는 경계를 아는 것이 포함됩니다. 이 셋은 Power Automate로 밀어붙이면 오히려 손해입니다.

마지막 줄이 이번 주의 진짜 교훈입니다. 규칙으로 되는 일과 AI가 필요한 일을 구분하는 감각 — 실습 1의 Excel과 실습 2의 Excel을 나란히 놓고 보면 몸으로 알게 됩니다.

🔔 핵심 비유

📦 사전 준비 ★ 여기서 실습 성공률의 8할이 결정된다

공통 준비물

Outlook 폴더 만들기 — 실습 1이 읽어갈 곳

실습 1은 받은 편지함 전체가 아니라 지정한 하위 폴더 하나만 읽습니다. 범위를 좁혀야 실행 시간도 짧고 AI 크레딧도 덜 씁니다.

1. Outlook(웹 또는 앱)에서 받은 편지함(Inbox)을 우클릭 → 새 하위 폴더를 만든다. 이름은 Inbox_PM.
2. 본인에게 테스트 메일 3~4통을 보낸다. 제목과 본문을 서로 다르게 — 예: "3차 실사 일정 조정 요청", "DP 산출물 재전달 부탁", "주간 리포트 공유". 본문은 서너 문장 이상이어야 AI 요약이 의미 있게 나옵니다.
3. 도착한 메일을 Inbox_PM 폴더로 옮긴다.
4. ⚠️ 전부 "읽지 않음" 상태로 되돌려 둔다 (우클릭 → 읽지 않은 상태로 표시). 실습 1은 안 읽은 메일만 가져옵니다.

Excel 파일 만들기 ★ 가장 많이 막히는 지점

새 Excel 통합 문서를 만들어 OneDrive에 저장합니다. 파일명은 MissedEmail.xlsx. 시트 1개를 만들고, 반드시 "표(Table)"로 지정합니다.

표로 만드는 법: 데이터 범위를 드래그 → 리본의 삽입 → 표 (또는 홈 → 표 서식) → "머리글 포함" 체크 → 확인 → 표가 선택된 상태에서 표 디자인 탭 → 표 이름에 아래 이름을 입력.

시트명 MissedEmail / 표 이름 tblMissedEmail — 실습 1·2가 쓰는 표

샘플 데이터 한 줄씩 넣어둡니다 (표가 비어 있으면 액션 설정 화면에서 컬럼이 안 보이는 경우가 있습니다).

AI Builder 크레딧이 없다면

왼쪽 메뉴에 AI hub가 없거나 크레딧이 0이면 실습 2가 안 돌아갑니다. 그래도 괜찮습니다. 실습 1까지만 하면 됩니다. 실습 1은 표준 커넥터만으로 완성되는, 자체적으로 완결된 Flow입니다 — 예약 트리거가 안 읽은 메일을 가져와 Excel에 쌓는 것까지. 이번 주 학습 목표는 여기서 달성됩니다. 크레딧이 생기면 그때 실습 2를 이어 하면 됩니다.

🧪 실습 1 — 매일 아침, 놓친 메일을 Excel에 모으기

완성 그림 — 네 단계

7-1. Scheduled cloud flow 만들기

1. https://make.powerautomate.com 에 접속한다.
2. 왼쪽 메뉴에서 Create(만들기)를 누른다.
3. Scheduled cloud flow(예약된 클라우드 흐름)를 선택한다.
   여기서 타입을 잘못 고르면(Automated 등) 뒤 화면이 전부 달라집니다. Scheduled가 맞는지 확인.
4. Flow name(흐름 이름)에 PM_MissedEmail_Summary_{본인이니셜} 을 입력한다.
   이름 규칙은 팀_업무_목적_소유자 형태를 권합니다. Flow가 20개쯤 되면 이름만 보고 뭘 하는 건지 알 수 있어야 합니다.
5. Starting(시작) 날짜는 오늘, 시각은 오전 10:00. Repeat every(반복 주기)는 1 / Day(일).
6. Create(만들기)를 누른다. → 편집 화면에 Recurrence 카드 하나만 있는 상태로 시작한다.

