AI 사일로 진단 · 에이전트 GTM 루프

해커톤 과제: 실제 사람에게, 확장 가능하게, 최대한 많이 닿는 에이전트 GTM 루프를 만든다. 루프는 만든 뒤 7일 동안 돌고, 봇을 뺀 도달 인원으로 평가한다.

라이브 페이지: https://ai-silo-check.vercel.app

7일 목표 (2026-10-31 토 18:00까지)

지표	목표	어떻게 재나
고유 방문자(봇 제외)	5,000명	Vercel Web Analytics. 집계 스크립트는 자동화 브라우저에서는 보내지 않는다.
진단 완료	1,500명 (방문자의 30%)	/result/{유형} 경로의 방문자
공유로 들어온 비율	30%	/t/{유형}/ 경로의 방문자 ÷ 전체 방문자
게시물 조회수	100,000회	매일 밤 실행이 각 게시물에 표시된 조회수를 읽는다. 읽지 못하면 "미측정"으로 남긴다.

목표를 거꾸로 쪼개면: 아래 비율은 모두 기준값이 없는 가정이다. 매일 밤 실제 값으로 바꿔 넣는다.

경로	계산	방문자
마케팅	조회수 100,000 × 클릭률 2%	2,000명
커뮤니티	큰 게시 4회 × 회당 375명	1,500명
공유	위 두 경로로 온 3,500명이 데려오는 사람	1,500명
합계		5,000명

• 공유 1,500명은 전체 5,000명의 30%다. 위 표의 공유 유입 비율 목표와 같은 숫자다.
• 진단 완료 1,500명은 방문자 5,000명 × 완료율 30%로 잡았다.

왜 대담하게 잡았나: 무난한 목표는 무난한 실행을 부른다. 이 목표는 "자체 계정에 꾸준히 올리기"만으로는 닿지 않는다. 커뮤니티 큰 게시 한 번과 공유 루프가 함께 터져야 닿는다. 그래서 루프가 그 둘에 시간을 몰아주도록 설계했다.

범위: 정해지지 않은 다수에게 닿는 GTM

이번 7일은 불특정 다수에게 공개적으로 닿는 두 모션만 루프로 돌린다.

모션	역할	이번 7일
마케팅 (자체 채널: Threads, X, LinkedIn)	매일 반복해서 조회수를 쌓는다	✅ 루프로 실행
커뮤니티 (GeekNews, Disquiet, GPTers, 커리어리 등)	한 번에 큰 유입을 만든다	✅ 루프로 실행
제품(진단 페이지와 챌린지 링크)	두 모션이 데려온 사람을 완료와 공유로 바꾼다	공통 기반(작동 중)
파트너십, 세일즈	특정 상대를 골라 1:1로 접근한다	이번 범위 밖

마케팅 플랜

채널	타깃	형식	하루 분량
Threads(주력)	A 실무자·팀 리드, B 일에 AI를 쓰는 사람	질문형 게시물, 결과 유형 카드, 큰 AI 계정 글 아래 조언형 답글	게시물 3, 답글 5
X	B	짧은 관찰형 게시물, build in public 숫자	게시물 3, 답글 5
LinkedIn	C 대표·운영 책임자	관찰형 글 + "점수 댓글로 남겨 주세요"	게시물 1(사람이 Post)
Instagram	A, B	결과 유형 4개를 카드뉴스(캐러셀)로: "당신 팀은 어느 유형?"	게시물 1(사람이 게시)
네이버 블로그	검색하는 사람 전체	"업무 카톡방 정리", "인수인계 체크리스트", "팀 AI 도입" 같은 검색어를 겨냥한 글. 진단으로 연결한다.	주 3편
브런치	C 대표·운영 책임자	에세이 "AI를 샀는데 팀은 그대로인 이유"	주 1편

• Threads가 주력인 이유: 팔로워가 아닌 사람에게도 추천 피드로 노출되는 구조라 콜드 스타트에 유리하다(판단). 한국 사용자가 많다는 점도 이유지만 미확인이다.
• 매일 숫자 공개: 하루 1회 build in public 게시물로 "d{n} · 방문자 · 이긴 문장 · 게이트가 막은 것"을 올린다. 숫자 자체가 콘텐츠다.

