긴 자료 채널별 재활용

핵심만 말하면?

웨비나 녹취나 보고서 같은 긴 자료를 마크다운 문서(.md) 형식의 원본 하나로 정리하고, 블로그·뉴스레터·SNS를 맡은 용도별 서브에이전트가 각자 기준으로 잘라 씁니다. 원본을 고치면 파생본을 다시 뽑는 원소스 멀티유즈 절차입니다.

언제 필요한가?

어떤 도구를 쓰나?

• 대화형 AIClaude·ChatGPT·Gemini 중 쓰던 것, 무료 플랜으로 시작 가능. 프로젝트 기능은 도구와 요금제에 따라 다름
• 서브에이전트(subagent)큰 작업 안에서 한 가지 역할만 맡는 AI 작업자. 지원 도구(예: Claude Code)는 선택이며, 파일 위치와 형식은 도구 공식 문서에서 확인 [확인 필요]
• 스킬 파일 SKILL.md2025년 12월 공개 표준이 되어 여러 AI 도구가 같은 파일을 읽음. 원본 양식·채널 기준표·채널별 지침을 한 폴더로 묶음
• Notion 또는 작업폴더원본 md 보관용

도입하면 무엇이 달라지나?

어떻게 작동하나?

1. 1텍스트 변환녹취·PDF·슬라이드 같은 긴 자료를 텍스트로 바꿉니다
   →
2. 2원본 md 확정AI가 원본 md로 정리하고 사람이 사실·공개 범위를 확정합니다
   →
3. 3채널별 작성블로그·뉴스레터·SNS 담당 서브에이전트가 원본에서 각자 잘라 씁니다
   →
4. 4원본 대조파생본의 숫자·인용을 원본과 대조해 불일치를 찾습니다
   →
5. 5게시·기록게시하고 파생 기록을 남기며, 원본이 바뀌면 파생본을 다시 뽑습니다

어떤 순서로 만드나?

1. 1

   1단계. 업무 쪼개기 (10분)사람

   재활용할 긴 자료 고르기 [사람] → 자료를 텍스트로 바꾸기 [AI·도구] → 텍스트를 원본 md로 정리하기 [AI] → 원본의 사실·공개 범위 확정하기 [사람] → 채널별 초안 만들기 [AI(채널별 서브에이전트)] → 파생본을 원본과 대조하기 [AI + 사람] → 게시하고 파생 기록 남기기 [사람]. 원본 확정 단계가 가장 중요합니다. 원본에 들어간 내용은 세 채널로 퍼지므로, 공개하면 안 되는 내용이나 확인되지 않은 숫자는 원본 단계에서 걸러야 합니다.

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   2단계. 입력 설계: 원본 md 만들기 (15분)AI + 사람

   긴 자료는 형식마다 텍스트로 바꾸는 방법이 다릅니다. 웨비나·강연 녹화는 녹화 도구의 받아쓰기 기능이나 음성 텍스트 변환 앱, 보고서 PDF는 텍스트 복사나 AI에 파일 첨부, 발표 슬라이드는 슬라이드 텍스트와 발표자 메모 복사, 한글 문서(HWP·HWPX)는 PDF로 저장한 뒤 텍스트를 추출합니다. 텍스트로 바꾼 뒤에는 아래 프롬프트로 원본 md를 만들고, Notion 페이지 하나나 작업폴더의 파일 하나(예: 원본/2026-10_포장재웨비나.md)로 둡니다. AI가 정리한 원본은 사람이 [확인 필요]와 [공개 여부 확인]을 모두 해결한 뒤 확정하고, 버전과 날짜를 적어 둡니다(예: v1, 2026-10-05).

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   [역할] 너는 긴 자료를 재활용용 원본 문서로 정리하는 편집자야.
   
