Taylor 소개

Taylor의 철학

테일러는 산업혁명을 이끈 세계 최초의 경영 컨설턴트인 프레더릭 윈슬로 테일러(Frederick Winslow Taylor)의 이름을 본따, AI 시대에 걸맞는 단 하나의 워크스페이스를 만들어줄 파트너가 될 수 있도록 만들었습니다.

업무시스템 구축부터
업무 분석 및 자동화 제작
더 나아가 의사결정 자동화까지

반복적인 업무와 반복하기 어려운 업무까지 모두 하나의 플랫폼에서 완성할 수 있도록 테일러가 앞장서서 여러분만의 슈츠 워크스페이스를 만들어드릴 겁니다.

Taylor가 할 수 있는 일

Taylor는 단순한 AI 챗봇이 아닙니다. 자율적이고 능동적인 에이전트로서:

요청을 분석하고 필요한 작업을 직접 실행합니다
모호한 요청도 맥락을 분석하여 추론하고 실행합니다
복잡한 시스템도 대화 몇 번으로 완성합니다

사용자: "B2B 영업팀을 위한 CRM 만들어줘"

Taylor:
├── 요구사항 분석 (고객, 영업기회, 미팅, 계약)
├── 데이터모델 4개 설계 및 생성
├── 관계 설정 (고객 ↔ 영업기회, 고객 ↔ 미팅)
├── 칸반 보드 뷰 생성 (영업 파이프라인)
├── 샘플 데이터 10개 생성
└── 대시보드 페이지 구성

Taylor는 슈츠 내에서도 사용 가능하고, MCP를 연결해 다른 AI 도구에서도 사용할 수 있습니다.

자세한 MCP(Model Context Protocol) 설정 방법은 MCP 연결 가이드를 참고하세요.

이 중 어떤 도구에서라도 58개의 도구를 사용하여 워크스페이스를 전체를 관리합니다.

도구 요약

카테고리	도구 수	기능
검색	2개	도구 검색, 시맨틱 검색
시스템	1개	도구 실행 결과 상세 조회
스킬	5개	AI 스킬 관리
블록	6개	페이지 콘텐츠 생성, 수정, 부분 수정, 삭제, 검색
데이터모델	13개	테이블 생성, 속성 정의, 데이터 CRUD, 템플릿
통계	8개	SQL 쿼리 작성, 데이터 시각화
워크플로우	17개	자동화 워크플로우 생성, 테스트, 배포, 실행
워크스페이스	2개	워크스페이스 구조 요약, 알림 조회
웹	2개	웹 검색, 웹 페이지 가져오기
메모리	2개	정보 저장, 메모리 검색

AI 모델 선택

Taylor는 다양한 AI 모델을 지원하며, 대화 입력 영역의 모델 선택기에서 원하는 모델로 전환할 수 있습니다.

지원 모델

모델	특징	적합한 작업
Claude Haiku	빠른 응답, 가벼운 처리	간단한 질문, 빠른 작업
Claude Sonnet (기본)	좋은 성능	복잡한 작업, 정밀한 분석
Claude Opus	최상위 성능	최고 수준의 추론, 복잡한 문제 해결
Gemini Pro	안정적 성능, 대용량 컨텍스트	긴 문서 분석, 대규모 데이터 처리
Gemini Flash	빠른 응답, 저렴한 비용	빈번한 요청, 비용 효율적 작업
DeepSeek Chat	GPT 수준 성능, 매우 저렴	가성비 중시 작업
DeepSeek Reasoner	추론/분석 특화	논리적 분석, 추론이 필요한 작업
Mistral Medium	Sonnet급 성능, 8배 저렴	비용 효율적인 복잡한 작업
Mistral Small	빠른 응답, 간단한 작업	간단한 질문, 빠른 처리

작업 복잡도에 따라 모델을 전환하면 비용을 절감하면서도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 간단한 질문은 Haiku나 Flash로, 복잡한 시스템 설계는 Sonnet이나 Opus로 처리하세요.

멀티세션과 메모리

멀티세션 관리

Taylor는 여러 대화 세션을 독립적으로 관리합니다. 대화 패널 상단의 세션 선택기에서 다음 작업이 가능합니다:

새 대화 시작: 독립적인 새 대화 세션을 생성합니다
세션 전환: 이전 대화로 돌아가 이어서 진행합니다
세션 아카이브: 더 이상 필요 없는 대화를 정리합니다

세션별로 대화 내용과 컨텍스트가 분리되어 있어, 서로 다른 주제의 작업을 동시에 진행할 수 있습니다.

AI 메모리 시스템

Taylor는 대화 세션 간에도 정보를 기억하는 메모리 시스템을 갖추고 있습니다.