커뮤니티 플랜

일차	장소	내용
D1	GeekNews (Show GN)	"에이전트가 일주일 동안 혼자 GTM을 돌리면 몇 명에게 닿을까": 루프 공개와 저장소
D2	Disquiet	제품보다 문제를 먼저 배포한 이야기와 진단
D3	GPTers	에이전트 GTM 루프 구조(게이트, 코드화한 규칙, 학습) 사례 공유
D5	커리어리	중간 결과: 어떤 문장이 사람을 데려왔고 무엇이 막혔나
D4	카카오톡 오픈채팅(AI 활용, 스타트업 운영 방)	방 규칙이 허용하는 곳에 진단을 공유한다. 하루 1곳까지.
D6	Product Hunt(영어)	다음 시장(영어권)을 미리 시험한다. 진단의 영어판이 필요하다.
상시	페이스북 그룹, 디스코드 AI 서버	홍보 게시판이 따로 있는 곳만
D7	GeekNews·Disquiet 후속	7일 결과 공개

규칙:

• 장소마다 홍보 규칙을 먼저 확인한다. 어긋나면 올리지 않는다.
• 만든 사람임을 밝힌다.
• 같은 글을 여러 곳에 복사하지 않는다.
• 하루 최대 1곳에 올리고, 달린 댓글에는 모두 답한다.
• 커뮤니티 게시는 에이전트가 초안과 작성 창을 준비하고 사람이 직접 올린다. 여론 조작(astroturfing)을 막기 위해서다.

학습: 매일 밤 측정·학습 실행이 마케팅과 커뮤니티의 "행동당 방문자"를 비교한다. 다음 날 시간 배분과 메시지 앵글을 함께 바꾼다.

이 루프의 새로운 점

1. GTM 과정이 곧 제품 시연이다. 제품의 주장은 "사람과 에이전트가 같은 맥락에서 일한다"이다. 이 루프도 에이전트와 사람이 하나의 맥락(플레이북, Notion 큐, 학습 로그)을 공유하며 돌아간다.
2. 페이지 자체가 배포 채널이다. 공유 링크가 보낸 사람의 점수와 유형을 싣고 간다. 받는 사람은 "팀원은 9점, 당신은?"이라는 질문을 받는다. 같은 팀 안의 점수 차이가 곧 사일로라서, 공유하는 행위가 제품이 풀려는 문제를 보여 준다.
3. 거짓말과 스팸을 못 하게 만든 루프다.
   • 초안을 쓰지 않은 에이전트가 게이트를 맡는다.
   • 상한, 게시 대상, 학습 규칙은 코드가 지킨다.
   • 그 코드는 안전장치를 하나씩 일부러 망가뜨려 40가지 모두를 잡아내는지로 검증했다.
   • 독립 검토자와 X 공식 코드, 인용 원문으로 외부 확인을 받았다.
4. 매일 스스로 고친다. 밤마다 링크별 방문자를 재서 메시지 비중을 바꾼다. 무엇을 왜 바꿨는지 로그에 남긴다.

왜 제품이 아니라 문제부터 시작하나

1. 보여 줄 제품이 아직 없다. 없는 기능을 약속하면 신뢰를 잃는다. 문제는 지금도 실제로 존재한다.
2. 불특정 다수는 카테고리를 검색하지 않는다. "에이전트 업무 공간"을 찾는 사람은 드물다. 하지만 "단톡방에서 어제 정한 일 찾기"는 매일 겪는다. 낯선 사람에게 닿는 훅은 카테고리가 아니라 통증이다.
3. 진단이 지금 바로 가치를 준다. 결과 유형과 바로 해 볼 개선 3가지를 준다. 그래서 제품 없이도 클릭하고 공유할 이유가 생기고, 도달과 완료를 지금부터 잴 수 있다.
4. 출시 때 무엇을 앞세울지 알려 준다. 어떤 유형이 많이 나오는지가 출시 메시지와 기능의 우선순위를 정해 준다.

한계: 통증에 공감한 사람이 곧 구매자는 아니다. 그리고 아직 연락처를 모으는 장치가 없다. 사이트를 출시하면 대기자 등록을 붙이는 것이 다음 과제다.

실행 방식: 한 사람이 진단을 하고 다음 사람을 데려오기까지

진단은 구글 폼이 아니라 우리 웹페이지(https://ai-silo-check.vercel.app)다. 가입도 이메일도 없이 휴대폰에서 1분이면 끝난다.

