44/ 50
＋ 핵심 수치와 역할을 보존하며 자연스럽게 압축했다.
－ 실제 축약문은 공백 포함 약 394자로 표기가 틀렸다.
자소서 글자수 줄이면서 내용 안 날리는 프롬프트
글자수를 초과한 자소서를 제한 안으로 줄입니다. 무엇을 버렸는지 이유와 함께 알려주므로, 잘라서는 안 될 내용이 날아갔는지 바로 확인할 수 있습니다.
| 분류 | 취업 › 자기소개서 |
|---|---|
| 태그 | 재작성교정첨삭취준생 |
Cut this to target chars given below characters including spaces. Rules: 1. **Specific facts survive longest** — figures, durations, roles. 2. Cut in this order: connective phrasing, repetition, generalities, adjectives. 3. **Delete whole sentences rather than chopping every sentence short.** Uniformly shortened sentences read worse than fewer complete ones. 4. Below the cut version, list **what you removed and why**, so I can restore any of it. 5. **If the target cannot be reached without losing something that matters, do not force it.** Say what the minimum workable length is and why. ⚠️ ***Use only what I gave you. Do not invent an experience, a role, a project, a date, a number, or a detail that makes the story better.*** **Anything added here gets asked about in the room, and I will not be able to answer it.** Where the material is too thin, **say what is missing and ask.**
붙여 넣으면 맨 아래에 채울 칸(목표글자수 · 원문)이 나옵니다
어떤 프롬프트인가
모든 문장을 똑같이 줄이면 전체가 얄팍해진다. 이 프롬프트는 밀도가 낮은 문장을 통째로 지우고, 내용을 잃어야만 맞출 수 있는 글자 수는 그렇다고 말한다.
모델 비교
ChatGPT는 가장 자연스럽고 간결하지만 글자 수 표기가 틀렸다. Gemini는 삭제 원칙에 가장 충실하나 설명이 과도하며, [C]는 제출되지 않았다.
40/ 50
＋ 문장 단위 삭제 원칙과 삭제 사유를 충실히 따랐다.
－ 글자 수 표기가 부정확하고 부연 설명이 지나치게 길다.
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 8 | 9 | Gemini +13% |
| 정확성 | 8 | 8 | 동점 |
| 구체성 | 10 | 10 | 동점 |
| 구성·가독성 | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| 분량 적정성 | 9 | 5 | ChatGPT +80% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-25). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
답 전문 보기
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
목표글자수: 400자 원문: 저는 대학교 재학 시절부터 마케팅 데이터를 다루는 일에 관심이 많았습니다. 특히 숫자를 통해 소비자의 행동을 이해하고, 그 행동을 바탕으로 더 나은 의사결정을 내리는 과정에 큰 흥미를 느꼈습니다. 그래서 졸업 후 바로 데이터 기반 마케팅을 경험할 수 있는 곳을 찾았고, 뷰티 이커머스 스타트업인 글로시데이에서 마케팅 인턴으로 근무하게 되었습니다. 그곳에서 저는 메타 광고 캠페인을 직접 운영할 기회를 얻었고, 월 1,500만원 규모의 예산을 관리하며 광고 소재별 성과를 매주 분석했습니다. 이 과정에서 GA4를 활용해 유입부터 구매까지의 퍼널을 꼼꼼히 추적했고, 이탈이 가장 많이 발생하는 구간을 찾아내 랜딩페이지 3종에 대해 A/B 테스트를 진행했습니다. 여러 차례의 시행착오 끝에 전환율을 2.1%에서 2.8%로 개선할 수 있었고, 이 수치는 팀 내에서도 의미 있는 성과로 인정받았습니다. 이 경험을 통해 저는 단순히 광고를 집행하는 것을 넘어, 데이터를 기반으로 가설을 세우고 이를 검증해나가는 과정 자체가 마케팅의 핵심이라는 것을 깨달았습니다. 앞으로도 이러한 데이터 기반 사고방식을 바탕으로 더 큰 규모의 브랜드에서 의미 있는 성장을 만들어내는 마케터로 성장하고 싶습니다.
대학교 재학 시절부터 숫자로 소비자 행동을 이해하고, 이를 바탕으로 의사결정하는 마케팅에 관심이 있었습니다. 졸업 후 뷰티 이커머스 스타트업 글로시데이에서 마케팅 인턴으로 근무하며 메타 광고 캠페인을 직접 운영했습니다. 월 1,500만원 예산을 관리하고 광고 소재별 성과를 매주 분석했으며, GA4로 유입부터 구매까지 퍼널을 추적했습니다. 이탈이 큰 구간을 찾아 랜딩페이지 3종 A/B 테스트를 진행한 결과, 전환율을 2.1%에서 2.8%로 개선했고 팀 내에서도 의미 있는 성과로 인정받았습니다. 이 경험을 통해 단순한 광고 집행을 넘어, 데이터 기반으로 가설을 세우고 검증하는 과정이 마케팅의 핵심임을 배웠습니다. 앞으로도 데이터 기반 사고로 브랜드의 성장을 만드는 마케터로 성장하고 싶습니다.
(공백 포함 389자)
제거·축약한 내용:
- 대학 졸업 후 바로 경험할 곳을 찾았다는 설명: 지원 동기 흐름에 직접 필요하지 않아 축약했습니다.
- “여러 차례의 시행착오 끝에”: 결과를 강화하는 표현이지만 없어도 사실관계가 유지되어 삭제했습니다.
- “꼼꼼히”: 의미가 중복되는 수식어라 삭제했습니다.
- “더 큰 규모의”: 구체적 근거가 없어 일반화로 판단해 삭제했습니다.
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