AI를 활용한 블로그 작성 과정을 획기적으로 간소화하는 하나의 SKILL.md
요약
본 기사는 블로그 작성 과정을 획기적으로 간소화하는 오픈 소스 스킬인 goodsender-blog를 소개합니다. 이 스킬은 반복적인 초안 작성, 요약, 태그 추가 등의 수동 작업을 워크플로우로 자동화하여 효율성을 높입니다. Claude, ChatGPT 등 다양한 AI 어시스턴트 환경에서 작동하며, 단순 프롬프트 입력 이상의 체계적인 편집 과정을 제공합니다.
핵심 포인트
- goodsender-blog는 블로그 작성의 반복적 과정을 워크플로우로 대체합니다.
- AI 어시스턴트가 컨텍스트를 유지하고 필요한 단계를 자동으로 수행하게 합니다.
- 단순한 프롬프트 명령을 넘어선 체계적인 편집 프로세스를 제공합니다.
- Claude, ChatGPT 등 다양한 AI 도구에서 활용 가능하며 Apache-2.0 라이선스로 공개되었습니다.
블로그 주제가 있습니다. AI 어시스턴트를 열고 타이핑을 시작합니다.
먼저 독자가 누구인지, 어떻게 글을 쓰는지, 지난달에 무엇을 다뤘는지 블로그를 설명합니다. 그다음 주제를 입력합니다. 초안은 다른 모든 초안처럼 들립니다. 제목을 요청하고, 요약을 요청하고, 검색 설명을 그리고 몇 가지 태그를 추가합니다. 중간 어딘가에는 자신이 제공하지 않았고 어디에서도 찾을 수 없는 통계 자료가 있습니다. 그것을 삭제합니다. 그런 다음 LinkedIn 게시물을 작성하기 위해 또 다른 채팅창을 엽니다.
다음 주가 되면, 다시 빈 컨텍스트에서 시작해야 합니다.
goodsender-blog는 오픈 소스 스킬입니다. 참고 노트가 포함된 하나의 SKILL.md 파일로, 이 반복적인 과정을 어시스턴트가 따르는 워크플로우로 대체합니다. 이를 설치하면 다음 게시물은 빈 채팅이 아닌 워크플로우에서 시작됩니다.
이는 Claude, ChatGPT, Gemini는 물론, Claude Code, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor와 같은 코딩 에이전트에서도 작동합니다. 이 스킬은 Apache-2.0 라이선스 하에 공개되었으며, GoodSender 계정은 무료입니다.
루틴에서 바뀌는 점
| 빈 채팅 | goodsender-blog 사용 시 | |
|---|---|---|
| 컨텍스트 | 매번 블로그를 재설명해야 함 | 블로그 정보를 먼저 읽어옴: 필명, 태그, 어조(voice), 그리고 이미 다룬 주제 |
| ... | ||
| 이 스킬은 편집 관련 질문을 세 가지 순간으로 유지합니다. 오직 사용자만이 아는 내용을 담은 하나의 메시지, 출처가 필요한 주장에 대한 최대 한 개의 질문, 그리고 마지막 검토 패키지입니다. 계정 연결, 목적지 선택, 어시스턴트 자체 도구 확인 등은 단계를 추가할 수 있습니다. 게시물 발행은 사용자의 별도 승인을 기다립니다. |
프롬프트가 아닌 워크플로우
프롬프트는 어시스턴트에게 무엇을 원하는지 알려줍니다. 스킬은 그곳에 도달하는 방법을 알려줍니다. 이 스킬은 수년간 다듬어진 편집 과정을 담고 있습니다. 주제와 관점을 선택하는 방법, 사실을 찾고 확인하는 방법, 그리고 그것들을 중심으로 구조를 만드는 방법 등이 포함됩니다.
이 과정은 12단계로 진행되며, 여기서는 네 가지 단계로 그룹화했습니다. 각 단계는 어시스턴트가 다음으로 넘어가기 전에 통과해야 하는 게이트(gate)를 가지고 있습니다.
- 이해 (Understand). GoodSender에 연결되면, 어시스턴트는 블로그 설정과 가장 최근 게시물을 읽어 목소리(voice), 필명(byline), 태그를 학습합니다. 그런 다음 목표를 설정합니다. 즉, 이 글이 누구를 위한 것이며 독자들이 이후에 무엇을 하기를 바라는지를 결정합니다. 또한 요청에서 해당 글의 유형(설명문 (explainer), 튜토리얼 (tutorial), 의견 기고문 (opinion piece), 사례 연구 (case study), 인터뷰 (interview), 또는 이야기 (story))을 읽어내고, 그 유형이 필요로 하는 검사들을 적용합니다. 추론할 수 없는 것들, 예를 들어 무슨 일이 일어났는지, 실제 숫자, 날짜, 그리고 이미지를 원하는지 등에 대해서는 한 번 질문합니다.
