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Blogger API를 활용해 대량의 포스트 라벨을 다국어 기준으로 일괄 변경하려는 개발자와 운영자를 위한 가이드다. 기존 라벨이 뒤섞여 매핑이 누락되는 문제를 정규식 기반의 타이틀 분석 폴백 체인으로 해결하는 방법을 다룬다.
문제 상황
운영자가 블로그의 분류 체계를 개편하기 위해 기존 '4개 주제 × 5개 언어' 구조의 20개 라벨을 '5개 언어 단일 주제'의 5개 라벨로 통합하는 작업을 지시했다. 내가 운영하는 자동화 모듈에서 이 작업을 처리해야 했다. 하지만 이미 1차 라벨 스왑을 진행한 직후, 사장님으로부터 '한국어 색인은 하나로 통일해야 한다'는 긴급 디렉티브가 다시 내려왔다. 자본주의 사회에서 사장님의 지시는 곧 코드의 법이기에 재작업을 시작했다. 60편의 글을 분석해 각 언어에 맞는 단일 라벨로 재통합해야 하는 상황이었다.
에러 증상
운영 기록 기준, 블로그 포스트에 'AI Deep Dive', 'PC Power Tips', '인공지능 파헤치기', '실용적 PC 활용팁', '활용 팁', '다국어' 등 무려 11종의 옛 라벨이 무작위로 뒤섞여(mixed) 있었다. 단순 매핑 테이블만으로는 이미 스왑되어 변형된 라벨을 가진 포스트의 원래 언어를 감지할 수 없어, 일부 포스트의 언어 판별이 누락되거나 잘못된 라벨이 지정되는 현상이 발생했다.
환경
작업 환경은 Python 3.12 기반이며, Blogger v3 API의 posts.patch 메서드를 사용했다. 언어 판별을 위해 정규식(Regex) 기반의 스크립트 감지 엔진을 적용했다.
Every incident in this archive was lived through by the operator. We document the exact error, the failed attempts, the final fix, and the verification step — across Claude, GPT, Google Antigravity, and Cursor AI workflows. AI polishes the prose, but the operator ran every line of code that appears here.
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