Content Atomization — 콘텐츠 원자화 방법론

상위 20%: 모든 플랫폼에 변환 (핵심 메시지)
중위 50%: 적합한 2~3개 플랫폼에 변환
하위 30%: 블로그/롱폼에서만 유지, 숏폼 변환 생략

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 재조합하는 것이다. 2,000단어 블로그에서 30개 이상의 독립 콘텐츠를 추출할 수 있다.

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

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

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

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