단계	사람이 겪는 일	끌리는 이유	누가 만드나
1 만남	Threads·X 피드에서 "어제 회의에서 정한 거, 단톡방 몇 번 올려서 찾으셨어요?"를 본다. 또는 큰 AI 계정 글 아래 답글, 커뮤니티 글, 팀원이 단톡방에 보낸 결과 링크("팀원의 결과: AI 각개전투형 · 당신은?")로 만난다.	매일 겪는 장면을 짚는다. 링크 미리보기 이미지에 질문이 그대로 보인다.	에이전트가 쓰고 사람이 승인한다. 공유 링크는 방문자가 만든다.
2 클릭	링크를 누른다.	"6문항 · 1분", 가입 없음, 응답 저장 안 함이라 부담이 적다. 공유 링크라면 "팀원은 9점인데 나는?" 하는 궁금함이 생긴다.	페이지
3 진단	문장 6개("어제 정한 내용을 찾으려고 단톡방을 위로 올린다" 등)에 자주, 가끔, 거의 없다 중 하나를 누른다.	한 화면에 질문 하나씩이고 탭 한 번이면 된다.	페이지
4 결과	점수(12점 만점), 유형 이름(예: 단톡방 고고학자형), 내일 바로 해 볼 개선 3가지를 받는다. 공유 링크로 왔다면 보낸 사람과 점수를 비교해 본다.	나를 설명하는 이름이 생기고, 바로 쓸 수 있는 팁이 있다.	페이지
5 공유	"결과 링크 보내기"로 카톡 단톡방, 스레드, X에 보낸다. 받는 사람은 1단계로 간다.	"같은 팀인데 몇 점 차이"라는 비교가 대화거리가 된다.	방문자
6 다음	페이지 하단에서 "사람과 AI 에이전트가 같은 맥락에서 일하는 공간을 만들고 있습니다"를 본다.	—	페이지

빈칸: 6단계에는 아직 연락처를 남기는 장치가 없다. 사이트를 출시하면 대기자 등록을 붙인다.

이 전략이 맞는지 어떻게 재나 (미리 정한 판정 기준)

주장	지표	어디서 재나	판정 기준 (판단, D7 기준)
진단이 지금 바로 가치를 준다	완료율 = 진단 완료 방문자 ÷ 전체 방문자	/result/* ÷ 전체	30% 이상
	도움 응답률 = "도움이 돼요" ÷ 전체 응답	/feedback/*/yes ÷ /feedback/*	60% 이상
	공유율 = 공유로 들어온 방문자 ÷ 전체	/t/* ÷ 전체	30% 이상
결과 분포가 출시 메시지를 정한다	유형별 완료 수를 유입 경로별로 나눔	/result/{유형}/{점수대}/{유입: A·B·C·share·direct}	아래 규칙

출시 메시지 결정 규칙 (지금 정해 둔다):

• 조건: D7에 진단 완료가 300건 이상이어야 판단한다. 미만이면 "판단 보류"다.
• 편향을 거르는 법: 앵글 A(카톡) 메시지로 온 사람은 "단톡방 고고학자형"이 많이 나올 수밖에 없다. 그래서 전체 합계가 아니라 유입 경로 안에서 유형 순위를 본다.
• 결정: 유입 경로 3개 이상에서 1위인 유형이 있으면, 그 유형의 통증을 출시 메시지 1순위로 삼는다.
  • 단톡방 고고학자형 → "결정이 남는 곳"
  • AI 각개전투형 → "AI를 팀이 같이 쓰는 곳"
  • 한 사람 브레인형 → "누가 빠져도 멈추지 않는 일"
• 결정을 못 하는 경우: 그런 유형이 없으면 "가설 기각: 하나의 메시지로 묶이지 않음"으로 기록한다.

측정하지 못하는 것:

• 응답 내용은 저장하지 않는다. 그래서 문항별 답은 볼 수 없고, 유형과 점수대(낮음, 중간, 높음)만 본다.
• "도움이 돼요"를 누른 사람이 구매자라는 보장은 없다.

확산 장치: 마케팅과 커뮤니티로 온 사람이 다음 사람을 데려오게 한다

장치	무엇인가	상태	목표에서 맡는 몫
챌린지 링크	결과를 공유하면 점수와 유형이 함께 간다. 받는 사람에게는 "팀원은 9점, AI 각개전투형. 당신은?"이 보인다. 같은 팀 안의 점수 차이가 곧 사일로다.	작동 중(페이지 기능)	공유 유입 30%(1,500명)
Build in public	루프의 숫자(방문자, 이긴 문장, 게이트가 막은 것)를 매일 공개한다. 숫자 자체가 다음 날의 콘텐츠가 된다.	D1부터 매일	마케팅 조회수와 커뮤니티 후속 게시의 재료
크리에이터 청중 빌리기	크리에이터에게 1:1로 제안한다.	이번 범위 밖(파트너십)	—

핵심 아이디어

제품(사람과 AI 에이전트가 같은 맥락에서 일하는 업무 공간)은 아직 없다. 그래서 제품보다 제품이 푸는 문제를 먼저 배포한다.

