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＋ 핵심 성과와 후원금 용도를 간결하게 담았다.
－ ‘처리’를 ‘해결’로 바꿔 의미를 다소 과장했다.
전문가 소개 작성 프롬프트
분야 정보를 입력하면 경험, 오픈소스 작업의 영향, 커뮤니티 성장에 대한 헌신을 강조한 GitHub Sponsors 프로필 소개를 작성합니다.
| 분류 | 취업 › 포트폴리오 |
|---|---|
| 태그 | 초안작성재작성개발자 |
Write a GitHub Sponsors bio for my profile that highlights my experience in [your field], the impact of my open source work, and my commitment to community growth.
어떤 프롬프트인가
후원 프로필의 자기소개를 다듬을 때 쓰기 좋다. 본문은 경험, 오픈소스 영향, 커뮤니티 성장 기여를 함께 드러내라고 한다.
모델 비교
ChatGPT는 정확하고 간결해 가장 우수하다. Gemini는 구체적이지만 지나치게 길고 내용을 지어냈으며, [C]는 제시되지 않았다.
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＋ 수치와 커뮤니티 성장 성과를 눈에 띄게 구성했다.
－ 영문과 미제공 활동을 추가해 지시와 사실성을 해쳤다.
| 기준 | ChatGPT | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 10 | 6 | ChatGPT +67% |
| 정확성 | 9 | 6 | ChatGPT +50% |
| 구체성 | 10 | 9 | ChatGPT +11% |
| 구성·가독성 | 9 | 7 | ChatGPT +29% |
| 분량 적정성 | 10 | 3 | ChatGPT +233% |
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.
[붙여 넣은 자료] 저는 프론트엔드 성능 최적화와 오픈소스 개발자 도구를 만드는 개발자입니다. 제가 메인테이너로 있는 번들러 플러그인 'lite-bundle-analyzer'는 GitHub 스타 2,800개, 주간 npm 다운로드 4만 회를 기록하고 있습니다. 지난 1년간 이슈 320건을 처리하고 신규 기여자 가이드를 정비해 외부 컨트리뷰터를 12명에서 47명으로 늘렸습니다. 스폰서십 수익은 CI 서버 비용과 정기 릴리스 유지에 쓸 계획입니다.
프론트엔드 성능 최적화와 오픈소스 개발자 도구를 만드는 개발자입니다. 메인테이너로 활동 중인 번들러 플러그인 lite-bundle-analyzer는 GitHub 스타 2,800개와 주간 npm 다운로드 4만 회를 기록하고 있습니다.
지난 1년간 320건의 이슈를 해결하고 신규 기여자 가이드를 정비해 외부 컨트리뷰터를 12명에서 47명으로 확대했습니다. 스폰서십은 CI 서버 비용과 안정적인 정기 릴리스 유지에 사용하며, 더 많은 개발자가 함께 성장할 수 있는 건강한 오픈소스 커뮤니티를 만들어가겠습니다.
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