GPT로 만든 AI 자소서 분석기 – 취업·입시 자소서 피드백을 자동으로 받는 법

요즘은 대학 입시든, 취업 준비든 자기소개서를 작성하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그런데 문제는, 자기소개서를 아무리 써도 "이게 잘 쓴 건지" 확신이 들지 않는다는 거죠. 이럴 때, AI가 피드백을 주면 얼마나 좋을까요?

 

오늘은 GPT API를 활용해 내가 작성한 자기소개서를 직접 분석해주는 나만의 AI 분석기를 만드는 방법을 소개할게요. 개발 초보자도 따라하기 쉬우니, 직접 만들어보시는 것을 추천 드립니다.

 

 

목차

• GPT API란 무엇인가요?
• 개발 준비물과 환경 설정
• 자소서 입력 → 피드백 출력 시스템 만들기
• 사용자 친화적인 인터페이스 구성 팁

 

 

 

GPT API란 무엇인가요?

GPT API는 OpenAI에서 제공하는 인공지능 인터페이스로, 텍스트를 이해하고 생성하는 기능을 제공합니다. 우리가 일상에서 사용하는 챗봇, AI 문장 생성기 등이 바로 이 기술을 기반으로 작동합니다.

 

 

👉 https://www.python.org/downloads/

Download Python

 

 

특히 GPT-4는 문맥 이해력이 뛰어나 자기소개서처럼 복잡한 글도 잘 분석할 수 있어요. API를 활용하면 내가 쓴 글을 AI에게 전달하고, 그에 대한 피드백을 받아오는 시스템을 만들 수 있습니다.

 

 

개발 준비물과 환경 설정

먼저 Python이 설치되어 있어야 하며, GPT API를 사용하려면 OpenAI 홈페이지에서 API 키를 발급받아야 합니다. 이 외에도 필요한 라이브러리는 openai, streamlit, dotenv 등인데, 설치는 pip 명령어 한 줄로 간단하게 끝낼 수 있어요.

 

 

코드 편집기는 VSCode를 추천하며, 간단한 웹 인터페이스를 위해 Streamlit을 사용하면 좋습니다. 환경설정을 마치면, 바로 기능 개발에 들어갈 수 있어요.

 

👉 https://code.visualstudio.com/

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

 

👉 https://docs.streamlit.io/library/get-started/installation

Streamlit Docs

 

 

 

 

자소서 입력 → 피드백 출력 시스템 만들기

사용자는 텍스트 박스에 자기소개서를 붙여넣고, "분석하기" 버튼을 누르면 AI가 자동으로 피드백을 제공합니다. 예를 들어, 지원 동기 부분이 부족하면 "이 항목이 구체성이 떨어집니다"라고 알려주는 식이죠.

 

 

GPT API를 통해 입력된 텍스트를 분석하고, 그에 따른 구체적이고 친절한 조언을 출력하도록 코드를 구성할 수 있습니다. 응답 내용은 JSON 형태로 받아와서 보기 좋게 출력할 수 있어요.

 

GPT API 자소서 분석기 개발에 필요한 도구 요약표

도구/라이브러리	용도 설명	설치 명령어
Python 3.10 이상	전체 프로젝트 개발 언어	기본 설치 필요
OpenAI API	GPT 모델 호출 및 텍스트 분석	pip install openai
Streamlit	웹 인터페이스 구현 (버튼, 텍스트 입력 등)	pip install streamlit
python-dotenv	API 키 숨기기 위한 환경변수 관리	pip install python-dotenv
VSCode	코드 작성 및 디버깅을 위한 에디터	https://code.visualstudio.com/
OpenAI 계정	GPT API 키 발급을 위한 계정 생성	https://platform.openai.com/signup

 

 

사용자 친화적인 인터페이스 구성 팁

코딩을 잘 몰라도 사용할 수 있게 UI를 직관적으로 구성하는 것이 중요해요. Streamlit을 사용하면 버튼, 텍스트 입력창, 결과 출력창 등을 손쉽게 구성할 수 있습니다.

 

 

하기의 샘플 코드를 참고해서 Google Colab을 통해 직접 실행 해보실 수 있습니다.

 

👉 https://colab.research.google.com/

Google Colab

 

 

import streamlit as st
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

# API 키 로딩
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 웹페이지 제목
st.title("🎯 AI 자기소개서 분석기 (GPT 기반)")

# 자기소개서 입력창
user_input = st.text_area("📄 자기소개서를 아래에 입력하세요:", height=300)

# 분석 버튼
if st.button("🔍 분석 시작하기"):
    if user_input.strip() == "":
        st.warning("자기소개서를 입력해주세요.")
    else:
        with st.spinner("AI가 분석 중입니다..."):
            # GPT API 호출
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-4",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "너는 이력서와 자기소개서를 분석하는 전문가야."},
                    {"role": "user", "content": f"다음 자기소개서를 분석해줘:\n{user_input}"}
                ],
                max_tokens=800,
                temperature=0.7,
            )
            result = response['choices'][0]['message']['content']
            # 결과 출력
            st.subheader("📌 분석 결과")
            st.write(result)