매일 아침 콘텐츠 한 편을 쓰는 일, 저는 오랫동안 이걸 "매번 처음부터" 해왔어요. 쓸 만한 원문(소스)을 직접 찾아 던지고, 같은 절차를 또 설명하고, 결과가 괜찮은지 눈으로 확인하고요. 반복인 건 아는데, 그 반복을 어떻게 줄여야 할지는 몰랐죠.
그러다 Claude Code로 이 반복을 '루프(loop)'로 설계해봤어요. 결론부터 말하면, 매번 AI에게 시키는 저 자신을 시스템으로 바꾸는 작업이었고 — 가장 손이 많이 가던 '소스 찾기'부터 자동으로 제안받는 구조까지 만들었습니다. 그 과정을 공유할게요.
"이거 매번 반복하는데" — 근데 뭘 자동화할지 몰랐어요
제 매일 업무는 GPTers 커뮤니티에 올릴 콘텐츠를 쓰는 거예요. 이미 저만의 작성 스킬도 있었고요. 그런데도 매일 손이 많이 갔어요. 왜냐면 "글을 잘 쓰는 법"은 정리돼 있었지만, "매일 이 일을 어떻게 반복해서 굴릴지"는 어디에도 없었거든요.
그래서 AI에게 이렇게 부탁했어요.
매일 하는 일은 콘텐츠 작성하기입니다
내 작성 스킬을 참고해보면 될듯?AI가 제 기존 스킬을 읽더니, 흥미로운 구분을 해줬어요. 제 작성 스킬은 이미 훌륭한 '레시피'(한 편을 어떻게 쓰는가)라서, 이번엔 그걸 버리지 말고 그 위에 매일 반복을 굴리는 '루프 뼈대'만 새로 씌우면 된다는 거였죠.
이 지점에서 처음 배웠어요. 자동화는 "더 긴 프롬프트를 쓰는 것"이 아니라, 반복되는 일이 트리거·검증·정지 조건을 따라 스스로 굴러가게 설계하는 것이더라고요.
"원문도 알아서 가져오는 건 욕심일까요?"
설계를 하다가 제가 슬쩍 물어봤어요. 제일 귀찮은 게 소스 찾기였거든요.
원문도 알아서 가져오는 건 욕심일까요?돌아온 답이 좋았어요. 욕심이 아니라 "언제 넣느냐"의 문제라고요. 알고 보니 저는 이미 콘텐츠를 매일 모아주는 시스템을 갖고 있었어요. AI가 제 작업 폴더를 보다가 그걸 발견하고 "이걸 소스로 연결하면 된다"고 제안한 거죠.
솔직히 이게 이번에 제일 놀란 부분이었어요. 제 작업 폴더 안에 뭐가 있는지 AI가 먼저 찾아서 "이거 쓰면 되잖아요"라고 연결해준 거요. 제가 잊고 있던 제 자산을요.
여기에 제 아이디어도 하나 얹었어요.
구글 트렌드 데이터도 가져오면 좋을 것 같아!그래서 소스를 수집 시스템 + 검색 데이터(GSC) + 구글 트렌드 세 갈래로 넓혔어요. 다만 트렌드는 공식 통로가 불안정해서 "있으면 보태고 막히면 건너뛰는" 보조로 두기로 했고요.
"이걸 그림으로 설명해줄래?"
개념이 머릿속에서 안 그려질 땐, 이렇게 부탁했어요.
이걸 그림으로 설명해줄래?그랬더니 터미널 안에 흐름도를 그려줬어요. 누가 사람이 할 일이고 누가 자동인지 한눈에 보였죠. 특히 사람은 딱 두 곳(무엇을 쓸지 고르기 / 발행 승인)만 남기고 나머지는 루프가 하도록 나눈 게 명확해졌어요.
"maker와 checker는 에이전트인가요?"
설계 중에 'Maker(만드는 역할) / Checker(검증하는 역할)를 분리하라'는 얘기가 나왔는데, 이게 무슨 뜻인지 애매했어요. 그래서 직접 물어봤죠.
maker와 checker는 에이전트인가요?이 질문 덕분에 개념이 확 잡혔어요. Checker는 꼭 별도의 AI가 아니라 "별도의 시선으로 증거를 확인한다"는 역할이더라고요. 그리고 대부분은 AI에게 "이거 괜찮아?"라고 다시 묻는 게 아니라, 규칙과 숫자로 확인하는 거였어요. 예를 들면 이런 식이에요.
- 제목이 정확히 1개인가? → 세어보면 됨 (코드)
- 핵심 섹션이 들어갔나? → 있는지 찾아보면 됨 (코드)
- 기존 글과 검색 경쟁이 겹치나? → 데이터로 조회 (코드)
"AI가 스스로 잘 썼다고 우기는 것"을 막으려면, 이렇게 숫자와 존재 여부처럼 우길 수 없는 신호로 판정해야 한다는 거였어요. (딱 하나, '이 인사이트가 진짜 독창적인가' 같은 건 읽어봐야 아니까, 그것만 맥락 없는 새 시선이 보게 뒀고요.)
결과
수치보다 체감이 컸어요. 예전엔 "오늘 뭐 쓰지"부터 소스 찾기까지가 매일 아침의 짐이었는데, 이제 그건 루프가 후보로 올려주고 저는 고르기와 발행 승인이라는 '판단'에만 집중하면 돼요. 반복 잡일과 제 판단이 깔끔하게 분리된 거죠.
AI 활용 팁!
이 방식은 콘텐츠 말고도 매일/매주 반복하는 일이라면 다 적용해볼 수 있어요. 정기 리포트, 데이터 점검, 뉴스레터 정리 같은 것들요. 대신 두 가지만 기억하세요.
- 완료 판정은 AI 자기평가에 맡기지 마세요. "괜찮아 보임"이 아니라, 숫자·개수·존재 여부처럼 우길 수 없는 신호로 확인하게 하세요.
- 사람이 남을 지점을 명확히 그으세요. 무엇을 할지 '고르는' 판단과 '발행' 결정은 AI가 아니라 내가 하도록요. 여기까지 자동화하면 오히려 사고가 커져요.
- 그리고 충분히 반복되지 않거나 개선할 필요가 없는 일에는 루프를 씌우지 마세요. 그건 과설계예요.
바로 쓸 수 있는 프롬프트
제가 매일 반복하는 [업무 이름] 작업이 있어요. 이걸 매번 시키는 대신 루프로 설계하고 싶어요. 먼저 제 기존 작업 방식([기존 스킬/문서 경로])을 읽고, 이 반복업무가 루프에 적합한지 판정해주세요. 그다음 ①언제 시작하고 ②무엇으로 완료를 판정하며(자기평가 말고 객관 신호로) ③언제 멈추는지, 그리고 사람이 남아야 할 판단 지점이 어디인지를 상태 파일 한 장으로 정리해주세요. [업무 이름]과 [기존 스킬 경로]는 본인 상황에 맞게 바꾸세요.
