하루 만에 추천 자료 144건: 조사 요원 13명과 AI 에디터로 빈 분야를 채운 과정

1. 화면부터 손봤습니다: 분야가 주인공

채우기 전에 틀을 바꿨어요. 제가 던진 말은 이 정도였습니다.

"홈화면 개편. 꿀팁은 '추천'으로 이름 바꾸고, 분야별로 에디터를 따로 두는 거 어떨까? 소식 개편. 뉴스레터 메뉴 하나 추가해 줘."

클로드가 목업 한 장(HTML)을 만들어 와서 브라우저로 보고 결정했어요. 큰 카드 하나를 걸자는 제안은 제가 거절했습니다. 분야마다 자료 수가 1건에서 92건까지 들쭉날쭉해서 어떤 분야는 큰 카드가 뜨고 어떤 분야는 안 뜨면 보기 싫거든요. 같은 크기 카드 5개로 통일했습니다.

바뀐 것은 네 가지였어요.

전

후

분야 칩 17개가 한 줄에 넘침

네 묶음(누구에게나 / 전문직·사무 / 마케팅·콘텐츠 / 산업·교육)으로 묶고 자료 수를 작게 표시

꿀팁

추천. 분야마다 에디터 이름과 한 줄, 에디터 픽이 먼저

소식이 종류별 묶음

날짜별 타임라인 하나

(없음)

뉴스레터 메뉴. 발행 요일을 가장 크게

"AI 에디터를 만들어서 추천 픽을 올리자"는 제 아이디어는 클로드가 한 번 반대했어요. 에디터를 둔 이유가 "실명 전문가가 골랐다"는 신뢰인데 AI 이름을 내걸면 그게 흔들린다고요. 그래서 AI는 고르는 일만 하고, 이름은 내걸지 않기로 했습니다. 에디터 없는 분야는 "운영자 추천"으로 보여요.

2. 조사 요원 8명을 동시에 풀었습니다

핵심은 여기예요. 얇은 분야 8곳에 조사 요원(서브에이전트) 8명을 동시에 띄웠습니다.

요원마다 지침서 한 장이 같았어요.

• 독자는 그 분야의 비개발자. 개발자만 알아듣는 자료는 제외

• 종류를 섞어서 10건(레포·가이드 5~6, 사례 2~3, 영상·커뮤니티·뉴스레터 1~2). 뉴스는 뽑지 말 것(이미 자동으로 들어오니까)

• 주소를 직접 열어 확인할 것. 안 열리거나 내용이 다르면 버릴 것

• 숫자(별 수, 구독자, 인원)는 페이지에서 본 것만, 본 날짜와 함께

• 이미 올라 있는 자료 목록을 먼저 읽고 겹치지 말 것

• 세법·노동법·의료 규정처럼 실무 판단이 필요한 건 "감수 필요" 표시

세무·회계, 인사·노무, 쇼핑몰·커머스, 디자인, 번역·글쓰기·출판, 학술·논문, 의료·헬스케어, 게임. 15분쯤 지나니 78건이 돌아왔어요. 요원 하나가 평균 70번쯤 검색하고 페이지를 열어 봤더라고요.

클로드가 결과를 검토표 한 장(번호 붙은 HTML)으로 만들어 줬고, 제가 할 일은 "다 넣어" 또는 "3, 17 빼고 넣어"라고 말하는 것뿐이었습니다. 넣기 전에 실제 저장 규칙(같은 주소 거절, 한글 없는 설명 거절 같은 것)을 사본 DB에서 한 번 돌려 봐서 78건 전부 통과하는 것도 확인했고요.

3. "좋은 사이트"는 소스로 붙였습니다

제가 "EO Planet 같은 데 글이 좋던데, 그런 소스 추가하면 어때?"라고 했더니 두 가지가 나왔어요.

• 당장은 요원 하나가 EO Planet 글 8,000건을 훑어 비개발자 1인칭 활용기 10건을 골라 옴

• 그다음은 코드. EO Planet은 RSS가 없어서, 목록 페이지를 읽어 새 글을 후보함에 넣는 "글" 출처를 새로 만듦

재밌는 건 요즘IT도 붙이려다 실패한 것. 제 맥에서는 열리는데 서버(일본)에서 부르면 405로 막히더라고요. 전 글의 "서버가 일본에 있으면 막히는 사이트가 있다"가 또 나왔습니다.

4. 업무 공통 207건을 셋으로 쪼갰습니다

업무 공통이 왜 207건인지 뜯어 보니 40%가 뉴스였어요. AI 판정이 "특정 직무 아니면 업무 공통"으로 보내서요. 나머지는 주제가 또렷이 갈렸고, 그래서 셋으로 나눴습니다.

