## 📝 한줄 요약
운영중인 브랜드 블로그를 맡길 전담 AI ‘태리’를 만들고 실제 업무 방식으로 교육했습니다. 첫 실전은 순탄하지 않았지만, 그때 남긴 원고와 네이버 임시저장본이 나중에 고장 난 외장하드 속 사진을 복구하는 단서가 됐습니다.
**바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:**
- 범용 AI에게 매번 설명하는 대신, 브랜드 업무만 맡는 전담 AI를 만들었습니다.
- 글쓰기 규칙만 넣은 게 아니라 사진 순서, 검수, 저장과 발행 경계까지 교육했습니다.
- 첫 실전에서 사진 복사본 생성, 사진 순서, 자동저장 판단 등 여러 문제가 생겼습니다.
- 문제를 숨기지 않고 하나씩 운영 규칙과 스킬로 바꿨습니다.
- 며칠 뒤 외장하드가 고장 났지만 네이버 임시저장 글과 Chrome 캐시에서 사진 11장을 모두 복구했습니다.
- AI 에이전트의 진짜 가치는 글 한 편보다 ‘업무 과정과 판단을 남기는 것’에 있었습니다.
## 🎯 이런 분들께 도움돼요
- 매번 같은 설명을 반복하지 않고 업무 전담 AI를 만들고 싶은 분
- 브랜드 블로그의 원고와 사진 관리를 자동화하고 싶은 소규모 사업자
- AI에게 외부 서비스 작업까지 맡길 때 어디까지 허용해야 할지 고민하는 분
- 파일 사고에 대비해 작업 흔적을 남기는 방법이 궁금한 분
## 😫 문제 상황
브랜드 블로그 글 하나를 만들려면 생각보다 많은 판단이 필요했습니다.
현장 폴더를 열고 메모를 먼저 읽어야 했습니다. 사진은 주방, 냉장고장, 세탁실로 나눠야 했고, 같은 공간 안에서도 시공 전과 설치 과정, 완료 사진을 구분해야 했습니다.
제목에는 검색 키워드가 들어가야 했지만 광고처럼 보이면 안 됐습니다. 문장은 휴대전화에서 읽기 편해야 했고, 현장 정보가 없는 부분은 사진만 보고 지어내면 안 됐습니다.
이 기준을 범용 AI에게 매번 처음부터 설명하는 방식은 오래 갈 수 없었습니다. 그래서 브랜드 블로그만 맡는 전담 AI를 만들기로 했습니다.
## 🛠️ 사용한 도구
- **Hermes Agent**: 하나와 태리의 독립 프로필, 기억, 스킬과 협업 운영
- **태리**: 브랜드 블로그 전담 AI
- **Naver Blog**: 원고 입력, 사진 배치와 임시저장
- **Chrome 캐시**: 외장하드 고장 후 네이버 사진 복구
- **Python·Pillow**: 이미지 추출, 비교와 무결성 확인
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## 🔧 작업 과정
### 범용 AI가 아니라 ‘브랜드 담당자’를 만들었다
처음에는 작가, SEO 담당, 사진 담당을 각각 다른 봇으로 나누는 방법도 생각했습니다. 하지만 같은 현장 메모와 사진을 여러 봇이 돌려보면 설명과 검수만 늘어납니다.
결론은 하나였습니다. 브랜드 업무 전체를 이해하는 전담 봇 하나를 만들고, 필요한 기능을 스킬로 나누는 편이 낫다고 봤습니다.
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브랜드 블로그 반복 실행은 전담 봇 태리가 맡고, 하나는 업무 지시와 최종 검수를 담당하게 해줘.
```
이렇게 태리가 생겼습니다. 역할은 ‘브랜드 매니저’입니다. 하나와 섞이지 않도록 별도의 프로필과 작업공간도 만들었습니다.
캐릭터는 비버로 정했습니다. 나무를 다루고 꼼꼼하게 집을 짓는 이미지가 맞춤가구 브랜드와 잘 어울렸습니다. 하지만 캐릭터보다 중요한 건 업무 기준이었습니다.
### 지지님의 머릿속 기준을 문서와 스킬로 옮겼다
태리에게 가장 먼저 가르친 것은 글솜씨가 아니었습니다.
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사진만 보고 사실을 추정하지 말고 현장 폴더의 메모장을 먼저 봐야 해.
