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AI 활용 & 구조화/자동화 기록

[12편] 요약을 넘어 ‘해석’까지: 한 줄 인사이트 자동 생성 (Make.com + DeepSeek)

by momncode 2025. 12. 29.

12편에서는 Make.com에서 DeepSeek를 활용해 한 줄 인사이트(해석) 를 자동으로 만들고, 글에서 자연스럽게 강조하는 구조까지 완성합니다.


요약은 정보고, 인사이트는… 재방문 버튼입니다.


✅ 이 편의 핵심 목적

단순 요약을 멈추고, ‘한 줄 해석’을 붙입니다.

  • 요약(summary): “무슨 일이 있었는가”
  • 해석/인사이트(insight): “독자에게 왜 중요한가 / 무엇을 해야 하는가”

12편의 목표는 다음 3가지를 자동화하는 것입니다.

  1. 기사 요약문 생성(짧고 정확)
  2. 한 줄 인사이트 생성(독자 관점)
  3. 글에서 “인사이트를 핵심 문장으로 보이게” 구조화


🧩 요약 vs 해석의 차이(기준부터 고정)

1) 요약이 잘못되는 대표 패턴

  • 기사 내용을 “말만 바꿔” 길게 늘림
  • 핵심 수치/조건/범위를 빼먹음
  • 한국어로 자연스럽긴 한데 “내 블로그 목적(캐나다 생활/돈경제)”과 연결이 없음

2) 해석(인사이트)이 잘못되는 대표 패턴

  • 과장: “큰일 났다/완전 바뀐다” 같은 감정형 문장
  • 근거 없는 예언: “앞으로 반드시 ~할 것이다”
  • 독자 행동으로 연결이 없음(읽고 끝)

3) 좋은 인사이트의 최소 조건(한 줄 체크리스트)

인사이트는 아래 중 최소 2개 이상을 만족해야 합니다.

  • 영향 대상: “누가 영향을 받는가(토론토/온타리오/이민/가계/집주인/세입자 등)”
  • 영향 범위: “언제부터/어느 정도”
  • 실행 가능: “독자가 할 수 있는 행동 1개(확인/준비/주의/기록)”
  • 카테고리 정렬: 캐나다 라이트 vs 돈/경제 중 어디에 붙는지 명확

🏷 “캐나다에 사는 사람에게 의미” 자동 생성 설계

11편에서 “publish 가치가 있는 뉴스”만 남겼다면,
12편은 그 뉴스에 독자 관점 연결고리를 붙이는 단계입니다.

캐나다 라이트(생활) 인사이트 예시 톤

  • “이 변경은 토론토에서 ○○ 하는 사람에게 직접 영향이 있습니다.”
  • “결론적으로 이번 이슈는 절차/비용/기한을 먼저 확인하는 게 핵심입니다.”

돈/경제 인사이트 예시 톤

  • “이번 흐름은 가계 지출/주택/금리 중 ○○에 영향을 줄 가능성이 큽니다.”
  • “바로 움직이기보다는 지표 1~2개(금리/실업/물가) 를 같이 보며 판단하는 게 안전합니다.”

이렇게 “톤”을 먼저 정의하고, 프롬프트에 강하게 박아 넣습니다.


🔀 투자 관점 / 생활 관점 분기 프롬프트(핵심)

12편에서 가장 실용적인 구조는 분기입니다.

  • Route A: money_economy → “경제/가계 영향 중심 인사이트”
  • Route B: canada_light → “생활 절차/체감 변화 중심 인사이트”

분기 기준은 11편에서 이미 저장한 category(또는 signals 값)를 그대로 씁니다.
즉, 12편은 선별 데이터(11편 결과)를 최대한 재사용해야 안정적입니다.


🧠 DeepSeek 프롬프트: 요약 + 인사이트를 “구조화(JSON)”로 받기

여기서 중요한 운영 원칙은 2가지입니다.

  1. 본문에 넣을 문장과, 시스템용 메타데이터를 분리한다.
  2. 무조건 JSON으로 받는다(그래야 Make.com에서 안정적으로 매핑 가능).

출력 스키마(권장)

 
{ "summary": { "title_ko": "", "bullets": ["", "", ""], "one_sentence": "" }, "insight": { "one_liner": "", "angle": "canada_light|money_economy", "who_affected": "", "what_to_check": "" }, "quality": { "confidence": 0, "risk_flags": ["overclaim", "missing_numbers", "unclear_scope"] } }
  • summary.bullets: 글 본문 “핵심 요약 3줄”로 바로 사용
  • insight.one_liner: 글에서 굵게 강조할 한 줄
  • quality.risk_flags: 과장/수치누락/범위불명 같은 “자동 경고”용

프롬프트 템플릿(복붙용, 12편 운영자 버전)

System

You are an editor for a blog for people living in Canada (Toronto/ON focus). Generate a factual summary and a single actionable insight. Return ONLY valid JSON. Do not add any extra text. Do not invent facts. If data is missing, reflect that in confidence and risk_flags.

