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트렌드 클리핑 운영

최신 정보는 수집보다 분류와 재사용이 중요합니다. 정보의 홍수 속에서 팀에 실제 가치를 주는 정보만 선별하고, 행동으로 이어지는 형태로 정리하는 것이 핵심입니다.

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운영 원칙

원칙설명
행동 중심”알게 되었다”가 아니라 “무엇을 할 것인가”로 정리
5줄 요약핵심을 5줄 이내로 압축, 상세는 원문 링크로 대체
태깅 필수검색과 회고를 위해 분류 태그 부여
주간 회고매주 금요일 수집된 항목을 팀과 리뷰
액션 결정실험, 도입, 보류, 무시 중 하나를 명시

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분류 체계

카테고리설명태그 예시
논문 (Paper)학술 논문, 프리프린트RAG, Agent, Serving
릴리즈 (Release)OSS 릴리즈, 모델 공개LLM, Framework, Tool
보안 (Security)취약점, 보안 업데이트CVE, Auth, Privacy
벤치마크 (Benchmark)성능 비교, 평가 결과MMLU, HumanEval, Cost
사례 (Case Study)실제 도입 사례, 포스트모템MLOps, Production, Scale

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클리핑 워크플로우

1

발견 (Discover)

아래 소스 채널에서 후보 링크를 수집합니다. 하루 10분 이내로 스캔하는 것을 목표로 합니다.
2

평가 (Evaluate)

각 항목의 팀 관련도를 빠르게 판단합니다.
  • 현재 로드맵과 관련 있는가?
  • 즉시 적용 가능한가, 참고용인가?
  • 무시해도 되는가?
3

기록 (Record)

해당 카테고리 템플릿에 맞춰 기록합니다.
4

공유 (Share)

팀 채널에 요약을 공유합니다. 중요도가 높은 항목은 즉시, 나머지는 주간 리뷰에서 공유합니다.
5

회고 (Review)

매주 금요일 주간 리뷰에서 한 주간 수집된 항목을 점검합니다.
  • 액션이 필요한 항목 확인
  • 보류 항목 재검토 일정 설정
  • 지난 액션 아이템 진행 상황 점검

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소스 채널

소스URL특징
arXivarxiv.orgAI/ML 프리프린트
Papers with Codepaperswithcode.com코드 포함 논문
HuggingFace Papershuggingface.co/papers커뮤니티 큐레이션
Semantic Scholarsemanticscholar.org인용 네트워크 검색
Google Scholar Alertsscholar.google.com키워드 알림 설정
소스특징
Hacker News기술 커뮤니티 토론
Reddit r/MachineLearningML 커뮤니티
Twitter/X AI 리스트연구자 및 엔지니어
Discord 채널LangChain, HuggingFace 등

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하위 템플릿

논문 클리핑

학술 논문을 빠르게 판단하고 정리하는 템플릿

뉴스 클리핑

제품 릴리즈와 업계 소식을 운영 관점으로 정리하는 템플릿