큰 데이터셋에서 벌어진 일
윈도우 디바이스에서 구글 시트 자동화를 운영하던 중 예상치 못한 문제를 마주쳤습니다. 월별 거래 기록 10,000개 행을 Claude Code로 정렬하고 검증하는 작업인데, 특정 가격대의 데이터가 누락되었다는 지적이 팀에서 나왔습니다.
"Claude Code가 이전 달 가격대는 잡았는데, 이번 달 특정 범위는 왜 못 찾았지?"
원인 분석: 조건문의 맹점
문제는 생각보다 단순했습니다. Claude Code에 준 프롬프트가 이렇게 작성되었거든요:
"300 이상 500 미만의 데이터를 찾아줘"
그런데 실제 데이터에는 "300" 정확히 그 값이 있었고, Claude Code는 "300 이상"이라는 조건을 해석할 때 부동소수점 계산 과정에서 미묘한 오차를 일으켰습니다. 비개발자가 예상한 논리와 AI가 실행한 논리 사이에 작은 간격이 생긴 셈입니다.
수정 방법: 두 가지 실험
첫 번째 시도 (실패)
프롬프트를 더 자세하게 다시 작성했습니다.
구글 시트의 가격 열을 확인하고,
300 <= 가격 < 500 범위를 모두 하이라이트하세요.
불필요한 소수점 계산은 제외하세요.
결과: 약 70%의 데이터만 감지됨. Claude Code가 조건 정의는 이해했지만, 1만 행을 한 번에 처리할 때 중간에 처리 흐름이 끊어진 것 같았습니다.
두 번째 시도 (성공)
큰 데이터셋을 작은 단위로 나누기로 결정했습니다.
1. 먼저 구글 시트를 1,000행씩 5개 섹션으로 분할
2. 각 섹션별로 Claude Code 실행
3. 결과를 별도 탭에 모으기
4. 최종 통합 검증
이렇게 하니 "누락"이 거의 사라졌습니다. 한 번에 1,000행만 처리하면 Claude Code의 정확도가 95% 이상으로 올라갔습니다.
배운 점
비개발자 입장에서 중요한 깨달음 두 가지:
1. **Claude Code는 "완벽한 자동화"가 아니라 "빠른 보조"라는 마음가짐이 필요합니다.** 특히 수만 행의 데이터를 다룰 때는 "한 번에 맞을 거야"라는 기대보다 "분할 처리하는 게 맞나?" 하는 회의적 태도가 오히려 정답입니다.
2. **프롬프트의 명확함만큼 "작업 단위의 크기 조정"도 중요합니다.** 데이터 크기를 줄이는 것만으로도 정확도가 크게 올라갑니다.
이번 경험은 "자동화 툴"이 비개발자의 일을 완전히 대체하는 게 아니라, "사람의 판단력"과 "도구의 성능" 사이에서 균형을 맞추는 과정이라는 걸 다시 한 번 확인시켜줬습니다.