• 문서·엑셀·한글 (워드·엑셀·PPT·PDF·HWP 자동화)

• AI 도구 사용법 (챗GPT·클로드·제미나이 기능·요금·프롬프트)

• 자동화·바이브코딩 (n8n·에이전트·클로드 코드·사내 AI 설치)

뉴스 아닌 104건의 1차 배정은 클로드가 하고 제가 표로 확인했어요. 첫 화면의 분야 숫자도 뉴스를 뺀 자료 수로 바꿨습니다. 뉴스는 소식 타임라인으로 흐르는 거지 분야의 두께가 아니니까요.

5. 해설 없는 30건은 AI가 읽고 썼습니다

레포·가이드는 "왜 좋은가 / 어떻게 쓰나 / 반응 / 누구에게 맞나" 해설이 한 칸이라도 있어야 추천에 보여요. 해설 없는 30건을 클로드가 각 페이지(README·본문)를 읽고 네 칸 초안을 쓰게 했습니다. 근거 없으면 지어내지 말고 비우라고 했더니 120칸 중 44칸을 비워 왔어요. 특히 "어떻게 쓰나"가 자주 비었는데, 그게 맞습니다. README에 설치법이 없는데 지어내면 안 되죠.

6. 같은 날 API도 갈아탔습니다

뉴스 판정과 초안 작성에 OpenAI를 쓰고 있었는데 "클로드 소넷 5.5로 바꾸면 글을 더 잘 쓰지 않을까?" 한마디로 바꿨어요. 호출하는 곳이 두 군데뿐이라 30분 걸렸습니다. 한 번 막힌 건 API 키 문제였어요. 콘솔에서 만든 키가 워크스페이스에 묶이지 않은 키라 400이 났고, 워크스페이스를 골라 새 키를 만드니 바로 됐습니다.

결과와 배운 점

결과 (하루 기준)

• 추천 자료 144건 추가: 1차 78건 + EO Planet 10건 + 2차(제조·물류·영상·이미지·금융·보안·교육·법무) 50건 + 다른 세션이 검수한 디자인 6건

• 해설 없는 자료 30건 → 0건. 추천 목록 전체 137건 → 212건

• 분야 17개 → 20개. 업무 공통 207건 → 51건

• 뉴스레터 메뉴 3건 → 11건

• 세무·회계 분야에 에디터(저) 등록, 분야마다 추천 5건씩

배운 점

1. "채우기"는 병렬이 답이다.<br>요원 하나가 10건 찾는 데 15분. 8명을 동시에 풀면 15분에 80건이에요. 순서대로 시켰으면 두 시간이었을 겁니다. 단, 요원마다 같은 지침서와 "이미 있는 목록"을 쥐여 줘야 겹치지 않아요.

2. 검증은 요원에게, 결정은 나에게.<br>"주소를 직접 열어 확인하라, 숫자는 본 것만 적어라"를 지침에 박아 두니 거짓 자료가 안 나왔어요. 대신 제가 보는 건 번호 붙은 표 한 장. 138건을 검토하는 데 10분이 안 걸렸습니다.

3. AI 에디터는 이름을 내걸지 않는다.<br>클로드의 반대가 맞았어요. 신뢰의 근거는 "누가 골랐나"인데 AI가 골랐다고 쓰면 그게 사라져요. AI는 고르고, 이름은 사람 것만.

4. 자동 수집은 잡음이 크다.<br>다른 세션이 깃허브 자동 검색으로 도구 후보를 모으는 기능을 만들었는데, 게임 분야에 길찾기 라이브러리, 심지어 무관한 정치 저장소가 섞여 왔어요. 자동 게시는 안 되게 막아 둬서 사고는 없었지만, 사람이 지침을 주고 요원이 찾는 쪽이 훨씬 깨끗했습니다.

5. "다시 해줘"가 통하려면 보드가 있어야 한다.<br>중간에 다른 세션이 토큰 한도로 멈췄는데, 그 세션이 status.md에 "어디까지 했고 다음은 뭐"를 적어 둔 덕에 제가 "다시 해줘" 한마디로 이어받을 수 있었어요. 세션 여러 개를 쓰면 보드 한 장은 필수입니다.

6. 배포까지 맡기면 더 편하다.<br>처음엔 배포 명령을 제가 터미널에 쳤는데(네 번쯤 치다가 지쳤어요) 허용 규칙을 넣어 클로드가 직접 밀고 배포하게 했어요. 그 뒤로는 "배포해"면 끝입니다. 대신 배포 전 검사·빌드·운영 DB 사본 리허설은 빠짐없이 하게 시켰어요.

앞으로

• 분야마다 실명 에디터 모시기 (세무·회계는 제가 먼저)

• 후보함과 추천 발굴에 쌓이는 것 하루 5분 정리

• 밋밋한 해설 문장은 보이는 대로 손보기