FABL 테스트

Frame · Aim · Build · Link — 네 가지 업무 모드의 머리글자다.

나는 일을 어떤 순서로 잘할까. 12개 업무 상황에서 무엇을 먼저 보고, 어떻게 판단하고, 누구와 결과를 만드는지 보고 24개 업무 유형 중 하나를 돌려준다.

성격을 묻지 않는다. 점수의 높낮이도 매기지 않는다. 먼저 쓰는 순서만 본다.

네 가지 업무 모드 · FABL

	모드	질문
F	Frame · 해석	무슨 일이 벌어지고 있지?
A	Aim · 판단	무엇을 먼저 해야 하지?
B	Build · 실행	어떻게 결과로 만들지?
L	Link · 조율	누구와 함께 움직이지?

먼저 쓰는 세 가지의 순서가 유형이 된다. 4개 중 3개를 순서까지 세면 24가지다. 같은 강점도 순서가 다르면 다른 유형이다 — FAB(분석추진형·레오나르도 다빈치)와 FBA(해결검증형·마리 퀴리)는 쓰는 힘이 같고 순서만 다르다.

두 층으로 나뉜다 — 유형(선호)과 판단 체크(정답)

이 테스트는 성격이 두 다른 것을 한 화면에서 다룬다. 섞으면 둘 다 망가져서 분리했다.

	유형 12문항	역량 체크 20문항
재는 것	자주 쓰는 순서	판단의 타당성
정답	없다. 네 선택지가 모두 타당하다	있다. 하나가 방어 가능하게 더 낫다
척도	ipsative(자기참조)	정답은 있지만 회차마다 다른 20문항을 낸다. 규준 집단도 준거 자료도 없어 응시자끼리 비교는 못 한다
공유	유형만 공유된다	결과 화면 안에만 둔다

유형 점수로는 잘하는지 알 수 없다. 설계가 그렇다. 채점이 각 역량 점수를 본인 평균으로 나누기 때문에(calculate()) 합이 구조적으로 고정된다. 실제로 재보면 아무렇게나 클릭한 사람까지 포함해 여섯 응답자가 전부 50점 만점에 33.5~35.1 안에 들어온다. 유형은 갈리지만 총점은 안 갈린다. "당신 안에서 이 축이 높다"는 말은 되지만 "남보다 낫다"는 말은 원리적으로 안 되는 값이다.

그래서 정답 키가 있는 층을 따로 뒀다(src/keyed.js). 각 문항의 정답 근거는 지어내지 않고 역량 카드의 잘함·부족·혼동 주의 문장에서 가져왔고, 틀리면 그 원칙을 해설로 보여준다. LLM 을 쓰지 않아 서버 비용이 없고 답변이 밖으로 나가지 않는다.

실력 점수는 공유 카드에 넣지 않았다. 낮게 나온 결과를 공유할 사람은 없고, 그러면 유형까지 안 퍼진다. MBTI 가 퍼지고 IQ 테스트가 안 퍼지는 이유와 같다.

두 가지 코스

	문항	형식	소요
짧은 코스 (기본)	12개 + 판단 체크 8개	객관식만	2~3분 (+2분)
정밀 코스	20개 상황	객관식 8 · 혼합형 8 · 3단계 대화 4	6~8분

짧은 코스의 12개 상황은 임의로 고르지 않았다. 각 선택지의 지배 모드를 계산해 네 모드를 모두 가르는 9개와 세 모드를 가르는 3개를 골랐다 (SHORT_SCENARIO_INDEXES, src/main.js). 두 코스는 같은 채점을 쓴다 — 선택지의 역량 가중치를 누적하고, 모드별 평균을 내고, 상위 3개의 순서를 코드로 만든다.

공유

결과가 나오면 주소창이 /t/FAB/?a=... 로 바뀐다. 이 링크는

• 코드만 있으면 유형 카드만 보여준다. 답변이 없는데 레이더를 그리지 않는다 — 없는 점수를 지어내지 않기 위해서다.
• 답변까지 실려 있으면 레이더까지 그대로 복원한다.

미리보기 카드는 유형마다 다르다. 카카오톡·X 같은 크롤러는 자바스크립트를 실행하지 않고 해시(#)도 읽지 않으므로, 빌드 때 유형별 실제 HTML 24장과 OG 이미지 24장을 찍는다.

npm run build
#  1. scripts/build-og.mjs   → public/og/<CODE>.png 24장 + default.png
#  2. vite build             → dist/
#  3. scripts/build-seo.mjs  → dist/t/<CODE>/index.html 24장 + robots.txt + sitemap.xml

OG 이미지는 SVG 를 직접 만들어 @resvg/resvg-js 로 래스터화한다. 폰트는 scripts/fonts/ 에 동봉했다 — 폰트를 못 찾으면 에러 없이 글자만 사라지므로 빌드 후 public/og/ 를 눈으로 확인한다.

실행

npm install
npm run dev

데이터

모든 응답은 브라우저 안에서만 처리한다. 서버로 보내지 않는다. 진행 중 답변은 sessionStorage, 완료 결과는 localStorage 에 최근 30회까지 남는다. 결과 화면에서 JSON 으로 내려받고 시작 화면에서 다시 불러올 수 있다.

이 공개판에는 서버가 없다. 원본에 있던 /api/evaluate(OpenAI 호출)는 옮기지 않았다. 서술형 답변은 정규식 키워드 매칭으로 신호를 뽑지만, 유형 점수에는 넣지 않는다. 확인·먼저·담당자 같은 단어가 한국어 업무 문장에 거의 항상 들어 있어서, 길게 쓸수록 F·L 이 올라가고 서술형 12턴이 객관식 20문항과 맞먹는 무게가 됐기 때문이다. 지금은 무엇을 적었는지만 근거 목록에 남는다.

원본의 판단 품질 패널은 LLM 이 채워주던 신호에만 의존해서, 공개판에서는 영원히 렌더되지 않는다. 그 역할은 정답 키가 있는 판단 체크가 대신한다.

인물 이미지

public/people/ 의 24장은 AI 로 생성한 이미지다. 실존 인물의 사진을 가져온 것이 아니다. scripts/prepare-people-assets.sh 에 생성 경위가 남아 있다.

쓰지 말아야 할 곳

낮은 점수는 능력 부족을 뜻하지 않는다. 자주 쓰는 순서를 볼 뿐이다. 채용·인사평가의 근거로 사용하지 않는다. 재미와 자기 이해를 위한 도구다.