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OMW 수집 문서 분류 기준 v0.1

Properties1
tagswork, omw, classification, ai-operating-system, automation

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OMW 수집 문서 분류 기준 v0.1

목적: OMW에 수집되는 YouTube/뉴스/문서를 단순 보관이 아니라 스킬 후보 / 강의 후보 / 자동화 후보 / loop 설계 후보로 전환하기 위한 기준이다.

0. 운영 표준 체계 내 역할

항목내용
계층L3 후보 분류 표준
상위 기준jyp-labs-operating-system-v0.1, jyp-labs-loop-engineering-standard-v0.1, jyp-labs-operating-standards-map-v0.1
책임OMW 수집 문서를 스킬/강의/자동화/loop 후보로 분류하는 기준
연결되는 하위 산출물omw-top3-evaluation-checklist-v0.2, OMW daily collected-docs brief, weekly TOP3 briefing
충돌 시 원칙후보 유형과 브리핑 출력 형식은 본 문서를 우선하고, 점수·가중치는 TOP3 체크리스트를 따른다.

1. 분류 필드

OMW 일일 수집 문서 브리핑에는 아래 필드를 추가한다.

candidate_type:
  skill_candidate: yes | no | needs_review
  lecture_candidate: yes | no | needs_review
  automation_candidate: yes | no | needs_review
  loop_design_candidate: yes | no | needs_review
closed_loop_fit:
  problem_unit_small: yes | no | needs_review
  validation_possible: yes | no | needs_review
  evidence_package_possible: yes | no | needs_review
  human_approval_boundary_clear: yes | no | needs_review
scale_readiness: manual_loop | templated_loop | automated_loop | not_ready
priority: high | medium | low
reuse:
  - lecture_intro
  - newsletter
  - internal_standard
  - consulting_case
  - automation_backlog
next_action: "한 줄 실행 제안"

2. 판단 기준

2.1 스킬 후보

다음 중 3개 이상이면 skill_candidate: yes로 본다.

  • 반복 가능한 업무 절차로 만들 수 있다.
  • 입력 자료와 출력 형식이 명확하다.
  • AI가 수행할 판단 기준을 정의할 수 있다.
  • 검증 체크리스트를 만들 수 있다.
  • Hermes/OMW/Google Workspace 등 기존 도구와 연결 가능하다.

예시:

  • “AI뉴스 수집 문서 → 강의/스킬/자동화 후보 분류”
  • “회의록 → 실행 과제 추출”
  • “메일 → 업무 카테고리 분류 + 답신 초안”

2.2 강의 후보

다음 중 2개 이상이면 lecture_candidate: yes로 본다.

  • AI/AX 변화의 방향성을 설명하는 사례다.
  • 대표님 강의의 도입부·사례·실습으로 쓸 수 있다.
  • 기업 고객이 겪는 문제와 연결된다.
  • “왜 지금 필요한가”를 설명하는 메시지가 있다.
  • JYP Labs의 관점으로 재해석할 수 있다.

2.3 자동화 후보

다음 중 2개 이상이면 automation_candidate: yes로 본다.

  • 반복 입력이 발생한다.
  • 사람이 매번 같은 판단을 반복한다.
  • 알림·분류·요약·문서 생성·후속 조치로 연결된다.
  • API/CLI/파일 기반으로 실행 가능하다.
  • 실패 시 안전하게 멈추거나 사람 승인을 요청할 수 있다.

2.4 loop 설계 후보

다음 중 2개 이상이면 loop_design_candidate: yes로 본다.

  • 태스크를 자동으로 발견할 수 있다.
  • 여러 후보를 분배·비교·검증해야 한다.
  • 한 번의 실행이 다음 실행 조건을 만든다.
  • verifier 또는 adversarial review가 필요하다.
  • 비용·권한·위험 때문에 인간 승인 경계가 필요하다.

2.5 Closed Loop / Evidence / Scale-up 판단

수집 문서를 실행 후보로 올릴 때 다음 질문을 추가한다.

  1. 이 일을 검증 가능한 작은 루프로 나눌 수 있는가?
  2. Goal/Context/Boundaries/Validation/Stop 작업 계약을 만들 수 있는가?
  3. 완료 시 Diff/Test/Risk/Memory Evidence Package를 남길 수 있는가?
  4. 실패했을 때 다음 Guardrail로 기록할 위치가 있는가?
  5. 수동 루프가 안정화된 뒤 템플릿화·자동화·병렬화할 수 있는가?

Scale-up 판단은 수동 안정화 → 입출력 템플릿화 → 자동 검증 → 기록과 정책 → 병렬화 순서를 따른다.

3. 우선순위 기준

우선순위기준
high스킬/강의/자동화 중 2개 이상에 해당하고, 1주 안에 산출물화 가능
medium의미는 있으나 자료 보강 또는 실험이 필요
low참고 가치는 있으나 당장 실행 과제로 연결되기 어려움

4. 일일 브리핑 출력 형식

### <문서 제목>
- **출처/경로**: `<relpath>` / <source>
- **핵심**
  - ...
- **대표님께 시사점**
  - ...
- **후보 분류**
  - 스킬 후보: 예/아니오/확인 필요 — <근거>
  - 강의 후보: 예/아니오/확인 필요 — <근거>
  - 자동화 후보: 예/아니오/확인 필요 — <근거>
  - loop 설계 후보: 예/아니오/확인 필요 — <근거>
- **Closed Loop 판단**
  - 문제 단위: 충분히 작음/큼/확인 필요
  - 검증 가능성: 가능/불가/확인 필요
  - Evidence Package: Diff/Test/Risk/Memory 중 남길 수 있는 항목
  - 사람 승인 경계: 명확/불명확/확인 필요
- **Scale-up 단계**: manual_loop / templated_loop / automated_loop / not_ready
- **추천 다음 액션**: <1개>

5. 운영 원칙

세부 TOP 3 정량 평가와 주간/일일 후보 점수화는 omw-top3-evaluation-checklist-v0.2를 따른다.

  • 원문 내용을 과장하지 않는다.
  • 출처가 불명확하면 확인 필요로 둔다.
  • 자동화 후보는 반드시 안전한 실패 방식과 인간 승인 경계를 함께 적는다.
  • 강의 후보는 “무엇을 가르칠 수 있는가”까지 적는다.
  • 스킬 후보는 “어떤 입력 → 어떤 절차 → 어떤 출력”인지 한 줄로 적는다.

그래프 뷰

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