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✍️ Writing‑Agent v0.10.0 – AI 기반 단계 기반 글쓰기 파이프라인

무엇인가요 – 로컬에서 실행 가능한 도구 (CLI + 선택적 Windows 데스크톱 앱)로, 장문 기사 작성 과정을 반복 가능하고 중단 가능한 워크플로우로 전환합니다. 주제, 입장, 증거 원장, 개요, 오픈링 훅, 초안, 인간화, 사실 검증, 리뷰어, 독자 테스트, 내보내기 등 여러 단계를 연결하고 각 단계의 결과물을 디스크에 저장하여 나중에 일시 중지, 편집, 재실행이 가능하게 합니다.

왜 중요한가요 – 대부분의 AI 글쓰기 도구는 단일 초안을 출력하고 블랙박스 결과를 남깁니다. Writing‑Agent는 프로세스를 투명하고 검증 가능하게 만듭니다:

• 증거 기반 – 모든 사실적 주장은 02_evidence_ledger.json의 항목과 연결되며, 최종 _clean.txt 출력 전에 재검증됩니다.
• 사람이 개입하는 구조 – Humanizer 단계에서 "AI 톤"을 제거하면서도 출처가 있는 자료만 유지합니다.
• 버전 안정성 – 제목과 본문의 SHA‑256 해시가 run_manifest.json에 기록되며, 변경 시 이전 실행은 무효화됩니다.
• 내보내기 옵션 – 플레인 텍스트 _clean.txt와 선택적 WeChat 스타일 HTML.

주요 구성 요소 (리포지토리에 명시됨)

디렉터리/파일	역할
writing-agent-app/	Windows 프리뷰 데스크톱 앱 소스 (릴리스 페이지에서 설치 가능).
.claude/skills/	각 단계를 제어하는 프롬프트 템플릿 및 "스킬" (예: research‑expert, opening‑tournament).
.claude/agents/	선택된 LLM (DeepSeek‑V3.2, 智谱 GLM, MiniMax)을 감싸는 에이전트 정의.
.claude/workflows/	CLI가 실행하는 순서 있는 파이프라인.
scripts/	종속성 확인, 런타임 계약, CI용 헬퍼 스크립트 (Node 및 Python).
demo/工资的一半，是你受的气折算的/	파이프라인이 생성하는 모든 중간 파일을 보여주는 완전한 엔드투엔드 예제.
02_evidence_ledger.json	후속 사실 검증에 사용되는 구조화된 사실 원장 (ID, 출처, 값).
run_manifest.json	제목, 본문, 정확한 단계 출력의 해시를 기록하는 매니페스트로 재현성을 보장합니다.
style_registry.json 및 .claude/styles/	검증된 글쓰기 스타일 라이브러리. 각 스타일은 verified 또는 legacy_unverified로 표시됩니다.

지원되는 모델 – 이 도구는 Claude의 자체 API를 필요로 하지 않습니다. Anthropic 호환 엔드포인트라면 어떤 것도 작동합니다. README는 종단 간 테스트된 세 가지 모델을 추천합니다:

• DeepSeek‑V3.2 – 가장 저렴한 진입점, 첫 실행에 적합.
• 智谱 GLM – 동일한 성능, 이미 GLM 구독이 있는 경우 유용.
• MiniMax – 이미 테스트 완료, 상호 교체 가능.

설치 경로

1. 데스크톱 프리뷰 (Windows) – Releases 페이지에서 Writing.Agent.App_0.1.0_x64-setup.exe를 다운로드하고 실행합니다.
2. 전체 소스 설치 –

   git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git
   cd writing-agent
   npm ci          # Node 종속성 설치 (Node ≥ 18.17)
   # Python 3.11+도 런타임 스크립트에 필요
   claude          # 리포지토리 루트에서 Claude Code 시작
   

3. 플러그인 모드 – 리포지토리를 Claude의 마켓플레이스에 추가하고 writing-agent 플러그인을 설치. 플러그인은 작업 디렉터리에 최소 폴더 구조 (articles/, .claude/styles/, …)를 자동으로 생성합니다.

일반 워크플로우 (README에 설명된 고수준)

1. 단계 1 – 주제 – 01_theme.md를 작성하여 주제와 제약 조건을 설정.
2. 단계 1b – 입장 – 01b_position.md에 기사의 "이빨"을 고정.
3. 단계 2 – 증거 원장 – 02_evidence_ledger.json에 사실을 수집.
4. 단계 3 – 개요 – 03_outline.md 생성.
5. 단계 5c – 오픈링 훅 – 여러 훅을 경쟁시켜 최고의 것을 선택.
6. 단계 6 – 초안 – draft_v1.md 생성.
7. 단계 7 – 인간화 – AI 특유의 표현 제거 → draft_v1_humanized.md.
8. 단계 10.5 – 사실 검증 – 주장과 원장 비교. 빨간 신호가 감지되면 파이프라인이 중지.
9. 단계 11 – 리뷰 / 사전 게시 – 편집 리뷰 (pre_publish_review.md).
10. 단계 12 – 독자 테스트 – 플랫폼별 참여도 시뮬레이션 (wechat_reader_test.md).
11. 단계 13 – 내보내기 – 최종 클린 텍스트 _clean.txt와 선택적 WeChat용 HTML.
12. 단계 14 (옵션) – 메트릭스 – publication_metrics.jsonl에 노출/공유 통계 기록.

왜 사용할까

• 뉴스레터, 논설문, 산업 보고서를 쓰고 검증 가능한 초안이 필요.
• 일시 중지 및 재개가 가능하고 컨텍스트를 잃지 않는 반복 가능한 파이프라인이 필요.
• 사실 검증에 신경 쓰고, 출처가 없는 주장이 있으면 게시를 차단하고 싶다.
• 프롬프트를 다시 작성하지 않고도 다른 LLM 백엔드를 실험하고 싶다.

라이선스 – MIT (see LICENSE).

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초보자를 위한 빠른 시작

1. Node 18+, Python 3.11+, 그리고 Claude Code (네이티브 설치 프로그램, Homebrew, WinGet을 통해)를 설치.
2. 리포지토리를 클론하고 npm ci를 실행.
3. 리포지토리 루트에서 claude를 시작.
4. 다음 프롬프트를 입력:

   새 기사를 쓰기 전에, 먼저 demo/工资的一半，是你受的气折算的 안에 있는 각 단계 파일이 각각 어떤 역할을 하는지 설명해 주세요.
   

   어시스턴트가 데모 파일을 단계별로 설명하며, 워크플로우가 올바르게 로드되었음을 확인합니다.

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결론 – Writing‑Agent는 기사 작성 과정을 단일 생성이 아닌 다단계 검증 가능한 파이프라인으로 다루는 진정한 오픈소스 AI 보조 글쓰기 시스템입니다. 완전히 구성 가능하며 여러 제3자 LLM과 호환되며, CLI 도구와 Windows 데스크톱 프리뷰 앱으로 제공됩니다.