```
현장 메모가 사실의 기준이고, 사진은 그 사실을 보여주는 자료입니다. 사진은 임의로 빼지 않고 원칙적으로 모두 사용합니다. 같은 공간은 시공 전, 설치 과정, 시공 후 순서로 배치합니다.
사진 보정 기준도 구체적으로 나눴습니다. 수평과 수직, 원근, 불필요한 여백은 정리합니다. 밝기와 색감을 과하게 바꾸거나 워터마크를 넣지는 않습니다. 원본 파일도 건드리지 않습니다.
글에는 고정 오프닝과 CTA가 들어갑니다. 문장은 짧게 끊고, 공간별 소제목과 구분선을 사용합니다. 개인정보나 확인되지 않은 비용·기간·성능을 만들어 쓰지 않습니다.
이 내용을 하나의 긴 프롬프트에 넣지 않았습니다. 자주 쓰는 절차는 스킬로, 브랜드 사실과 예시는 참고자료로 분리했습니다. 변경이 잦은 키워드 표만 사람이 볼 수 있는 공간에서 관리하도록 했습니다.
### 첫 현장에서는 사진 순서부터 다시 배웠다
첫 실전은 의왕 고천 지역의 주방과 냉장고장, 세탁실 맞춤가구 현장이었습니다. 사진은 11장이었습니다.
처음 분류가 모두 맞지는 않았습니다. 빈 벽면 사진을 세탁실로 오해했다가 냉장고장이 들어가기 전 사진이라는 걸 다시 확인했습니다. 문짝이 없는 세탁실장 사진도 완료 사진이 아니라 설치 과정이었습니다.
파일명과 폴더명만 믿으면 이런 실수가 생깁니다. 결국 사진에서 실제 시공 상태를 읽어야 했습니다.
태리는 이 현장을 통해 ‘사진 번호순’이 아니라 ‘공간별 시공 순서’를 배웠습니다.
### 첫 네이버 실전은 정말 매끄럽지 않았다
하나는 태리에게 네이버 입력을 맡기기 전에 로그인 상태, 자동저장 복구, 파일 선택과 사진 순서를 직접 시험했습니다.
여기서 일이 꼬였습니다.
공식 원본을 바로 사용해야 했는데 업로드용 사진 사본을 태리 작업공간에 만들었습니다. 네이버에는 사진 11장이 들어갔지만 세탁실 사진 순서도 어긋났습니다. 자동저장 표시와 명시적인 임시저장도 구분해야 했습니다.
지지님 반응은 정확했습니다.
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총체적 난국이네?
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맞았습니다. 원고만 고치면 되는 문제가 아니었습니다. 누가 반복 업무를 수행할지, 원본 사진을 어디서 선택할지, 저장 완료를 무엇으로 확인할지까지 운영 흐름 전체를 고쳐야 했습니다.
잘못 만든 업로드용 사본은 승인 후 삭제했습니다. 이후에는 공식 현장 폴더의 사진을 직접 선택하고, 작업공간에는 사진 복사본을 만들지 않는 규칙을 넣었습니다.
하나가 계속 실무를 대신하지 않도록 역할도 다시 정리했습니다. 반복 실행은 태리가 맡고 하나는 지시와 최종검수를 담당합니다.
### ‘잘 쓰는 글’보다 ‘고객의 의심에 답하는 글’을 가르쳤다
첫 원고에는 또 다른 문제가 있었습니다. 제목이 검색자의 궁금증을 충분히 잡지 못했고, 문장에는 내부 검수 보고서 같은 말투가 남았습니다. 해시태그 개수도 임의로 제한했습니다.
지지님 기준은 분명했습니다.
```
제목에는 SEO 핵심 키워드를 넣고 검색자가 궁금해서 클릭하고 싶게 만들어야 해.
```
그래서 ‘본능 분석·반박 제거’ 검수를 태리의 독립 스킬로 만들었습니다.
원고를 쓰고 끝내는 게 아니라, 고객이 이 글을 보며 가질 질문을 먼저 찾습니다. “전체 철거까지 해야 하나?”, “보이는 보호필름이 마감인가?”, “사진 순서가 실제 공정과 맞나?” 같은 의심에 확인된 메모와 사진으로 답하도록 했습니다.
작업 순서는 SEO 원고 작성, 반박 제거, 브랜드 말투 검수, 발행 전 최종검수로 정리했습니다.
