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[ChatGPT] 챗GPT와 함께 앱스 스크립트 조건부 서식 만들기 | 구글 시트, 스프레드시트

2024년 11월 6일조회 190

이 글은 《요즘 당근 AI 개발》에서 발췌했습니다.

요즘 당근 AI 개발

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ISBN 9791194383475지은이 당근 팀22,000
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보통 스프레드시트의 조건부 서식 기능으로 처리합니다. 조건부 서식은 앱스 스크립트에서도 할 수 있습니다. 한 번에 여러가지 조건부 서식을 적용하고 싶을 때 유용하게 쓰일 겁니다. 교통사고 시트로 돌아가 이 작업을 다시 해봅시다.

[ChatGPT] 챗GPT와 함께 앱스 스크립트 조건부 서식 만들기 | 구글 시트, 스프레드시트

이 글은 [이게 되네? 업무 자동화 미친 활용 앱스 스크립트 with 챗GPT]에서 발췌했습니다.

글 서휘승 / 골든래빗 출판사

보통 스프레드시트의 조건부 서식 기능으로 처리합니다. 조건부 서식은 앱스 스크립트에서도 할 수 있습니다. 한 번에 여러가지 조건부 서식을 적용하고 싶을 때 유용하게 쓰일 겁니다. 교통사고 시트로 돌아가 이 작업을 다시 해봅시다.

조건부 서식 만들기

조건부 서식은 newConditionalFormatRule( ) 메서드를 이용하면 됩니다. 이때 조건부 서식은 규칙을 생성하는 코드와, 규칙을 적용하는 코드로 나눠 실행해야 합니다. 무슨 말인지는 다음 기본형 코드를 보며 이야기합시다.

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// ➊ 조건부 서식 규칙 생성 const rule = SpreadsheetApp.newConditionalFormatRule() .whenTextEqualTo(비교할 텍스트) .setBackground(음영 색상) // 음영 색상 설정 .setBold(true) // 폰트 굵기 설정 .setUnderline(true) // 폰트 밑줄 설정 .setRanges([applyRange]) // 적용할 범위 설정 .build(); // ➋ 조건부 서식 규칙 적용 rules = sheet.getConditionalFormatRules(); rules.push(rule); sheet.setConditionalFormatRules(rules);

① newConditionalFormatRule( ) 메서드부터 체이닝 방식으로 옵션 메서드들이 쭉 이어져 있습니다. 이어진 메서드들 중 whenTextEqualTo( ) 메서드만 조건과 관련된 것입니다. 나머지는 모두 서식 옵션과 관련된 것입니다. whenTextEqualTo( ) 메서드 외에 자주 사용하는 조건 메서드는 다음과 같습니다.

whenTextEqualTo(text) : text와 일치하는 경우

whenTextContains(text) : text가 포함되어 있을 경우

whenNumberBetween(start, end) : start와 end 사이에 값이 있거나 일치할 경우

whenNumberEqualTo(number) : 숫자가 number와 같을 경우

whenNumberGreaterThan(number) : 숫자가 number보다 크거나 같을 경우

whenNumberLessThan(number) : 숫자가 number보다 작거나 같을 경우

이렇게 조건부 서식을 설정하면 셀에 바로 반영되지 않습니다. ②와 같이 규칙을 불러온 다음 규칙을 푸시하고 setConditionalFormantRules( ) 메서드를 적용해야 합니다. 그럼 이대로 코드를 작성해봅시다. 여기서는 ‘차대차’ 항목만 강조하는 조건부 서식을 적용해봅니다. 텍스트가 일치해야 하므로 whenTextEqualTo( ) 메서드를 사용합니다.

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// 조건부 서식 적용 function setConditionalFormattingEqualText() { const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName('교통사고'); // ➊ 기존에 존재하는 조건부 서식 제거 sheet.clearConditionalFormatRules(); // ➋ 조건부 서식을 생성할 범위를 선택 const applyRange = sheet.getRange('A4:A' + sheet.getLastRow()); // ➌ 조건부 서식 규칙 생성 const rule = SpreadsheetApp.newConditionalFormatRule() .whenTextEqualTo('차대차') .setBackground('yellow') .setBold(true) .setUnderline(true) .setRanges([applyRange]) .build(); // ➍ 시트에 조건부 서식을 적용 var rules = sheet.getConditionalFormatRules(); rules.push(rule); sheet.setConditionalFormatRules(rules); }

① ~ ② 기존 조건부 서식을 제거하고 새 조건부 서식을 지정할 범위를 지정합니다.

