
들어가며
이 가이드는 프로그래밍 경험이 없는 게임 기획자가 Gemini CLI를 업무에 즉시 활용할 수 있도록 작성된 교육 자료다. 코드를 직접 작성할 필요 없이, Gemini에게 자연어로 요청하는 방법을 중심으로 설명한다.
이 문서는 사내 교육 및 워크숍 자료로 활용할 수 있도록 구성되었다.
왜 Gemini CLI인가?
- 무료 사용 가능 — Gemini Pro 무료 체험으로 3개월간 비용 없이 활용
- Google 생태계 네이티브 — Google Sheets, Drive와 자연스럽게 연동
- 코딩 불필요 — 자연어만으로 복잡한 데이터 분석과 시뮬레이션 수행
- 터미널 기반 — 파일을 직접 읽고 쓰며 프로젝트 맥락을 완벽히 이해
이 가이드에서 다루는 내용
| Part | 주제 | 핵심 질문 |
|---|
| Part 1 | 환경 구축 | Gemini CLI를 어떻게 시작하나? |
| Part 2 | 사양서 워크플로우 | 기획서를 어떻게 체계적으로 쓰고 검증하나? |
| Part 3 | 데이터 분석 & 시각화 | 데이터를 어떻게 분석하고 보여주나? |
| Part 4 | 게임 밸런싱 | 수치 설계를 어떻게 자동화하나? |
| Part 5 | 프로젝트 컨텍스트 활용 | GEMINI.md로 프로젝트를 어떻게 최적화하나? |
| 부록 | 프롬프트 모음 | 바로 복사해서 쓸 수 있는 프롬프트 |
Part 1: Gemini CLI 환경 구축
1-1. Gemini CLI란?
Gemini CLI는 Google이 제공하는 터미널 기반 AI 어시스턴트다. 일반 채팅과 달리:
- 파일 시스템 제어 — 프로젝트 폴더 내의 기획 문서를 직접 읽고 수정한다
- Python 코드 실행 — 즉석에서 Python 스크립트를 짜고 실행 결과를 보여준다
- Shell 명령 실행 — 터미널 명령을 자유자재로 사용한다
- Google 검색 내장 — 최신 정보를 검색해서 분석에 반영한다
- 컨텍스트 유지 — 프로젝트 전체의 구조와 앞선 대화 맥락을 기억한다
1-2. 설치 및 첫 실행
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| # 설치 (npm)
npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
# 또는 설치 없이 바로 실행
npx @google/gemini-cli
# 프로젝트 폴더에서 실행
cd ~/my-game-project
gemini
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1-3. 기획자에게 필요한 최소 환경
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| 필수:
- Node.js 설치 (Gemini CLI 실행용)
- Google 계정 (Gemini Pro 무료 체험 활성화)
- 작업용 폴더 (프로젝트 디렉토리)
권장:
- Python 설치 (데이터 분석/시각화용)
- Google Cloud 프로젝트 (Sheets API 연동용)
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1-4. 기본 사용법 — 명령어 암기 불필요
Gemini CLI를 실행한 뒤, 자연어로 말하면 된다.
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| 나: "기획서 폴더 구조를 만들어줘"
Gemini: docs/plan/, docs/design/, docs/data/ 폴더를 생성합니다
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하고 싶은 것을 그대로 말하면 된다. Gemini가 적절한 도구(파일 쓰기, 셸 명령, Python 실행 등)를 자동으로 선택한다.
Part 2: 사양서 워크플로우
게임 기획자의 핵심 업무인 사양서 작성 → 검증 → 기술사양서 변환을 Gemini CLI로 자동화하는 방법.
2-1. 기획서 작성
기본 사용법
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| 나: "가챠 시스템 기획서를 작성해줘.
유저 스토리, 기능 요구사항, 우선순위를 포함해서
docs/plan/gacha-system.md 에 저장해줘"
|
이 한 문장으로 Gemini가 다음을 자동 생성하고 파일로 저장한다:
- 기능 개요
- 유저 스토리
- 기능 요구사항 목록
- 우선순위 분류
- 리스크 분석
생성되는 문서 예시
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| # 가챠 시스템 기획서
## 1. 개요
플레이어가 게임 내 재화를 소모하여 랜덤 아이템을 획득하는 시스템
## 2. 유저 스토리
- 플레이어는 단일 뽑기(1회)를 할 수 있다
- 플레이어는 연속 뽑기(10회)를 할 수 있다
- 플레이어는 천장(pity) 시스템으로 확정 보상을 받을 수 있다
...
