Reddit의 AI 저질 게시물을 걸러내기 위해 유용한 포스트만 추출하는 알고리즘을 개발했습니다

작성자가 개발한 도구의 실용성에 대해 긍정적인 반응이 나타났으며, 업데이트 주기를 늘려달라는 요청이 있었다.

• 커뮤니티 데이터를 필터링할 때 추천 수뿐만 아니라 추천 비율(Upvote Ratio)을 함께 고려하면 노이즈를 효과적으로 줄일 수 있다.
• LLM 비용을 절감하기 위해 모든 데이터를 모델에 넣기 전 통계적 필터링을 선행하는 것이 경제적이다.

• Claude Code를 활용하면 복잡한 데이터 수집 및 필터링 파이프라인을 단 몇 시간 만에 구축할 수 있다.
• 단순 추천 수 기반 정렬보다 시간 감쇠와 참여도 비율을 고려한 알고리즘이 실제 정보 가치를 더 잘 반영한다.
• LLM(Haiku 4.5)을 최종 분류 단계에만 배치함으로써 운영 비용을 획기적으로 낮추면서도 높은 분류 정확도를 확보했다.