③ newConditionalFormatRule( ) 메서드로 조건부 서식 규칙을 생성합니다. ‘차대차’라는 텍스트와 일치하는 셀을 찾아 나머지 체이닝 메서드로 옵션을 지정합니다.

④ 실질적으로 조건부 서식은 여기서 반영됩니다. getConditionalFormatRules( ) 메서드로 해당 시트에 기록된 조건부 서식 규칙을 가져와 push( ) 메서드로 추가하고, setConditionalFormatRules( ) 메서드로 조건부 서식을 적용합니다.

사고유형중분류에서 ‘충돌’이 포함된 것만 조건부 규칙을 적용하려면?

다른 규칙을 적용하는 조건부 서식을 만들고 싶다면 챗GPT에게 요청하면 됩니다. setConditionalFormattingEqualText( ) 함수를 보여주고 응용해보겠습니다.

[프롬프트]

이런 앱스 스크립트가 있는데 B2:B21, C2:C21에 있는 값이 ‘충돌’을 포함하고 있으면 빨간색 음영, 볼드로 표시할 수 있도록 개선해줄래?

[응답]

아래 코드는 주어진 범위 (B2:B21, C2:C21) 내에 ‘충돌’을 포함하는 값이 있는지 확인하고, 해당 셀을 빨간색 음영과 볼드로 표시합니다.

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function setConditionalFormattingEqualText() { const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName('교통사고'); // 기존 조건부 서식 제거 sheet.clearConditionalFormatRules(); // 조건부 서식을 생성할 범위를 선택 const applyRange = sheet.getRange('B2:C21'); // 조건부 서식 규칙 생성 const rule = SpreadsheetApp.newConditionalFormatRule() .whenTextContains('충돌') // ➊ .setBackground('red') .setBold(true) .setRanges([applyRange]) .build(); // 시트에 조건부 서식을 적용 var rules = sheet.getConditionalFormatRules(); rules.push(rule); sheet.setConditionalFormatRules(rules); }

챗GPT가 앞에서 배운 메서드인 ① whenTextContains( )를 사용하여 ‘충돌’이 포함된 텍스트에 대하여 조건부 서식을 적용했습니다. 이렇게 메서드 이름을 몰라도 기존 코드를 이용하여 개선하는 방식의 질문을 하면 다른 조건부 서식도 쉽게 적용할 수 있을 겁니다.

더 많은 업무 자동화 방법은 신간 <이게 되네? 업무 자동화 미친 활용 앱스 스크립트 with 챗GPT>를 참고하세요!

서휘승 

ERP, 핀테크 등 다양한 도메인에서 백엔드 개발을 두루 경험하며, 안정적이고 확장 가능한 시스템을 개발하는 다양한 경험을 쌓아왔습니다. 데이터의 중요성을 깊이 인식하고, 데이터 엔지니어로서 다양한 파이프라인을 구축했습니다. 현재는 클라우드 MSP 기업인 클루커스의 Gen AI 팀에서 애저 OpenAI를 활용한 맞춤형 인공지능 솔루션을 개발하고 있습니다.

앱스 스크립트와 구글 클라우드 플랫폼을 활용한 업무 자동화 프로젝트를 성공적으로 완수했고, 이후 앱스 스크립트의 매력에 빠져 다양한 분야에서 업무 자동화를 구현하고 확장하기 위해 고민하고 있습니다.

블로그 : whiseung.tistory.com

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골든래빗 2024-11-06

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저자 소개

당근 팀

당근의 여러 부서에서 각자 다른 문제를 풀던 11명이 하나의 질문으로 모였습니다. “AI로 더 잘 해결할 수 없을까?” 우리는 직군의 경계를 넘어 함께 고민하고 실험하며, ‘동네를 여는 문’이라는 당근의 비전을 AI로 구현해가는 사람들입니다. 이웃과 이웃을 더 따뜻하게 연결하고, 당근에서의 삶을 더 편리하게 만드는 일. 그 중심에서 AI가 할 수 있는 역할을 찾아가고 있습니다.

