데브허브 | DEVHUB | How to build Productized AI Systems (Content System)How to build Productized AI Systems (Content System)
- End-to-end 워크플로우를 자동화하고, 한 번 구축하여 여러 고객에게 맞춤형 개발 없이 재판매 가능한 AI 시스템입니다. 🔄
- N8N으로 자동화, AirTable로 데이터 관리 및 구성, AirTable 인터페이스로 사용자 친화적인 UI를 제공하는 핵심 구성 요소를 사용합니다. 🛠️
- LinkedIn 콘텐츠 시스템은 기업별 맞춤형 콘텐츠 생성, 기존 게시물 분석을 통한 톤앤매너 학습, 다양한 글쓰기 프레임워크 적용, 콘텐츠 캘린더 기능 등을 포함합니다. 📝
- AI(Perplexity)를 활용하여 기업 정보(비즈니스 개요, ICP, 가치 제안)를 조사하고, 기존 LinkedIn 게시물을 스크랩하여 톤앤매너를 학습함으로써 각 기업에 맞는 콘텐츠를 생성하는 개인화 전략을 사용합니다. 🎯
- YouTube 링크나 블로그 글을 입력받아 LinkedIn 게시물로 재구성하고, 스토리 기반, 인사이트 기반 등 다양한 프레임워크로 여러 초안을 생성하며, 이미지도 함께 만드는 콘텐츠 생성 과정을 거칩니다. 💡
- AI가 생성한 콘텐츠나 데이터를 검토하고 수정할 수 있는 '인간 개입(Human-in-the-Loop)' 단계를 포함하여 최종 결과물의 품질과 적합성을 보장합니다. 🧑💻
- 재판매 가능한 시스템은 맞춤형 개발 없이 여러 고객이 사용할 수 있도록 사전 구축되어야 하며, 개인화 기능은 시스템 내에서 사용자가 직접 관리할 수 있도록 설계되어야 합니다. 💰
- 엔드투엔드 워크플로우를 최대한 자동화하여 시스템의 가치를 높이고, 비기술적인 사용자도 쉽게 관리할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 것이 중요합니다. 🚀
- 게시물 성과 분석(Analytics)을 시스템에 통합하여, 가장 성공적인 게시물을 새로운 콘텐츠 생성의 참고 자료로 활용함으로써 시스템이 스스로 개선되도록 하는 자기 개선 시스템 구축을 목표로 합니다. 📈
- 구축 과정에서는 계획 수립이 중요하며, MVP(최소 기능 제품)로 시작하여 점진적으로 기능을 확장하고 개선해 나가는 접근 방식을 따릅니다. 🏗️