그럴듯한 목록에서도 중요한 비교가 미해결일 수 있습니다. 공개 수치가 크다고 계정의 평소 성과를 넘었다는 뜻은 아닙니다. 순위 전에 반환된 기준 상태를 확인하세요.
호환 MCP 클라이언트에서 크리에이터 연구 AI 에이전트 Kabo로 관련 Reels를 확인·보강합니다. 반려동물 교육 목록이 예시입니다. 후보가 없다면 아래 작은 수집 단계를 쓰지만 핵심은 반환 근거로 실제 무엇을 비교할 수 있는지입니다.
1. 정렬 전에 미해결 행 읽기
관련 훈련 시연은 있지만 계정 기준이 없는 보강 결과를 가정합니다. 아래는 작성한 예시이며 실제 도구 응답이 아닙니다.
- 관련성: 교육 질문에 유용.
- 기준 근거: 부족.
- 이상치 배수: 미해결이며 0이 아님.
- 결정: 설명 참고로 유지하고 계정 상대 승자로 순위화하지 않음.
두 판단은 다릅니다. 흥행 Reels라고 주장하지 않고 시연만 확인할 수 있습니다.
[반환 목록]을 검토하세요. 각 행에서 주제 관련성과 계정 상대 비교 자격을 분리하세요. 반환 상세·기준 상태를 확인하고 null 또는 미해결 값을 유지하세요. 이유와 실제 출처를 붙여 compare / reference-only / needs-evidence를 반환하세요. 조회수로 누락 배수를 추정하지 마세요.
캡션만이 아닌 후보 실행 기록 준비
[ ] 주제·관련성 규칙 — 구체적 교육 질문과 언어·형식. [ ] 게시 기간 — 시작·종료일을 조회일과 분리. [ ] 후보 기록 — 실제 candidate_set_id, content_key, 상태와 범위. [ ] 선택 메모 — 채택 항목과 의미적 관련성 점수 이유. [ ] 출력 위치 — 복사 가능한 근거 표 또는 허가된 로컬 파일.
후보 식별자를 보관하는 클라이언트 사용
호환 클라이언트에 https://kabo.sh/mcp-pub를 연결하고 Kabo 로그인을 완료하세요. MCP 설정 가이드에 연결 방법이 있으며 Codex와 Claude Code에는 설치 옵션이 있습니다.
여기서는 원격 도구를 연결한 대화 중심 MCP 클라이언트를 씁니다. 복사 가능한 표만 반환하면 되고 파일 접근은 선택입니다. 목록을 요청하기 전에 준비된 도구를 확인하세요.
2. 선택을 바꿀 때만 누락 근거 보강
계정 상대 비교가 필요하다면 enrich_instagram_shortlist의 현재 스키마로 채택 candidate_set_id와 content_key를 쓰세요. 필수 platform, ranking_mode, window, semantic_scores를 유지합니다. 관련성 점수는 편집 판단이지 성과 예측이 아닙니다.
기준이 여전히 부족하면 비교 행으로 취급하지 마세요. 식별자 불일치는 실제 기록으로 해결해야 하며 그럴듯한 ID 대체는 해결이 아닙니다.
enrich_instagram_shortlist의 현재 스키마를 확인하세요. 저장된 candidate_set_id와 채택 content_key에 필수 platform/ranking_mode/window 및 근거 있는 semantic_scores를 사용하세요. 관련성 판단을 설명하고 exact_detail_status, baseline_status, outlier_multiple을 확인하세요. 미해결 비교와 식별자 불일치를 보고하고 누락값이나 핸들을 꾸미지 마세요.
3. 저장 후보가 없으면 작게 수집
구체적 교육 질문, 언어와 게시 날짜로 collect_instagram_trend_candidates를 쓰고 후보를 검토하세요. 기록을 보관해 유용한 행만 보강합니다. 반환되었다는 이유만으로 전부 보강하지 마세요.
MCP 개요는 연결과 준비 확인, YouTube 자료집 가이드는 그 플랫폼의 탐색부터 시작하는 전체 연구를 설명합니다.
collect_instagram_trend_candidates 입력을 확인하세요. [교육 질문], [언어·형식], [시작·종료일]에 대해 지원되는 작은 의도 계획과 예산으로 수집하세요. 실제 candidate_set_id, content_key, URL, 상태와 제한을 유지하세요. 보강 제안 전에 관련성을 검토하고 부분 집합을 완전 목록이라 하지 마세요.
4. 같은 표본의 유용한 두 관점 인계
선택한 계정 상대 비교를 근거가 지원하는 행은 비교 하위 집합으로, 관련되나 지원하지 않는 예시는 참고 전용으로 반환하세요. 둘 다 게시일, 조회일과 반환 제한을 유지합니다.
유용한 행이 순위에서 이길 필요는 없습니다. 반려동물 강사는 참고 전용에서 가장 명확한 시연을 고르고 원본 확인 뒤 자기 버전을 계획할 수 있습니다.
content_key,source_url,published_at,retrieved_at,exact_detail_status,baseline_status,outlier_multiple,editorial_relevance,comparison_status,limitations
이 행은 기준 근거가 부족하고 배수가 미해결입니다. 반환값은 유지하고 상대 순위를 제거하며 여전히 관련되면 참고 전용으로 옮기세요. 비교에 필요한 근거를 설명하세요. 범위가 바뀌지 않으면 재수집하지 마세요.
올바른 이유로 참고 선택
두 집합을 Google Sheets에서 검토하거나 클라이언트에서 복사하세요. 논쟁적 선택은 Muse 목록 가이드, 채택 예시를 독창적 기획안으로 바꾸려면 MCP 아이디어 가이드를 쓰세요. 공유할 때 표의 스냅샷 날짜를 보존합니다.
작성된 예시는 설명용입니다. 제품 스크린샷은 Kabo 웹 앱의 기존 결과이며, 이 가이드의 예시를 실행한 기록이 아닙니다. 자신의 소재와 해당 작업에서 실제로 반환된 근거를 사용하세요.