📚요즘 당근 AI 개발》 자주 묻는 질문

Q.당근에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금합니다. 구체적인 사례를 알고 싶어요.

당근은 AI를 다양한 방식으로 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 내부 업무 효율성을 높이고 있습니다. 외부 사용자를 위한 사례로는 AI 물품 추천, AI 게시글 작성, AI 시세 조회, CS 챗봇 등이 있습니다. AI 물품 추천은 사용자의 검색 기록, 관심 카테고리 등을 분석하여 개인에게 최적화된 물품을 추천합니다. AI 게시글 작성은 사용자가 원하는 물품 정보를 입력하면 자동으로 제목과 상세 설명을 생성해줍니다. AI 시세 조회는 과거 거래 데이터를 기반으로 현재 시세를 예측하여 사용자에게 정보를 제공합니다. CS 챗봇은 사용자의 문의에 24시간 응대하여 빠른 문제 해결을 돕습니다. 내부 구성원을 위한 사례로는 리뷰 자동 리포트 발행, 온콜 업무 단축, 임베딩 시멘틱 캐싱, 운영업무 자동화 등이 있습니다. 리뷰 자동 리포트 발행은 사용자 리뷰를 분석하여 핵심 내용을 요약하고 트렌드를 파악하여 개선점을 도출합니다. 온콜 업무 단축은 AI를 활용하여 문제 발생 시 담당자에게 자동 알림을 보내고 초기 대응을 지원합니다. 임베딩 시멘틱 캐싱은 검색 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선합니다. 운영업무 자동화는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다. 이러한 다양한 사례를 통해 당근은 AI를 적극적으로 활용하여 사용자 만족도를 높이고 내부 효율성을 개선하고 있습니다. 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.AI 에이전트와 MCP 개발이 무엇인지, 당근에서는 어떻게 활용하고 있는지 알고 싶습니다.

AI 에이전트와 MCP(Message Composition Platform)는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험을 혁신하는 핵심 요소입니다. AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 작업을 자동화하는 지능형 시스템입니다. 당근에서는 AI 에이전트를 활용하여 사용자 문의에 자동 응답하거나, 개인 맞춤형 추천을 제공하거나, 특정 작업을 대신 수행하는 등 다양한 서비스를 제공합니다. MCP는 메시지 작성 및 관리를 위한 플랫폼으로, AI 기술을 활용하여 메시지 내용을 자동 생성하거나, 최적의 메시지 형식을 추천하거나, 메시지 전송 시점을 예측하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 당근에서는 MCP를 활용하여 사용자에게 보다 효과적이고 편리한 커뮤니케이션 환경을 제공합니다. 예를 들어, 물품 판매 게시글을 작성할 때 AI가 자동으로 제목과 설명을 제안해주거나, 구매자와 판매자 간의 채팅 내용을 분석하여 사기 위험을 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 이와 관련된 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.바이브 코딩이 무엇인가요? AI 코딩 도구와 어떤 관련이 있나요?

바이브 코딩은 개발자가 코딩 과정에서 느끼는 즐거움과 몰입감을 극대화하는 것을 의미합니다. AI 코딩 도구는 이러한 바이브 코딩을 지원하기 위해 개발되었으며, 코드 자동 완성, 오류 검출, 코드 제안 등 다양한 기능을 제공하여 개발자가 보다 쉽고 효율적으로 코딩할 수 있도록 돕습니다. 당근에서도 AI 코딩 도구를 적극적으로 활용하여 개발 생산성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, AI가 코드를 자동으로 완성해주거나, 흔히 발생하는 오류를 미리 감지하여 수정하도록 제안함으로써 개발 시간을 단축하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 다양한 코딩 패턴을 학습하여 개발자에게 최적의 코딩 방식을 제안함으로써 개발자가 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다. 바이브 코딩과 AI 코딩 도구에 대한 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.프롬프트 엔지니어링 기법 고도화는 무엇이며, 왜 중요한가요?