최종 v3 원고에는 사진 11장의 자리가 각각 하나씩 들어갔습니다. 공간별 순서와 구분선을 다시 잡고, 내부 파일명과 검수 용어를 공개 문장에서 뺐습니다. 하나와 태리의 지시, 결과, 검수도 별도의 교육실에 기록했습니다.
### 며칠 뒤 외장하드가 고장 났다
교육과 첫 원고 작업이 끝난 뒤 예상하지 못한 일이 생겼습니다. 공식 원본 사진과 현장 메모가 있던 외장하드가 고장 났습니다.
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하나야 ㅠㅠ 혹시 지금 원고 사진 내 컴퓨터에서 찾을 수 있어? 외장하드가 고장나서 데이터복구 맡기게 됐거든.. 근데 글은 올려야 해서 혹시 그 사진 따로 저장해둔 곳 있나 확인해주고, 만약 없으면 휴지통에서도 사진 있는지 좀 봐주라. 내가 일일히 사진 편집을 해놔서 있을수도 있거든.
```
이때 가장 먼저 한 일은 복구 프로그램을 돌리는 게 아니었습니다. 고장 난 외장하드에는 더 이상 쓰거나 옮기거나 삭제하지 않기로 했습니다. 전문 복구 가능성을 남겨야 했기 때문입니다.
대신 컴퓨터 내부와 휴지통, 작업 폴더, 임시 폴더를 찾았습니다. 사진은 없었지만 이전 대화와 원고 검수 기록이 남아 있었습니다. 그 기록을 바탕으로 현장 메모 복원본을 만들었습니다. 원문이라고 오해하지 않도록 ‘기억과 과거 기록을 바탕으로 한 복원본’이라고 첫 줄에 적었습니다.
### 네이버 임시저장 글이 뜻밖의 복구 창고가 됐다
사진 11장은 네이버 임시저장 글 안에 남아 있었습니다. 초안의 사진 순서가 완벽하지는 않았지만, 그 덕분에 사진 데이터 자체는 살아 있었습니다.
Chrome 캐시에서 이미지 데이터를 꺼냈습니다. 문제는 원본 파일명이 없다는 점이었습니다. 태리 교육 때 만들어 둔 시공 전·후 연락표와 사진 특징을 비교해 먼저 6장을 찾았습니다.
나머지 5장은 캐시에 없었습니다. 네이버 글을 화면에서 한 장씩 다시 표시했습니다. 브라우저가 이미지를 내려받은 뒤 캐시를 다시 확인했고, 주방과 냉장고장 사진 5장을 추가로 찾았습니다.
추출했다고 바로 복구 완료라고 하지는 않았습니다. 파일 크기와 픽셀 크기, 실제 디코딩 여부, SHA-256을 확인했습니다. 11장을 다시 연락표로 만들어 눈으로도 비교했습니다.
결과는 누락 0장, 중복 0장, 잘못 매핑된 사진 0장이었습니다.
복구본은 네이버가 재인코딩한 가로 936px JPEG라서 공식 원본과 같지는 않습니다. 그래도 당장 블로그에 사용할 수 있는 11장을 확보했고, 외장하드는 건드리지 않은 채 전문 복구를 기다릴 수 있게 됐습니다.
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## ✅ 결과
### Before vs After
| 항목 | Before | After |
|---|---|---|
| 블로그 업무 | 매번 기준을 다시 설명 | 태리가 동일한 기준과 검수 순서로 반복 수행 |
| 역할 분담 | 하나가 작성·입력까지 직접 개입 | 태리가 반복 실행, 하나가 지시·최종검수 |
| 사진 관리 | 파일명과 폴더명에 의존 | 실제 시공 상태로 공간·단계별 분류 |
| 원고 검수 | SEO와 문장 점검 중심 | 고객의 의심·반박까지 별도 검수 |
| 외부 작업 | 자동저장과 임시저장 혼동 위험 | 저장 상태를 서비스 화면에서 확인하는 규칙 마련 |
| 외장하드 고장 | 공식 사진과 메모에 접근 불가 | 사진 11장과 메모 복원본 확보 |
### 확인된 결과물
- 태리 독립 프로필과 워크스페이스
- 브랜드 블로그 작성·사진·검수·게시 준비 스킬
- 하나와 태리의 교육·검수 기록 구조
- 첫 현장 최종 원고 v3와 검수자료
- 복구 사진 11장
- 현장 메모 복원본
## 💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁
### 효과적이었던 것
1. **봇을 기능별로 쪼개기 전에 업무 흐름을 먼저 봤습니다.**
같은 자료를 이어서 다루는 일이라면 전담 봇 하나와 여러 스킬이 관리하기 쉽습니다.