- 작성 (Write). 증거(Evidence)는 신뢰도의 고정된 순서로 수집됩니다. 개요의 모든 주요 주장에는 출처가 태그되거나, 또는 출처가 필요하다고 표시됩니다. 초안은 블로그의 목소리와 목표를 향해 작성된 다음, 별도의 과정에서 사실 확인을 거칩니다.
- 패키징 (Package). 제목 옵션, 요약(summary), 설명(description), 태그, 그리고 요청한 모든 이미지가 준비되고, 초안이 GoodSender에 저장되며 미리보기 링크가 생성됩니다.
- 배포 (Ship). 요청할 때 또는 게시를 계획할 때, 선택한 각 목적지별로 복사본이 준비되어 전송되지 않고 저장됩니다. 사용자는 모든 것을 검토하고 어디로 보낼지 승인합니다.
이 스킬은 소설이나 다른 창작 글쓰기 등 어떤 주제의 게시물에도 적용되며, 이 경우 매 문장마다 출처를 찾지는 않고 연속성(continuity)과 실제 세계 주장만 확인합니다. 저장소(repository), 특정 모델, 또는 유료 이미지 생성기가 필요하지 않습니다. 짧은 요청에는 자체적인 경로가 있습니다. 간단한 샘플은 인터뷰 단계를 건너뛰고, 좁은 범위의 수정은 요청한 내용만 변경합니다.
이름이 언급되기 전에 확인되는 사실들
빈 채팅에서 사실이 누락되면, 스스로 그 공백을 채울 수 있습니다. 그럴듯한 숫자, 그럴싸하게 들리는 연구 결과, 아무도 말하지 않은 인용구 등이 될 수 있죠. 이 내용들이 당신의 이름 아래에 실리면, 그것이 곧 당신의 실수입니다.
이 스킬의 첫 번째 규칙은 모델 자체의 지식은 결코 출처가 될 수 없다는 것입니다. 어시스턴트가 제시하는 사실적 주장은 그 뒤에 무언가가 뒷받침될 때만 게시물에 포함됩니다. 신뢰도 순서는 다음과 같습니다:
- 당신: 대화에서 말한 내용과 공유한 파일
- 작업 중이거나 언급된 Git 저장소
- 블로그의 발행된 게시물
- 게시물에 인용된 URL을 가진 웹 출처
출처가 없는 주장은 초안에 표시되며, 결코 조용히 단언되지 않습니다. 그런 다음 별도의 사실 확인(fact-check) 과정을 거칩니다. 이 과정은 새로운 컨텍스트의 서브 에이전트에서 실행되는데, 여기서 당신의 어시스턴트가 마치 다른 사람이 작성한 것처럼 초안을 읽어 내려갑니다. '대부분', '일반적으로' 같은 단어나 1인칭 문장마다 검토합니다. 그리고 장부(ledger)를 반환합니다: 무엇이 확인되었는지, 무엇이 당신의 말에 근거하는지, 무엇이 완화되었는지(hedged), 그리고 무엇이 잘렸는지를요.
만약 여전히 출처가 부족한 부분이 있다면, 번호가 매겨진 메시지가 하나 나옵니다: 확인(confirm), 출처 제공(source), 또는 삭제(cut). 답변하지 않은 모든 내용은 완화되거나 제거되어, 초안이 멈추는 일이 없습니다.
이 검사는 양방향으로 작동합니다. 만약 모델의 지식이 오래되었거나 단순히 무언가를 꾸며낸 것이라면, 그 주장은 통과하지 못합니다. 신뢰할 수 있는 출처가 당신 자신의 자료와 모순된다면, 이 스킬은 링크와 함께 한 번 알려주고 당신이 결정하게 합니다.
게시물에 대한 소유권은 여전히 당신에게 있습니다. 당신이 진술하거나 확인하는 내용은 원하는 방식으로 들어갑니다. 장부는 아무도 검토하지 않은 부분이 무엇인지 보여줍니다.
