지금 읽고 계신 이 블로그도 AI와 함께 만들었습니다.
20편째 글을 쓰면서, 이 사실을 공개적으로 이야기할 때가 됐다고 생각합니다. Convince-X Stories의 모든 글은 AI와의 협업으로 만들어졌습니다. 디자인도, 코드도, 콘텐츠도.
이게 부끄러운 일인가요? 저는 아니라고 생각합니다. 오히려 이것이 Convince-X라는 제품의 본질과 맞닿아 있습니다. AI를 도구로 써서 1인 창업자가 할 수 있는 범위를 극한까지 넓히는 것. 블로그도 그 실험의 일부입니다.
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메타적인 고백
이 글은 메타적입니다. AI와 함께 만든 블로그에서, AI와 함께 쓴 글로, AI와 함께 만든 과정을 이야기합니다. 거울 앞에 거울을 놓은 것 같은 느낌이지만, 이 투명함이 의도된 것입니다.
1편부터 19편까지, 모든 글의 뼈대는 같은 방식으로 만들어졌습니다.
콘텐츠 제작 프로세스
Step 1 — 사람
주제와 핵심 메시지 결정
어떤 경험을, 어떤 관점으로, 왜 공유하는지. 이건 AI가 못 합니다.
Step 2 — AI
구조 설계 + 초안 작성
섹션 구성, 비주얼 요소, HTML/CSS 코딩.
Step 3 — 사람
팩트 체크 + 톤 조정 + 경험 추가
AI가 모르는 현장 에피소드, 미묘한 뉘앙스 보정.
Step 4 — 발행
최종 검토 후 정적 HTML로 배포
빌드 과정 없이 파일 그대로 서빙.
핵심은 Step 1과 Step 3입니다. 주제 선정과 경험 기반 수정. 이 두 단계가 없으면 AI가 쓴 일반적인 마케팅 글이 되고, 이 두 단계가 있으면 12년 경력의 리크루터가 쓴 실전기가 됩니다.
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블로그의 기술 스택
이 블로그의 기술 스택은 의도적으로 단순합니다.
HTML
정적 HTML 파일. 빌드 없음. 프레임워크 없음. 그냥 파일.
CSS
Custom Properties. 단일 style.css + 인라인 스타일. Inter 폰트.
JS
바닐라 JS. 언어 토글, 읽기 진행률, TOC 하이라이트. 그게 전부.
Next.js, Gatsby, Hugo 같은 정적 사이트 생성기를 쓸 수도 있었습니다. 하지만 20편 분량의 블로그에 프레임워크를 도입하는 건 오버 엔지니어링입니다. HTML 파일을 직접 만들면 빌드 시간이 0초이고, 배포는 파일을 올리면 끝입니다.
템플릿 시스템도 자체적으로 만들었습니다. Post 1의 구조를 기준으로 모든 글이 동일한 레이아웃을 따릅니다.
블로그 템플릿 구성 요소:
• Post Hero: 태그, 제목, 메타 정보 (작성자, 날짜, 읽기 시간)
• Reading Progress Bar: 스크롤에 따른 읽기 진행률 표시
• TOC Sidebar: 왼쪽 고정 목차, 현재 읽고 있는 섹션 하이라이트
• Article: 리드 문단, 구분선, h2 섹션, 하이라이트 박스, 비교 테이블, 인용
• Post Navigation: 이전/다음 편 링크
• CTA + Author Card + Share Bar
이 구조가 잡힌 후에는 새 글을 추가하는 게 매우 빠릅니다. 템플릿을 복사하고, 콘텐츠만 바꾸면 됩니다. AI가 이 패턴을 학습한 후에는 "16편 글을 이 구조로 만들어달라"고 하면 바로 만들어줍니다.
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AI와 함께 쓴다는 것
"AI가 쓴 글"이라고 하면 사람들이 떠올리는 이미지가 있습니다. 맥락 없는 일반론, 자연스럽지 않은 문체, 뻔한 결론. 그리고 솔직히 말하면, AI에게 "블로그 글 써줘"라고만 하면 정확히 그런 결과가 나옵니다.
