오피니언 리더 콘텐츠 모니터 - 트렌드를 새로 만들기보다 올라탑니다 — Claude Skill

오피니언 리더 콘텐츠 모니터

분야의 핵심 오피니언 리더가 무엇에 대해 쓰는지 추적합니다. 인기 서사가 정점에 도달하기 전에 일찍 드러내어, 팀이 적절한 시점에 관련 콘텐츠로 대화에 참여할 수 있게 합니다.

핵심 원칙: 시드 단계 팀에게 콘텐츠 배포의 가장 빠른 길은 파도를 처음부터 만드는 것이 아니라 이미 올라오는 파도에 올라타는 것입니다.

사용 시점

• "[our space]의 주요 목소리들은 무엇을 게시하고 있어?"
• "[industry]에서 LinkedIn 인기 주제는 뭐야?"
• "무언가 쓰기 전에 어떤 콘텐츠가 반응을 얻는지 알고 싶어"
• "[창업자/전문가 목록]을 추적하고 그들이 무엇을 말하는지 알려줘"
• "내가 기여할 수 있는 인기 서사를 찾아줘"

0단계: 접수

KOL 목록

1. 추적할 KOL 이름과 LinkedIn URL(알고 있는 경우)
   • 모르면 먼저 kol-discovery 스킬로 목록을 만듭니다
2. 같은 KOL의 Twitter/X 핸들(선택 사항이지만 전체 그림에는 권장)
3. 관심 있는 특정 주제/키워드가 있나요? (잡음 많은 피드를 필터링하는 데 사용)

범위

4. 얼마나 과거까지 볼까요? (기본값: 주간 모니터는 7일, 첫 실행은 30일)
5. 게시물을 포함할 최소 참여 기준은? (기본값: 반응/좋아요 20개)

설정을 clients/<client-name>/configs/kol-monitor.json에 저장합니다.

{
  "kols": [
    {
      "name": "Lenny Rachitsky",
      "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lennyrachitsky/",
      "twitter": "@lennysan"
    },
    {
      "name": "Kyle Poyar",
      "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/kylepoyar/",
      "twitter": "@kylepoyar"
    }
  ],
  "days_back": 7,
  "min_reactions": 20,
  "keywords": ["시장 진출", "성장", "AI", "아웃바운드", "창업자"],
  "output_path": "clients/<client-name>/intelligence/kol-monitor-[DATE].md"
}

1단계: LinkedIn 게시물 수집

모든 KOL LinkedIn 프로필에 대해 linkedin-profile-post-scraper를 실행합니다:

python3 skills/linkedin-profile-post-scraper/scripts/scrape_linkedin_posts.py \
  --profiles "<url1>,<url2>,<url3>" \
  --days <days_back> \
  --max-posts 20 \
  --output json

결과 필터: 반응 수가 min_reactions 이상인 게시물만 포함합니다.

2단계: Twitter/X 게시물 수집

각 핸들에 대해 twitter-scraper를 실행합니다:

python3 skills/twitter-scraper/scripts/search_twitter.py \
  --query "from:<handle>" \
  --since <YYYY-MM-DD> \
  --until <YYYY-MM-DD> \
  --max-tweets 20 \
  --output json

필터: 좋아요가 min_reactions / 2 이상인 트윗만 포함합니다(Twitter 참여도는 LinkedIn보다 낮음).

3단계: 주제 군집화

모든 KOL의 모든 게시물을 주제/테마별로 묶습니다:

군집화 접근법:

1. 각 게시물에서 주요 주제를 추출합니다(1-3단어 라벨)
2. 유사 주제를 함께 묶습니다
3. 계산: 몇 명의 KOL이 이 주제를 다뤘는가? 총 게시물 수는?
4. 순위 기준: 해당 주제의 모든 게시물에 대한 총 참여도(반응/좋아요 합계)

이렇게 하면 넓은 합의(여러 KOL이 이야기함)와 개인적 견해를 구분할 수 있습니다.

표시할 신호 유형:

4단계: 출력 형식

# KOL 콘텐츠 모니터 - [DATE] 주간

## 추적한 KOL
[N]명 KOL | LinkedIn 게시물 [N]개 | 트윗 [N]개 | 기간: [date range]

---

## 이번 주 인기 주제

### 1. [Topic Name] - 수렴 신호
- **논의한 KOL:** [Name 1], [Name 2], [Name 3]
- **총 게시물:** [N] | **총 참여:** 반응/좋아요 [N]개
- **트렌드 방향:** ↑ 이번 주 신규 / ↑↑ 성장 중 / → 안정

**이 주제의 최고 게시물:**

> "[게시물 발췌 - 첫 150자]"
- [Author], [Date] | 반응 [N]개
[LinkedIn URL]

> "[Tweet text]"
- [@handle], [Date] | 좋아요 [N]개
[Twitter URL]

**콘텐츠 기회:** [이 대화에 기여하는 방법 1-2문장]

---

### 2. [Topic Name]
...

---

## 높은 참여 게시물(이번 주 상위 5개)

| 게시물 | 작성자 | 플랫폼 | 참여 | 주제 |
|------|--------|----------|------------|-------|
| "[Preview...]" | [Name] | LinkedIn | 반응 [N]개 | [topic] |
...

---

## 지켜볼 떠오르는 주제

이번 주 KOL 1명이 다룬 주제입니다. 트렌드라고 부르기엔 이르지만 추적할 가치가 있습니다:
- [Topic] - [KOL name] - [간단한 설명]
- [Topic] - ...

---

## 추천 콘텐츠 조치

### 이번 주(파도에 올라타기)
1. **[Topic]**가 정점에 가까워지고 있습니다. 관점을 게시하기 좋은 순간입니다. 추천 각도: [angle]
2. **[Controversy]**가 논쟁을 만들고 있습니다. 균형 잡힌 답변 게시물을 고려하세요. 포지셔닝: [suggestion]

### 다음 주(앞서가기)
1. **[Emerging topic]**는 초기 단계입니다. 붐비기 전에 지금 작성하세요.

clients/<client-name>/intelligence/kol-monitor-[YYYY-MM-DD].md에 저장합니다.

5단계: 트리거 기반 콘텐츠 캘린더 만들기

선택 사항: 모니터 출력에서 각 "파도에 올라타기" 기회별 콘텐츠 캘린더 항목을 제안합니다:

Topic: [topic]
Best post format: [LinkedIn insight post / tweet thread / blog]
Suggested hook: [hook]
근거 포인트: [제품/경험에서 나온 불릿 3개]
Ideal publish date: [within 3 days of peak]

일정 실행

매주 실행합니다(금요일 오후 - 한 주의 정점을 포착하고 주말에 초안을 쓸 시간을 줌):

0 14 * * 5 python3 run_skill.py kol-content-monitor --client <client-name>

비용

필요한 도구

• Apify API 토큰 - APIFY_API_TOKEN env var
• 상위 스킬: linkedin-profile-post-scraper, twitter-scraper
• 선택 상위: kol-discovery(초기 KOL 목록 구축)

트리거 문구

• "이번 주 [space]의 주요 목소리들이 무엇을 게시했어?"
• "내 KOL 목록을 추적하고 콘텐츠 아이디어를 줘"
• "[client]에 대해 KOL 콘텐츠 모니터를 실행해줘"
• "[industry]에서 LinkedIn 인기 주제는 뭐야?"