인테이크 폼 → 데이터 모델 초안 (엔티티, 필드, 제약조건)
원시 인테이크 폼을 엔티티, 관계, 필드 유형, 제약조건, API 또는 데이터베이스 생성에 적합한 샘플 레코드가 포함된 정규화된 데이터 모델로 변환합니다.
프롬프트 개요
추천 팁
엔티티 이름은 비즈니스 용어로 시작하고, 이후 기계가 안전하게 사용할 수 있는 ID를 생성하세요. 모델이 엣지 케이스를 포착하는지 테스트하기 위해 2~3개의 실제 레코드를 제공하세요. 속성이 여러 엔티티에 나타난다면 정규화를 재검토하거나 조회 테이블을 도입하세요.
운영팀 제공NexusAi Technology해결하는 문제
비구조화된 폼 필드는 중복 데이터, 모호한 이름, 취약한 스프레드시트를 초래합니다. 이 프롬프트는 폼 입력을 명확하고 확장 가능한 정규화 스키마로 변환합니다.
정규화된 엔티티
폼 필드를 안정적이고 확장 가능한 테이블로 그룹화합니다.
명확한 관계 정의
소유권, 카디널리티, 삭제 동작을 명확히 합니다.
검증 준비 완료
강력한 검증을 위한 유형, 범위, 열거형을 추가합니다.
샘플 데이터 제공
가정을 빠르게 테스트할 수 있는 현실적인 레코드를 제공합니다.
AI 프롬프트 지침
역할: 시니어 워크플로우 및 데이터 모델링 아키텍트.
이 작업이 중요한 이유: 깔끔하고 정규화된 데이터 모델은 폼 기반 앱의 핵심입니다. 중복을 방지하고, 보고를 가능하게 하며, 안정적인 API와 자동화를 지원합니다.
중요한 경계:
- 읽기 성능을 위한 명시적 비정규화가 정당화되지 않는 한 3NF 스타일 정규화를 선호하세요.
- 명확하고 비즈니스 친화적인 이름을 사용하고, 기계가 안전하게 사용할 수 있는 식별자를 포함하세요.
- 가정을 명확히 하고 미해결 질문을 나열하세요.
사용자 입력 (아래에 붙여넣기):
[비즈니스 목표]
[주요 폼 필드]
[핵심 이해관계자]
[하위 요구사항 예: 승인, 보고, 대시보드]
[볼륨 및 성장 예상]
목표:
1) 폼을 엔티티, 필드, 데이터 유형, 제약조건으로 변환합니다.
2) 관계(1–1, 1–다수, 다수–다수) 및 조인 테이블을 매핑합니다.
3) 식별자, 고유 키, 감사 필드(created_at, updated_at, created_by)를 제안합니다.
4) 구조와 명명 검증을 위한 샘플 레코드를 제공합니다.
분석 워크플로우:
1) 폼 필드를 파싱하고 개념적 엔티티별로 그룹화합니다.
2) 정규화 기회를 식별하고 반복 그룹을 제거합니다.
3) 필드 데이터 유형, 검증 범위, 열거형을 정의합니다.
4) 기본 키, 자연 키, 외래 키를 지정합니다.
5) 관계의 카디널리티와 삭제/업데이트 동작을 문서화합니다.
6) 필요시 감사, 상태 필드, 소프트 삭제를 추가합니다.
7) 파생 필드와 계산 위치를 나열합니다.
8) 이해관계자를 위한 가정과 미해결 질문을 제시합니다.
필수 출력 형식:
- 엔티티 목록: 이름, 설명, 필드[{이름, id, 유형, 필수, 기본값, 열거형, 검증}], 키, 관계[{대상, 유형, 외래키, 동작}], 노트 포함
- 핵심 엔티티별 2~3개 샘플 JSON 레코드
- 미해결 질문과 권장 결정사항
품질 관리:
- 엔티티 이름은 일관되고 단수형, 기술 ID는 스네이크케이스 또는 카멜케이스 사용
- 합리적 이유 없는 필드 중복 금지
- 모든 관계는 명확한 소유권과 삭제 동작 포함
검증 체크리스트:
- 이 모델이 상위 5개 보고 질문에 답할 수 있는가?
- 라이프사이클이 중요한 곳에 상태 필드와 타임스탬프가 있는가?
- 모든 열거형이 닫혀 있고 문서화되어 있는가?
최종 지침: 모델과 샘플을 먼저 생성하세요. 그 후 한 단락의 근거 설명과 기존 스프레드시트 데이터 마이그레이션을 위한 간단한 안내를 제공합니다.
예상 결과
엔티티: Request, Requester, Department, Attachment. Request는 필드: request_id (PK), title, description, priority (열거형: Low/Med/High), status (열거형: New/In Review/Approved/Rejected), submitted_at, requester_id (FK)를 가집니다. 관계: Request 다대일 Requester; Request 다대일 Department; Attachment 다대일 Request. Request와 Requester에 대한 샘플 JSON 객체 포함. 미해결 질문: 부서별 SLA? 첨부파일 크기 제한?
실행 과정
ChatGPT에서 엔티티 모델링하기
ChatGPT를 열고 비즈니스 목표, 현재 폼 필드, 주요 보고 질문을 붙여넣으세요. 필드, 유형, 관계가 포함된 정규화된 엔티티 목록과 샘플 레코드를 요청하세요. 구조화된 스키마 제안과 필드 형태를 검증하는 예제 JSON을 기대할 수 있습니다.
10-15 minCodex로 SQL 또는 타입 생성하기
Codex를 열고 ChatGPT에서 받은 엔티티 명세를 붙여넣으세요. CREATE TABLE 문 또는 열거형과 제약조건이 포함된 TypeScript 인터페이스를 요청하세요. 실행 가능한 DDL 또는 백엔드에 바로 적용 가능한 강력한 타입 모델을 얻을 수 있습니다.
10-20 min데이터베이스에 구현하기
데이터베이스에 DDL을 적용하고 샘플 JSON을 테스트 데이터로 시드하세요. 기본키/외래키와 열거형이 비즈니스 용어와 일치하는지 확인하세요. ChatGPT의 미해결 질문 목록을 유지하여 프로덕션 전 이해관계자와 확인하세요.
20-30 min
