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Dev.toAI/ML
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AI 기반 Draft Synthesis 파이프라인 구축을 통한 저술 병목 제거
I Built a Publishing Tool Because I Was Too Lazy to Write
AI 요약
Context
백지 상태에서 글을 작성할 때 발생하는 인지적 부하와 시작 단계의 병목 현상을 해결하고자 함. 단순 자동화가 아닌 AI 생성 초안에 대한 인간의 반응적 수정(Reactive Editing) 프로세스 구축을 목표로 함.
Technical Solution
- RSS Feed, URL, 개인 메모 등 다중 소스 데이터를 수집하는 데이터 인제스션 계층 설계
- Tone Matching을 위해 과거 포스트 최대 5개를 참조하여 스타일을 추출하는 Reference-based Prompting 적용
- 생성 제어를 위한 Prompt, Goal, Heat(Creativity), Language, Word count 등 다차원 설정 파라미터 정의
- 개별 소스 요약 후 전체 본문을 구성하는 2단계 합성(Synthesis) 파이프라인을 통한 내용 일관성 확보
- 실시간 텍스트 렌더링을 위한 Streaming AI Pipeline 및 30초 주기 Auto-save 기능의 WYSIWYG 에디터 구현
- Ghost, WordPress, Medium 등 다양한 플랫폼 확장을 위한 Custom JSON API 기반의 발행 인터페이스 구축
실천 포인트
- 사용자 경험 최적화를 위해 AI 결과물을 최종 산출물이 아닌 '수정 가능한 초안'으로 정의하여 심리적 진입장벽을 낮출 것 - 스타일 일관성을 위해 Few-shot Prompting을 구현할 수 있는 사용자 참조 데이터 입력 구조를 설계할 것 - LLM의 응답 지연 시간을 상쇄하기 위해 Streaming API를 적용하여 사용자 체감 대기 시간을 줄일 것