ChatGPT는 프로젝트 설명의 빈틈을 찾고 문장을 정리하는 데 쓸 수 있습니다. 그러나 생성한 설명을 그대로 게시하면 실제 구현하지 않은 기능이나 측정하지 않은 성과가 들어갈 수 있습니다. 포트폴리오는 도구 사용 사실보다 지원자가 무엇을 설계·구현·검증했는지를 보여줘야 합니다.
1. 먼저 사실 목록을 직접 만드세요
프로젝트 목적, 맡은 역할, 사용 기술, 실제 배포 주소, 코드 저장소, 해결한 오류를 메모합니다. 이 자료를 바탕으로 README의 ‘문제–접근–결과–한계’ 순서를 정하세요. GitHub의 README 안내에 맞춰 저장소 첫 화면에서 필요한 정보를 찾을 수 있게 구성합니다. 팀 프로젝트라면 본인 기여와 팀 전체 성과를 구분해야 합니다.
2. AI에는 검토할 범위를 좁혀 요청하세요
‘합격할 포트폴리오를 써줘’보다 ‘이 설명에서 근거가 없는 주장, 빠진 재현 절차, 모호한 용어를 목록으로 알려줘’가 검토에 도움이 됩니다. 제안받은 문장은 코드·로그·배포 결과와 대조하세요. 측정하지 않은 성능 향상률이나 테스트하지 않은 보안 수준은 숫자로 만들지 마세요.
3. 코드와 설명을 다시 검증하세요
제안 코드가 있다면 직접 실행하고 테스트 결과와 변경 이유를 기록합니다. 설명에 나온 기능을 면접에서 시연할 수 있는지도 확인하세요. 오류나 한계를 숨기기보다 현재 제약과 다음 개선 작업을 적는 편이 신뢰를 줍니다. 제출 전 체크리스트는 프론트엔드 포트폴리오 검증법을 참고하세요.
입력 정보도 점검하세요
회사 내부 코드, 고객 데이터, 개인 식별 정보를 그대로 대화에 넣지 마세요. 사용 중인 계정의 데이터 처리 설정은 OpenAI 데이터 관리 안내에서 확인할 수 있습니다. AI 보조 사실은 필요할 때 간단히 밝히고, 최종 산출물의 정확성은 제출자가 책임져야 합니다.