프롬프트를 검토 가능한 LaiCai Flow 초안으로 만들고 Graph View에서 점검한 뒤 안전하게 실행하는 방법입니다.
Why prompt-to-workflow matters
LLM은 자연어 의도를 구조화된 단계로 바꾸는 데 유용합니다. QA나 지원 담당자는 staging 앱 열기, 테스트 계정 로그인, 검색, 스크린샷 저장, OCR 확인, 예상 화면이 없으면 중지 같은 흐름을 설명할 수 있습니다.
LaiCai Screen Mirroring는 AI가 초안을 돕더라도 Flow 그래프, 노드 이름, 스크린샷, OCR, 로그, 중지 조건을 사람이 볼 수 있게 유지합니다.
Define boundaries in the prompt
좋은 프롬프트는 시작 상태, 대상 앱, 계정 유형, 환경, 저장할 증거, 중지 경계를 정의합니다. 단순히 "로그인 테스트"가 아니라 어디까지 진행하고 어디에서 멈출지 써야 합니다.
package id, 화면 텍스트, 템플릿, OCR 영역, 기기 문맥이 없다면 Flow가 추측하지 않고 미해결 입력으로 남겨야 합니다.
Review the draft in Graph View
Graph View는 생성된 Flow를 검토 가능한 형태로 만듭니다. 입력, 화면 준비, 상태 관찰, 실행, 대기, 검증, 증거 저장, 중지 경로를 읽을 수 있어야 합니다.
노드 이름은 "검색 필드 찾기", "결과 화면 캡처"처럼 짧고 명확해야 하며 복잡한 단계는 작은 자식 Flow로 나누는 것이 좋습니다.
From prompt to Flow draft
먼저 사람이 승인한 프롬프트를 만들고, LLM이 LaiCai Flow 초안으로 바꿉니다. 초안은 실제 schema가 지원하는 노드만 사용하고 알 수 없는 값을 지어내지 않아야 합니다.
첫 실행은 Android 화면을 PC와 Mac으로 미러링로 화면을 보면서 대기, OCR, 클릭, 중지 조건을 조정합니다.
What the LLM should not decide alone
LLM은 package id, 좌표, 템플릿 이미지, OCR 영역, 감지 클래스, 매크로 이름을 추측해서는 안 됩니다. 모든 앱과 기기에서 동작한다고 약속해서도 안 됩니다.
신뢰할 수 있는 AI Android 자동화 도구는 AI 초안, device evidence, schema, Graph View 검토가 함께 있어야 합니다.
Evidence and safe stopping
스크린샷, OCR, 로그, 중지 상태가 증거가 됩니다. 지원팀은 이미지를 공유하고, QA는 다국어 화면을 비교하며, 개발자는 실패 위치를 확인할 수 있습니다.
LaiCai Flow 가이드는 AI가 만든 활동을 팀이 검토할 수 있는 Android 자동화로 바꾸는 표면입니다.
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