Yan Liu
이미지Mono-color 디자인
Mono-color Editorial Print 🎨 에디토리얼 디자인 언어 × 인쇄 질감 × 절제된 색채를 하나로 담은 비주얼 Skill입니다. 단순히 “이미지를 단색으로 바꾸는” 것이 아니라, 주제와 이미지, 텍스트, 표현하고 싶은 감정을 먼저 이해한 뒤 콘텐츠에 맞춰 화면 전체의 비주얼 시스템을 다시 구성합니다. 핵심 시각 언어는 다음과 같습니다: 한두 가지 잉크 색상 + 중성적인 종이 바탕색 + 넉넉한 여백 + 강한 대비의 타이포그래피 + Halftone / Risograph / Screen Print 질감 + 의도된 불완전함. 특정 참고 이미지의 구도나 문구, 스타일을 기계적으로 복제하지 않습니다. 대신 그 이면의 디자인 규칙을 추출한 뒤, 매번 입력에 맞춰 다시 조합합니다: Color → Composition → Typography → Image Treatment → Print Texture 따라서 같은 Skill로도 완전히 다른 작품을 만들 수 있으며, 일관되고 알아보기 쉬운 시각 언어는 유지됩니다. 다음과 같은 작업에 적합합니다: 포스터 / 소셜 미디어 커버 / 행사 비주얼 / 에디토리얼 그래픽 / 브랜드 콘텐츠 / 앨범 커버 / Zine / 사진 재해석 제가 이 Skill에서 가장 흥미롭게 생각하는 부분이자 Design Skill을 만든 이유는 다음과 같습니다: AI가 참고 이미지 한 장을 기억하게 하는 것이 아니라, 하나의 미적 규칙을 배우게 하는 것. Taste → Design Language → Skill. Example Triggers - “Mono-color로 여름 산책에 관한 포스터를 만들어 줘.” - “이 커피 사진을 파란색 망점 에디토리얼 커버로 바꿔 줘.” - “초록 식물을 주제로 한 리소그래프 포스터를 만들어 줘.” - “이전에 사용한 단색, 여백, 복고풍 인쇄 비주얼을 이어 가 줘.” - “Make this portrait into a one-ink editorial zine cover.” - “파란색과 주황색을 이중 인쇄한 도시 자전거 행사 비주얼을 만들어 줘.” - “이 제품을 반복되는 오브젝트 구도의 2색 리소그래프 커버로 만들어 줘.” - “초록색 사진과 검은색 본문으로 관찰 일지 한 페이지를 만들어 줘.”
연구Offer Toolkit
실리콘밸리 대기업 10년 경험의 구직 시스템으로, 실제 채용 인사이트와 구직 방법론을 AI로 구현했습니다. Offer Toolkit｜AI 구직 도우미 「마음에 드는 직무 발견」부터 「Offer 획득」까지 전체 구직 프로세스를 세 가지 스마트 모듈로 나눕니다: ① JD 디코더 (JD Decoder) 직무 설명을 심층 분석하여 맞춤형 Offer Strategy Report를 생성합니다: 지원할 가치가 있는지 직무 적합도 평가 핵심 역량과 능력 격차 면접 중점 사항과 높은 확률의 질문 예측 ② 이력서 빌더 (Resume Builder) 당신의 경험을 '업무 설명'에서 '채용 담당자가 인정하는 영향력 스토리'로 전환합니다: 자동으로 개인 경험 구조화 프로젝트 표현 최적화 및 성과 정량화 ATS 친화적이고 고품질의 이력서 생성 11개 이상의 인쇄 가능한 전문 템플릿 지원 ③ 행동 면접 스토리 라이브러리 (Behavioral Story Library) 당신의 실제 경험을 발굴하여 재사용 가능한 면접 스토리 자산을 구축합니다: 핵심 프로젝트와 성장 경험 정제 자동으로 STAR Framework으로 변환 개인 Behavioral Interview Story Bank 구축 'Tell me about a time...' 유형의 질문에 효과적으로 대응 당신이 '이 직무에 지원해야 할까' 고민하거나, '이력서 최적화'를 원하거나, 'JD 분석'이 필요하거나, 다음 Behavioral Interview를 준비하고 있든, Offer Toolkit이 자동으로 요구 사항을 인식하여 가장 적합한 AI 모듈로 라우팅합니다. 키워드: 구직｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜이력서｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill: JD와 이력서를 제출하면 HTML 보고서를 제공하여, 이 직무에 지원해야 할지, 얼마나 적합한지, 부족한 점은 무엇인지, 면접에서 무엇을 물어볼지, 급여가 합리적인지, 앞으로 6주 동안 무엇을 해야 할지 알려줍니다. resume-skill: 기존 이력서를 개선하거나, LinkedIn에서 가져오거나, 대화하면서 처음부터 작성할 수 있도록 도와줍니다. 11개의 인쇄 가능한 템플릿(Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block)을 제공합니다. 매번 두 개의 파일을 동시에 제공합니다: 하나는 바로 PDF로 인쇄할 수 있는 파일, 다른 하나는 브라우저에서 클릭하여 수정할 수 있는 파일. bq-skill: 기성 답변을 주는 것이 아니라, 과거에 실제로 했던 일을 발굴하여 반복 사용 가능한 스토리 라이브러리로 정리해줍니다. 단계별로 경험을 질문하여 STAR/CAR로 사고를 정리하고, '결정을 내림', '어려운 선택' 등의 태그를 붙여 한글과 영어 각각 저장합니다. 다음에 다른 행동 면접 질문을 만나도 같은 스토리를 사용할 수 있습니다. 또한 JD를 보고 이 회사가 물어볼 20개의 질문을 예측하여 하나씩 준비할 수 있도록 도와줍니다. 세 가지 공통 규칙: 1. 허위 사실을 만들지 않습니다. 모든 경험, 직무, 숫자는 사용자가 실제로 말한 내용에서 비롯됩니다. 약한 표현은 개선할 수 있지만, 회사, 직위, 성과, 정량적 숫자를 절대 조작하지 않습니다. 숫자는 사용자에게 확인을 받아야 합니다. 2. 한 번에 한 가지 질문만 합니다. 스토리 발굴, 이력서 작성, BQ 준비는 모두 대화이며 설문이 아닙니다. 3. 먼저 구조화한 후 결과물을 냅니다. 표준 데이터 모델에 먼저 담고, 오류가 없는지 확인한 후 HTML을 렌더링하거나 답변을 생성합니다.