SHOPLINE 판매자가 AI Agent용 상품 지식을 준비하는 방법
v1.0.0 특집
SHOPLINE 판매자가 AI Agent용 상품 지식을 준비하는 방법 — 검증 가능한 근거와 명확한 책임 경계를 바탕으로 실무 결정을 설명합니다.
SHOPLINE 판매자가 AI Agent용 상품 지식을 준비하는 방법 — 검증 가능한 근거와 명확한 책임 경계를 바탕으로 실무 결정을 설명합니다. 판매자가 실행하고 독립 구현이 검증할 수 있는 판단을 제시합니다.
현재 상태: 이 글은 현재 v1.0.0-beta의 경계와 안정판에 필요한 증거를 설명합니다. 플랫폼 채택, 순위, 인용, 추천 또는 매출 성과를 주장하지 않습니다.
매장에서 수정할 수 있는 표면의 목록 작성
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실무에서는 입력, 선택한 증거, 판단, 남은 불확실성을 한 기록에 남깁니다. 다른 구현이 같은 결과를 설명할 수 없다면 성공으로 간주하지 않습니다.
라우팅과 독립적으로 지식 준비
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루트 라우팅을 사용할 수 없는 경우 표준 HTML 검색 선호
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호환성 관찰과 엄격한 적합성 분리
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플랫폼 재작성 및 MIME 동작 캡처
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후보자를 채택으로 제시하는 대신 제한 사항 게시
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실무에서는 입력, 선택한 증거, 판단, 남은 불확실성을 한 기록에 남깁니다. 다른 구현이 같은 결과를 설명할 수 없다면 성공으로 간주하지 않습니다.
SHOPLINE의 strict와 compatibility
Strict mode는 판매자 origin의 권장 route를, compatibility mode는 판매자가 제어하는 HTML/HTTP Discovery를 검증합니다. 같은 문서로 redirect, origin, conflict, MIME을 기록합니다. 반복 가능한 공개 보고서가 없으면 SHOPLINE 지원이 검증됐다고 주장하지 않습니다.
결정
| 결정 | 사용할 증거 | 추론하면 안 되는 것 |
|---|---|---|
| 매장에서 수정할 수 있는 표면의 목록 작성 | HTTP response, document bytes, Source URL, validator output | ranking, endorsement, adoption, conversion |
| 라우팅과 독립적으로 지식 준비 | HTTP response, document bytes, Source URL, validator output | ranking, endorsement, adoption, conversion |
| 루트 라우팅을 사용할 수 없는 경우 표준 HTML 검색 선호 | HTTP response, document bytes, Source URL, validator output | ranking, endorsement, adoption, conversion |
실무 체크리스트
- 매장에서 수정할 수 있는 표면의 목록 작성.
- 라우팅과 독립적으로 지식 준비.
- 루트 라우팅을 사용할 수 없는 경우 표준 HTML 검색 선호.
- 호환성 관찰과 엄격한 적합성 분리.
- 플랫폼 재작성 및 MIME 동작 캡처.
- 후보자를 채택으로 제시하는 대신 제한 사항 게시.