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KOSPI D사 결산 담당 · 프로젝트 기반 데이터 애널리스트
회계·세무 도메인 × 빅데이터 분석 × 실전 AI 자동화

학부에서 회계학을 전공했고, 최종학력은 빅데이터 석사입니다. 2017년 7월부터 회계·세무 실무를 수행해 온 9년차 실무자로, 휴직 등을 제외한 실경력은 8년 5개월입니다. 본업에서는 KOSPI D사의 결산·DART 공시(XBRL)·세무·내부통제를 담당하고, 외부 프로젝트에서는 데이터 애널리스트로 활동합니다. 업무 문제를 데이터로 분석하고 AI 시스템으로 구현하며, 기능의 수보다 공식 근거, 재현 가능한 측정, 실제 실행 결과를 중요하게 생각합니다.

검증 레이어를 무조건 추가하지 않고, 품질과 비용을 함께 측정해 유지·축소·제거를 판정하는 공개 하네스입니다.

• 사전등록 → 블라인드 채점 → 통계 판정의 재현 가능한 절차
• 계기 검침 3회 판정에서 SPLIT 0/55
• 진단 비용 1,650콜 → 165콜
• 효과가 없던 메인 프로브를 실제로 폐기한 전 과정 공개

회계기준, 세법, 판례와 실무 자료를 검색·대조해 근거와 함께 답하는 AI 시스템을 운영합니다.

• K-IFRS·법령·판례·해석례 기반 검색
• 주장과 인용 원문의 구조·주소·의미를 분리 검증
• 검색 품질을 골드셋과 리플레이로 측정
• 민감 데이터와 공개 지식소스를 분리한 로컬 우선 설계

내부 데이터와 운영 주소는 공개하지 않으며, 포트폴리오에는 합성 데이터와 익명화된 평가 결과만 사용합니다.

국세청 공식 수록형식과 신고 매뉴얼을 기준으로 전자신고 변환파일을 생성하는 로컬 데스크탑 워크플로를 구축했습니다.

• 신고 방식별 입력 마법사
• 공식 고정길이 레코드 규격 기반 출력
• CP949·파일 형식·자리수 검증
• 실행되는 더미와 실제로 유효한 결과물을 구분하는 원문 대조 게이트

웹 ChatGPT 채팅 사용량을 Claude·Codex 한도의 예비로 쓰도록 만든 도구 모음입니다. 웹 채팅은 Codex 사용량과 별도로 계산되며, 이 점은 OpenAI 공식 문서로 확인했습니다.

• Writer: 웹 ChatGPT가 로컬 저장소를 읽고 고치고 테스트·커밋·PR까지 하는 제한형 MCP Git writer (shell 미노출, 저장소·브랜치·보호 경로 제한)
• Handoff: 웹 ChatGPT가 로컬 에이전트에 작업을 넘기고, 사람이 ID로 승인한 것만 실행
• webgpt/: 로컬 페이지에서 웹 ChatGPT에 질문·테스트 주도 코드 작성·사용자 스킬 실행
• 실패 가드 self-check와 happy-path E2E 테스트 포함
• 한계 명시: webgpt/는 비공식 웹 UI 자동화라 약관 위반 위험이 있음

AI가 브라우저에서 클릭·입력하기 전에 정책으로 막고, 실행 기록을 영수증으로 남기는 로컬 하네스입니다. 정책은 기본적으로 행동을 막는 쪽(fail-closed)으로 동작합니다.

• 행동 전 의도 기록 → 실행 → 재관찰 → 완료 조건 검사
• 거부 규칙이 허용 규칙보다 우선, 민감·미분류 행동은 사람 승인 필요
• SHA-256 해시체인 영수증과 네트워크 없는 오프라인 검증기
• 요청·관찰·영수증 경계에서 비밀값 차단
• Hermes 스킬과 MCP 서버(aside-jav-mcp) 포함
• 로컬 Playwright 예제로 4개 사례 실측 (LIVE PASS 4/4)
• 한계 명시: 브라우저 드라이버나 안전 보장이 아님. 어댑터와 계정 책임은 운영자에게 있고, 영수증 검증은 기록의 일관성만 증명함

카카오톡 방에서 주인이 AI 에이전트에게 일을 시키고(툴콜), 채팅 인터뷰로 봇에 새 기능을 추가하는 최소 라우터입니다. 실제 운영 중인 카톡 봇에서 라우터 층만 떼어내 일반화했습니다.

• /기능추가 5문항 인터뷰 → 초안 → 주인 /승인 후에만 설치
• 실행 방식 2가지: Hermes 스킬(hermes -s -z) 또는 Python 플러그인
• 명령 권한 = 주인 방 AND 주인 계정, 과거 메시지 재생·덮어쓰기 금지
• 카톡 연결 방식 6가지를 4축(양방향·단톡방·툴콜·추가 인증)으로 비교한 표 포함
• 한계 명시: 비공식 LOCO 전송층은 카카오 약관 위반 위험, 봇 전용 계정 필수

내가 소유한 웹앱을 로컬에서만 점검하는 방어용 보안 점검 스킬입니다. 규칙을 새로 만들지 않고 검증된 오픈소스 스캐너를 순서대로 돌려 결과를 JSON 하나로 묶습니다.

