범용 LLM(Claude·ChatGPT)이 이렇게 좋아졌는데, 사주 풀이는 프롬프트 하나면 끝나는 거 아닌가?

이 질문에서 시작했다. 절반은 맞다. 통변 텍스트 자체는 범용 모델이 잘 쓴다. 하지만 사주는 서비스 형태로 소비되고, 통변 텍스트는 그 재료의 일부일 뿐이다. ChatGPT가 글을 잘 써도 노션이 안 망하는 것과 같다 — 카테고리가 다르다.

자국이 다른 점

• 대화로 풀어간다. 카드형 운세 사이트가 아니라, 무슨 일이 있었는지·뭐가 궁금한지 되물어가며 그 사람의 상황에 풀이를 맞춘다. 사주는 재료, 대화가 그릇이다.
• 일상어로 푼다. “일간 무토에 식신·상관이…” 같은 용어를 던지지 않는다. “보고 느낀 걸 말이나 결과물로 꺼내 놔야 직성이 풀리는 편이에요” 처럼, 사주를 하나도 모르는 사람도 자기 얘기로 읽히게.
• 발금(足). 손금이 다루는 결이라면, 발은 가는 결 — 방향·기반·전진. 아직 정전이 얇은 영역이라, 자국이 직접 방법론을 쌓아가는 자리다.
• 두 페르소나. 받아주는 ‘달’, 본질을 짚는 ‘별’. 같은 사주를 다른 결로 봐준다.

만든 방식

사주 계산은 직접 만든 만세력 라이브러리로 정확하게, 풀이는 LLM으로 자연스럽게. 프론트는 Astro, 백엔드는 FastAPI. 결과는 오행 상생상극 다이어그램 같은 인포그래픽으로 한눈에 보이게 했다.

아직 PoC 단계다. 직접 써보기 →

(이 글은 초안 — 만들면서 부딪힌 결정들을 더 풀어 쓸 예정.)