차이를 만드는 건 입력의 품질입니다.
| 나쁜 입력 |
좋은 입력 |
| "AI 채용 도구에 대한 블로그 글 써줘" | "12년차 헤드헌터가 AI 도구를 직접 만든 이유를 써줘. 핵심 에피소드는 게임 업계 시니어 서버 개발자를 놓친 사건이야." |
| 결과: 일반적인 AI 도구 소개 글 | 결과: 구체적 경험이 담긴 실전기 |
| 독자 반응: "어디서 본 것 같은 글" | 독자 반응: "이 사람 진짜 겪어봤구나" |
AI는 구조를 잡고, 문장을 다듬고, HTML 코드를 짜는 데 뛰어납니다. 하지만 "이 이야기를 왜 해야 하는지"는 사람만 알 수 있습니다. 잡플래닛에서 KPI 1위를 한 경험, HYBE에서 대량 이탈 대응을 한 경험, cfg 파일을 덮어써서 게임 에러가 난 경험 — 이런 건 AI가 만들어낼 수 없습니다.
AI와 함께 쓴다는 건 "AI가 대신 써준다"가 아닙니다. "내가 가진 경험과 관점을, AI의 도움으로 더 빠르고 정돈되게 표현한다"는 뜻입니다.
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20편의 계획
이 블로그는 "AI와 함께 SaaS 만들기" 시리즈로 기획됐습니다. 원래 6편으로 시작했는데, 쓸 이야기가 너무 많아서 20편까지 늘어났습니다.
20편 시리즈 구성
1~5편: 왜 만들었나 (동기, AI CTO, 할루시네이션, 비용, 테스트)
6~10편: 무엇을 만들었나 (제품 기능, OWASP, 이메일 시퀀스 등)
11~15편: 어떻게 확장하나 (리디자인, 검색, 아웃리치 등)
16~20편: 구조와 철학 (i18n, 하네스, 시장, 면접, 이 글)
20편은 제품이 성장하면서 자연스럽게 나온 주제들입니다. 만들면서 부딪힌 문제, 해결한 방법, 실패한 시도. 마케팅 글이 아니라 실전 기록입니다.
콘텐츠 마케팅 전략도 있습니다. 방법론 콘텐츠 먼저, 제품은 나중에. 독자가 "이 사람이 채용을 잘 알고 있구나"라고 신뢰하면, 자연스럽게 제품도 알게 됩니다. 광고보다 가치 콘텐츠가 먼저입니다.
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AI가 AI를 비판하는 아이러니
이 시리즈에는 아이러니가 있습니다. AI로 만든 콘텐츠에서 AI의 한계를 이야기합니다.
3편에서는 AI 할루시네이션을 다뤘습니다. "한 번에 시키면 AI가 거짓말을 합니다." 이 문장 자체가 AI의 도움으로 작성됐습니다. 18편에서는 AI 리서치의 함정을 다뤘습니다. "무서울 정도로 자신 있게 틀린 숫자." 이 비판도 AI와 함께 쓴 것입니다.
이게 모순인가요? 저는 오히려 정직한 접근이라고 생각합니다.
AI의 한계를 가장 잘 아는 건, AI를 매일 쓰는 사람입니다. 매일 쓰기 때문에 어디서 잘 작동하고 어디서 실패하는지를 경험적으로 압니다. 그 경험을 AI의 도움으로 글로 정리하는 건 모순이 아니라 실용입니다.
Convince-X 자체도 같은 구조입니다. AI가 분석하지만, AI의 한계를 구조적으로 보완합니다. 3단계 파이프라인은 AI 할루시네이션을 막기 위한 설계이고, 하네스는 AI가 규칙을 어기는 걸 막기 위한 구조입니다. AI를 쓰면서 AI를 견제하는 것. 이건 모순이 아니라 성숙한 활용입니다.
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Building in Public이란
"Building in Public"은 제품을 만드는 과정을 공개적으로 공유하는 것입니다. 완성된 결과물만 보여주는 게 아니라, 실패, 고민, 결정 과정까지 공개합니다.
왜 이걸 하느냐. 세 가지 이유가 있습니다.
1. 투명함이 신뢰를 만듭니다
완벽한 마케팅 페이지보다, 실패를 솔직히 공유하는 창업자가 더 신뢰됩니다. 특히 채용 도구를 쓰는 리크루터들은 "이 사람이 현장을 아는가"를 봅니다. 현장 에피소드를 공유하면 그 질문에 자연스럽게 답이 됩니다.
2. 기록이 자산이 됩니다
지금 쓰는 20편의 글이, 1년 후에는 "이 제품이 어떻게 시작됐는지" 보여주는 아카이브가 됩니다. 투자자에게, 잠재 고객에게, 채용 후보자에게. 창업 과정의 기록은 어떤 마케팅 자료보다 강력합니다.