## 3. 기능 요구사항
### P0 (필수)
- [ ] 확률 테이블 기반 랜덤 아이템 지급
- [ ] 천장 카운터 관리
- [ ] 재화 차감 및 부족 시 에러 처리
...
|
더 깊은 기획이 필요할 때 — 브레인스토밍 프롬프트
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| 나: "가챠 시스템을 기획하려고 해.
먼저 다음 질문에 답해줘:
1. 왜 이 기능이 우리 게임에 필요한가?
2. 가능한 설계 방안 2~3가지를 비교해줘
3. 지금 당장 필요 없는 기능은 뭐야?
답변 후에 기획서 초안을 만들어줘"
|
이렇게 단계적으로 질문하면 Gemini가:
- 의도 탐색 — 기능의 필요성을 함께 정리
- 대안 비교 — 장단점을 표로 비교 분석
- YAGNI 필터링 — 불필요한 기능 제거 후 기획서 생성
2-2. 사양서 검증
기획서를 작성한 뒤, 빠진 항목이나 모순이 없는지 자동 점검한다.
사용법
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| 나: "docs/plan/gacha-system.md 파일을 읽고
기획적인 허점이 있는지 검증해줘.
특히 경계 조건, 수치 모순, 용어 일관성을 체크해줘"
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Gemini가 검출하는 항목들
| 검증 항목 | 예시 |
|---|
| 누락된 필드 | “에러 처리 시나리오가 정의되지 않았습니다” |
| 수치 모순 | “최대 보상 10개인데, 보상 테이블에 12개 항목이 있습니다” |
| 용어 불일치 | “2절에서는 ‘다이아몬드’, 3절에서는 ‘보석’으로 혼용됩니다” |
| 경계 조건 누락 | “재화가 0인 상태에서의 동작이 정의되지 않았습니다” |
| 의존성 미정의 | “인벤토리 시스템과의 연동 방식이 명시되지 않았습니다” |
실전 팁 — 검증 프롬프트 패턴
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| 나: "이 사양서에 빠진 항목 있어?"
나: "이 기획서 내용 중 모순되는 부분 찾아줘"
나: "QA팀이 지적할 만한 예외 케이스 10가지를 나열해줘"
나: "이 시스템에서 발생할 수 있는 최악의 버그 시나리오 5가지는?"
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2-3. 기술사양서 변환
기획서가 완성되면, 개발팀이 바로 작업할 수 있는 기술사양서로 변환한다.
사용법
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| 나: "docs/plan/gacha-system.md 기획서를 기반으로
개발자가 바로 작업할 수 있는 기술사양서를 만들어줘.
API 설계, DB 스키마, 시퀀스 다이어그램을 포함해서
docs/design/gacha-system-tech.md 에 저장해줘"
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변환 결과 예시
기획서의 “확률 테이블 기반 랜덤 아이템 지급”이 다음과 같이 변환된다:
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| ## API 설계
### POST /api/gacha/pull
- Request: { userId, poolId, count: 1|10 }
- Response: { items: [...], pityCounter, remainCurrency }
## 데이터베이스 스키마
### gacha_pools
| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|------|------|------|
| id | UUID | 가챠 풀 ID |
| name | VARCHAR | 풀 이름 |
| rates | JSONB | 등급별 확률 |
### gacha_history
| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|------|------|------|
| id | UUID | 기록 ID |
| user_id | UUID | 유저 ID |
| pool_id | UUID | 풀 ID |
| items | JSONB | 획득 아이템 목록 |
| pity_count | INT | 천장 카운터 |
|
기획자가 직접 API나 DB를 설계할 필요 없이, 기획 의도를 기술 언어로 자동 번역해준다.
2-4. 사양서 ↔ 구현 갭 분석
개발이 진행된 후, 사양서대로 구현되었는지 확인한다.