   [입력] 아래는 {웨비나 녹취 / 보고서 / 슬라이드} 텍스트야.
   {텍스트 붙여 넣기}
   
   [할 일] 아래 양식의 마크다운 문서로 정리해 줘.
   # 제목
   - 자료 종류·날짜·발표자(또는 작성자)
   ## 핵심 메시지 3개
   ## 근거: 숫자·인용 (항목마다 원문 위치 표시)
   ## 사례·에피소드
   ## 독자가 할 수 있는 행동
   ## 원문에서 불분명한 부분 [확인 필요]
   
   [규칙]
   - 원문에 없는 수치·출처·사례는 만들지 마.
   - 숫자와 인용은 원문 표현 그대로 옮기고, 원문 위치(분·쪽)를 붙여 줘.
   - 발언자 개인 정보나 내부 사정으로 보이는 내용은 [공개 여부 확인]으로 표시해 줘.

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   3단계. 기준 설계: 채널 기준표 (15분)사람

   채널마다 누구에게 무엇을 위해 쓰는지 사람이 정합니다. 이 표가 서브에이전트 지침의 뼈대가 됩니다. 목적이 바뀌면 원본에서 뽑는 부분이 바뀝니다. 같은 연구보고서라도 블로그 목적이 새 독자의 검색 유입이면 문제 정의와 방법을 풀어 쓰고 검색어가 될 용어를 소제목에 두며, 뉴스레터 목적이 기존 고객에게 성과 알리기면 결과 숫자와 현장 사례를 앞에 두고 방법 설명은 줄입니다.

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   [채널] 블로그 / 뉴스레터 / 인스타그램
   [독자] 이 채널에서 읽는 사람은 누구인가
   [목적] 이 채널에서 이 글이 해야 할 일
   [분량과 형식] 예: 블로그 2,000자 소제목 3개 / 뉴스레터 600자 / 카드 5장
   [원본에서 쓸 부분] 핵심 메시지 중 무엇을, 근거 중 무엇을
   [행동 유도] 글 끝에서 독자에게 요청할 행동 하나
   [금지] 이 채널에서 쓰지 않을 내용

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   4단계. 서브에이전트 실행 → 스킬로 저장 (30분)AI + 사람

   채널 기준표를 채널별 지침 세 개로 옮기고, 공통 규칙은 셋 모두에 넣습니다. 뉴스레터 담당과 SNS 담당 지침은 아래 틀에서 [역할]과 [입력]의 기준표만 바꾸고, SNS 담당에게는 "카드 한 장에 메시지 하나, 숫자는 원본 표현 그대로"처럼 형식 규칙을 한 줄 더 넣습니다. 서브에이전트를 지원하는 도구(예: Claude Code)에서는 채널별 지침을 에이전트 정의 파일로 저장해 두고 "원본 md를 세 채널로 나눠 줘"라고 요청하면 각 담당이 따로 작업합니다(파일 위치와 형식은 도구 공식 문서에서 확인 [확인 필요]). 지원하지 않는 도구에서는 채널별로 프로젝트(또는 대화창)를 세 개 만들어 각 지침 칸에 해당 채널 지침을 넣고 확정한 원본 md를 세 곳에 붙여 넣습니다.

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   [역할] 너는 블로그 담당 작성자야. 원본 md만 보고 블로그 글을 써.
   
   [입력]
   - 원본 md: {확정한 원본 전문}
   - 블로그 기준: {3단계 블로그 기준표}
   
   [할 일]
   1. 기준표의 분량·형식에 맞춰 제목 후보 3개와 본문 초안을 써 줘.
   2. 본문에 쓴 숫자·인용마다 원본의 어느 항목에서 왔는지 괄호로 표시해 줘.
   
   [규칙]
   - 원본 md에 없는 수치·출처·사례는 만들지 마.
   - 원본의 [확인 필요] 항목은 쓰지 마.

5. 5

   스킬 파일로 저장하기 (선택)SKILL.md

   이 단계까지 오면 스킬로 만드세요. 긴 자료 세 개를 이 절차로 재활용했다면, 원본 양식·채널 기준표·채널별 지침을 한 폴더로 묶어 스킬(SKILL.md)로 저장합니다. 스킬(Agent Skills)은 2025년 12월 공개 표준이 되어 여러 AI 도구가 같은 파일을 읽습니다. repurpose/ 폴더에 SKILL.md(전체 절차), source-template.md(원본 md 양식), channels.md(채널 기준표, 채널 추가 시 여기만 수정), agents/의 blog.md·newsletter.md·sns.md를 둡니다.