배포하는 것은 1분짜리 "AI 사일로 진단" 페이지다. 루프는 매일 이 진단을 들고 고객이 이미 모여 있는 곳으로 간다. 진단 결과는 공유 링크를 타고 팀 단톡방으로 퍼진다.

마케팅 과정 자체가 제품 주장의 시연이기도 하다. 에이전트와 사람이 하나의 맥락(Notion 큐와 플레이북)을 공유하며 일한다.

왜 이렇게 설계했나

조건	설계 결정
점수 = 봇을 뺀 도달 인원	모든 링크를 추적 페이지 하나로 모은다. 링크마다 utm 태그를 붙이고, 고유 방문자는 Vercel Web Analytics로 센다. 게시물 조회수는 별도로 기록한다.
제품이 없다	약속할 수 있는 것은 "상태 확인"뿐이다. 그래서 진단 자체가 가치를 준다(결과 유형과 바로 해 볼 개선 3가지). 페이지는 제품을 "만들고 있습니다"라고만 말한다.
콜드 스타트: 연락처 리스트도, 숙성된 발송 도메인도 없다	콜드 이메일과 대량 DM 대신 공개 게시물, 답글, 공유로 간다. 새 도메인은 예열에 몇 주가 걸리고, 한국은 광고성 메시지에 사전 동의가 필요하다(정보통신망법 제50조, 1차 출처 미확인).
1:1 채널에는 상한이 있다	크게 닿는 도달은 남의 청중(크리에이터, 커뮤니티)과 공유 루프(챌린지 링크)에서 나온다.

중간 목표

단계	언제	무엇이 참이 되면 달성인가
M1	오늘	초안 → 게이트 → 승인 큐 1회전(초안은 수동 입력). 심어 둔 불량 초안을 게이트가 막았다 ✅. 감지 단계와 예약 실행은 아직 검증하지 않았다.
M2	D1–D2	채널별로 앵글 A/B/C 가운데 방문자를 가장 많이 데려온 앵글이 가려진다.
M3	D3–D7	공유 경유 방문(/t/* 경로)이 전체의 30% 이상이 되어 자력 확산이 시작된다. 기준값은 판단이며 검증된 수치가 아니다.

루프 구조

flowchart LR
  S["1 감지<br/>매일 쿼리로 48시간 안의<br/>관련 게시물 찾기"] --> D["2 초안<br/>그들의 말로, 앵글 A/B/C"]
  D --> G{"3 게이트<br/>초안을 쓰지 않은<br/>에이전트가 규칙 검사"}
  G -- 차단 --> B["Blocked + 사유 기록"]
  G -- 통과 --> Q["Notion 승인 큐"]
  Q -- "Approved 체크" --> P["4 발행<br/>X·Threads는 에이전트,<br/>LinkedIn은 사람이 Post"]
  P --> M["5 측정<br/>utm별 고유 방문자<br/>+ 게시물 조회수"]
  M --> L["6 학습<br/>1위 앵글 2배, 꼴찌 제거<br/>플레이북 로그에 기록"]
  L --> S
  V(("진단 페이지")) -. "공유 링크 /t/유형/?c=점수" .-> V

단계	하는 일	파일
감지·초안·게이트	매일 아침 실행	loop/runs/01-sense-draft.md
발행	점심·저녁 실행	loop/runs/02-publish.md
측정·학습	밤 실행	loop/runs/03-measure-learn.md
규칙(게이트), 앵글, 링크 태그	루프가 매번 읽는 기준	loop/playbook.md
일정	예약 작업 정의	loop/schedule.md
규칙 코드	상한, 게시 대상 선택, 학습, 링크·길이·인용 검사	loop/config.json, loop/lib.js, loop/check.js

누구에게, 어디서, 무엇을

타깃별 대표 채널이다. 채널 전체(Instagram, 네이버 블로그, 브런치 포함)는 위 마케팅 플랜에 있다.