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적인 프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술입니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 정확하고 효율적으로 생성하도록 유도하는 데 매우 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화한다는 것은, 단순히 질문을 잘 던지는 것을 넘어, AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 모델이 가진 강점과 약점을 파악하여, 모델이 가장 잘 수행할 수 있는 형태로 질문을 구성하는 것을 의미합니다. 당근 팀은 사용자 경험을 극대화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화하는 데 많은 노력을 기울였습니다. AI 모델을 활용하여 물품 추천, 게시글 작성, 시세 조회 등 다양한 서비스를 제공하면서, 각 서비스에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발하고 적용했습니다. 이 과정에서 얻은 경험과 노하우는 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 담겨 있습니다. AI 모델을 활용한 서비스 개발에 관심 있는 분이라면, 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화의 중요성과 실제 적용 사례를 배울 수 있을 것입니다.

Q.AI를 활용한 개발을 배우고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

AI 활용 개발을 시작하는 것은 흥미로운 여정이 될 것입니다. 먼저 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 온라인 강의, 책, 튜토리얼 등 다양한 학습 자료를 활용하여 AI의 핵심 개념을 습득하세요. 그다음, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 익히는 것이 좋습니다. 파이썬은 AI 개발에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이며, 다양한 AI 관련 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 텐서플로우, 파이토치, scikit-learn과 같은 AI 라이브러리를 사용해 간단한 AI 모델을 직접 만들어보는 것이 좋습니다. 이러한 경험을 통해 AI의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 또한, AI 관련 프로젝트에 참여하거나, 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 실력을 향상시킬 수 있습니다. 당근 팀의 경험을 통해 배우는 것도 좋은 방법입니다. 《요즘 당근 AI 개발》에는 당근 팀이 사용자 문제를 AI로 해결해나가는 여정이 담겨 있습니다. 이 책을 통해 실제 서비스에 AI를 적용하는 방법을 배우고, AI 개발에 대한 영감을 얻을 수 있을 것입니다.

Q.AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제는 흔히 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 모델의 복잡도를 줄이는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델의 레이어 수를 줄이거나, 파라미터 수를 줄이는 등의 방법을 통해 모델의 연산량을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리 과정을 최적화하여 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다. 불필요한 데이터를 제거하거나, 데이터의 형식을 통일하거나, 특성 스케일링을 적용하는 등의 방법을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 임베딩 시멘틱 캐싱과 같은 기술을 사용하여 검색 속도를 향상시킬 수도 있습니다. 또한, 모델을 경량화하거나 양자화하는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델 경량화는 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 모델 양자화는 모델의 파라미터를 저정밀도로 표현하여 모델의 크기를 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 당근 팀은 AI 모델을 서비스에 적용하면서 다양한 성능 문제를 해결해왔습니다. 이러한 경험은 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 소개되어 있습니다. 이 책을 통해 AI 모델 성능 문제 해결에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

Q.당근 팀은 AI를 개발하고 적용하면서 어떤 어려움을 겪었으며, 어떻게 극복했는지 궁금합니다.

당근 팀도 AI를 개발하고 적용하는 과정에서 많은 어려움을 겪었습니다. 'AI로 과연 될까?'라는 의문에서 시작하여 'AI로 어떻게 하면 될까?'라는 고민을 거듭했습니다. 데이터 부족, 모델 성능 문제, 인프라 제약 등 다양한 문제에 직면했습니다. 하지만 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저 등 다양한 팀원들이 협력하여 문제 해결에 나섰습니다. 데이터 확보를 위해 다양한 방법을 시도하고, 모델 성능 향상을 위해 끊임없이 실험하고, 인프라 제약을 극복하기 위해 기술적인 혁신을 이루어냈습니다. 예를 들어, AI 물품 추천 시스템을 개발할 때 초기에는 데이터가 부족하여 추천 성능이 낮았습니다. 이를 해결하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고, 외부 데이터 소스를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결했습니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 다양한 모델 구조와 학습 방법을 시도하고, A/B 테스트를 통해 최적의 모델을 선택했습니다. 이러한 노력 덕분에 AI 물품 추천 시스템은 사용자 만족도를 크게 향상시켰습니다. 이처럼 당근 팀은 AI 개발 과정에서 겪는 어려움을 창의적인 아이디어와 끊임없는 노력으로 극복해왔습니다. 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.