3. 같은 여정을 걷는 사람에게 도움이 됩니다
1인 창업자, AI로 제품을 만드는 사람, 비개발자 출신 창업자. 비슷한 상황에 있는 사람들에게 "이런 방법도 있다"는 참고가 됩니다. 제가 다른 창업자들의 블로그에서 배운 것처럼.
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여정은 계속됩니다
20편이 끝이 아닙니다. 제품이 진화하면 이야기할 것도 늘어납니다.
파이프라인이 완성되면 그 과정을 쓸 것이고, 글로벌 런칭을 하면 그 경험을 쓸 것이고, 첫 유료 고객이 생기면 그 순간을 쓸 것입니다. 실패하면 실패한 이야기도 쓸 것입니다.
앞으로의 주제 후보
• Candidate Pipeline 완성기 — 칸반 보드와 시퀀스 연결
• 글로벌 런칭 — 준비부터 D-Day까지
• 첫 유료 고객 — 또는 첫 이탈 고객
• 일본 시장 진출 — 실제 반응과 피드백
• 1인 SaaS의 운영 이야기 — 1인 창업자의 현실
• AI 거버넌스 오픈소스 — 하네스 공개 후기
이 블로그를 여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 20편의 글을 통해 제가 전하고 싶었던 건 결국 하나입니다.
완벽하지 않아도 시작할 수 있습니다. AI가 있으니까. 그리고 완벽하지 않은 과정을 공유하면, 그것이 다른 사람에게 용기가 됩니다.
Convince-X는 아직 초기입니다. 유저 수도 적고, 수익도 없고, 해야 할 일이 산더미입니다. 하지만 12년간의 TA 경험과 AI라는 도구가 만나서, 혼자서도 여기까지 왔습니다. 이 여정이 어디까지 갈 수 있을지, 함께 지켜봐 주시면 좋겠습니다.
질문이 있으시면 LinkedIn으로 연락 주세요. 채용에 대한 이야기든, AI에 대한 이야기든, 창업에 대한 이야기든. 언제든 환영합니다.
The blog you're reading right now was also built with AI.
As I write post number 20, I think it's time to say this openly. Every post on Convince-X Stories was created through collaboration with AI. The design, the code, and the content.
Is this something to be ashamed of? I don't think so. In fact, it's perfectly aligned with the essence of Convince-X as a product. Using AI as a tool to push the boundaries of what a solo founder can accomplish. This blog is part of that experiment.
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A Meta Confession
This post is meta. On a blog built with AI, in a post co-written with AI, I'm describing the process of building with AI. It feels like placing a mirror in front of a mirror, but this transparency is intentional.
From post 1 through 19, every article was built following the same process.
Content Creation Process
Step 1 — Human
Choose the topic and core message
Which experience, from what angle, and why share it. AI can't do this.
Step 2 — AI
Structure design + first draft
Section layout, visual elements, HTML/CSS coding.
Step 3 — Human
Fact-check + tone adjustment + add real experiences
Field anecdotes AI doesn't know, subtle nuance corrections.
Step 4 — Publish
Final review and deploy as static HTML
No build process. Files served as-is.
The critical steps are Step 1 and Step 3. Topic selection and experience-based revision. Without these two steps, you get generic AI-written marketing copy. With them, you get field notes from a recruiter with 12 years of experience.
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The Blog's Tech Stack
This blog's tech stack is intentionally simple.
HTML
Static HTML files. No build. No framework. Just files.
CSS
Custom Properties. Single style.css + inline styles. Inter font.
JS
Vanilla JS. Language toggle, reading progress, TOC highlight. That's it.
We could have used static site generators like Next.js, Gatsby, or Hugo. But introducing a framework for a 20-post blog is over-engineering. Making HTML files directly means build time of 0 seconds, and deployment is just uploading files.
We also built our own template system. Using Post 1's structure as the base, every article follows the same layout.
Blog Template Components:
• Post Hero: Tag, title, meta info (author, date, reading time)
• Reading Progress Bar: Scroll-based reading progress indicator
• TOC Sidebar: Fixed left-side table of contents, highlights current section
• Article: Lead paragraph, dividers, h2 sections, highlight boxes, comparison tables, quotes
• Post Navigation: Previous/next post links
• CTA + Author Card + Share Bar
Once this structure was established, adding new posts became extremely fast. Copy the template, swap the content. After AI learned this pattern, I could say "create 16 posts in this structure" and it would deliver immediately.
