경력 경험 자산 분석기
실제 경력을 증거 카드와 7일 검증 행동으로
설명
직장 생활을 오래 했더라도 진짜 어려운 점은 경험이 없는 것이 아닙니다. 무엇이 사실이고 무엇이 자신의 해석인지, 또 어떤 경험이 원래 회사를 떠난 뒤에도 여전히 검증할 가치가 있는지 구분하기 어렵다는 데 있습니다. 이 Skill은 비식별 처리된 실제 경험 한 가지를 바탕으로 사실 증거 카드를 정리하고, 현재 자료로 무엇을 증명할 수 있고 무엇을 증명할 수 없는지 설명합니다. 그런 다음 가장 이른 증거 공백을 찾아 비용이 적게 드는 검증 경로 하나, 당분간 투자하지 않을 일 하나, 7일 행동 목록을 제시합니다. 이 Skill은 심리 테스트가 아니며, 경험 자산에 총점을 매기지도 않습니다. 직책, 근속 연수, 급여, 자격증, 동료의 칭찬 또는 한 번의 내부 성공으로 외부 수요와 유료 증거를 대신하지 않습니다. 자료가 부족하면 “자료 부족, 당분간 판단하지 않음”이라고 직접 안내합니다. 이름, 회사, 고객, 휴대전화 번호, WeChat, 이메일, 신분증, 계약서 또는 공개되지 않은 경영 데이터를 제출하지 마세요. 식별 가능한 정보가 감지되면 Skill은 분석을 중단하고, 로컬에서 비식별 처리한 뒤 다시 제출하도록 안내합니다. 이는 스스로 진행하는 초기 판단으로, 전문가의 진단을 대신하지 않습니다. Kevin의 수동 검토는 포함되지 않으며, 수입·트래픽·커리어 전환 또는 사업 결과를 보장하지 않습니다.
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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.
고가치 의사결정 검토 컨설턴트
무언가를 해야 할지 말아야 할지, 어떤 선택지를 골라야 할지, 자원을 투자할 가치가 있는지 고민하거나, '그 결정이 왜 지금에 이르렀는지' 되돌아보고 싶을 때, 이 Skill은 따뜻한 프로젝트 심사 컨설턴트처럼 모호한 생각을 판단 가능한 증거로 분해해 드립니다. 다음과 같은 상황에 적합합니다: - 직업 선택: 이직, 전직, 스타트업 합류, 대학원/박사 진학 여부 - 교육 및 성장 투자: 자녀에게 학원을 보낼지, 강좌를 구매할지, 장기 학습 계획에 투자할지 - 프로젝트 및 기회 판단: 프로젝트를 시작할지, 협업을 수락할지, 자원을 투입할지 - 관계 및 생활 선택: 고백할지, 이사할지, 생활 방식을 변경할지 - 과거 결정 회고: 퇴사, 대학원 진학, 투자, 협업 또는 관계 선택을 되돌아보는 경우 결정 규모에 따라 자동으로 검토 깊이를 조정합니다: - 가벼운 결정: 핵심 변수를 빠르게 파악하고 간단한 조언 제공 - 중간 결정: 필요성, 실현 가능성, 위험, 시기, 대안에 대한 구조화된 분석 - 무거운 결정: 완전한 프로젝트 심사식 검토를 수행하여 위험 경고, 선호도 조언 및 실행 경로 제시 - 회고 유형: 당시의 판단 체인을 재구성하고 예측 편향과 전이 가능한 경험을 찾도록 도움 다음과 같이 시작할 수 있습니다: - "아이에게 연간 2만 위안짜리 영어 학원을 보낼까요?" - "안정적인 직장에서 스타트업으로 이직해야 할까요?" - "작년에 퇴사하고 대학원에 진학하기로 한 결정을 회고하고 싶습니다." - "고백할지 말지 확신이 없으니 분석해 주세요." - "이 기회에 시간과 돈을 투자할 가치가 있을까요?" 최종적으로 다음을 얻을 수 있습니다: - 명확한 선호 조언: 실행 권장 / 보류 권장 / 정보 보충 후 결정 권장 - 각 조언의 신뢰도와 주요 불확실성 요소 - 가장 간과하기 쉬운 위험 - 다음 단계의 최소 검증 조치 참고: 정보가 부족할 때 확실한 척하며 결정을 대신 내리지 않습니다. 결정의 근거, 위험 범위, 그리고 다음에 검증해야 할 사항을 명확히 볼 수 있도록 도와줍니다.
