워크플로우 통합 + 이미지 근거 재정렬
이 페이지는 WORKFLOW_1.md와 WORKFLOW_2.md를
합쳐, 준비 단계부터 업체 비교, 자재 결정, 현장 검수까지 한 흐름으로 다시
정리한 버전입니다. 기존 페이지에서 살릴 필요가 있던
핵심 결론, 꼭 수집해야 하는 정보,
실제 완성 주방 썸네일 보드는
전체 레이아웃 보드와 구성요소 보드로
나눠 설명과 이미지가 같은 해상도로 읽히도록 다시 구성했습니다.
Key Takeaways
이번 프로젝트는 예쁜 레퍼런스 수집보다 관리 규정 확인, 부부 우선순위 확정, 공사 범위 고정, 시스템에어컨 4대 사양 확정, 동일 범위 견적 비교가 먼저입니다. 스타일은 그 다음이고, 이미지 보드는 최종 결정을 빠르게 하기 위한 근거 묶음이어야 합니다.
Must Collect
34평 화이트우드 주방을 실사용 기준으로 설계하려면, 감성 컷보다 먼저 레이아웃, 수납, 설비, 마감, 후회 포인트를 구조적으로 수집해야 합니다.
Execution Flow
실제 진행 순서는 조사, 감상, 취향 수집이 아니라 제약 조건을 먼저 잠그고, 같은 범위로 비교 가능한 상태를 만든 뒤 디자인과 이미지를 붙이는 방식이어야 흔들리지 않습니다.
Collection Quality
실제 완성된 주방을 현장에서 직접 설명하는 영상은 설명과 화면이 같은 장면에 오래 머무르기 때문에, 수집 결과도 훨씬 선명하고 재배치하기 쉽습니다. 반대로 그래픽 위주, 발표자 중심, 빠른 컷 편집 영상은 LLM이 설명에 맞는 컷을 고르더라도 후보군 자체의 품질이 떨어집니다.
Finished Kitchen Board
기존 보드는 전체 공간을 보여주는 컷과 디테일 설명 컷이 한 묶음으로 섞여 있어 보드를 읽는 순서가 흔들렸습니다. 이번 버전은 먼저 전체 주방 레이아웃을 보고, 이어서 그 레이아웃을 구성하는 상판, 수납, 냉장고벽, 홈바, 콘센트 같은 요소를 읽도록 두 층 구조로 분리했습니다.
LLM Agent
새 에이전트는 각 카드의 설명 문장과 선택된 프레임 주변 후보 이미지를 함께 읽고, 어떤 후보가 가장 정확히 맞는지 재평가하도록 설계했습니다. 현재 공개 페이지는 타임스탬프 기반 보드를 먼저 반영했고, 이후 에이전트 결과 JSON을 덮어쓰면 자동으로 더 정밀한 배치로 교체할 수 있게 준비했습니다.
Source Files
워크플로우 문서, STT 분석, dense 수집 결과, LLM 매칭 에이전트 입력 파일을 함께 두어 이후에도 같은 방식으로 다시 검증할 수 있게 구성했습니다.