 

User

Create: 1) summary (3 bullets + 1 sentence) 2) insight (one-liner that explains why it matters to a person living in Canada) 3) quality signals Constraints: - Keep the insight one_liner under 140 characters in Korean. - No sensational language. - Must include who is affected OR what to check. - If you cannot support a claim from the input, do not state it. Input: category: "{{CATEGORY}}" (canada_light or money_economy) title: "{{TITLE}}" source: "{{SOURCE}}" published_at: "{{DATE}}" excerpt: "{{EXCERPT}}" Return ONLY JSON.


📊 시트에 insight 컬럼 추가(데이터 설계)

최소 컬럼(12편 필수)

  • summary_bullets (3줄을 합쳐 저장하거나, bullets1~3로 분리)
  • summary_one_sentence
  • insight_one_liner
  • insight_who_affected
  • insight_what_to_check
  • confidence
  • risk_flags
  • insight_created_at

고급 컬럼(운영 안정화용)

  • insight_prompt_version
  • insight_model
  • insight_attempts (재시도 횟수)
  • manual_override (TRUE/FALSE)
  • final_insight (수정본 저장용)

이렇게 해두면 “AI가 망친 날”이 생겨도 복구가 쉽습니다.


🧱 Make.com 시나리오 흐름(브랜치 2 기반, 실전 구성)

아래는 11편의 PUBLISH 라우트 뒤에 붙는 12편 브랜치라고 보시면 됩니다.

Step 1) 입력 받기

  • 11편 결과에서 title / excerpt / category / score / url을 가져옵니다.

Step 2) DeepSeek 호출(요약+인사이트)

  • HTTP 요청(또는 사용 중인 AI 모듈)로 프롬프트 전송
  • 응답은 JSON만 받도록 강제

Step 3) JSON Parse

  • summary.*, insight.*, quality.*를 필드로 분해

Step 4) 품질 게이트(자동 안전장치)

아래 중 하나라도 해당하면 “자동 게시”가 아니라 “REVIEW”로 보냅니다.

  • confidence < 70
  • risk_flags에 overclaim 포함
  • insight_one_liner가 너무 추상적(예: “중요하다/필요하다”만 있고 행동 없음)
  • bullets가 3개 미만, 또는 한 줄이 지나치게 김

Step 5) 저장(시트/DB)

  • 통과든 실패든 결과를 저장합니다.
    • 통과: publish_queue 시트
    • 실패/검토: review_queue 시트 + 실패 사유

Step 6) 블로그 글 구조에 “인사이트 강조 구역” 삽입

  • 글 초반에 인사이트 박스를 고정으로 둡니다.

예시(형식만):

  • 한 줄 인사이트: (굵게)
  • 체크 포인트: (짧게 1~2개)

✍️ 블로그에서 “해석 문장 강조하는 구조”(글 템플릿 권장)

12편이 진짜 효과가 나는 포인트는 여기입니다.
요약이 아니라, 인사이트를 “보이게” 만들어야 합니다.

추천 배치(최소)

  1. 도입부(짧게)
  2. 한 줄 인사이트(굵게)
  3. 요약 3줄
  4. “내가 체크할 것 2개”
  5. 마무리

추천 배치(확장)

  • 인사이트를 “캐나다 라이트/돈경제” 카테고리별로 표현 톤을 다르게 해서, 독자가 ‘이 블로그의 색’으로 인식하게 만듭니다.

🧰 생활 팁: 한 줄 인사이트 품질이 올라가는 운영 트릭 7개

  1. 인사이트 문장 길이를 제한하세요(예: 140자)
  2. “누가/무엇을” 둘 중 하나는 반드시 들어가게 하세요
  3. 과장 금지 단어 리스트를 만들어 risk_flags로 걸어내세요(폭락/대혼란/필수 등)
  4. 숫자/기한이 있는 기사라면 “누락 시 confidence 자동 감점” 룰을 두세요
  5. REVIEW 큐를 “하루 5개만” 보게 만들어 운영 피로를 막으세요
  6. 프롬프트 버전을 기록해서 개선 효과를 데이터로 확인하세요
  7. 2주 운영 후, 자주 나오는 인사이트 패턴을 “고정 문장 틀”로 만들어 재사용하세요

 

🔜 다음 13편 예고글

요약과 인사이트까지 자동화하면 글은 꾸준히 쌓입니다.
그런데 진짜 자산은 “오늘 쓰고 끝”이 아니라, 나중에 다시 꺼내 쓰는 아카이브에서 나옵니다.
다음 13편에서는 뉴스를 월별/주제별로 자동 묶고, “올해 토론토 부동산 흐름” 같은 글을 만들 수 있는 장기 보관형 데이터 구조로 시스템을 업그레이드합니다.