나는 콘텐츠 머신을 구축했습니다

나는 콘텐츠 머신(content machine)을 구축했습니다.

이 머신은 나를 1인 미디어 기업으로 탈바꿈시켰고, @tenex_labs를 위해 수천만 달러 규모의 파이프라인(pipeline)을 창출했으며, AI 슬롭(AI-slop, 저질 AI 생성 콘텐츠)을 거부합니다.

또한, 이 머신은 나의 모든 직원을 콘텐츠 크리에이터(content creator)로 만들었습니다.

전체 시스템을 오픈소스(opensource)로 공개할 수도 있지만, 지금은 제가 이것을 어떻게 구축했는지와 어떻게 작동하는지를 공유하고자 합니다.

여러분의 독자적인 콘텐츠 머신을 구축하고 싶다면, 이 단계들을 Claude나 Codex에 복사하여 붙여넣으셔도 좋습니다.

1단계: 프로세스 설계하기

여러분의 업무를 AI 네이티브(AI-native)로 만들기 위해서는, 과거에 해당 업무가 어떤 방식으로 수행되어 왔는지 이해해야 합니다. 이것이 바로 AI 이후의 세상(post-AI world)에서도 비즈니스 맥락(business context)과 도메인 전문 지식(domain expertise)이 정말로 중요한 이유입니다.

지난 10년 동안 콘텐츠는 저의 생계 수단이었기에, 저는 8.5x11인치 크기의 프린터 용지를 꺼내 전통적인 프로세스를 그리는 것부터 시작했습니다.

1. 영감 찾기
2. 10배의 가치를 지닌 콘텐츠 아이디어 선정
3. 아이디어 조사(Research)
4. 아이디어에 대한 모든 생각 쏟아내기(Brain dump)
5. 제작하고 싶은 포스트 형식 결정
6. 포스트 초안 작성
7. 포스트 편집
8. 포스트의 파생 버전 생성
9. 게시
10. 성과 추적

2단계: 내가 필요한 부분 vs 필요하지 않은 부분은 어디인가?

저는 퍼스트 마일(first mile)과 파이널 마일(final mile) 단계에서 필요합니다.

퍼스트 마일: 아이디어/방향을 선정하고 필요한 모든 맥락을 제공하는 단계
파이널 마일: 최종 초안을 꼼꼼하게 검토하고 최종 승인(sign-off)을 내리는 단계

나머지는 AI가 처리할 수 있습니다:

영감 찾기, 아이디어 조사, 내 생각을 끌어내기, 포스트 작성, 1차 편집, 파생 콘텐츠 생성, 그리고 성과 추적.

3단계: 콘텐츠 머신 구축하기

이 머신은 처음부터 끝까지 또는 단계별로 실행되는 하나의 파이프라인(pipeline)입니다. 이는 제가 위임한 콘텐츠 프로세스의 단계들을 모방하는 기술들의 디렉토리(directory)입니다.

1. 오라클 (The Oracle) [AI]
   나의 Slack, Notion, 통화 녹취록 및 Gmail을 탐색하여, 내가 자연스럽게 확장할 가치가 있는 말을 했던 순간이나 급증하는 지점들을 찾아냅니다. 동시에 인터넷 리더(Internet Reader)는 내가 선택한 X 계정 및 웹사이트의 외부 피드(feed)를 큐레이션(curate)합니다.

적격 아이디어(6/10점 이상)는 The Vault(콘텐츠 아이디어용 Notion 데이터베이스)에 기록됩니다.

2. The Vault에서 아이디어 선택 [인간]

3. 리서처 (The Researcher) [AI]
   모든 인터뷰를 진행하기 전에, 출처가 명시된 research-report.md를 작성합니다: 요약(TL;DR), 링크가 포함된 핵심 사실, 현재 진행 상황, 이미 언급된 내용, 반대되는 관점(contrarian angles), 그리고 인터뷰를 위한 미결 질문들을 포함합니다. 주장(Claims)은 적대적 검증(adversarially checked)을 거치며, 사실과 의견은 분리됩니다.

4. 인터뷰 패널 (Interview Panel) [AI + 인간]
   6명의 세계적인 인터뷰어(Joe Rogan, Howard Stern, Michael Barbaro 등)가 한 번에 하나씩, 각기 다른 차원을 파고드는 1215개의 질문을 던집니다... 그리고 모호한 답변에는 절대 만족하지 않습니다. 23개의 구체적인 이야기, 실제 수치, 그리고 정서적 구체성(emotional specificity)이 확보되지 않으면 다음 단계로 넘어가지 않습니다.

5. 프로덕션 (Production) [AI]
   인터뷰는 하나의 가공되지 않은 .md 파일이 됩니다: 전사(transcript), 핵심 이야기, 핵심 통찰(core insights), 인용 가능한 순간들, 정서적 닻(emotional anchor), 놀라운 폭로, 그리고 "그래서 어쨌다는 것인가(so what)"를 포함합니다. 이 가공되지 않은 파일은 신성합니다. 나의 정확한 단어 그대로이며, 절대 의역하여 의미를 흐리지 않습니다.

6. 정제 (Refinement) [AI + 인간]
   나는 머신에게 어떤 유형의 콘텐츠를 만들고 싶은지 말합니다. 머신은 나의 커스텀 스타일 가이드(custom style guide) + 과거 피드백 교훈 + 콘텐츠 유형 사양(content-type spec)을 읽은 뒤, 가공되지 않은 파일에서 실제 이야기와 인용구를 가져와 나의 목소리로 초안을 작성합니다. 제1원칙: 친구에게 문자를 보내듯 작성할 것. 긴 포스트, LinkedIn, X 스레드 등을 지원합니다.

7. 작가 위원회 (Writer's Council) [AI]
   6명의 전문가 리뷰어(Shaan Puri, Morgan Housel, David Perell 등)가 각자의 관점을 통해 초안을 평가합니다. 수정 사항은 편집적 요소(머신이 다시 쓸 수 있는 부분)와 정보 공백(창작자만이 답할 수 있는 부분... 이 부분은 인터뷰 패널로 다시 전달됨)으로 나뉩니다.

8. 수정 루프 (Revision Loop) [AI]
   위원회 점수가 9/10점이 될 때까지 반복합니다.

9. 리퍼퍼징 엔진 (Repurposing Engine) [AI]
   하나의 앵커(anchor) 콘텐츠 → 각 플랫폼에 맞게 다시 후킹(re-hooked)된 10개 이상의 네이티브 포맷 파생 콘텐츠를 생성하며, 각 콘텐츠는 위원회의 동일한 9/10점 수정 기준을 통과해야 합니다. 이것이 두 명의 사람이 백 명처럼 생산하는 방식입니다.

10. 최종 수정 [인간]

11. 학습 루프 (Learning Loop) [AI]
    승인 후, 머신은 초안과 최종본을 비교하여 확인된 교훈을 추출하고, 이를 해당 크리에이터의 content-lessons.md에 저장합니다. 이후의 모든 초안은 더 똑똑한 상태에서 시작됩니다. 추출된 교훈은 스타일 가이드 (style guide)와 충돌할 경우 이를 우선합니다.

이 머신을 마음껏 가져다 쓰셔도 좋으며, 작동 방식에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든 질문해 주세요!