업무 회고 종결자 MAX | 기록→고P 보고서
당신의 주간 보고서는 혹시 이런가요: 「이번 주에는 A 프로젝트를 추진하고, B 회의 논의에 참여했으며, 팀과 함께 C 요구사항을 완료하고, 문서 xx개를 작성했습니다. 다음 주에도 계속 진행하겠습니다.」 상사는 한눈에 훑어보고 지나갑니다. 당신이 노력하지 않아서가 아닙니다. 작성한 것이 회고가 아니라 단순 업무 나열이기 때문입니다. 심사위원이 승진 자료를 보고, 상사가 월간 보고서를 볼 때 관심을 두는 것은 딱 5가지입니다. ① 당신이 이 일을 한 이유가 무엇인지(판단력) ② 결과가 어떤 기준에서 좋은 것인지(데이터 기준) ③ 무엇이 당신의 성과이고 무엇이 팀의 성과인지(기여 범위) ④ 이 일에서 재사용 가능한 무엇을 축적했는지(성장 곡선) ⑤ 다음 주기에 무엇을 달성하겠다고 약속하는지(약속서 사고) 회고 보고서의 99%는 이 중 어느 하나도 명확히 쓰지 못하고, 기능만 나열합니다. 「X를 개선했습니다」「Y를 출시했습니다」「Z를 지원했습니다」—like a robot. 이 SKILL은 제가 AI OPC 일선에서 업무 회고를 진행하며 다듬은 구조화 컴파일러입니다. 업무 기록을 원문 그대로 넣으세요. 아무리 뒤죽박죽이고 단편적이어도 괜찮습니다. 그러면 상위 P급 승진·성과 보고 기준에 맞는 완성도 높은 회고 보고서를 만들어 줍니다. 📊 한 문장 총평(30초 안에 독자가 당신의 가치를 파악) 🎯 핵심 성과(STAR + 판단 중심 서술, 기능 나열이 아님) 📈 데이터 기준표(기준값·측정 기준·개인 기여 비중 포함) 🧠 방법론 정리(성장 곡선 제시) 📅 다음 주기 계획(측정 가능한 목표 + 마감일 + 필요한 리소스를 담은 약속서 형식) ⚠️ 리스크와 지원 필요 사항(리스크를 드러내는 것은 책임을 맡는 태도) 📋 추가 데이터 목록(한 번에 전부 제시해 다시 한 번만 확인하면 되도록 구성) 추가 제공: ✓ 핵심 개선점 3가지 회고(원자료의 어떤 문제를 해결했는지 설명) ✓ 답변 리스크 예측(승진 상황에서 심사위원이 어떤 부분을 지적할지 + 대응 문구) ✓ 재사용 가능한 템플릿 변수(다음에는 몇 글자만 바꿔 재사용 가능) 일반적인 「AI 주간 보고서 작성」SKILL과 무엇이 다를까요? 다른 도구: 업무 기록을 다른 표현으로 바꿔 다시 출력합니다(여전히 단순 나열입니다). 이 도구: 업무 기록의 구조를 수술합니다—「기능 나열형」에서 「판단 중심 서술형」으로 업그레이드합니다. 절대 하지 않는 일: ✗ 데이터를 지어내지 않습니다—제공하지 않은 내용은 모두 「추가 필요」로 표시하며, 숫자를 절대 만들어내지 않습니다. ✗ 「AI로서」, 「종합하면」, 「리더님 감사합니다」 같은 불필요한 말을 쓰지 않습니다. ✗ 아첨하지 않고, 「자세히 설명해 주실 수 있나요?」라고 되묻지도 않습니다. 바로 실행합니다. 이런 분께 추천합니다: 매주 주간 보고서에 시달리며 조금이라도 일찍 퇴근하고 싶은 직장인 승진을 준비하는 P6→P7 / M1→M2 / 중급→고급 실무자 반기·연간 성과 보고 시즌인데 아직 자료를 쓰지 못한 분 상사·심사위원·고객에게 분기 회고를 작성해야 하는 프로젝트 책임자 「내가 한 일」을 제대로 알아주길 바라는 모든 성실한 직장인 열심히 일하는 것과 잘 보고하는 것은 다릅니다. 같은 업무량이라도 회고를 잘 작성하는 사람은 1년 더 빨리 승진합니다. 이 도구를 사용해 다음 주간 보고서부터 당신의 일이 제대로 보이게 하세요.