• scan(화이트박스): Semgrep·gitleaks·osv-scanner로 위험 코드 패턴, git 기록 속 비밀키, 취약 의존성 점검
• blackbox: 보안 헤더(CSP·프레이밍·nosniff), 쿠키 플래그, 경로 탈출, CORS 와일드카드 점검
• attack: nuclei 시그니처 능동 점검 (dos·fuzz·intrusive 제외, 외부 OAST 콜백 끔)
• 안전장치를 코드로 강제: 대상은 127.0.0.1만, --authorized 없으면 요청 0건, 비밀값은 보고서에 미기록
• 단위 테스트 + 뮤테이션 검사 (일부러 망가뜨린 검사 로직을 테스트가 모두 잡아야 통과)
• 루트 SKILL.md로 Claude Code·Codex·Hermes·OpenClaw 에이전트 스킬로 사용, 한/영 README·인포그래픽
• 한계 명시: 발견 항목은 사람이 확인할 후보이며 보안 인증이나 완전한 침투 테스트가 아님. 시그니처 기반이라 비즈니스 로직 결함은 못 찾음

로그인된 Aside 브라우저 하나를 여러 AI 클라이언트(Claude Code·ChatGPT·개인 봇)가 MCP로 함께 쓰게 하는 상주형 게이트웨이입니다. 공식 aside mcp(stdio)를 사설망 안의 HTTP MCP 서버로 바꿉니다.

• 클라이언트별 Bearer 토큰, 명명 세션(재연결해도 같은 브라우저·JS 스코프), 비동기 잡
• 모든 브라우저 코드를 read/write/destructive로 분류, destructive는 사람 승인 없이 실행 안 함
• 승인 코드는 사람의 DM으로만 전달 — 감사에서 찾은 에이전트 자기승인 구멍을 막은 구조
• 루트 SKILL.md로 Claude Code·Codex 등에서 바로 사용, 한/영 README·QUICKSTART
• 한계 명시: Aside 계정·공식 CLI 필요, 인터넷 직접 노출 금지(Tailscale/VPN 뒤에서만), 코드 패턴 분류라 우회 가능성은 남음

n8n에서 내보낸 워크플로우를 n8n 서버 없이 도는 Hermes·Claude Code 스킬(SKILL.md + 순수 Node.js)로 바꾸는 CLI입니다. n8n-to-claw(MIT)를 바탕으로 했습니다.

• 결정론 우선: 알림 체인·직선 HTTP 체인·={{ }} 표현식은 LLM 없이 코드로 변환(매번 같은 결과, 비용 0)
• 나머지만 LLM — 이미 로그인한 hermes/claude CLI(OAuth)를 써서 API 키 불필요, 도구 없이 실행해 프롬프트 인젝션 차단
• 생성 코드는 tsc 통과 필수(실패 시 1회 재시도), 하위 워크플로우는 부모→자식→손자 어느 깊이든 패키징
• 스텁·축소된 노드는 전부 warnings.json에 기록, 테스트 289개
• 한계 명시: LLM 코드는 컴파일돼도 논리가 틀릴 수 있어 실행 전 검토 필요, 자격증명은 자리표시자만 생성

DOMAIN FIRST  →  SOURCE OF TRUTH  →  SMALL BUILD  →  REAL MEASUREMENT  →  KEEP OR REMOVE

• Domain first: 회계·세무 규칙과 실제 업무 흐름부터 이해합니다.
• Measured, not assumed: 성공 주장보다 분모·원자료·실행 결과를 남깁니다.
• Privacy by boundary: 내부 데이터, 공개 데이터, 합성 데모를 분리합니다.
• Failure is evidence: 실패하거나 기각된 실험도 재현 가능하게 기록합니다.

상세 사례는 Notion 포트폴리오에서 문제 → 접근 → 결과 → 증거 → 한계 순서로 정리합니다.
Portfolio: Notion 포트폴리오
Email: kims6305@naver.com

Year-end closing lead at a KOSPI-listed company · Project-based data analyst Accounting & tax domain × big data analytics × applied AI automation

I majored in accounting and hold a master's degree in big data. Since July 2017 I have worked in accounting and tax (8 years 5 months of active experience), covering financial closing, DART/XBRL disclosure, tax and internal control at a KOSPI-listed company, and working as a data analyst on outside projects. I turn business problems into data analysis and working AI systems, and I value official sources, reproducible measurement and real execution results over feature counts.

• Pareto Measurement Gates — a public harness that measures quality and cost together to decide whether a verification layer is kept, reduced or removed (pre-registration → blind scoring → statistical verdict).
• Accounting & tax intelligence (sanitized) — cited answers grounded in K-IFRS, tax law, rulings and interpretations, measured with gold sets and replays.
• Agent safety tooling — fail-closed browser action receipts, local-only app security checks, a guarded ChatGPT-web Git writer, and an MCP gateway that shares one logged-in browser across agents behind a human approval gate the agent can't approve itself.
• n8n to Agent Conversion — a CLI that turns n8n workflows into Hermes / Claude Code skills: deterministic templates first, an OAuth-logged-in agent CLI (no API key) only for the rest.

Every public repo states its limits. Internal data and endpoints are never published; portfolios use synthetic data and anonymized results only.

_{Accounting · Tax · Big Data · Applied AI — built with evidence.}