ID	누구	그들이 쓰는 말 (출처)	채널	앵글
A	5–50인 회사의 실무자와 팀 리드	"카톡으로 보고 다 했어요"	Threads(주력), X	"어제 정한 일, 단톡방 몇 번 올려서 찾았어요?"
B	일에 AI를 쓰는 사람들(대형 AI 크리에이터의 청중)	"각자의 AI 활용법을 조용히 숨기고 있다"	Threads 답글, X	"팀원 5명이 ChatGPT를 각자 쓰면 회사 맥락도 5군데에 쌓인다"
C	대표와 운영 책임자	"일단 구독부터 결제합니다. 한 달 뒤, 업무는 조금도 달라지지 않습니다."	LinkedIn	관찰형 글 + "점수 댓글로 남겨 주세요"

실험 상세와 상태

실험	상태	왜 효과가 클 수 있나
챌린지 링크 (설명)	작동 중 (확산 장치)	유형 테스트 형식이다. 한국에서 잘 퍼진다는 것은 관찰에서 나온 가설이고, 출처는 확인하지 않았다. 결과 유형은 4개다: 단톡방 고고학자형, AI 각개전투형, 한 사람 브레인형, 연결된 팀. 공유 링크는 보낸 사람의 점수와 유형을 싣고 가서 받는 사람에게 "팀원은 9점, AI 각개전투형. 당신은?"이라고 묻는다. 링크 미리보기 이미지도 유형마다 다르다. 같은 팀 안의 점수 차이가 곧 사일로라는 메시지가 공유 행위 자체에서 드러난다.
에이전트가 스스로를 마케팅하는 일주일 (초안)	D1부터 (확산 장치 + 커뮤니티 D1 GeekNews)	루프 자체를 GeekNews와 Disquiet에 공개하고 매일 숫자를 업데이트한다. "에이전트와 사람이 같은 맥락에서 일한다"는 제품 주장을 GTM 과정이 직접 보여 준다.
크리에이터 청중 빌리기 (초안)	이번 범위 밖 (파트너십, 1:1)	진단을 무료 콘텐츠로 제안한다. 팔로워 1만–13만 계정의 리포스트 한 번이 우리 게시물 일주일치를 넘을 수 있다.
라이브 데이터 리포트	보류	응답 저장소가 필요하고, "응답을 저장하지 않는다"는 약속과 충돌해 보류했다.

검증: 누구나 직접 돌려 볼 수 있게

외부에 아무것도 남기지 않는 오프라인 테스트다.

npm test               # 규칙 테스트 30개
npm run test:mutation  # 안전장치 40가지를 하나씩 일부러 망가뜨려, 테스트가 잡아내는지 확인
npm run test:x-length  # X의 공식 글자 수 계산 코드와 비교

원칙: 안전장치마다 두 번 시험한다. 정상 사례는 통과해야 하고, 일부러 심은 실패는 잡혀야 한다. 빨간불이 켜지는 것을 본 뒤에야 초록불을 믿는다.

확인하는 것	정상 사례	심어 둔 실패 (잡혀야 함)
링크	d0 초안, 링크 없는 답글	다른 채널 태그, 틀린 날짜·앵글·종류 태그, HTTPS://, http://, https:// 없이 쓴 도메인, utm 값 중복, 링크에 붙은 한글
X 길이	X 공식 코드와 같은 값	280 초과
금지 표현	—	"!!", ！！, ‼, 사이에 보이지 않는 문자를 넣은 !!, 🔥, ❗, "지금 안하면", "놓치지 마세요", "런칭했습니다", @·.@·＠ 태그
인용	원문과 같은 인용(곧은 따옴표, 둥근 따옴표)	바꿔 쓴 인용, 원문에 없는 인용(「」『』＂＂« » 포함, 길이 무관), 떨어진 두 문장을 붙인 인용
게시 대상	승인 + 게이트 통과 행만	승인 칸 값이 "__NO__"·"false"인 행, 차단됐는데 실수로 체크된 행, 승인 뒤 본문이 바뀐 행, "PASS·BLOCK"이 섞인 메모, 표기가 어긋난 종류·채널, 하루 4번째 게시물, 6번째 답글, LinkedIn 자동 게시, posted.json 누락
학습 규칙	1위 앵글 2배, 합계 100, 3일 연속으로 이어서 계산	하루 부진으로 탈락, 데이터 부족(방문자 5명 미만, 게시물 2개 미만, "미측정", NaN), 동점, 시작 가중치로 되돌아가는 문제
지시문과 설정	실행 지시문 속 ID와 규칙 번호가 모두 실재	없는 ID, 없는 규칙 번호

결과 (2026-10-24):

• 규칙 테스트는 30/30 통과했다.
• 일부러 망가뜨린 40가지는 40/40 잡혔다.
• X 공식 코드와 비교해 우리 계산이 한 번도 더 작게 나오지 않았다.

