콘텐츠 발행을 사람 손에서 떼어낸 61일: 192건, 매일 07:45
유형: 내부 검증 사례 — AnyAX가 자체 업무에 적용한 사례입니다. 고객 사례가 아닙니다. 기간: 2026-06-08 ~ 2026-08-06 (61일) 대상 업무: 기술 노트 리서치·작성·발행
한 줄 요약
매일 아침 AI/AX 이슈를 조사해 노트를 쓰고 사이트에 발행하는 일을, 사람이 매일 2~3시간씩 하던 것에서 07:45에 자동으로 끝나는 일로 바꿨다. 61일간 192건이 나갔고 그중 사람이 개입한 것은 품질 게이트에 걸린 2일뿐이다.
문제
- 기존 업무 방식: 아침마다 뉴스를 훑고, 쓸 만한 이슈를 고르고, 조사해서 노트를 쓰고, 사이트 저장소에 커밋·푸시한다.
- 반복 횟수: 매일 1회, 주 5~7회
- 처리 시간: 1건당 60~90분. 하루 2~3건을 목표로 하면 하루 2~4시간
- 가장 큰 병목: 작성 자체가 아니라 "오늘 뭘 쓸지 고르는 단계"였다. 뉴스를 훑는 데만 30분 넘게 갔고, 그날 컨디션에 따라 아예 건너뛰는 날이 생겼다.
발행이 며칠 끊기면 다시 시작하는 비용이 커진다. 콘텐츠는 양이 아니라 끊기지 않는 것이 어려운 일이다.
목표
- 바꾸려는 업무: 이슈 선정 → 리서치 → 작성 → 발행까지의 전 과정
- 성공 지표: 하루 2~3건이 사람 개입 없이 발행될 것, 발행이 끊기지 않을 것
- 이번 단계에서 제외한 것: 소셜(X·Threads) 실제 발행은 초안만 만들고 보류했다. 계정 토큰 발급이 외부 일정에 묶여 있고, 그것 때문에 본 흐름을 늦출 이유가 없었다.
해결 방식
- 사용한 도구: Claude(Cowork 스케줄 작업), macOS launchd, Python, Git
- AI가 맡은 일: 웹 리서치, 이슈 선정, 노트 작성, 소셜 분해 초안
- 사람이 검수한 일: 품질 게이트에 걸린 건, 그리고 사실관계가 중요한 노트의 사후 확인
- 구축 기간: 초기 2일, 이후 운영하며 수정
판단은 AI에, 기계적인 일은 스크립트에
처음에는 전 과정을 AI에게 맡겼다. 그런데 git 커밋·푸시 같은 기계적인 일까지 시키니 비결정적으로 실패했다. 같은 지시에도 어떤 날은 되고 어떤 날은 안 됐다.
그래서 경계를 다시 그었다. 리서치와 판단은 AI, ID 부여·커밋·발행은 스크립트. 스크립트는 틀리지 않고, 틀리면 항상 같은 방식으로 틀린다.
품질 게이트: AI 티를 발행 전에 잡는다
운영 중 발견한 문제는 글이 점점 비슷해진다는 것이었다. "도구는 바뀌어도 개념은 남는다" 같은 문장이 반복됐고, 한국어에서 잘 안 쓰는 줄표(—)가 계속 나왔다.
프롬프트에 금지 규칙을 넣었지만 모델이 며칠 뒤 다시 원래대로 돌아갔다. 그래서 발행 직전에 검사하는 게이트를 붙였다. 상투구나 줄표가 있으면 그 노트만 보류하고 나머지는 발행한다.
이건 규칙을 지키라고 부탁하는 것과 지켜지지 않으면 못 나가게 막는 것의 차이다. 후자만 실제로 작동했다.
결과
| 지표 | 적용 전 | 적용 후 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 하루 처리 시간 | 120~240분 | 0분 (게이트 확인 시 5분) | −100% |
| 발행량 | 부정기 | 하루 2~3건, 61일 연속 | 192건 |
| 사람 개입 | 매일 | 2일 (품질 게이트) | −97% |
한계와 배운 점
솔직하게 남긴다.
- 읽히는지는 아직 모른다. 61일간 192건을 냈지만 유입 분석을 최근에야 붙였다. 발행량은 해결됐어도 그게 문의로 이어지는지는 별개 문제다. 지금 확인 중이다.
- 사실 검증은 여전히 사람 몫이다. AI가 조사한 수치와 날짜는 대체로 맞았지만, 틀렸을 때 알아채는 건 읽는 사람이다. 중요한 노트는 여전히 눈으로 본다.
- 자동화는 한 번에 완성되지 않았다. 61일 동안 고친 것: 실행 환경에서 명령을 못 찾던 문제, 한 건이 실패하면 전체가 멈추던 구조, 같은 주제를 이틀 연속 쓰던 중복, AI 티 패턴 3종.
- 모델은 규칙을 잊는다. 프롬프트에 적어두는 것만으로는 부족했고, 검사하는 코드가 있어야 유지됐다.
다른 조직에 적용 가능한 조건
- 매일·매주 반복되는 산출물이 있고, 그 형식이 어느 정도 정해져 있을 것
- 결과물의 품질 기준을 문장으로 적을 수 있을 것 (적을 수 있으면 검사할 수 있다)
- 완전 자동화가 아니라 사람이 검수할 지점을 하나 남기는 것을 받아들일 것
다음 단계
이 구조는 콘텐츠에만 쓰이는 게 아니다. 반복되는 산출물이 있는 업무라면 같은 틀을 쓴다. 무엇을 자동화할지 고르는 것이 먼저이고, 그건 AI 업무 진단에서 한다.