7-2. 메일 가져오기 — Get emails (V3)

7. Recurrence 카드 아래 + New step(새 단계)을 누른다.
8. 검색창에 Get emails 를 입력하고 Office 365 Outlook 의 Get emails (V3) 를 선택한다.
9. 처음이면 Sign in 으로 회사 계정 연결을 만든다. (이후 이 연결은 Connections 메뉴에 남는다)
10. 설정값을 아래 표 그대로 채운다. 안 보이는 항목은 카드 아래 Show advanced options(고급 옵션 표시)를 눌러 편다.

7-3. 한 통씩 반복하기 — Apply to each ★

Get emails는 메일을 여러 통 한꺼번에 가져옵니다. 우편물이 한 자루로 온 셈입니다. 기록은 한 통씩 해야 하므로 반복 상자가 필요합니다.

11. + New step → 검색창에 Apply to each 를 입력하고 Control(컨트롤) 의 해당 액션을 선택한다.
12. Select an output from previous steps(이전 단계의 출력 선택) 칸을 클릭하면 동적 콘텐츠 목록이 뜬다. 여기서 value 를 고른다.
    Get emails (V3)의 value가 곧 "메일 목록"입니다. body나 다른 항목이 아닙니다.

7-4. Excel에 한 줄 기록 — Add a row into a table

가져온 메일 한 통씩을 Excel 표에 기록합니다. 아직 요약은 없습니다 — Summary에는 본문 앞부분(미리보기)이 그대로 들어갑니다.

13. Apply to each 상자 안쪽에서 Add an action 을 누른다.
14. 검색창에 Add a row into a table 을 입력하고 Excel Online (Business) 의 해당 액션을 선택한다.
15. 파일 위치를 고른다 — Location OneDrive for Business · Document Library OneDrive · File 은 폴더 아이콘으로 MissedEmail.xlsx 를 찾아 선택 · Table 은 tblMissedEmail.
16. 표를 고르면 컬럼 6개가 입력칸으로 펼쳐진다. 아래 표대로 채운다.

7-5. 저장하고 테스트하기 ★ 오늘의 핵심

예약 트리거는 내일 아침까지 기다릴 필요가 없습니다. 손으로 즉시 돌려볼 수 있습니다.

17. 오른쪽 위 Save(저장). 오류가 있으면 여기서 빨간 표시가 뜬다.
18. Test(테스트) → Manually(수동) → Test → Run flow.
19. 실행이 끝나면 각 카드에 초록 체크가 뜬다. Apply to each 카드에는 반복 횟수가 표시된다.
20. Excel 파일을 열어 확인한다.

7-6. 한 번 더 돌려보기 — 규칙은 재현된다

바로 이어서 같은 Flow를 한 번 더 실행합니다. (Test → Manually → Run flow)

실습 1은 여기까지 — 이 Flow는 완전히 규칙입니다. 몇 번을 돌려도 같은 메일을 같은 형태로 기록합니다. 그런데 Summary 칸을 다시 보세요. 본문 앞부분이 그대로 잘려 들어가 있고, Action 칸은 비어 있습니다. "읽어보고 두 줄로 요약하고, 할 일을 뽑아내는 일"만 규칙으로 못 합니다. 그 한 자리를 채우는 게 실습 2입니다.

🤖 실습 2 — 그 Flow에 AI 끼우기

실습 1에서 만든 Flow는 전부 규칙입니다. 시각이 되면, 안 읽은 메일만, 한 통씩, Excel에. 몇 번을 돌려도 결과가 같습니다. 그런데 Excel을 열어보면 Summary 칸에는 본문 앞부분이 잘려서 들어가 있고 Action 칸은 비어 있습니다. "읽어보고 판단하는 일"은 규칙으로 못 합니다. 이 실습에서 실습 1의 그 같은 Flow에 AI를 끼웁니다.

8-1. 시작 전에 반드시 확인할 것 ⚠️

8-2. 프롬프트 만들기 — AI hub

프롬프트는 AI hub에 저장되는 재사용 가능한 부품입니다 — 한 번 만들면 여러 Flow에서 갖다 씁니다. 만들 것은 "메일 제목·본문을 받아 요약·중요도·할 일을 JSON으로 뱉는" 프롬프트 하나입니다.

1. 왼쪽 메뉴 AI hub → Prompts → Create custom prompt(사용자 지정 프롬프트 만들기).
   나중에 Flow 안의 Run a prompt 액션에서 Create new prompt로 들어가도 같은 화면입니다.
2. 프롬프트 이름을 MissedEmail_Summary 로 한다.
3. 입력 변수 두 개를 만든다. 오른쪽(또는 하단)의 Add input(입력 추가)을 눌러 각각 추가한다.

