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.
- 영감 찾기
- 10배의 가치를 지닌 콘텐츠 아이디어 선정
- 아이디어 조사(Research)
- 아이디어에 대한 모든 생각 쏟아내기(Brain dump)
- 제작하고 싶은 포스트 형식 결정
- 포스트 초안 작성
- 포스트 편집
- 포스트의 파생 버전 생성
- 게시
- 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.
- 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.
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The Vault에서 아이디어 선택 [인간]
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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수정 루프 (Revision Loop) [AI]
위원회 점수가 9/10점이 될 때까지 반복합니다.
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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.
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최종 수정 [인간]
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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!