2. **사용자의 수정 말을 교육 데이터로 바꿨습니다.**
“이 사진은 설치 후가 아니다”, “업로드용 사본을 만들지 마” 같은 지적이 다음 실행의 규칙이 됐습니다.
3. **실패를 지우지 않고 기록했습니다.**
잘못된 사진 순서와 임시저장 혼동이 나중에는 검수 항목이 됐습니다.
4. **외부 서비스의 흔적도 업무 자산으로 봤습니다.**
네이버 초안은 단순 미완성 글이 아니라 사진을 되찾을 수 있는 복구원이었습니다.
5. **‘찾았다’와 ‘검증했다’를 구분했습니다.**
사진을 추출한 뒤 파일 형식, 크기, 해시와 육안 비교까지 마쳐야 복구 완료라고 할 수 있었습니다.
### 이렇게 하면 안 돼요
1. 원본 파일을 에이전트 작업공간에 습관적으로 복사하지 마세요.
2. 사진 파일명이나 폴더명만 보고 시공 단계를 단정하지 마세요.
3. 자동저장 시간만 보고 임시저장이 끝났다고 판단하지 마세요.
4. 고장 난 저장장치에 바로 복구 프로그램을 실행하거나 새 파일을 쓰지 마세요.
5. 브라우저 캐시에서 나온 사진을 공식 원본과 같다고 표현하지 마세요.
## 🌍 다른 업무에 적용한다면?
- 쇼핑몰 상품 등록 전담 AI
- 부동산 경매 물건 조사·권리분석 보조 AI
- 매장별 SNS 콘텐츠 제작 AI
- 고객 상담 기록을 읽고 후속 업무를 정리하는 AI
- 현장 사진과 메모를 묶어 보고서를 만드는 AI
공통점은 같습니다. 글을 잘 쓰는 AI보다, 입력 자료와 판단 기준, 승인 경계와 검증 방법을 아는 AI가 실제 업무에 더 오래 쓰입니다.
## 🚀 앞으로의 계획
- 다음 현장부터 태리가 원고 작성과 사진 배치, 네이버 임시저장을 직접 수행합니다.
- 하나는 업무 지시와 최종검수에 집중합니다.
- 사진 원본은 별도의 안전한 백업 체계를 마련하고, 네이버 임시저장본은 백업이 아니라 비상 복구원으로만 봅니다.
- 외장하드 전문 복구가 끝나면 936px 복구본과 공식 원본을 다시 비교합니다.
## 📋 재사용 가능한 프롬프트
### 프롬프트 1: 반복 업무용 전담 AI 설계
> [업무명]을 반복해서 수행하는 전담 AI를 설계해줘.
> 먼저 실제 업무 흐름을 입력, 판단, 산출물, 검수, 외부 실행으로 나눠줘.
> 같은 자료를 이어서 쓰는 단계는 하나의 전담 봇 안에 스킬로 구성하고, 권한이나 자료가 완전히 다른 일만 분리해줘.
> 사용자가 승인해야 하는 저장·업로드·발행 단계는 별도 경계로 만들어줘.
### 프롬프트 2: 업무 방식을 교육 규칙으로 변환
> 아래는 내가 실제로 일하는 방식이야.
> 내용을 ‘항상 지킬 규칙’, ‘반복 절차’, ‘참고자료’, ‘자동화 가능한 작업’, ‘사용자 확인이 필요한 작업’으로 나눠줘.
> 내가 수정한 말은 다음 실행에서 재발하지 않도록 검수 항목으로 바꿔줘.
> 확인되지 않은 사실은 추정하지 않는 규칙도 포함해줘.
### 프롬프트 3: 저장장치 고장 후 안전한 사본 찾기
> 저장장치가 고장 났어. 원본 장치에는 쓰기, 이동, 삭제, 이름 변경이나 복구 프로그램 실행을 하지 마.
> 내부 저장장치, 휴지통, 작업 폴더, 임시 폴더, 브라우저 캐시와 외부 서비스의 임시저장본을 읽기 전용으로 조사해줘.
> 발견 파일은 정상 드라이브에 복사하고, 파일 수, 크기, 해상도, 디코딩 가능 여부, 해시와 중복을 검증해줘.
> 재인코딩본은 원본과 같다고 단정하지 말고 품질 한계를 함께 기록해줘.
