결정론적 SEO/AEO/GEO 자동화 플랫폼MVP
SearchOps AI
크롤링, 분석, 작업지시, 재검증 루프를 LLM 없이 재현 가능하게 실행하고, AI는 교체 가능한 ai-core로 격리한 TypeScript 모노레포입니다.
개요
SearchOps AI는 SEO, AEO, GEO 운영을 크롤링, 분석, 작업지시, 재검증 루프로 닫는 모노레포 프로젝트입니다.
핵심 규칙 엔진은 LLM에 의존하지 않도록 분리하고, AI는 교체 가능한 ai-core 패키지로 격리했습니다. 앱과 패키지의 책임 경계를 나누어 API, 웹, 워커, 커넥터, 규칙 엔진을 독립적으로 확장할 수 있게 만들었습니다.
강점은 검색 운영을 "한 번 보고서"가 아니라 반복 가능한 운영 루프로 본 점입니다. 사람이 실행할 수 있는 작업지시를 만들고, 이후 재검증으로 결과를 닫는 구조입니다.
핵심 스킬
규칙 기반 SEO/AEO/GEO 엔진 설계
모노레포 경계, 런타임 분리, 워크오더 모델링
GSC, GA4, PageSpeed, CMS 커넥터 경계 설계
구현
- 1apps/api, apps/web, apps/worker와 packages/*로 책임을 나누고 패키지 간 의존 규칙을 문서화했습니다.
- 2SEO 코어가 AI 패키지에 의존하지 않도록 분리해 규칙 실행과 재검증을 재현 가능하게 유지했습니다.
- 3작업지시는 사람이 바로 실행할 수 있는 단위로 생성하고, 재검증 루프로 결과를 닫는 구조를 잡았습니다.
장점
- SEO 판단의 핵심을 LLM에서 분리해 같은 입력에 같은 결과가 나오도록 설계했습니다.
- 13개 패키지와 3개 앱의 경계를 명확히 해 확장과 테스트 범위를 분리했습니다.
- 의료 컴플라이언스와 AEO/GEO 규칙까지 운영 루프 안에 포함했습니다.
지표
16
워크스페이스
106
커밋
3
런타임
0
코어 LLM 의존
기술 스택
TypeScriptNext.js 15FastifyPrisma 6PostgreSQLRedisBullMQTurborepopnpm
스크린샷