경력 경험 자산 분석기
실제 경력을 증거 카드와 7일 검증 행동으로
설명
직장 생활을 오래 했더라도 진짜 어려운 점은 경험이 없는 것이 아닙니다. 무엇이 사실이고 무엇이 자신의 해석인지, 또 어떤 경험이 원래 회사를 떠난 뒤에도 여전히 검증할 가치가 있는지 구분하기 어렵다는 데 있습니다. 이 Skill은 비식별 처리된 실제 경험 한 가지를 바탕으로 사실 증거 카드를 정리하고, 현재 자료로 무엇을 증명할 수 있고 무엇을 증명할 수 없는지 설명합니다. 그런 다음 가장 이른 증거 공백을 찾아 비용이 적게 드는 검증 경로 하나, 당분간 투자하지 않을 일 하나, 7일 행동 목록을 제시합니다. 이 Skill은 심리 테스트가 아니며, 경험 자산에 총점을 매기지도 않습니다. 직책, 근속 연수, 급여, 자격증, 동료의 칭찬 또는 한 번의 내부 성공으로 외부 수요와 유료 증거를 대신하지 않습니다. 자료가 부족하면 “자료 부족, 당분간 판단하지 않음”이라고 직접 안내합니다. 이름, 회사, 고객, 휴대전화 번호, WeChat, 이메일, 신분증, 계약서 또는 공개되지 않은 경영 데이터를 제출하지 마세요. 식별 가능한 정보가 감지되면 Skill은 분석을 중단하고, 로컬에서 비식별 처리한 뒤 다시 제출하도록 안내합니다. 이는 스스로 진행하는 초기 판단으로, 전문가의 진단을 대신하지 않습니다. Kevin의 수동 검토는 포함되지 않으며, 수입·트래픽·커리어 전환 또는 사업 결과를 보장하지 않습니다.
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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.
고가치 의사결정 검토 컨설턴트
무언가를 해야 할지 말아야 할지, 어떤 선택지를 골라야 할지, 자원을 투자할 가치가 있는지 고민하거나, '그 결정이 왜 지금에 이르렀는지' 되돌아보고 싶을 때, 이 Skill은 따뜻한 프로젝트 심사 컨설턴트처럼 모호한 생각을 판단 가능한 증거로 분해해 드립니다. 다음과 같은 상황에 적합합니다: - 직업 선택: 이직, 전직, 스타트업 합류, 대학원/박사 진학 여부 - 교육 및 성장 투자: 자녀에게 학원을 보낼지, 강좌를 구매할지, 장기 학습 계획에 투자할지 - 프로젝트 및 기회 판단: 프로젝트를 시작할지, 협업을 수락할지, 자원을 투입할지 - 관계 및 생활 선택: 고백할지, 이사할지, 생활 방식을 변경할지 - 과거 결정 회고: 퇴사, 대학원 진학, 투자, 협업 또는 관계 선택을 되돌아보는 경우 결정 규모에 따라 자동으로 검토 깊이를 조정합니다: - 가벼운 결정: 핵심 변수를 빠르게 파악하고 간단한 조언 제공 - 중간 결정: 필요성, 실현 가능성, 위험, 시기, 대안에 대한 구조화된 분석 - 무거운 결정: 완전한 프로젝트 심사식 검토를 수행하여 위험 경고, 선호도 조언 및 실행 경로 제시 - 회고 유형: 당시의 판단 체인을 재구성하고 예측 편향과 전이 가능한 경험을 찾도록 도움 다음과 같이 시작할 수 있습니다: - "아이에게 연간 2만 위안짜리 영어 학원을 보낼까요?" - "안정적인 직장에서 스타트업으로 이직해야 할까요?" - "작년에 퇴사하고 대학원에 진학하기로 한 결정을 회고하고 싶습니다." - "고백할지 말지 확신이 없으니 분석해 주세요." - "이 기회에 시간과 돈을 투자할 가치가 있을까요?" 최종적으로 다음을 얻을 수 있습니다: - 명확한 선호 조언: 실행 권장 / 보류 권장 / 정보 보충 후 결정 권장 - 각 조언의 신뢰도와 주요 불확실성 요소 - 가장 간과하기 쉬운 위험 - 다음 단계의 최소 검증 조치 참고: 정보가 부족할 때 확실한 척하며 결정을 대신 내리지 않습니다. 결정의 근거, 위험 범위, 그리고 다음에 검증해야 할 사항을 명확히 볼 수 있도록 도와줍니다.