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| 나: "docs/plan/gacha-system.md 사양서와
src/services/gacha/ 폴더의 실제 구현 코드를 비교해서
빠진 것, 다르게 구현된 것을 찾아줘"
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결과:
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| 📊 Gap Analysis Report
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Match Rate: 78%
❌ 미구현 항목:
- 천장 카운터 초기화 로직 (사양서 3.2절)
- 10연차 보너스 아이템 지급 (사양서 3.5절)
⚠️ 사양서와 다른 구현:
- 확률 소수점 처리: 사양서는 반올림, 구현은 버림
✅ 정상 구현: 12/16 항목
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Gemini는 파일을 직접 읽을 수 있으므로, 사양서 마크다운과 소스 코드를 동시에 비교 분석한다.
Part 3: 데이터 분석 & 시각화
기획자가 가장 많이 활용하게 될 영역. Gemini에게 데이터를 주고 분석과 시각화를 요청하면, Python 스크립트를 자동으로 작성하고 실행한다.
3-1. CSV/Excel 데이터 분석
기본 패턴
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| 나: "data/user_logs.csv 파일을 분석해서
유저 이탈 구간을 찾아줘"
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Gemini가 수행하는 작업:
- CSV 파일 읽기 (pandas)
- 유저별 플레이 패턴 분석
- 이탈 포인트 감지
- 결과 요약 및 시각화
실전 요청 예시
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| # 기본 통계
나: "이 CSV의 기본 통계(평균, 중앙값, 분포)를 보여줘"
# 필터링
나: "레벨 30 이상 유저만 추출해서 과금률을 분석해줘"
# 비교 분석
나: "A 그룹과 B 그룹의 리텐션 차이를 비교해줘"
# 시계열 분석
나: "월별 DAU 추이를 그래프로 보여줘"
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3-2. KPI 지표 설계 & 분석
게임 KPI 프레임워크 요청
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| 나: "모바일 RPG의 핵심 KPI 프레임워크를 만들어줘.
카테고리별로 정리하고, 각 지표의 계산 공식과
건강한 기준값을 포함해줘"
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Gemini가 생성하는 프레임워크:
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| ## 유저 획득 지표
| KPI | 공식 | 건강 기준 |
|-----|------|----------|
| DAU | 일일 접속 유저 수 | - |
| MAU | 월간 접속 유저 수 | - |
| DAU/MAU | DAU ÷ MAU | 20~30% |
## 참여도 지표
| KPI | 공식 | 건강 기준 |
|-----|------|----------|
| 세션 길이 | 평균 플레이 시간 | 15~30분 |
| 세션 빈도 | 일 평균 접속 횟수 | 2~4회 |
| D1 리텐션 | Day1 접속 ÷ 설치 | 40~50% |
| D7 리텐션 | Day7 접속 ÷ 설치 | 15~25% |
| D30 리텐션 | Day30 접속 ÷ 설치 | 5~10% |
## 수익 지표
| KPI | 공식 | 건강 기준 |
|-----|------|----------|
| ARPU | 총 매출 ÷ 활성 유저 | 장르별 상이 |
| ARPPU | 총 매출 ÷ 과금 유저 | ARPU의 10~50배 |
| 과금률 | 과금 유저 ÷ 활성 유저 | 2~5% |
| LTV | ARPU × 평균 수명 | CPI의 3배 이상 |
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퍼널 분석
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| 나: "튜토리얼 퍼널 데이터야.
스텝별 이탈률을 계산하고 차트로 보여줘.
Step1_시작: 10000
Step2_캐릭터생성: 8500
Step3_첫전투: 7200
Step4_보상획득: 6800
Step5_두번째전투: 4100
Step6_마을도착: 3800
Step7_튜토리얼완료: 3500"
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Gemini가 자동으로:
- 스텝 간 이탈률 계산
- 전환율 퍼널 차트 생성
- 가장 심각한 이탈 구간 하이라이팅
- 개선 포인트 제안 (예: “Step4→Step5에서 38% 이탈. 두 번째 전투 난이도 또는 보상 부족 검토 필요”)
3-3. 데이터 시각화
차트 유형별 요청 방법
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| # 막대 차트
나: "카테고리별 매출 데이터를 막대 차트로 그려줘"
# 선 그래프
나: "30일간 DAU 추이를 선 그래프로 보여줘"
# 히트맵
나: "시간대별, 요일별 동시 접속자를 히트맵으로 보여줘"
# 파이 차트
나: "재화 소모처 비율을 파이 차트로 보여줘"
# 박스플롯
나: "레벨 구간별 세션 시간 분포를 박스플롯으로 보여줘"
# 산점도
나: "플레이 시간과 과금액의 상관관계를 산점도로 보여줘"
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대시보드 생성
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| 나: "다음 데이터로 HTML 대시보드를 만들어줘.
