글자 수를 채우는 편집 대신 독자가 원자료를 찾고 행동을 끝낼 수 있는지 점검합니다. FAMOS의 사전 평가와 실제 공개 결과를 같은 글이라고 혼동하지 않는 방법입니다.

글이 길어졌다고 검수가 끝난 것은 아닙니다

AI에게 ‘더 자세히 써줘’라고 요청하면 문장은 늘어도 원자료는 늘지 않을 수 있습니다. 이번 FAMOS 보강의 기준은 각 글에서 실제 관찰, 설명용 예시, 작성자의 해석, 독자의 행동을 구분하는 것입니다. 글자 수는 내용이 너무 얕은지 보는 내부 점검값이고, 정확성이나 애드센스 승인을 보장하는 점수가 아닙니다. 같은 문장을 표현만 바꿔 반복하는 확장은 이 기준을 충족하지 않습니다.

예를 들어 ‘개인자료실을 개선했다’는 설명 뒤에는 어떤 화면과 저장 흐름을 바꿨는지, 어느 검사에서 무엇을 대조했는지가 있어야 합니다. 실제 업로드를 하지 않았다면 ‘Drive 연동 정상’으로 적지 않고 공개 렌더러와 권한 검사 범위만 적습니다. 이렇게 범위를 좁히면 글이 덜 화려해 보여도 독자는 무엇을 믿고 적용할지 알 수 있습니다.

검수표의 각 칸은 역할이 다릅니다

칸묻는 질문FAMOS 예시
출처원문을 어디에서 보나공개 PR·검증 기록
증거직접 실행한 검사는 무엇인가답글 연결·비공개 권한 테스트
자체 분석왜 그 선택을 했나글 권한과 파일 권한 분리
완료독자가 무엇을 보면 끝인가공개 주소에서 본문 열림

검수 프로그램은 소제목이나 링크 존재를 셀 수 있지만 링크 속 주장이 사실인지 자동으로 확정하지 못합니다. FAMOS 내부 점수도 문서 구조 점검과 실제 사실 확인을 나눠 봅니다. 운영자의 최종 공개 결정은 작성 내용과 증거를 함께 읽는 단계입니다.

FAMOS 분석: 쉬운 따라하기에도 근거가 필요합니다

초보자 안내를 쉽게 만들면서 중요한 조건을 지우면 오히려 위험해집니다. ‘버튼 누르면 끝’보다 ‘로그인 후 이 버튼을 누르고 이 상태가 보이면 끝’이 조금 길어도 재현 가능합니다. 사용자가 직접 해야 하는 행동과 AI가 만든 제안문을 분리해야 이미 실행된 일로 오해하지 않습니다. 특히 공개·파일 공유·돈과 관련된 행동에는 현재 상태와 확인할 위치가 붙어야 합니다.

자체 분석은 ‘좋았다’는 소감 한 줄보다 선택 이유와 반례가 있어야 합니다. 이번에는 원문에 없는 날짜를 만들지 않는 예시가 있습니다. 날짜가 실제로 필요하면 담당자 확인을 요청하는 것이 다음 행동이고, 그럴듯한 날짜를 채워 넣는 것은 해결이 아닙니다. 장점뿐 아니라 적용할 수 없는 입력 조건을 적으면 독자가 자기 업무와의 차이를 판단할 수 있습니다.

Google은 AI 사용 자체보다 정확성·품질·사용자 가치를 살피도록 안내합니다. 관련 공식 문서를 참고하되, 그 안내를 ‘사람이 30% 쓰면 승인’ 같은 고정 수치로 바꾸지 않습니다. 실제 인간 작성 비율을 측정하지 않았으면 그런 비율을 인증한 표시도 만들지 않는 것이 이번 편집 원칙입니다.

공개 전에 마지막으로 읽는 순서

제목과 요약이 본문의 확인 범위를 넘어서는지 먼저 봅니다. 본문에서 가장 중요한 숫자·날짜·기능 주장을 원자료와 대조하고, 예시를 실제 사례처럼 쓰지 않았는지 살핍니다. 마지막에 링크·본문·모바일 가독성을 확인합니다. 구조 점수가 높아도 원자료를 못 찾으면 공개를 보류할 수 있어야 합니다.

직접 따라 해보기

누가 하나요?

AI 초안을 편집해 공개하려는 작성자와 게시판 관리자

찾아갈 곳

콘텐츠 작성·검수 기준과 오류 문의를 참고하세요.

그대로 복사할 것

핵심 주장:
원자료 링크 / 확인 시점:
직접 실행한 검사:
설명용 예시:
자체 분석 / 선택 이유:
실패 분기 / 적용 한계:
독자의 행동 / 완료 기준:

실행자가 직접 할 행동

  1. 초안의 핵심 주장 세 가지를 적습니다.
  2. 각 주장에 원자료와 확인 범위를 연결합니다.
  3. 예시와 실제 기록을 구분합니다.
  4. 확인하지 않은 기능·수치 주장을 지우거나 미검증으로 표시합니다.

끝났는지 확인하는 방법

각 핵심 주장에 근거와 한계가 있고 독자가 실행할 행동과 완료 기준을 찾을 수 있으면 공개 검수에 넘길 수 있습니다.

자료와 확인 범위

FAMOS가 AI 보조로 작성·편집하고 원자료와 재현 검사를 대조했습니다. 가상 입력은 학습용이며 실제 고객·매장·모집 성과가 아닙니다. 모델별 성능·효율이나 애드센스 승인 확률은 측정하지 않았습니다. 확인 기록은 콘텐츠 검증 기록에서 볼 수 있습니다.

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