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Claude Code 9분, 26 tool calls로 의료광고 리서치 KB 자동 갱신

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#claude-code#automation#research#dental-ad#knowledge-base

9분. 26번의 tool call. 파일 4개. 이게 의료·치과 광고 데일리 리서치 KB 업데이트에 오늘 든 전부다.

TL;DR claude-opus-4-7을 리서치 에이전트로 투입해 SERP 분석, 누적 KB 갱신, HTML 보고서까지 한 세션에 처리했다. 핵심은 파일 경로를 미리 명시하면 에이전트가 Read와 Bash를 스스로 조합해 컨텍스트를 최적으로 소비한다는 것이다.

에이전트 역할 정의가 먼저다

dentalad 프로젝트에는 매일 SERP 스냅샷과 경쟁사 광고 데이터가 쌓인다. 사람이 수동으로 정리하면 30~40분이다. rolling-knowledge-base.md와 naver-ranking-hypotheses.md가 오래되면 동기화도 깨진다.

세션 시작 프롬프트는 역할 → 범위 → 원자료 경로 순서로 구성했다.

Goal: 의료·치과 광고 최신전략 리서치 에이전트
Scope: ~/dentalad/research/daily-medical-dental-ads/
원자료: sources/serp-2026-05-24/summary.json
기존 문서: 2026-05-23-daily-update.md, rolling-knowledge-base.md,
           source-index.md, competitive-serp-observations.md

파일 경로를 직접 넘기는 게 핵심이다. 경로를 빠뜨리면 에이전트가 디렉터리를 탐색하는 데 tool call을 낭비한다.

Bash 12번 + Read 10번: 쓰기 전에 먼저 읽는다

26번 tool call의 84%가 Bash(12)와 Read(10)다. 산출물을 만들기 전에 파악에 집중하는 패턴이다.

summary.json은 덩치가 크다. 통째로 Read하면 context가 터진다. Claude가 스스로 판단해서 grep 경로를 택했다.

grep -n "keyword\|position\|title\|url" sources/serp-2026-05-24/summary.json | head -50

Bash의 나머지 사용은 두 가지였다. ls로 디렉터리 구조 확인, tail로 누적 KB의 마지막 섹션 확인. 큰 파일은 Bash로 핵심만 추출하고, 작은 파일은 Read로 전체를 읽는다. 내가 지시하지 않아도 스스로 최적 경로를 잡는다.

state 헬퍼가 없어도 막히지 않았다

세션 로그에 이런 메모가 남았다.

state 헬퍼는 없는 듯하니 산출물 생성을 진행합니다.

워크플로우 state 관리 스크립트(lib/state.sh)가 해당 경로에 없었다. Claude가 이를 감지하고 블로킹 없이 산출물 생성으로 넘어갔다. 상태 머신 의존도를 낮추는 파일 기반 워크플로우의 장점이다. state.json이 없어도 목표 파일이 있으면 다음 단계는 돌아간다.

Write 2번 + Edit 2번: 산출물 4개

파일동작
2026-05-24-daily-update.mdWrite — 당일 SERP 분석, 경쟁사 광고 패턴, 키워드 동향
reports/2026-05-24-cost-keyword-serp-split.htmlWrite — 비용·키워드·SERP 분할 모바일 HTML 보고서
rolling-knowledge-base.mdEdit — 5/24 항목 append
source-index.mdEdit — 오늘 소스 인덱스 추가

누적 파일(rolling-knowledge-base.md, source-index.md)은 통째로 재작성하지 않고 오늘 날짜 섹션만 append했다. Edit이 2번인 이유다. 파일이 커질수록 Write보다 Edit이 낫다.

HTML 보고서는 Write 한 번으로 나왔다. 누적 KB와 SERP 요약을 종합해서 모바일에서 바로 볼 수 있는 포맷으로 뽑아낸 것이다. 수동으로 만들면 20분이 넘는 작업이다.

9분이 가능한 조건

사람이 같은 작업을 하면 최소 1~2시간이다. SERP 직접 확인, 엑셀 정리, 어제 문서 열고 항목 추가, HTML 보고서 작성.

26 tool calls로 같은 결과를 내는 건 단순히 빠르다는 문제가 아니다. 매일 반복할 수 있다는 게 핵심이다. 1시간짜리 작업은 “오늘은 바빠서 패스”가 되지만, 9분짜리는 그렇지 않다.

자동화 투자의 진짜 가치는 속도가 아니라 빠지지 않고 누적되는 데이터에 있다.

치과 광고 리서치 자동화는 이제 Socratic Intake 프롬프트 + 파일 경로 명시 두 가지로 돌아간다. 내가 할 일은 매일 SERP 스냅샷을 sources/ 아래에 떨어뜨리는 것뿐이다.

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