인터랙티브하게 필터링할 수 있으면 좋겠어.
- DAU/MAU 추이
- 매출 추이
- 리텐션 커브
- 컨텐츠별 소비 현황"
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Gemini가 plotly 기반의 인터랙티브 HTML 대시보드를 생성한다. 브라우저에서 바로 열어볼 수 있다.
3-4. Google Workspace 연동
Gemini CLI의 최대 강점. Google 생태계와 네이티브로 연결된다.
Google Sheets 데이터 읽기
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| 나: "Google Sheets에서 데이터를 읽어오는 Python 스크립트를 만들어줘.
시트 이름: '유저통계_2026Q1'
필요한 컬럼: date, dau, revenue, new_users"
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Gemini가 생성하는 코드 구조:
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| # 1. Google API 인증 설정 (gspread)
# 2. 시트 데이터 읽기
# 3. pandas DataFrame으로 변환
# 4. 분석 및 시각화
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자동화 워크플로우
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| 나: "매일 Google Sheets의 데이터를 읽어서
자동으로 일일 리포트를 생성하는 스크립트를 만들어줘"
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구성:
- Sheets API로 데이터 수집
- 전일 대비 변화율 계산
- 이상치 감지 (급격한 DAU 하락 등)
- 요약 리포트 마크다운 자동 생성
Google 검색 활용 — Gemini CLI만의 강점
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| 나: "2026년 1분기 모바일 RPG 시장 트렌드를 검색해서
우리 게임 KPI와 비교 분석해줘"
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Gemini CLI는 Google 검색이 내장되어 있어, 최신 시장 데이터와 자체 데이터를 결합한 분석이 가능하다.
Part 4: 게임 밸런싱
4-1. 수치 테이블 설계
경험치/레벨 커브
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| 나: "레벨 1~100 경험치 테이블을 만들어줘.
조건:
- 레벨 1→2: 100 EXP
- 레벨 99→100: 500,000 EXP
- 초반(1~20)은 완만하게, 후반(80~100)은 가파르게
- 곡선 타입: 지수 증가
CSV와 그래프 둘 다 출력해줘"
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Gemini가 수행하는 작업:
- 지수 함수 파라미터 피팅 (시작값 100, 끝값 500,000)
- 레벨별 필요 경험치 테이블 CSV 생성
- 누적 경험치 그래프 출력
- 레벨업 예상 소요 시간 (분당 EXP 기준) 계산
스탯 성장 곡선
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| 나: "전사 클래스의 레벨별 스탯 테이블을 만들어줘.
기본값 (레벨 1):
- HP: 500, ATK: 50, DEF: 30, SPD: 10
레벨 100 목표값:
- HP: 50000, ATK: 3000, DEF: 2000, SPD: 100
성장 곡선: HP와 DEF는 선형, ATK는 지수, SPD는 로그
레벨 10 단위로 테이블과 그래프를 보여줘"
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재화 경제 모델
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| 나: "게임 경제 시뮬레이션을 만들어줘.
일일 유입:
- 일일 퀘스트: 골드 500
- 던전 보상: 골드 300~800 (평균 550)
- 출석 보상: 골드 200
일일 유출:
- 장비 강화: 골드 100~2000
- 소모품 구매: 골드 200~500
- 가챠: 골드 300 (1회)
30일 시뮬레이션으로
골드 인플레이션이 발생하는지 확인해줘"
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결과:
- 일일 순수익 변화 그래프
- 30일 후 예상 보유 골드 분포
- 인플레이션 위험 구간 표시
- 조정 제안 (예: “Day 15부터 유입이 유출을 초과. 골드 싱크 추가 필요”)
4-2. 확률 시뮬레이션
가챠 확률 검증
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| 나: "가챠 확률표를 시뮬레이션으로 검증해줘.