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   name: repurpose
   description: 긴 자료를 원본 md로 정리하고 채널별 지침으로 블로그·뉴스레터·SNS 파생본을 만든 뒤 원본과 대조한다
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   # 원소스 멀티유즈
   
   ## 절차
   1. 입력 텍스트를 source-template.md 양식의 원본 md로 정리한다
   2. [확인 필요]·[공개 여부 확인]이 남아 있으면 멈추고 사람에게 묻는다
   3. channels.md 기준으로 agents/ 의 채널별 지침을 각각 실행한다
   4. 파생본의 숫자·인용을 원본과 대조해 불일치 목록을 만든다
   
   ## 규칙
   - 파생본은 원본에서만 만든다. 다른 파생본을 입력으로 쓰지 않는다
   - 원본에 없는 수치·출처·사례는 만들지 않는다

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   5단계. 사람 검토와 개선 루프 (채널당 10분)AI + 사람

   원본 대조 검수: 파생본 세 개를 원본과 함께 아래 프롬프트로 AI에 넣어 불일치를 찾게 하고, 결과를 사람이 최종 확인합니다. "원본에 없음" 항목은 지우거나 원본을 먼저 고칩니다. 원본이 바뀌면 파생본을 다시 뽑습니다. 숫자가 수정되거나 새 사례가 추가되면 원본 버전을 올리고(v1 → v2) 아직 게시하지 않은 파생본은 새 원본에서 다시 만들며, 이미 게시한 글은 [원본 파일·버전] [채널] [파생본 위치] [게시일] [원본 변경 후 갱신 여부] [반응 메모] 형식의 파생 기록표를 보고 고칠 곳을 찾습니다. 반응 메모에서 채널별로 반응이 좋았던 내용과 그렇지 않은 내용이 보이면 channels.md의 [원본에서 쓸 부분]에 반영합니다.

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   아래 파생본 3개의 숫자·인용·고유명사를 원본 md와 대조해 줘.
   파생본 | 위치 | 파생본 표현 | 원본 표현 | 일치/불일치/원본에 없음
   "원본에 없음"이 하나라도 있으면 맨 위에 적어 줘.
   {원본 md} {블로그 초안} {뉴스레터 초안} {SNS 문구}

얼마나 걸리고 무엇을 얻나?

AI 결과에서 사람이 꼭 확인할 것은?

실제로 어디까지 되나?

한계는 무엇인가?

• 아직 긴 자료가 없고 무엇을 쓸지부터 정해야 한다면 "아이디어 하나로 한 달 콘텐츠"가 먼저입니다. 채널마다 말투가 흔들리는 문제라면 "우리 브랜드에 어울리는 말투 유지하기"를 함께 보세요.
• 발언자 개인 정보나 협력사 이름·내부 일정처럼 공개하면 안 되는 내용은 원본 단계에서 [공개 여부 확인]으로 걸러야 합니다. 원본에 들어간 내용은 세 채널로 퍼집니다.
• 결과가 그럴듯할수록 원본 대조 결과와 공개 범위를 먼저 확인한 뒤 게시하세요.
• 위 시간 수치는 설명용 예시입니다. 시간 절감 효과는 같은 길이의 자료를 구축 전후에 재활용하며 기록해 비교하고, 기록 전에는 절감 시간을 주장하지 않습니다.

더 나아가려면?

• 파생본 세 개의 말투를 하나로 맞추려면 → 우리 브랜드에 어울리는 말투 유지하기
• 원본 하나를 한 달 콘텐츠 계획으로 펼치려면 → 아이디어 하나로 한 달 콘텐츠
• 회의·강연 녹음을 텍스트로 바꾸는 방법이 필요하다면 → 회의록 자동 정리
• 혼자 구축하기 어렵다면: 10X 교육에서는 참여자가 자기 조직의 긴 자료 하나로 본인 계정에서 원본 md·채널 기준표·채널별 지침을 직접 만들고 실행합니다. 교육 상담 문의하기

출처

1. Agent Skills 공개 표준 (The New Stack) — 2026-10-05 확인
2. Agent Skills Ecosystem 2026 (Agentman) — 2026-10-05 확인

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