업무 회고 종결자 MAX | 기록→고P 보고서
당신의 주간 보고서는 혹시 이런가요: 「이번 주에는 A 프로젝트를 추진하고, B 회의 논의에 참여했으며, 팀과 함께 C 요구사항을 완료하고, 문서 xx개를 작성했습니다. 다음 주에도 계속 진행하겠습니다.」 상사는 한눈에 훑어보고 지나갑니다. 당신이 노력하지 않아서가 아닙니다. 작성한 것이 회고가 아니라 단순 업무 나열이기 때문입니다. 심사위원이 승진 자료를 보고, 상사가 월간 보고서를 볼 때 관심을 두는 것은 딱 5가지입니다. ① 당신이 이 일을 한 이유가 무엇인지(판단력) ② 결과가 어떤 기준에서 좋은 것인지(데이터 기준) ③ 무엇이 당신의 성과이고 무엇이 팀의 성과인지(기여 범위) ④ 이 일에서 재사용 가능한 무엇을 축적했는지(성장 곡선) ⑤ 다음 주기에 무엇을 달성하겠다고 약속하는지(약속서 사고) 회고 보고서의 99%는 이 중 어느 하나도 명확히 쓰지 못하고, 기능만 나열합니다. 「X를 개선했습니다」「Y를 출시했습니다」「Z를 지원했습니다」—like a robot. 이 SKILL은 제가 AI OPC 일선에서 업무 회고를 진행하며 다듬은 구조화 컴파일러입니다. 업무 기록을 원문 그대로 넣으세요. 아무리 뒤죽박죽이고 단편적이어도 괜찮습니다. 그러면 상위 P급 승진·성과 보고 기준에 맞는 완성도 높은 회고 보고서를 만들어 줍니다. 📊 한 문장 총평(30초 안에 독자가 당신의 가치를 파악) 🎯 핵심 성과(STAR + 판단 중심 서술, 기능 나열이 아님) 📈 데이터 기준표(기준값·측정 기준·개인 기여 비중 포함) 🧠 방법론 정리(성장 곡선 제시) 📅 다음 주기 계획(측정 가능한 목표 + 마감일 + 필요한 리소스를 담은 약속서 형식) ⚠️ 리스크와 지원 필요 사항(리스크를 드러내는 것은 책임을 맡는 태도) 📋 추가 데이터 목록(한 번에 전부 제시해 다시 한 번만 확인하면 되도록 구성) 추가 제공: ✓ 핵심 개선점 3가지 회고(원자료의 어떤 문제를 해결했는지 설명) ✓ 답변 리스크 예측(승진 상황에서 심사위원이 어떤 부분을 지적할지 + 대응 문구) ✓ 재사용 가능한 템플릿 변수(다음에는 몇 글자만 바꿔 재사용 가능) 일반적인 「AI 주간 보고서 작성」SKILL과 무엇이 다를까요? 다른 도구: 업무 기록을 다른 표현으로 바꿔 다시 출력합니다(여전히 단순 나열입니다). 이 도구: 업무 기록의 구조를 수술합니다—「기능 나열형」에서 「판단 중심 서술형」으로 업그레이드합니다. 절대 하지 않는 일: ✗ 데이터를 지어내지 않습니다—제공하지 않은 내용은 모두 「추가 필요」로 표시하며, 숫자를 절대 만들어내지 않습니다. ✗ 「AI로서」, 「종합하면」, 「리더님 감사합니다」 같은 불필요한 말을 쓰지 않습니다. ✗ 아첨하지 않고, 「자세히 설명해 주실 수 있나요?」라고 되묻지도 않습니다. 바로 실행합니다. 이런 분께 추천합니다: 매주 주간 보고서에 시달리며 조금이라도 일찍 퇴근하고 싶은 직장인 승진을 준비하는 P6→P7 / M1→M2 / 중급→고급 실무자 반기·연간 성과 보고 시즌인데 아직 자료를 쓰지 못한 분 상사·심사위원·고객에게 분기 회고를 작성해야 하는 프로젝트 책임자 「내가 한 일」을 제대로 알아주길 바라는 모든 성실한 직장인 열심히 일하는 것과 잘 보고하는 것은 다릅니다. 같은 업무량이라도 회고를 잘 작성하는 사람은 1년 더 빨리 승진합니다. 이 도구를 사용해 다음 주간 보고서부터 당신의 일이 제대로 보이게 하세요.
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