상반기 검토 시즌입니다. 어떤 상황인지 잘 아실 겁니다.

우리 팀은 경영진에게 다듬어진 2분기(Q2) 발표 자료를 제출해야 했고, 각 지역 영업 팀장들에게는 개별 주간 보고서가 필요했습니다. 총 개수는 약 50개의 보고서였습니다. 구조는 동일하지만 데이터는 달랐습니다.

제가 처음으로 정석대로 만든 자료는 PowerPoint를 사용하여 꼬박 3일이 걸렸습니다. 템플릿을 사용할 줄 몰라서가 아니라, "원시 데이터(raw data) → 인사이트(insight) → 시각적 스토리(visual story)"로 이어지는 파이프라인이 지독하게 길기 때문입니다. 차트 하나를 만들 때마다 Excel에서 숫자를 복사하고, 서식을 수정하고, 분석 내용을 작성해야 합니다. 슬라이드 한 장당 평균 40분이 소요됩니다. 20장의 슬라이드면 이틀의 근무 시간이 사라집니다.

그다음 남은 49개를 바라보았습니다. 그 계산법으로는 도저히 답이 나오지 않았습니다.

GUI 도구의 문제점

저는 뻔한 해결책들을 시도해 보았습니다:

• Gamma ($20/mo): 빠른 AI 생성 기능을 제공하지만, 배치 모드(batch mode)가 없습니다. 각 발표 자료마다 수동 입력과 수동 내보내기가 필요합니다.
• Beautiful.ai ($12/mo): 디자인은 훌륭하지만, 저의 원시 Excel 데이터를 읽지 못합니다.
• WPS AI (~$4/mo): 데이터를 읽을 수는 있지만, 품질이 일관되지 않고 배치 기능이 없습니다.

공통적인 문제는 GUI 도구는 스크립팅(scripting)을 지원하지 않는다는 점입니다. 자료 하나를 만들 때는 시간을 절약할 수 있지만, 50개의 자료를 만든다는 것은 수동으로 50번을 반복해야 한다는 뜻입니다.

CLI 접근 방식

저는 GitHub에서 Bailian CLI를 발견했습니다. 터미널에서 대규모 모델(large models)을 직접 호출하고, 파일을 컨텍스트(context)로 읽어들이며, 스크립트 내에서 루프(loop)를 돌릴 수 있는 명령줄 도구(command-line tool)입니다. 제가 최종적으로 구축한 워크플로우는 다음과 같습니다.

설정 (Setup)

pip install dashscope-cli
bl configure --api-key YOUR_API_KEY

Bailian console에서 무료 API 키를 받을 수 있습니다. 신규 사용자는 무료 크레딧을 제공받습니다.

1단계: 개요(outline) 생성하기

발표 자료를 만드는 과정에서 가장 힘든 부분은 레이아웃이 아니라 "첫 번째 슬라이드에 무엇을 넣을 것인가"입니다.

bl chat --model qwen-plus \
  --prompt "Generate a PPT outline for Q2 sales performance review, covering:
1. Performance overview (revenue, profit, YoY/QoQ)
...

30초 → 차트 추천(매출 구성을 위한 누적 막대 그래프(stacked bars), 성장 분포를 위한 히트맵(heatmaps))이 포함된 구조화된 개요. 이전에는 화이트보드에서 30분이 걸리던 작업이었습니다.

2단계: 데이터 기반 콘텐츠

핵심적인 차별점은 실제 데이터 파일을 입력하는 것입니다:

bl chat --model qwen-max \
  --file sales_q2.xlsx \
  --prompt "이 Q2 판매 데이터를 기반으로, 경영진 보고용 PPT 콘텐츠를 생성하세요:
...

이 방식은 템플릿을 채우기 위한 빈칸이 아니라, 실제 수치를 읽고 분석하여 구체적인 결론을 출력합니다. 예를 들어: "화중 지역의 Q2 매출은 엔터프라이즈 SaaS에 힘입어 전년 대비(YoY) 23% 성장한 반면, 화북 지역은 -5%의 역성장을 기록했습니다 — 갱신율(renewal rate) 하락에 주의가 필요합니다."

GUI 도구들은 이를 수행할 수 없습니다. Gamma나 Beautiful.ai는 사용자가 입력한 텍스트로만 작동하며, 소스 파일을 직접 읽지 못합니다.

완성된 경영진용 덱(deck) 하나를 만드는 데 약 1시간(수동 수정 및 레이아웃 포함)이 소요됩니다. 기존 3일에서 대폭 단축되었습니다.

3단계: 배치(Batch) 처리

구조는 동일하되 지역별로 데이터만 다릅니다. 전형적인 스크립팅(scripting) 시나리오입니다:

for region in east south north southwest central northeast northwest; do
  bl chat --model qwen-plus \
    --file "data/${region}_q2.xlsx" \
...

7개 지역을 처리하는 데 총 8~10분이 소요됩니다. 구조화된 마크다운(Markdown) 출력물 → 덱 템플릿으로 배치 임포트(batch import).

다음 분기에는 어떻게 할까요? 데이터 파일만 교체하고 동일한 스크립트를 실행하면 됩니다. 다시 작성할 필요가 전혀 없습니다.

덱 그 이상

동일한 패턴은 "자료 제공 → 구조화된 문서"로 이어지는 모든 작업에 적용됩니다:

# 사업 계획서
bl chat --model qwen-max \
  --prompt "엔터프라이즈 분석 SaaS를 위한 사업 계획서 개요를 작성하세요..."
...

회의록, 계약서 초안, 분기별 요약 보고서 — 모두 동일한 논리가 적용됩니다.

비용

qwen-plus 사용 시: 슬라이드 1개당 약 $0.05–0.07, 지역 보고서 50개당 약 $2–4, 월간 기타 잡무 비용 약 $1–2.

솔직한 한계 (Honest limits)

• CLI는 학습 곡선 (Learning curve)이 있습니다 — GUI 도구처럼 즉시 사용하기(Plug-and-play)는 어렵습니다.
• 출력물은 콘텐츠 구조입니다; 최종적인 .pptx 레이아웃은 여전히 사람의 작업이 필요합니다.
• 품질은 프롬프트 (Prompt) 품질에 달려 있습니다.
• 복잡한 시각화 (Visualizations)는 여전히 수동 처리가 필요합니다.
• 가끔 슬라이드를 하나씩 만들고 디자인의 완성도를 중요하게 생각한다면, Gamma/Beautiful.ai가 더 낫습니다.

CLI의 강점: 배치 처리 (Batch processing) + 데이터 기반 생성 (Data-driven generation) + 프로그래밍 가능성 (Programmability).

만약 상반기 보고서 시즌 때문에 압도당하고 있다면, 스크립팅 (Scripting) 접근 방식을 고려해 보세요. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다: 반복적인 콘텐츠 생성은 기계에 맡기고, 미적 판단과 비즈니스 결정은 스스로 유지하는 것입니다.

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