Content AtomizationSAFE

An agent skill published by revfactory.

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

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name: content-atomization
description: "원본분석가(source-analyst)와 프레젠테이션빌더(presentation-builder)가 사용하는 콘텐츠 원자화 전문 스킬. 하나의 콘텐츠를 최소 단위로 분해하고 재조합하여 최대 변환 효율을 달성하는 방법론을 제공한다. '콘텐츠 분해', '원자화', '핵심 추출', '재조합' 등에 활용한다."
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# Content Atomization — 콘텐츠 원자화 방법론

source-analyst와 presentation-builder 에이전트가 원본을 분석하고 변환 전략을 수립할 때 활용하는 콘텐츠 분해 전문 지식.

## 왜 원자화인가

리퍼포징은 "같은 걸 다시 쓰는 것"이 아니다. **원본을 원자(atom) 단위로 분해한 뒤, 각 플랫폼에 맞게 재조합**하는 것이다. 2,000단어 블로그에서 30개 이상의 독립 콘텐츠를 추출할 수 있다.

## 콘텐츠 원자 분류 체계

| 원자 유형 | 정의 | 추출 예시 | 변환 가능 포맷 |
|----------|------|----------|-------------|
| **Claim** | 검증 가능한 주장 | "원격근무가 생산성을 13% 높인다" | 트윗, 카드뉴스, 슬라이드 |
| **Data** | 숫자, 통계, 비율 | "2024년 AI 시장 규모 $184B" | 인포그래픽, 차트, 트윗 |
| **Story** | 인물/사건 기반 서사 | "A 기업의 전환 사례" | 스레드, 카루셀, 영상 스크립트 |
| **Process** | 단계별 방법론 | "5단계 OKR 설정법" | 가이드, 카루셀, 체크리스트 |
| **Quote** | 인용구, 격언 | "'실패는 성공의 어머니'" | 텍스트 카드, 트윗, 슬라이드 |
| **Question** | 독자를 생각하게 하는 질문 | "당신의 팀은 몇 시에 가장 생산적?" | 투표, 댓글 유도, 오프닝 |
| **Contrast** | 대비/비교 | "전통 vs 애자일 방법론" | 비교 표, 카루셀, 인포그래픽 |
| **Definition** | 개념 정의 | "OKR이란?" | 교육 콘텐츠, 슬라이드, 숏폼 |

## 원본 분석 프로세스: MINE 프레임워크

### M — Map (구조 매핑)

원본의 구조를 시각적으로 매핑한다:

```
원본 콘텐츠
├── 도입부
│   ├── [Claim] 핵심 주장
│   └── [Data] 지원 데이터
├── 본론 1
│   ├── [Definition] 개념 정의
│   ├── [Process] 방법론
│   └── [Story] 사례
├── 본론 2
│   ├── [Contrast] 비교 분석
│   ├── [Data] 통계
│   └── [Quote] 전문가 인용
└── 결론
    ├── [Claim] 최종 주장
    └── [Question] 독자에게 던지는 질문
```

### I — Identify (핵심 원자 식별)

각 원자에 **재사용 가치 점수**를 부여한다:

| 기준 | 가중치 | 설명 |
|------|--------|------|
| 독립성 | 30% | 맥락 없이도 의미가 통하는가? |
| 감정 반응 | 25% | 놀라움/공감/분노를 유발하는가? |
| 공유 가능성 | 25% | 타인에게 전달하고 싶은 정보인가? |
| 시각화 가능성 | 20% | 그래프/이미지로 표현 가능한가? |

### N — Negotiate (변환 우선순위)

재사용 가치 점수 기준으로 변환 우선순위를 정한다:
- **상위 20%**: 모든 플랫폼에 변환 (핵심 메시지)
- **중위 50%**: 적합한 2~3개 플랫폼에 변환
- **하위 30%**: 블로그/롱폼에서만 유지, 숏폼 변환 생략

### E — Extend (확장/보강)

원본에 없지만 변환 시 필요한 요소를 추가한다:
- **시각 자료**: 원본이 텍스트뿐이면 차트/다이어그램 추가
- **개인화**: 원본이 객관적이면 경험/의견 레이어 추가
- **액션 아이템**: 원본이 분석적이면 실행 가능한 단계 추가
- **업데이트**: 원본이 구형 데이터면 최신 정보로 교체

## 프레젠테이션 변환 공식

### 슬라이드 수 산정

```
권장 슬라이드 수 = (발표 시간(분) x 1.5) + 3

- +3: 표지(1) + 목차(1) + Q&A(1)
- x1.5: 슬라이드당 약 40초 기준
```

### 슬라이드 유형별 템플릿

| 유형 | 텍스트 양 | 비주얼 비율 | 사용 상황 |
|------|---------|-----------|----------|
| **타이틀** | 제목 + 부제 | 배경 이미지 100% | 섹션 구분 |
| **키 메시지** | 1문장 | 70% | 핵심 주장 강조 |
| **데이터** | 레이블만 | 차트/그래프 80% | 통계, 비교 |
| **프로세스** | 단계명만 | 플로우차트 70% | 방법론, 단계 |
| **비교** | 2열 표 | 50% | A vs B |
| **인용** | 인용문 + 출처 | 화자 이미지 | 권위/감정 |
| **스토리** | 3~4문장 | 관련 이미지 50% | 사례, 에피소드 |

### 1:10:30 규칙

- **1개 핵심 메시지**: 전체 프레젠테이션이 전달하는 단 하나의 주장
- **10개 이하 지원 포인트**: 핵심 메시지를 뒷받침하는 논거
- **30분 이하**: 집중력 한계 (넘어가면 중간 인터랙션 필수)

## 변환 효율 측정

| 원본 유형 | 예상 원자 수 | 예상 파생 콘텐츠 수 |
|----------|------------|------------------|
| 블로그 2,000단어 | 15~25개 | 트윗 8 + 카루셀 2 + 슬라이드 15 + 숏폼 3 |
| 보고서 5,000단어 | 30~50개 | 블로그 3 + 카루셀 5 + 슬라이드 25 + 뉴스레터 2 |
| 인터뷰 30분 | 20~30개 | 클립 5 + 트윗 10 + 블로그 1 + 카루셀 3 |
| 강연 60분 | 40~60개 | 블로그 3 + 카루셀 5 + 트윗 15 + 뉴스레터 2 |

SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.

What the source does

Filesystem

none-observed

Network

none-observed

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (0)

No findings outside the package's declared scope.

Gates applied: no_behavioural_pass.