4. 프롬프트 본문에 아래를 입력한다. «Subject» / «Body» 부분은 직접 타이핑하는 게 아니라 입력 변수 목록에서 클릭해 끼워 넣는다.

이 프롬프트가 왜 이렇게 생겼나 — 세 가지 장치

이 세 줄이 프롬프트 엔지니어링의 실무 버전입니다. 화려한 기법이 아니라, 뒷단계가 받아먹을 수 있는 모양으로 출력을 고정시키는 것 — 자동화에 AI를 끼울 때 8할이 이 일입니다. Week 26에서 같은 문제를 system role과 구조화 출력으로 다시 다룹니다.

5. Test(테스트) 를 눌러 샘플 값으로 돌려본다. 출력이 중괄호로 시작해 중괄호로 끝나는지 확인한다. 인사말이나 코드펜스가 붙어 나오면 프롬프트 문장을 더 단호하게 고친다.
6. Save → Publish(게시). 게시해야 Flow의 Run a prompt 드롭다운에 나타난다.
7. 실습 1에서 만든 Flow의 편집 화면으로 돌아간다 — My flows → PM_MissedEmail_Summary_{이니셜} → Edit.

8-3. Flow에 끼우기 — Run a prompt ◆

8. Apply to each 상자 안쪽, Excel 행 추가(Add a row) 카드 바로 위의 +를 누른다 → Add an action.
   순서가 중요합니다 — AI 요약이 Excel 기록보다 먼저 와야 합니다. 잘못 아래에 넣었으면 카드를 드래그해 위로 옮긴다.
9. 검색창에 Run a prompt 를 입력하고 AI Builder 의 해당 액션을 선택한다.
   화면에 따라 Create text with GPT 또는 "프롬프트로 텍스트 만들기"로 보일 수 있습니다. 옆에 ◆ 표시가 있으면 맞습니다.
10. Prompt(프롬프트) 드롭다운에서 8-2에서 게시한 MissedEmail_Summary 를 고른다.
11. 프롬프트 입력값 두 칸을 동적 콘텐츠로 채운다.

12. 액션 이름을 알아보기 쉽게 바꾼다 — 카드 우측 ⋯ → Rename → AI_요약.

8-4. 덩어리를 쪼개기 — Parse JSON

AI가 {"summary":"…","importance":"…","action":"…"} 를 돌려줬습니다. 그런데 Power Automate 입장에서 이건 그냥 긴 문자열 하나입니다. Excel의 Summary 칸에 요약만 넣으려면 문자열을 이름 있는 값들로 쪼개야 합니다. 그 일을 하는 액션이 Parse JSON입니다.

13. Apply to each 안쪽, AI_요약 카드 아래에 Add an action → Parse JSON (Data Operation) 을 추가한다.
14. Content(콘텐츠) 칸에 수식(Expression / 식) 탭을 열고 아래를 붙여 넣는다.

15. Schema(스키마) 칸에 아래를 그대로 붙여 넣는다. (Generate from sample 버튼에 위 JSON 예시를 넣어 자동 생성해도 결과는 같습니다.)

이걸 넣고 나면 이후 단계의 동적 콘텐츠 목록에 summary · importance · action 세 개가 따로따로 나타납니다. 그게 Parse JSON을 쓴 이유의 전부입니다.

8-5. Excel 매핑 교체 — 바뀌는 건 두 칸

Flow 구조는 그대로입니다. Excel 행 추가 카드에서 어떤 값을 넣을지만 바꿉니다.

16. Add a row into a table 카드를 연다.
17. Summary 칸 — 기존 Body preview를 지우고(X 버튼), 동적 콘텐츠에서 Parse JSON 그룹 아래 summary 를 클릭해 넣는다.
18. Action 칸 — 비어 있는 칸에 action 을 클릭해 넣는다.

8-6. 저장하고 테스트하기

19. Outlook에서 Inbox_PM의 메일을 읽지 않은 상태로 표시한다 — 안 그러면 Get emails가 0건을 가져와 아무 일도 일어나지 않는다.
20. 오른쪽 위 Save.
21. Test → Manually → Test → Run flow.
22. Excel 파일을 다시 열어 확인한다.