확률:
- SSR: 1.5%
- SR: 13.5%
- R: 85%
천장: 90연차 이내 SSR 미획득 시 확정
10연차 보너스: SR 이상 1개 확정
10만 번 시뮬레이션으로:
1. 실제 SSR 획득률이 표기와 일치하는지
2. 천장까지 가는 비율
3. SSR 1개 획득까지 평균 투자량
을 확인해줘"
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Gemini가 수행하는 몬테카를로 시뮬레이션:
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| 📊 시뮬레이션 결과 (10만 회)
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실제 SSR 획득률: 1.52% (표기: 1.5%) ✅
천장 도달 비율: 25.3%
SSR 1개까지 평균: 47.2회 (중앙값: 42회)
SSR 1개까지 최악: 90회 (천장)
💡 분석:
- 4명 중 1명은 천장까지 감
- 평균 과금액 (1회 300원 기준): 14,160원
- 상위 10% 행운: 12회 이내 SSR 획득
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드롭률 시뮬레이션
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| 나: "보스 드롭 테이블의 기대 수익을 계산해줘.
드롭 테이블:
- 전설 무기 (0.5%)
- 영웅 장비 (5%)
- 희귀 재료 (20%)
- 일반 재료 (74.5%)
각 아이템의 골드 가치:
- 전설: 100,000
- 영웅: 10,000
- 희귀: 1,000
- 일반: 100
보스를 100번 잡았을 때 예상 수익 분포를 보여줘"
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4-3. 전투 밸런싱
DPS/EHP 분석
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| 나: "5개 클래스의 전투 밸런스를 분석해줘.
전사: HP 5000, ATK 300, DEF 200, SPD 80, 스킬배율 1.5
마법사: HP 2500, ATK 500, DEF 80, SPD 100, 스킬배율 2.0
궁수: HP 3000, ATK 400, DEF 100, SPD 120, 스킬배율 1.8
힐러: HP 3500, ATK 150, DEF 150, SPD 90, 스킬배율 1.0 (힐)
암살자: HP 2000, ATK 450, DEF 60, SPD 150, 스킬배율 2.5
DPS(초당 피해량)와 EHP(유효 체력)를 계산하고
밸런스가 맞는지 레이더 차트로 보여줘"
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난이도 곡선 분석
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| 나: "스테이지 1~50 몬스터 데이터 CSV를 줄게.
난이도 곡선이 자연스러운지 분석하고,
난이도가 급상승하는 벽(wall) 구간을 찾아줘.
비교 기준:
- 같은 레벨 플레이어 평균 스탯 대비 몬스터 스탯 비율
- 클리어 예상 시간 변화"
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Part 5: 프로젝트 컨텍스트 활용 — GEMINI.md
5-1. GEMINI.md란?
프로젝트 루트에 GEMINI.md 파일을 만들면, Gemini가 매 세션 시작 시 자동으로 읽고 프로젝트 맥락을 이해한다.
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| # GEMINI.md
## 프로젝트 개요
모바일 RPG '프로젝트 X' - 턴제 전투 + 가챠 시스템
## 기획 컨벤션
- 사양서 위치: docs/plan/
- 기술사양서 위치: docs/design/
- 데이터 파일: data/
- 레벨 테이블 파일: data/level_table.csv
- 가챠 확률 파일: data/gacha_rates.csv
## 밸런싱 기준
- 최대 레벨: 100
- 기본 재화: 골드
- 유료 재화: 다이아몬드
- 기본 가챠 1회: 다이아 300
## 용어 사전
- SSR: 최고 등급 (Super Super Rare)
- 천장: 확정 획득 보장 시스템 (pity system)
- 골드 싱크: 재화 유출 장치
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이 파일이 있으면 매번 배경을 설명할 필요 없이:
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| 나: "가챠 확률 시뮬레이션 돌려줘"
→ Gemini가 자동으로 data/gacha_rates.csv를 읽고, 다이아 300 기준으로 계산
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5-2. 기획팀 공용 컨텍스트 구성
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| # GEMINI.md (팀 공용)
## 분석 시 기본 설정
- 시뮬레이션 기본 횟수: 10만 회
- 통계 신뢰 구간: 95%
- 차트 출력 언어: 일본어
- 차트 저장 위치: output/charts/
- CSV 인코딩: UTF-8
## 자주 사용하는 분석 패턴
"밸런스 체크"라고 하면:
1. data/class_stats.csv 읽기
2. DPS/EHP 계산
3. 레이더 차트 생성
4. 밸런스 이상치 리포트 출력
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이렇게 설정하면 팀원 누구나 동일한 컨텍스트에서 작업할 수 있다.
