대부분의 사람은 리서치 에이전트를 설정할 때 “내가 무엇에 관심이 있는가”를 정성스럽게 적는다. 그런데 저자는 정반대로 가장 효과적인 섹션은 “보고 싶지 않은 것”이라고 단언한다.
이유는 신호와 노이즈의 비율 문제다. 관심 영역만 정의하면 그 안의 노이즈도 같이 들어온다. “AI 뉴스”는 광범위해서 매일 100건이 쏟아진다. “AI 과대광고 기사·중복 콘텐츠·관심 없는 회사 발표는 제외”가 들어가야 신호만 남는다.
근거
“‘명확히 보고 싶지 않은 내용’은 대부분의 사람이 건너뛰는 섹션이지만 가장 유용한 장이다. 명확히 쓸수록 필터링이 더 강력해지고, 브리프에는 진짜 행동 가능한 신호만 남는다.”
이건 정보 처리 일반 원칙과 닿아 있다. 큐레이션이 큐레이터인 이유는 무엇을 넣을지가 아니라 무엇을 뺄지를 결정하기 때문이다. 미술관은 작품 거절로 만들어지고, 편집은 삭제로 만들어진다.
같은 원칙을 거꾸로 PKM에도 적용할 수 있다. “캡처할 것 리스트”를 만들기 전에 “절대 캡처하지 않을 것 리스트”를 만드는 게 훨씬 강력하다. 일일 인덱스에 들어오는 노이즈를 원천 차단하는 게 사후 정리보다 비용이 훨씬 적다.
저자는 매주 일요일 “노이즈를 반복 생산하는 주제는 ‘안 봄’ 리스트에 추가하라”고 한다. 즉 “안 봄” 리스트는 정적인 게 아니라 피드백으로 계속 자라는 진화하는 필터다.
연결된 생각
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- 20260528-codex-research-agent-workflow — 이 필터가 적용되는 워크플로우
- 20260527-research-leaks-without-a-system-to-catch-it — 입력 단의 새는 구멍 막기