복기(复盘)-복기
목표
"데이터 보기"를 "자산 쌓기"로 바꾼다. 매 복기마다 세 가지 산출물: 등급 결론, 근거 있는 원인 분석, 최소 하나의 자산. 소재 라이브러리(명언/사례/개념), 방법론, 강의 영감의 유일한 입력 경로가 여기에 달려 있다.
워크플로
1. 작품 위치 찾기
- 데이터 대장:
01-콘텐츠 제작/데이터 통계/<플랫폼>/작품데이터.md(제목으로 매칭) - 라이브러리 내 본문: 동영상 →
동영상 작업대/제작 완료/인계 문서 또는전체 대본/; 글 →글 작업대/; 이미지+텍스트 →이미지+텍스트 작업대/제작 완료/ - 주제 카드:
00-주제 풀/(카드가 없으면 복기 종료 시 카드 보충)
2. 데이터 수집
- 최신 지표 및 증분: 대장 AUTO 블록
- 히스토리 커브:
automation/daily_snapshots/own/<플랫폼>/*.json(일별 스냅샷) - 팔로워 수 (M 계산용): 해당 플랫폼
계정데이터.md - 대장과 스냅샷 충돌 시, 스냅샷 JSON을 기준으로 함
3. 인기 등급 분류 (표준 재사용, 자체 생성 금지)
실행 시 03-벤치마크 인기 라이브러리/인기등급분류기준.md를 읽어 최신 정의와 임계값을 가져오며, 자신의 계정에도 동일하게 적용:
- R = 작품 핵심 지표 / 해당 계정 최근 20개 작품의 중앙값 (20개 미만이면 전체를 사용하고 그 이유를 명시; TikTok은 좋아요, 小红书는 좋아요+북마크)
- M = 좋아요 / 팔로워 수, Tier(팔로워 규모 계층)에 따라 임계값 보정
- 계산 과정을 보여준 후 결론 제시; 표본이 적을 때는 이게 '경향성 결론'임을 명시
4. 콘텐츠 본문 (필요 시 가져오기, 미리 저장하지 않음)
- 라이브러리 내에 전체 텍스트가 있으면 직접 읽음 (새 시스템에서 제작된 작품은 모두 라이브러리 내에 있음)
- 과거 TikTok/小红书 작품: TikHub MCP로 개별 상세 정보 가져오기
- 자신의 동영상에 대한 전체 대본 필요:
ra-전체대본추출skill(Volcano ASR, 비용 약 ¥0.4/시간) - 트윗: 공식 API 또는
https://r.jina.ai/<트윗URL>로 전체 텍스트 가져오기
5. 원인 분석
- 콘텐츠 본문을 보며 답변: 후크는 무엇인가, 처음 7초/첫 이미지가 무엇을 주었는가, 구조는 어떻게 진행되는가, 주제의 트래픽 속성, 게시 시점
- 비교 가능한 벤치마크가 있을 때,
automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read booms를 실행하여 클라우드에서 동일 주제, 높은 R/M, 비슷한 규모의 샘플 선별; 전체 대본 또는 지표 히스토리가 필요할 때는automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read work <클라우드작품ID>를 실행 01-콘텐츠 제작/동영상 작업대/.internal/벤치마크 인기 지식 자산/은 과거 심층 지식 보충용으로만 사용하며, 실시간 지표의 진실된 출처로 사용하지 않음; 여기에는 출처 정보가 포함되어 있으며, 인용 시 계속해서 프라이버시 장벽을 준수함- 허위 원인 분석 금지: 각 원인 분석은 콘텐츠의 구체적인 문장/장면 또는 데이터의 특정 변곡점(언제 올랐는지, 어떤 지표에서 올랐는지)을 가리켜야 함
6. 자산화 (철칙 단계)
| 자산 유형 | 저장 위치 | 등록 판단 기준 |
|---|---|---|
| 검증된 후크/제목/표현 | 소재 라이브러리/명언 DB.md | 높은 등급 작품의 시작 문장, 제목 (데이터 포함: 「문장」｜작품｜R 값/좋아요｜날짜) |
| 재사용 가능한 실제 작업 과정 | 소재 라이브러리/사례 DB.md | 도구/튜토리얼 유형 작품의 시나리오/조작/결과/재사용 가능 포인트 |
| 검증된 비유/설명 프레임워크 | 소재 라이브러리/개념 DB.md | 설명에 사용된 인지적 빌딩 블록 (예: "화이트보드 비유") |
| 플랫폼 규칙 | 방법론/ 해당 파일 | 날짜 항목으로 추가, 기존 결론 덮어쓰지 않음; 단일 샘플은 '경향성'으로 표시, 세 개 이상 동일 방향일 때만 규칙으로 기록 |
| 강의 영감 | 02-강의 체계/강의 주제 풀/영감 기록.md | 유익한 콘텐츠이면서 데이터가 좋을 때 |
| 복기 결론 한 줄 | 주제 카드 '복기' 항목 | 매번 필수 작성 (날짜 + 등급 + 한 줄 원인) |
7. 출력
대화 내에서 복기 보고서 제공: 등급 (계산 포함) → 원인 분석 → 자산화 목록 (무엇을, 어느 파일에 기록했는지). 보고서 자체는 저장되지 않음 — 자산은 라이브러리에, 보고서는 대화 안에.
엄격한 규칙
- 매 복기마다 최소 하나의 자산을 라이브러리에 등록; 정말로 자산화할 항목이 없을 때는 그 이유를 명시 (예: "데이터가 평범하고 새로운 표현도 없음")
- 명언은 반드시 데이터와 함께 등록, "느낌 좋은" 문장은 받지 않음
- 원인 분석에서 '단일 샘플 경향성'과 '다중 샘플 규칙'을 구분, 후자만 방법론 본문에 기재
- 속도 제한/규정 위반 의심은 먼저 주제 카드 복기 결론에 기록하고, 플랫폼 규칙 DB 업데이트는 심사 연결 기능이 활성화된 후에 수행
- 자신의 작품에는 출처 프라이버시 장벽을 적용하지 않음 (그것은 표절 출처용 규칙임)