Part 6: 실전 시나리오 모음
시나리오 1: 신규 캐릭터 밸런싱
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| 나: "신규 캐릭터 '화염술사'를 추가하려고 해.
기존 5개 클래스 스탯 테이블(CSV)이야.
화염술사 컨셉:
- 고화력 원거리 딜러
- 체력 낮음
- 범위 공격 특화
기존 밸런스를 무너뜨리지 않는
스탯 범위를 제안해줘"
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시나리오 2: 이벤트 보상 설계
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| 나: "7일 출석 이벤트 보상 테이블을 설계해줘.
제약 조건:
- 총 보상 가치: 유료 재화 1000원 상당 이하
- 매일 갈수록 매력적인 보상
- 7일차에 가장 큰 보상 (이탈 방지)
- 게임 경제에 미치는 영향 분석 포함"
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시나리오 3: A/B 테스트 결과 분석
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| 나: "튜토리얼 A/B 테스트 결과야.
그룹 A (기존): 1000명, 완료율 35%, D7 리텐션 18%
그룹 B (신규): 1000명, 완료율 52%, D7 리텐션 22%
통계적으로 유의미한 차이인지 검정해줘.
신뢰구간 95% 기준으로."
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시나리오 4: 컨텐츠 소비 속도 예측
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| 나: "현재 컨텐츠 현황:
- 메인 스토리: 50 챕터
- 일일 퀘스트: 5종
- 주간 보스: 3종
- 이벤트: 격주 1회
헤비 유저(일 4시간)와 라이트 유저(일 30분) 기준으로
컨텐츠 소진까지 걸리는 시간을 예측해줘"
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시나리오 5: 경쟁사 분석 (Google 검색 활용)
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| 나: "경쟁 RPG 3개의 가챠 시스템을 검색해서 비교 분석해줘.
비교 항목:
- 확률 체계
- 천장 시스템
- 무료 재화 수급량
- 과금 효율성 (만원당 기대 SSR 수)
엑셀 형태로 정리해줘"
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Gemini CLI의 내장 검색 기능으로 경쟁사 정보를 실시간 수집할 수 있다.
부록 A: 기획자를 위한 프롬프트 모음
사양서 관련
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| # 기획서 작성
"XXX 시스템 기획서를 작성해줘. 유저 스토리, 기능 요구사항, 우선순위를 포함해줘"
# 사양서 검증
"이 사양서에 누락된 항목이나 모순되는 부분을 찾아줘"
# 기술사양서 변환
"이 기획서를 개발팀이 바로 작업할 수 있는 기술사양서로 변환해줘"
# 사양서 비교
"v1 사양서와 v2 사양서의 차이점을 정리해줘"
# QA 관점 검증
"이 시스템에서 QA팀이 가장 많이 지적할 만한 예외 케이스 10가지만 나열해줘"
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데이터 분석 관련
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| # 기본 분석
"이 CSV 데이터의 기본 통계와 분포를 보여줘"
# 이상치 감지
"이 데이터에서 비정상적인 값이나 패턴을 찾아줘"
# 상관 분석
"플레이 시간, 레벨, 과금액 사이의 상관관계를 분석해줘"
# 코호트 분석
"가입 월별 코호트의 리텐션 커브를 그려줘"
# 시장 비교 (Google 검색 활용)
"2026년 모바일 RPG 평균 리텐션 데이터를 찾아서 우리랑 비교해줘"
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밸런싱 관련
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| # 수치 설계
"레벨 1~N의 성장 테이블을 만들어줘. 조건: ..."