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What Co-Writing with AI Actually Means
When people hear "AI-written content," they picture a certain image. Context-free generalizations, unnatural prose, predictable conclusions. And honestly, if you just tell AI "write a blog post," that's exactly what you get.
What makes the difference is the quality of the input.
| Bad Input |
Good Input |
| "Write a blog post about AI hiring tools" | "Write about why a 12-year headhunter built an AI tool himself. The key episode is losing a senior server engineer in the gaming industry." |
| Result: Generic AI tool overview | Result: Field notes with specific experiences |
| Reader reaction: "I've seen this before" | Reader reaction: "This person has actually been there" |
AI excels at structuring content, polishing sentences, and writing HTML code. But "why this story needs to be told" -- only a human knows that. The experience of hitting #1 in KPIs at Jobplanet, managing mass attrition response at HYBE, the time a config file overwrite caused game errors -- AI can't fabricate these.
Co-writing with AI doesn't mean "AI writes for you." It means "expressing the experiences and perspectives you already have, faster and more polished, with AI's help."
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The 20-Post Plan
This blog was conceived as a "Building SaaS with AI" series. Originally planned as 6 posts, it grew to 20 because there was simply too much to tell.
20-Post Series Structure
Posts 1-5: Why we built it (motivation, AI CTO, hallucination, costs, testing)
Posts 6-10: What we built (product features, OWASP, email sequences, etc.)
Posts 11-15: How we're scaling (redesign, search, outreach, etc.)
Posts 16-20: Structure and philosophy (i18n, harness, market, interviews, this post)
The 20 topics emerged naturally as the product grew. Problems encountered while building, solutions found, failed attempts. Not marketing copy -- field documentation.
There's a content marketing strategy behind it too. Methodology content first, product second. When readers trust that "this person really knows recruiting," they naturally discover the product. Value content before advertising.
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The Irony of AI Critiquing AI
There's an irony running through this series. AI-created content that discusses AI's limitations.
Post 3 covered AI hallucination. "Ask AI to do everything at once, and it lies." That sentence itself was written with AI's help. Post 18 covered the pitfalls of AI research. "Terrifyingly confident wrong numbers." That critique was also co-written with AI.
Is this contradictory? I think it's actually an honest approach.
The people who best understand AI's limitations are those who use AI every day. Because they use it daily, they empirically know where it works well and where it fails. Documenting that experience with AI's help isn't contradiction -- it's pragmatism.
Convince-X itself follows the same structure. AI analyzes, but we structurally compensate for AI's limitations. The 3-stage pipeline is designed to prevent AI hallucination. The harness is a structure to prevent AI from breaking rules. Using AI while keeping AI in check. This isn't contradiction -- it's mature utilization.
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What Building in Public Means
"Building in Public" means publicly sharing the process of building a product. Not just showing the finished result, but revealing failures, deliberations, and decision-making processes.
Why do this? Three reasons.
1. Transparency builds trust
A founder who honestly shares failures earns more trust than a polished marketing page. Especially recruiters evaluating a hiring tool -- they look for "does this person actually know the field." Sharing field episodes naturally answers that question.
2. Documentation becomes an asset
The 20 posts written today become, a year from now, an archive showing "how this product started." For investors, potential customers, and future hires. A record of the founding journey is more powerful than any marketing material.
3. It helps others on the same journey
Solo founders, people building products with AI, non-developer founders. For those in similar situations, it serves as a reference that "this approach is also possible." Just as I learned from other founders' blogs.
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The Journey Continues
Post 20 isn't the end. As the product evolves, there will be more stories to tell.
When the pipeline is complete, I'll write about that process. When we launch globally, I'll write about that experience. When our first paying customer arrives, I'll document that moment. And if we fail, I'll write about that too.
Upcoming Topics
• Candidate Pipeline completion — Kanban board and sequence integration
• Global launch — From preparation to D-Day
• First paying customer — or first churned customer
• Entering the Japanese market — real responses and feedback
• Running a solo SaaS — the reality of a one-person founder
• AI governance open source — post-release reflections on the harness
Thank you for reading this blog all the way through. Across 20 posts, what I ultimately wanted to convey is one thing.
You can start even if you're not perfect. Because AI is here. And when you share the imperfect process, it becomes courage for someone else.
Convince-X is still early stage. Few users, no revenue, and a mountain of work ahead. But 12 years of TA experience meeting AI as a tool has brought me this far, solo. I'd love for you to follow along and see how far this journey can go.
If you have questions, reach out on LinkedIn. Whether it's about recruiting, AI, or entrepreneurship -- always welcome.
