AI 글쓰기 도입에서 진짜 리스크는 “글이 이상하다” 가 아니라 이상한 글이 그대로 발행되는 파이프라인입니다. 검수를 “잘 읽어 보기” 로 두면 바쁜 날 반드시 뚫립니다. 조건을 코드로 내리면 뚫리지 않습니다.
게이트는 두 단이다
첫 단은 생성 전 브리프 검증입니다 — 1차 데이터(직접 잰 수치 · 재현 가능한 명령)가 비어 있으면 생성 자체를 거부합니다. 공개 정보 재조합은 검색엔진이 이미 가진 것이라, 쓰는 비용만큼도 돌아오지 않습니다. 둘째 단은 발행 전 기계 검사입니다.
기계가 검사할 수 있는 것들
- 분류 완비 — 토픽 1 · 대상 직무 1+ · 난이도 1. 미지정이면 발행 차단.
- 구조 하한 — h2 개수와 본문 최소 분량.
- 내부 링크 — 2개 이상, 그리고 전부 실제로 200 을 돌려주는지 요청해 확인.
- 잔여물 — TODO · 자리표시자 문구가 남았는지.
- 중복 — 주 키워드가 기존 발행 글과 겹치는지 (자기잠식 방지).
사람(또는 AI 검수자)에게 남기는 것
사실성 · 프레임 · 문장의 품질 판단은 게이트 뒤의 검수 단계 몫입니다. 역할을 섞지 않는 것이 핵심입니다 — 기계는 형식을, 검수는 내용을. 형식 검사까지 검수자에게 미루면 검수 시간이 형식 지적으로 소모되고, 내용 판단이 얕아집니다.
발행 상한도 게이트에 넣을 수 있습니다. 하루 N건 제한은 품질 유지 장치이면서, 대량 자동 발행으로 읽히는 것을 막는 안전판입니다.
AI 에게 프로젝트의 규약 자체를 가르치는 방법은 프로젝트 규약 문서를 AI 에게 읽히는 법에서 다룹니다. 콘텐츠 파이프라인을 포함한 사이트 운영 자동화는 작업 과정의 마지막 단계에서 함께 정리해 드립니다.