안드레 카파시의 Autoresearch를 활용한 자동 최적화 콘텐츠 생성 시스템 구축 가이드

• •Autoresearch 프레임워크를 콘텐츠 프롬프트 최적화에 이식
• •prepare.py, train.py, program.md 구조를 콘텐츠 파이프라인으로 치환
• •수동 개입 없이 AI가 스스로 프롬프트를 수정하고 실험하는 루프 형성

Autoresearch는 에이전트가 실험을 반복하며 성능이 향상된 코드만 남기고 나머지는 버리는 진화적 최적화 방식을 채택한다.

• •Meta Graph API로 200개 이상의 영상 성과 데이터 자동 수집
• •시각적 요소와 결과 중심의 프레이밍이 성과에 미치는 영향 확인
• •Airtable을 데이터베이스로 활용하여 AI 에이전트에게 학습 데이터 제공

Meta Graph API는 개발자가 소셜 미디어 플랫폼의 성과 지표를 프로그래밍 방식으로 가져올 수 있게 해주는 도구이다.

• •주관성을 배제한 10가지 예/아니오 질문 기반 평가 시스템 구축
• •Gemini를 활용하여 대본의 품질을 10점 만점으로 수치화
• •실제 조회수와 AI 평가 점수 간의 상관관계 분석 토대 마련

이진 평가는 모호한 점수 산정 대신 명확한 기준을 제시하여 자동화된 최적화 루프에서 신뢰도를 높인다.

• •데이터 수집부터 프롬프트 업데이트까지 24시간 주기 자동화 루프 구축
• •Claude Code를 활용하여 분석 결과 기반의 새로운 프롬프트 생성
• •성과 데이터와 AI 평가의 상관관계를 통한 지속적인 시스템 개선

n8n은 다양한 앱과 서비스를 연결하여 복잡한 워크플로를 자동화하는 노드 기반 도구이다.

• •데이터 기반 최적화를 통해 프롬프트가 심리적 트리거 중심으로 진화
• •인간은 최종 승인만 담당하는 고효율 콘텐츠 파이프라인 실현
• •축적된 리서치 로그를 통한 모델 독립적인 지식 자산 구축

리서치 로그는 AI가 시도한 실험과 그 결과를 기록한 데이터로, 시스템의 지능을 높이는 핵심 요소이다.