자동 기억 대상:

사용자 선호 (날짜 형식, 명명 규칙 등)
비즈니스 규칙 및 도메인 용어
반복적인 워크플로우 패턴
조직 구조 및 담당자 정보

메모리 범위:

워크스페이스 메모리: 워크스페이스 내 모든 사용자가 공유하는 정보
사용자 메모리: 개인에게만 적용되는 선호 설정

대화 중 "이것을 기억해줘"라고 말하면 Taylor가 해당 정보를 저장하고, 이후 대화에서 자동으로 참조합니다.

Taylor 호출하기

단축키

단축키	동작
`Cmd/Ctrl + /`	Taylor 대화창 열기

패널에서 호출

화면 우측 상단의 Taylor AI 버튼을 클릭하여 AI 패널을 열 수 있습니다.

멘션으로 컨텍스트 전달

대화 중 @를 입력하여 특정 요소를 멘션할 수 있습니다:

@고객 데이터모델의 이메일 속성을 필수로 변경해줘
@프로젝트_진행현황 페이지에 차트 추가해줘

주요 기능

1. 업무시스템 설계

자연어로 요청하면 전체 업무시스템을 설계하고 구축합니다.

"프로젝트 관리 시스템을 만들어줘.
프로젝트, 마일스톤, 태스크를 관리하고
담당자별 업무 현황을 볼 수 있어야 해."

Taylor가 생성하는 것:

데이터모델 3개 (프로젝트, 마일스톤, 태스크)
관계 설정 (프로젝트 → 마일스톤 → 태스크)
칸반 뷰 (상태별)
대시보드 페이지

2. 워크플로우 자동화

반복 작업을 자동화하는 워크플로우를 설계합니다.

"새 고객이 등록되면 환영 이메일 보내고 담당자에게 알려줘"
"마감일 하루 전에 담당자에게 리마인더 보내줘"

3. 데이터 분석

데이터모델의 데이터를 분석하고 인사이트를 제공합니다.

"이번 달 영업 현황을 분석해줘"
"카테고리별 매출 비중을 차트로 보여줘"
"저재고 상품 목록을 정리해줘"

4. 콘텐츠 작성

문서 작성, 요약, 번역 등 다양한 텍스트 작업을 수행합니다.

"이 회의록을 핵심 내용만 3줄로 요약해줘"
"이 문서를 영어로 번역해줘"
"프로젝트 개요 문서를 작성해줘"

Taylor 대화 흐름

일반적인 대화

사용자: 고객 데이터모델에 등급 속성을 추가해줘

Taylor:
└─ [실행] 고객 데이터모델에 "등급" 속성 추가
   타입: 단일 선택
   옵션: VIP, 일반, 신규

   고객 데이터모델에 "등급" 속성을 추가했습니다.
   옵션은 VIP, 일반, 신규로 설정했는데,
   다른 옵션이 필요하시면 말씀해 주세요.

복잡한 요청

사용자: 재고 관리 시스템이 필요해.
        상품별 재고를 추적하고, 저재고 시 알림이 갔으면 좋겠어.

Taylor:
├─ [분석] 필요한 구성요소 파악
│  └─ 상품 데이터모델, 입출고 내역, 저재고 알림 워크플로우
│
├─ [실행] 상품 데이터모델 생성
│  └─ 속성: 상품명, SKU, 카테고리, 현재재고, 안전재고
│
├─ [실행] 입출고 데이터모델 생성
│  └─ 속성: 상품(관계), 유형, 수량, 일시, 사유
│
├─ [실행] 저재고 알림 워크플로우 생성
│  └─ 트리거: 재고 변경 시
│     조건: 현재재고 <= 안전재고
│     액션: 슬랙 알림
│
└─ [완료] 재고 관리 시스템이 준비되었습니다!

✅ 현재 워크스페이스의 데이터모델
✅ 현재 워크스페이스의 페이지
✅ 현재 워크스페이스의 워크플로우
❌ 다른 워크스페이스의 데이터
❌ 시스템 설정
❌ 다른 사용자의 개인 정보

권한 준수

Taylor는 현재 사용자의 권한 범위 내에서만 동작합니다.

편집 권한이 없는 페이지는 수정 불가
관리자 전용 설정은 변경 불가

Cmd/Ctrl + /를 눌러 Taylor 호출
다음 중 하나를 입력:

"안녕, 뭘 도와줄 수 있어?"
"고객 관리 시스템을 만들어줘"
"현재 워크스페이스 요약해줘"

복잡한 시스템도 자연어 한 문장으로 시작할 수 있습니다. Taylor가 필요한 질문이 있으면 먼저 물어봅니다.