AgentHub

AI 도구 구매를 위한 의사결정 인텔리전스.

방법론

AgentHub가 원시 도구 정보를 숏리스트 추천으로 바꾸는 방식

이 방법론 문서는 적합도, 가격 해석, 숏리스트 순위, 변경 추적이 어떤 에디토리얼 규칙으로 만들어지는지 설명한다.

방법론

무엇을 추적하는가

각 도구 페이지는 공개 가격, 플랜 구조, 핵심 기능, 주요 제한, 적합도 프로필, 에디토리얼 pros and cons를 추적한다.

비교, 베스트, 유스케이스, 가격, 대안, 프리셋 페이지는 이 추적 레이어를 바탕으로 만들어지며, 분리된 마케팅 문장으로 쓰지 않는다.

방법론

순위는 어떻게 정해지는가

더 높은 순위는 해당 워크플로우에서 적합도, 도입 마찰, 가격 구조, 실제 tradeoff를 함께 봤을 때 더 쉽게 정당화된다는 뜻이다.

1위는 만능 우승자가 아니다. 카테고리 페이지와 유스케이스 페이지는 구매 맥락에 따라 답이 달라질 수 있도록 의도적으로 범위를 좁힌다.

방법론

freshness는 어떻게 관리하는가

검증일과 의미 있는 변경을 함께 기록해 페이지가 무엇이 최근에 바뀌었는지와 왜 중요한지를 바로 보여 주도록 한다.

공개 가격과 벤더 주장 자체가 시의성이 높기 때문에, 공식 가격 링크와 검증 소스는 계속 검토 루프 안에 남겨 둔다.

AgentHub가 원시 도구 정보를 숏리스트 추천으로 바꾸는 방식