# 확률 검증
"이 확률표를 N만 회 시뮬레이션으로 검증해줘"
# 경제 분석
"재화 유입/유출 데이터로 인플레이션 시뮬레이션을 돌려줘"
# 밸런스 체크
"이 클래스별 스탯으로 DPS/EHP를 계산해서 밸런스를 확인해줘"
# 역설계
"경쟁 게임의 경험치 테이블을 분석해서 우리 게임에 맞는 모델을 제안해줘"
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시각화 관련
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| # 단일 차트
"XXX 데이터를 [막대/선/파이/히트맵] 차트로 그려줘"
# 대시보드
"이 데이터셋으로 인터랙티브 HTML 대시보드를 만들어줘"
# Google Sheets 연동
"Google Sheets의 'XXX' 시트 데이터를 읽어서 분석해줘"
# 보고서 자동화
"분석 결과를 기획 회의용 PDF 리포트로 만들어줘"
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부록 B: 트러블슈팅
자주 겪는 문제와 해결법
| 문제 | 원인 | 해결 |
|---|
| “CSV를 읽을 수 없어요” | 파일 경로가 잘못됨 | 절대 경로 또는 상대 경로 확인 |
| “차트가 안 나와요” | Python/matplotlib 미설치 | pip install matplotlib pandas 실행 |
| “Google Sheets 연결 안 됨” | 인증 미설정 | 서비스 계정 키 파일 설정 필요 |
| “시뮬레이션이 너무 느려요” | 시뮬레이션 횟수 과다 | 1만~10만 회 수준으로 조정 |
| “Gemini가 도구를 안 써요” | 도구 실행 권한 미승인 | 첫 실행 시 도구 사용 허용 필요 |
효과적인 요청의 핵심
- 구체적인 숫자를 포함하라 — “밸런싱해줘” ❌ → “HP 5000, ATK 300 기준으로 DPS를 계산해줘” ✅
- 출력 형식을 지정하라 — “분석해줘” ❌ → “CSV와 막대 차트로 보여줘” ✅
- 제약 조건을 명시하라 — “보상 만들어줘” ❌ → “총 가치 1000원 이하, 7일 출석 기준” ✅
- 비교 기준을 제시하라 — “이거 괜찮아?” ❌ → “D7 리텐션 20% 기준으로 개선됐는지 확인해줘” ✅
- 파일 경로를 명시하라 — “데이터 분석해줘” ❌ → “data/user_logs.csv 파일을 분석해줘” ✅
부록 C: Gemini CLI 핵심 차별점
다른 AI 도구와의 비교
| 기능 | Gemini CLI | 일반 AI 채팅 |
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| 파일 읽기/쓰기 | ✅ 직접 가능 | ❌ 복사/붙여넣기 |
| Python 실행 | ✅ 즉석 실행 | ⚠️ 일부 가능 |
| Google 검색 | ✅ 내장 | ❌ 별도 |
| Google Sheets | ✅ 스크립트 자동 생성 | ❌ 수동 |
| 프로젝트 컨텍스트 | ✅ GEMINI.md | ❌ 매번 설명 |
| 비용 | ✅ 무료 체험 가능 | ⚠️ 유료 |
Gemini CLI가 특히 강한 영역
- Google Workspace 연동 — Sheets, Docs와 자연스러운 데이터 흐름
- 최신 정보 검색 — 경쟁사 분석, 시장 트렌드 실시간 반영
- 대용량 데이터 처리 — Python 런타임으로 수만 행 CSV도 처리
- 비용 제로 — Gemini Pro 무료 체험으로 충분히 활용 가능
마무리
Gemini CLI는 기획자의 업무를 대체하는 도구가 아니라, 기획자의 판단을 데이터로 뒷받침하는 도구다.
- 사양서: 구조화와 검증을 자동화하되, 기획 의도는 기획자가 결정한다
- 데이터: 분석과 시각화를 자동화하되, 해석과 의사결정은 기획자의 몫이다
- 밸런싱: 시뮬레이션과 계산을 자동화하되, 재미의 기준은 기획자가 정한다
AI는 완벽하지 않습니다. 중요한 수치와 결정은 반드시 직접 확인하세요.