어떻게 여기까지 왔나:

• README 주장을 하나씩 근거와 대조하는 감사도 따로 받았다. 근거 없는 주장 8건을 고치거나 낮춰 썼다.
• 처음 만든 테스트(18개)를 독립 검토 에이전트가 공격해 구멍 12건을 찾았다(tests/external-checks.md).
• 모두 고치고 구멍마다 테스트를 추가했다. 테스트 이름에 [review]가 붙은 것들이다.
• 검토 과정에서 작성자가 쓴 기대값 하나가 틀린 것도 드러나 바로잡았다. 3일 연속 학습 계산은 57/25/18에서 이어지므로 정답은 82/18/0이다.

테스트가 찾아낸 실제 문제: d0 LinkedIn 초안은 원문에서 두 문장을 사이에 두고 떨어져 있는 문장 둘을 한 인용부호 안에 붙여 썼다. 원문 페이지와 대조해 확인했고, 따로 인용하는 형태로 고쳤다.

코드가 판단하지 못하는 것:

• "고객사 300곳·40%" 같은 지어낸 숫자나 주장은 규칙으로 잡을 수 없다. 이것은 초안을 쓰지 않은 게이트 에이전트가 판단한다. 그 에이전트가 실제로 막아 낸 기록이 tests/gate-cases.md에 있다.
• 매일 실행은 규칙 코드를 loop/check.js로 호출한다. 그래서 상한과 학습 규칙은 에이전트의 기억이 아니라 코드가 지킨다.

아직 증명하지 않은 것:

• 실제 게시(버튼 누르기와 URL 회수)
• 실제 조회수
• 플랫폼의 반응
• 7일 연속 실행

이것들은 루프를 실제로 켠 첫날 밤의 측정·학습 로그가 처음 증명한다. 그 전에 할 실행 리허설 절차는 tests/live-test.md에 적어 두었다.

실행 방법

1. 페이지: Vercel에 site/를 배포한다. Build는 npm run build, Output은 public이다. 프로젝트에서 Web Analytics를 켠다.
2. Notion: loop/notion-schema.sql 대로 Post Queue를 만들고, 플레이북 페이지를 둔다.
3. 예약 작업 3개: loop/schedule.md대로 등록한다. Claude in Chrome이 X와 Threads에 로그인된 상태여야 한다.
4. 사람이 하는 일: 하루 한 번 Notion에서 Approved를 체크한다(약 5분). LinkedIn은 직접 Post를 누른다.

비용

항목	내용
돈	오늘 기준 $0(Vercel Hobby, Notion, 기존 Claude 구독). Vercel Hobby 약관은 비상업 개인 용도로 제한되어 있어, 실제 운영하려면 Pro($20/월)가 필요할 수 있다. utm별 집계도 유료 플랜 기능이라는 지적이 있어(1차 출처 미확인), 링크별 집계는 경로(/go/…)로 한다.
에이전트	하루 4회 실행. 아침 초안 약 15분, 발행은 행동 사이 20분 간격 때문에 회당 1시간 이상, 밤 측정 약 10분(추정).
사람	하루 약 5–10분(승인과 LinkedIn 게시)

한계와 확인하지 않은 것

• 봇 제외는 일부만 확인했다.
  • 확인한 것: Vercel 분석 스크립트(/_vercel/insights/script.js) 원문에는 navigator.webdriver나 Headless 브라우저면 집계를 보내지 않는 코드가 있다.
  • 확인하지 못한 것: 서버 쪽에서 봇을 거르는지는 문서로 확인하지 못했다.
• 브라우저로 X와 Threads에 자동 게시하는 것은 플랫폼 약관에 걸릴 수 있다(미확인).
  • 하루 상한, 20분 간격, 사람 승인으로 위험을 줄였지만 계정 제재 가능성은 남아 있다.
• 정보통신망법 제50조 해석은 1차 출처로 확인하지 않았다.
• 크리에이터 팔로워 수는 2025-05 기준 2차 출처라 현재 수치는 확인하지 않았다.
• 고객 언어 연구는 블로그와 커뮤니티 위주다. Threads와 X 원문은 매일 아침 실행이 로그인된 브라우저로 직접 수집한다.
• Chrome이 켜진 PC가 꺼져 있으면 발행 실행은 건너뛴다. 큐는 남아 있으므로 다음 실행이 이어받는다.