저는 엔지니어가 아닙니다. 컴퓨터 과학 (CS) 배경도 없습니다. 그저 콘텐츠 운영에 소요되는 시간이 너무 길다는 것에 좌절하여 이를 실제로 해결하기로 결심한 사람일 뿐입니다.

지난 몇 달 동안, 저는 전체 콘텐츠 워크플로우를 엔드 투 엔드 (end-to-end)로 처리하는 멀티 에이전트 (multi-agent) Claude Code 시스템을 구축했습니다. 이를 구축하면서 많은 것을 배웠기에 아키텍처 (architecture)를 이곳에 공유하고자 합니다. 온라인에서 찾은 대부분의 정보는 너무 모호하거나 너무 기술적이었습니다.

시스템이 하는 일
7개의 에이전트. 각 에이전트는 단 하나의 작업만을 수행합니다.

키워드 리서처 (keyword researcher)는 8단계의 탐색 프로세스를 실행하며, 가중치 공식 (Volume x 0.4) + (Difficulty inverted x 0.3) + (Relevance x 0.3)을 사용하여 모든 키워드에 점수를 매깁니다. 모든 점수는 측정됨 (measured), 추정됨 (estimated), 또는 사용자 제공 (user-provided)으로 라벨이 지정되어 있어 무엇을 신뢰해야 할지 항상 알 수 있습니다.

우선순위 체크 (priority checker)는 기존 게시물을 스캔하고 각 게시물이 업데이트될 필요가 있는 긴급도에 따라 순위를 매깁니다. 최신성 (freshness), SEO 격차, 구조적 문제, 톤앤매너 (voice) 문제 등을 확인합니다. 어떤 작업이 시작되기 전에 우선순위 큐 (priority queue)를 출력합니다.

업데이트 리서처 (update researcher)는 최신성, 브랜드 보이스 (brand voice), SEO 및 AEO, CORE-EEAT (80개 항목 벤치마크), 이미지, 백링크 (backlinks), 사실적 정확성 등 7가지 차원에 걸쳐 전체 감사를 수행합니다. 이는 모든 재작성 (rewriting)이 이루어지기 전에 실행됩니다.

업데이트 라이터 (update writer)는 감사 후에만 실행됩니다. 모든 조사 결과를 읽고 이를 적용합니다. 변경된 섹션은 WordPress 변경 마커 (change markers)로 표시되어 편집자가 무엇이 이동했는지 정확히 볼 수 있습니다.

콘텐츠 업데이터 (content updater)는 오케스트레이터 (orchestrator) 역할을 합니다. 다른 에이전트들을 순차적으로 호출하며, 감사가 차단(blocked)된 상태로 돌아오면 재작성을 트리거하지 않습니다.

블로그 라이터 (blog writer)는 처음부터 새로운 게시물을 생성합니다. 런타임 (runtime)에 브랜드 컨텍스트 (brand context) 파일을 읽으므로 하드코딩된 내용이 없습니다.

인포그래픽 디자이너 (infographic designer)는 게시물에서 가장 시각적인 개념 3~5개를 식별하고, 각 개념에 맞는 템플릿 유형을 선택하며, Python 스크립트를 생성하고, Bash를 통해 이를 실행하여 Figma로 가져와 완전히 편집 가능한 벡터 파일로 사용할 수 있는 SVG를 출력합니다.

제가 파악하는 데 가장 오래 걸린 부분
브랜드 컨텍스트 (Brand context).

모든 에이전트는 런타임 (runtime) 시에 보이스 규칙 (voice rules), 검증된 통계 (verified stats), CTA (Call to Action), 그리고 타겟 오디언스 정의 (audience definitions)가 포함된 단일 마크다운 (markdown) 파일을 읽습니다. 어떤 에이전트에도 하드코딩 (hardcoded)된 것은 없습니다. 파일만 교체하면 전체 시스템이 다른 브랜드에 맞춰 작동합니다. 이 부분을 설계하는 것이 에이전트 자체를 만드는 것보다 더 오래 걸렸습니다.

놀라웠던 점
인포그래픽 파이프라인 (infographic pipeline). Claude Code 내부에서 Python과 Bash를 통한 SVG 생성은 정말로 과소평가되어 있습니다. 출력물은 모든 레이어를 편집할 수 있는 상태로 Figma로 가져올 수 있습니다.

솔직한 한계점
Ahrefs나 GSC (Google Search Console)와의 네이티브 연결이 없기 때문에 키워드 볼륨 (keyword volumes)은 측정된 값이 아니라 종종 추정치로 나타납니다. 하지만 MCP (Model Context Protocol)를 트리거하면 이 한계는 쉽게 우회할 수 있습니다.

점수 산정 (scoring)은 절대적인 것이 아니라 실행 (run) 내에서 상대적입니다. 그리고 전체 시스템의 성능은 브랜드 컨텍스트 (brand context) 파일의 품질에 달려 있으며, 이 파일은 사람이 최신 상태로 유지해야 합니다.

아키텍처 (architecture), CLAUDE MD 라우팅 (routing) 로직, 또는 그 외 다른 것에 대한 질문이 있다면 기꺼이 답변해 드리겠습니다. 저는 컴퓨터 과학 (CS) 배경 없이 이것을 구축했으므로, 만약 여러분이 비기술직(non-technical)이고 비슷한 것을 생각하고 있다면, 진심으로 여러분의 고민을 돕고 싶습니다.
제출자: /u/the_bookworm17
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