게시물의 모든 필드를 한 번에 저장하기
A GoodSender 게시물은 본문 이상의 것을 담고 있으며, 각 필드는 서로 다른 곳에 영향을 줍니다:
⚠️ [IMG:N] 형식 토큰은 이미지 placeholder 입니다. 번역하지 말고 원래 위치에 그대로 유지하세요.
| 필드 | 나타나는 곳 |
|---|---|
| Title | 페이지 제목 및 검색 결과 제목 |
| ... | |
| Through the GoodSender MCP 서버를 통해, 이 스킬은 초안과 함께 저장합니다. 이미지가 있거나 어시스턴트가 생성할 수 있는 경우 커버 이미지도 포함됩니다. 조용히 선택하는 대신 대체 제목들을 제안합니다. 두 가지 다른 독자를 위해 요약문과 설명을 각각의 문장으로 작성합니다. 블로그에 이미 존재하는 태그를 재사용하는데, 유사 중복 태그는 하나의 주제를 두 개의 인덱스 페이지로 분리하기 때문입니다. 이미지는 GoodSender를 통해 업로드되고 WebP 형식으로 변환됩니다. |
게시물은 서명된 미리보기 링크와 함께 초안으로 저장됩니다. 깜빡한 설명에 대해 추가적인 질문을 할 필요가 없습니다.
각 플랫폼별 공지 작성
이 스킬은 선택한 각 목적지를 위해 별도의 공지 문구를 작성하며, 그곳에서 당신을 팔로우하는 사람들을 대상으로 구성합니다. 전문 청중은 실질적인 함의와 구체적인 예시가 필요할 수 있습니다. 짧은 게시물은 문제점과 얻게 되는 이익만으로 충분할 수 있습니다. 각 버전은 GoodSender가 추가하는 링크를 포함하여 플랫폼의 길이 제한 및 새로운 주장 여부를 확인하며, 전체 패키지가 당신에게 표시되기 전에 함께 검토됩니다.
| 목적지 | 스킬이 준비하는 것 |
|---|---|
| X, LinkedIn, Bluesky, Mastodon | 해당 플랫폼용 공지 문구와 게시물 링크 |
| dev.to, Hashnode | 블로그로 돌아가는 정규 URL(canonical URL)을 포함한 전체 기사 |
시작하기
- 스킬 다운로드: goodsender-blog-latest.zip에서 다운로드하세요. 이 링크는 항상 최신 버전을 가리킵니다.
- 설치하기.
- Claude: 사용자 정의(Customize) → 스킬(Skills) → 스킬 생성(Create skill) → 스킬 업로드 후, 다운로드한 ZIP 파일을 업로드합니다. 계정에서 스킬이 활성화되어 있어야 합니다. 나중에 업데이트하려면 링크를 다시 다운로드하여 재업로드하세요.
- ChatGPT: 스킬(Skills) → 만들기(Create) → 컴퓨터에서 업로드(Upload from your computer). 사용 가능 여부는 ChatGPT 플랜에 따라 다르며, 업로드된 스킬은 데스크톱 앱과 웹 또는 모바일 간에 동기화되지 않으므로 사용하는 모든 기기에 추가해야 합니다.
- Gemini (웹 또는 Mac 앱): 설정(Settings) → 스킬(Skills) → 업로드(Upload). ZIP 파일이 허용되지 않으면 압축을 풀고 폴더를 업로드하세요.
- 코딩 에이전트: ZIP 파일을 에이전트의 스킬 폴더에 압축 해제합니다:
mkdir -p ~/.claude/skills && unzip goodsender-blog-latest.zip -d ~/.claude/skills/ # Claude Code
mkdir -p ~/.agents/skills && unzip goodsender-blog-latest.zip -d ~/.agents/skills/ # Codex, Gemini CLI, Copilot, Cursor
- 첫 번째 게시물 요청하기:
"goodsender-blog를 사용하여 [원하는 주제]에 대한 게시물을 작성하고 검토용 초안으로 남겨줘."
이것만 하면 시작할 수 있습니다. 게시물 작성을 위해 다른 것이 필요하지 않습니다. 초안을 저장할 준비가 되면, 스킬은 GoodSender 계정과 해당 어시스턴트와의 연결을 요청하며 누락된 단계를 도와줍니다. 세션 중에는 또한 더 새로운 버전이 있는지 확인하고 이를 언급하지만, 스스로 아무것도 설치하지는 않습니다.
미뤄왔던 주제를 가져오세요. 이번에는 루틴이 빈 채팅이 아닌 당신의 블로그에서 시작됩니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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