8-7. 두 번 돌려보기 ★ 오늘의 핵심

메일을 다시 안 읽음으로 되돌리고 한 번 더 실행합니다. 그리고 실습 1에서 쌓인 행과 나란히 놓고 봅니다.

이 차이가 곧 Week 24~26의 주제입니다. 왜 AI는 매번 다르게 답하는지, 그걸 어떻게 통제하는지(Temperature), 무엇은 구조적으로 안 되는지(할루시네이션).
그래서 오늘 만든 Flow의 Excel은 자동으로 처리된 결과가 아니라 사람이 아침에 훑어볼 초안입니다. 이 선을 어디에 긋느냐가 AI를 실무에 붙일 때의 핵심 판단입니다.

8-8. 심화 — 여기서부터는 각자

🤖 AI Builder로 더 할 수 있는 것

실습 2에서 프롬프트 하나를 직접 만들어 Flow에 끼웠습니다. 이 섹션은 그 밖에 AI Builder로 할 수 있는 일들입니다.

다시 짚으면 — 실습 1의 Flow 뼈대는 전부 규칙입니다. "시각이 되면", "안 읽은 메일이면", "한 통씩". 규칙은 우리가 미리 다 적을 수 있는 일에만 통합니다. 그런데 실제 업무에는 이런 게 있습니다.

• 이 메일이 긴급한지 아닌지 판단해라
• 이 긴 메일을 두 줄로 요약해라 ← 실습 2에서 한 것
• 스캔한 동의서에서 응답자 이름과 날짜를 뽑아라
• 이 오픈 응답이 긍정인지 부정인지 분류해라

전부 "조건문으로 적을 수 없는" 판단입니다. AI Builder 는 이런 판단을 Power Automate의 액션 하나로 끼워 넣게 해줍니다.

9-1. 리서치 오퍼레이션에서 쓸 만한 AI Builder 사례 8가지

사전 구축(prebuilt) 모델은 그냥 갖다 쓰면 됩니다. 사용자 지정(custom) 모델은 우리 문서 샘플을 몇 장 넣어 학습시켜야 합니다 — Week 24에서 Teachable Machine으로 해볼 그 "레이블 붙이고 학습시키기"와 정확히 같은 일입니다.

우리 팀에 가장 실효성이 큰 것은 ①·②·⑦ 세 개입니다.
①은 지금 바로 되고, ②는 요청 접수 자동 분류로 이어지고, ⑦은 종이·스캔 문서가 많은 업무에서 판을 바꿉니다.

9-2. 심화로 가볼 것 (선택)

🚧 오류 해결 — 막혔을 때 여기부터

실습 1에서 자주 나는 오류

실습 2에서 자주 나는 오류 (AI · Parse JSON)

🛡️ 거버넌스 — 실무에 적용하기 전에

교육용 Flow와 실제 운영 Flow는 다릅니다. 실무에 붙이기 전에 아래를 지킵니다.

운영 Flow 품질 체크리스트

실무에 올리기 전 스스로 물어봅니다.

• Flow 이름만 봐도 목적과 소유자가 보이나?
• 트리거가 너무 넓게 잡혀 불필요하게 자주 실행되지 않나?
• 조건이 명확하고, 예외 상황을 생각해뒀나?
• 실패했을 때 누가 Run history를 확인할지 정해졌나?
• 실제 고객·응답자·민감정보가 Excel 로그에 불필요하게 저장되지 않나?
• 팀 업무라면 공동 소유자 또는 백업 담당자가 있나?
• 운영 적용 전에 테스트 데이터로 3회 이상 실행해봤나?
• AI Builder를 썼다면, AI가 틀렸을 때 사람이 잡아낼 지점이 흐름 안에 있나? (자동 발송 대신 검토 단계를 둔다)

📝 미니 워크시트 — 내 업무 쪼개기 ★ 세션 마무리 과제

교육이 실제 적용으로 이어지는 연결고리는 이 한 장입니다. 반복되는 내 업무 3개를 적고 네 칸으로 쪼갭니다.

