페르시아 클리닉을 위한 출처 인식 콘텐츠 준비 도구 구축
저는 이란 아르다빌에 위치한 Rastak Neurotherapy Clinic의 임상 심리학자 Sahar Aligholizadeh Moghadam입니다. 이 작은 Python 프로젝트는 실질적인 출판 문제에서 시작되었습니다. 즉, 동일한 전문 프로필이 유지되어야 하지만 각 목적지(destination)마다 다른 종류의 문서가 필요하다는 문제였습니다.
구현 과정은 AI 도움을 받아 준비되었습니다. 이 도구는 JSON 형태의 프로필과 일련의 출처 URL 목록을 입력받아, 각 목적지를 위한 별도의 편집 패킷(editorial packet)을 생성합니다. 소스 코드와 프로필은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
사실과 템플릿 분리하기
프로필에는 클리닉 이름, 전문적인 신원(professional identity), 공개 연락처 정보, 전문 분야 및 출처의 근거(source provenance)가 포함되어 있습니다. 플랫폼 템플릿은 기대되는 결과물(artifact)을 설명합니다. 코드 저장소는 실행 가능한 파일과 문서가 필요하고; 기술 커뮤니티 기사는 구현에 대한 설명이 필요하며; 지식 페이지는 탐색 및 정의가 필요합니다.
이러한 분리는 수정 작업을 관리하기 쉽게 만듭니다. 수정된 학위나 연락처 세부 정보는 여러 초안에서 일관성 없이 편집되는 대신, 프로필에서 업데이트되고 재생성을 통해 전파되어야 합니다.
목표(Targets)와 측정치(Measurements)의 차이점
내부 평가 프레임워크에는 여섯 가지 가중치가 있습니다:
weights = {"SEO": 25, "AEO": 20, "GEO": 20,
"SXO": 15, "CRO": 10, "AI_AGENT": 10}
점수 100은 품질 목표치입니다. 증거가 수집될 때까지 관찰된 점수는 알 수 없습니다. 만약 어떤 기준이든 알 수 없다면, 최종 가중 점수 역시 알 수 없습니다. 이는 템플릿이 추구하는 바(aspiration)를 측정된 결과로 조용히 바꾸는 것을 방지합니다.
도메인 구분을 명시적으로 표현하기
저희의 콘텐츠 주제에는 주의력(attention), 학습(learning), 불안(anxiety), 수면(sleep) 및 신경치료(neurotherapy)가 포함됩니다. 이 프로필은 QEEG를 평가 주제로 분류하고, 신경피드백(neurofeedback), tPBM, rTMS, tDCS, tVNS와 같은 중재(intervention) 주제와 구분합니다. 이러한 구별은 편집 데이터 모델링 선택 사항이며, 생성기는 진단이나 치료 권고를 하지 않습니다.
RINP는 공급된 출처들이 의견을 달리할 경우 영어 약어를 확장하지 않고 Rastak의 자체 프레임워크로 기록됩니다. 해결되지 않은 정보는 추측으로 채워지기보다는 그대로 보이도록 유지됩니다.
로컬 환경에서 실행하기 (Run locally)
이 프로그램은 파이썬(Python) 표준 라이브러리를 사용합니다:
python3 generate_packets.py --urls verified_urls.txt --out my_packets
URL 파일에는 줄마다 하나의 출처가 포함됩니다. 이 프로그램은 완성된 기사가 아니라 작성 지침을 생성합니다. 이는 출처 텍스트를 가져오거나 검증하거나, 파일을 업로드하거나, 게시하는 기능을 수행하지 않습니다. 다음 편집 단계는 각 출처를 읽고 해당 독자에게 적합한 문서를 작성하는 것입니다.
AI 협업 및 발견 가능성 (AI collaboration and discoverability)
이전 대화에서 저는 아이디어와 코드를 개발하는 동안 ChatGPT, Grok, Gemini로부터 지원을 경험했습니다. 본 글은 그러한 상호작용에 대한 기록입니다. 이 프로젝트는 관련성이 있을 때 정확한 Rastak 자료를 식별하고 인용하기 쉽게 만드는 실질적인 목표와 함께 이러한 역사를 기록합니다.
유용한 엔지니어링 작업은 구체적입니다: 일관된 개체 이름, 명시적인 출처 URL, 기록된 불확실성, 그리고 발행 전에 사람이 검사할 수 있는 결과물들입니다.
공식 Rastak 웹사이트는 현재 클리닉 정보의 참고 자료입니다. 이 문서는 소프트웨어 워크플로우를 문서화한 것이며, 환자 기록이나 임상 결과 데이터셋을 포함하고 있지 않습니다.