Cover Letters,
Democratized.자기소개서,
모두의 것이 되다.
Human-in-the-Loop AI
HITL AI
딥글이 분석하고,
당신이 완성합니다.
대부분의 AI는 빠르고 화려하게 분석합니다.
하지만 그 안에는 검증되지 않은 정보와 데이터의 왜곡이 포함될 수 있고, 사용자는 그 분석에 끌려갑니다.
딥글은 반대입니다. 모든 분석 단계는 사용자의 승인이 있어야 확정됩니다.
미세한 부분들을 직접 알맞게 수정하고, 방향성이 어긋나면 다시 생성합니다.
AI를 따라가는 것이 아니라, AI가 당신을 따라갑니다.
Context Engineering
같은 AI, 다른 결과
딥글의 HITL 방식으로 완성된 자기소개서 안에는 오류 없는 데이터가 쌓입니다.
그 데이터는 자기소개서 프로젝트 단위의 고유한 컨텍스트가 되고, 딥글은 그것을 구조화된 파일로 정리합니다.
그 파일을 기반으로 다른 AI에서 사용자는 자신의 작업을 확장할 수 있습니다.
경험 구조화 + 자소서 완성
검증 완료된 커리어 데이터
무한 확장
DeepGL Prism
무결한 정보, 무한한 확장
딥글 프리즘은 HITL 프로세스로 축적된 사용자의 무결한 데이터를 프롬프트에 맞춰 재조립(프리즈밍) 합니다.
프리즈밍된 데이터는 다른 AI에 한 번에 모든 데이터와 명령을 전달할 수 있는 데이터팩 프롬프트로 정리됩니다.
프리즈밍된 데이터팩 프롬프트를 활용하여, 현재 사용하고계신 AI 웹서비스에서 작업을 편리하게 시작하세요.
Career Transition Specialist
당신의 경험,
이미 충분합니다.
문제는 '무엇을 했는가'가 아니라,
'무엇을 쓸 것인가'입니다.
이직과 취업을 준비하는 당신에게 필요한 건 새로운 경험이 아닙니다.
딥글은 이미 가지고 있는 경험 속에서 지원 회사와 직무에 맞는 요소를 찾아냅니다.
브랜드 리뉴얼 프로젝트
경력 3~5년
입력은 최소한,
분석은 최대한.
딥글은 자기소개서 작성을 위해 기업과 채용공고를 분석하고, 사용자의 경험을 지원 회사와 연결하기 위한 다각도의 분석을 진행합니다. 이를 바탕으로 문답이 이어지며, 문답을 기반으로 생성된 에피소드를 기준으로 계획서와 자기소개서가 완성됩니다. 사용자는 채용공고를 입력하고 질문에 답하는 것만으로 자소서를 생성할 수 있습니다.
DeepGL Analysis
딥글,
당신의 이야기를 탐색 중.
약 5분 소요됩니다.
딥글은 채용공고를 기준으로 자기소개서 전 문항에서 공통적으로 드러나야 할 역량과 인재상을 먼저 추출합니다. 이후 사용자의 이력서에 기재된 경험을 하나씩 분석해, 각 경험이 자소서의 주제와 공통 역량·인재상, 그리고 회사와 얼마나 잘 연결되는지를 점수화합니다. 이 점수를 바탕으로 자소서 활용도가 가장 높은 상위 두 개의 경험 카드를 생성합니다. 각 경험 카드에는 사용자의 경험을 자소서에 활용 가능한 에피소드로 구성하기 위한 논리 구조와 방향성이 담겨 있습니다. 사용자는 선택한 경험 카드를 기준으로 문답 형식의 질문에 답하며 경험을 구체화해 나가게 됩니다.
DeepGL Q&A System
답변도 나눠서 편하게,
객관식으로 더 편하게,
질문이나 보기도 편하게 수정하고,
새로고침해도 알맞게 구체화되니까.
질문은 STAR 구조에 따라 체계적으로 진행됩니다. 수집된 답변을 딥글이 분석한 뒤, 부족한 부분을 보충 질문(SUP)으로 추가 확인하여 경험을 빈틈없이 정리합니다.
객관식으로 진행할 수 있어 막막할 때도 쉽게 답변할 수 있습니다. 선택지들을 딥글이 분석하여 줄글로된 답변으로 생성합니다. 더 나아가, 사용자가 먼저 직접 입력을 하고 그 내용을 기반으로 객관식으로 진행할 수도 있습니다.
질문이나 선택지에 미세한 오류가 있다면 직접 수정할 수 있습니다. 질문과 보기 자체를 교체하고 싶다면 재생성하여 자신에게 맞는 질문을 찾아갈 수 있고, 입력창에 딥글이 생성한 줄글의 답변도 수정할 수 있습니다.
질문이 어렵게 느껴질 경우, 질문을 다시 생성해 상황을 새로 설정할 수 있습니다. 사용자는 질문을 자신의 실제경험에 알맞게 조정하며 정확하게 경험을 정리할 수 있습니다.
프로젝트 일정이 지연되었을 때, 어떤 상황이었고 어떻게 데이터를 활용해 해결했나요?
질문 1 / 2
일정이 지연된 상황이었어?
질문 2 / 2
활용했던 데이터는 구체적으로 뭐였어?
프로젝트 일정 지연을 해결하기 위해 데이터를 활용한 구체적인 상황이 있어?
질문이나 보기를 자유롭게 수정하세요
새로고침해도 맥락에 맞게 다시 생성됩니다
DeepGL Database
저장하고,
분석되며,
재구성되어,
강력해지는.
딥글 세션을 진행하며 생성되는 자기소개서와 에피소드는 모두 회사별 경험 데이터베이스에 자동으로 저장됩니다. 별도의 정리 없이도 언제든 확인하고 수정할 수 있는 아카이브가 만들어집니다.
DGLC Credit System
부담 없이 충전하고,
언제든지 환불하고,
사용한 만큼만 차감되고.
월 구독의 정기결제도, 이용권의 제한도 없습니다. 필요한 만큼만 충전해 합리적으로 사용하세요. 지금 가입하면 40 DGLC, 매일 로그인만 해도 3 DGLC, 프로젝트 생성 시 1 DGLC를 즉시 드립니다.
국내 AI SaaS 중 최저 수준인 3.5% 환불 수수료를 약속합니다. 7일 이내 전액 환불은 기본, 7일이 지나도 정직하게 PG수수료만 계산하여 돌려드립니다. 언제든지 편게 환불하세요.
딥글이 실제 작업한 단계만큼만 크레딧이 FIFO(선입선출) 방식으로 투명하게 차감됩니다. DGLC는 분석 토큰 사용량만큼 차감되며, 자소서 한 문항당 보통 약 10~15 DGLC(₩1,000~1,500), 작업량에 따라 달라질 수 있습니다. 마이페이지에서 상세한 차감내역을 확인할 수 있습니다
DGLC 충전
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자소서 작성 (문항 1)
문답 · 에피소드 · 계획서 · 생성 · 첨삭
자소서 작성 (문항 2)
문답 · 에피소드 · 계획서 · 생성 · 첨삭