작성 예시

리서치 운영 자동화 후보 (아이디어가 안 떠오를 때)

🏠 집에서 이어가기 & 심화 로드맵

1. 실습 2를 끝낸 사람은 심화 ①을 한다 (8-8). 안 쓰고 있는 importance를 Excel 컬럼으로 살리는 것 — 5분이면 되고, Parse JSON이 무엇을 해줬는지가 확실해진다.
2. 크레딧이 없어 실습 2를 못 했다면 — 실습 1 Flow는 이미 완성이다. 크레딧이 생기면 8-2부터 이어가면 된다. 실습 1만으로 이번 주 목표는 달성됐다.
3. 같은 업무를 다른 타입으로 만들어본다 (10분) — 실습 1이 Scheduled였다면, 이번엔 Automated cloud flow → When a new email arrives (V3) 트리거로 메일이 오는 즉시 Teams 알림을 보내본다.
   → 트리거만 바뀌면 같은 업무가 완전히 다른 자동화가 된다는 걸 확인하는 실습이다. 어느 쪽이 내 업무 리듬에 맞는지도 함께 판단해본다.
4. 미니 워크시트 3줄을 채워 온다. 다음에 만들 Flow의 후보가 된다. 이때 "이건 규칙으로 되나, AI가 필요한가" 를 각 줄에 표시해본다.
5. 프롬프트를 고쳐본다. 실습 2의 요약이 마음에 안 들면 AI hub에서 프롬프트 문장을 바꾸고 다시 게시한 뒤 재실행한다. Flow를 건드리지 않고 결과만 바뀌는 것을 확인한다 — 프롬프트가 왜 별도 부품인지의 이유다.

심화 로드맵

오늘 이후 어디로 갈지의 지도입니다. 한 번에 다 하지 않습니다.

🔗 Week 1~16 연결 & 다음 주로 넘기는 질문

다음 주로 넘기는 질문 — 그리고 앞으로 12주

오늘 만든 Flow는 클릭만으로 완성됐습니다. 코드를 한 줄도 쓰지 않았습니다. 그런데 조금만 복잡해지면 곧 벽에 부딪힙니다.

• 화면을 내 맘대로 만들고 싶은데 Power Automate로는 안 된다
• Excel 표로는 데이터가 많아지면 감당이 안 된다
• AI Builder로 요약은 시켰는데, 왜 매번 다르게 나오는지, 어디까지 믿어도 되는지 모르겠다
• 그리고 결정적으로 — "우리 회사 규정에 비춰 이 요청이 승인 가능한지 판단해줘" 는 안 된다. AI는 우리 회사를 모른다

마지막 두 개가 특히 중요합니다. AI Builder를 붙이는 순간 우리는 결과가 매번 조금씩 달라지는 시스템을 갖게 됐습니다. 같은 Flow 안에서도 Excel 행 추가는 몇 번을 돌려도 똑같았는데, 요약 문장만 매번 달랐습니다. 그 물건이 무엇인지 모르면 어디까지 맡겨도 되는지도 판단할 수 없습니다.

AI는 왜 매번 다르게 답하는가? 무엇을 통제할 수 있고 무엇은 구조적으로 안 되는가?
우리 회사 문서를 AI에게 알려주려면 무엇이 필요한가?
그리고 내가 원하는 화면과 저장소를 직접 만들려면 무엇을 알아야 하는가?

다음 주부터 12주간 그 답을 쌓습니다. 웹이 어떻게 굴러가는지(W18~23), AI가 어떻게 판단하는지(W24~26), 우리 문서를 이해하는 챗봇을 어떻게 만드는지(W27~28), 그리고 루프와 분기를 가진 시스템으로 어떻게 올라가는지(W29).

특히 Week 29에서 오늘의 그림이 그대로 다시 나옵니다.
LangGraph의 노드와 엣지는 오늘 배운 Action과 조건과 같은 발상이고, LangSmith는 오늘 배운 Run history의 AI 버전입니다.
오늘 손으로 익힌 감각이 12주 뒤에 그대로 쓰입니다.

참고

• 준비물: M365 계정, Power Automate 접속, Outlook 하위 폴더 Inbox_PM(안 읽은 메일 3~4통), OneDrive에 저장한 MissedEmail.xlsx, 테스트 Teams 채널(심화에서만)
• AI Builder 크레딧: 실습 2에 필요. 없으면 실습 1까지만 진행한다 — 그것만으로 이번 주 목표는 달성된다
• 주의: 실습은 반드시 가짜 데이터로. 사내 실제 데이터·고객 정보는 이 저장소에 커밋하지 않는다
• AI Builder 주의: AI에 넣는 텍스트는 외부로 전송된다. 고객·응답자 정보가 담긴 원문을 그대로 넣지 않는다