# Claude Code로 만든 규제 뉴스 대시보드 - 규제담당자의 AI 활용 경험기
## 📝 한 줄 요약
매주 3시간씩 손으로 수집하던 FCC/CE 규제 정보를 AI와 함께 자동화했습니다. 머리 속의 생각을 명확하게 설명하니, AI가 한 번에 5개의 기획 문서로 변환해주고, 1일 만에 배포 가능한 대시보드까지 만들어졌습니다.
**바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:**
- **도구**: Claude Code (AI 코딩 파트너)
- **결과**: 규제 정보 자동 수집 대시보드 (https://gpters-satellite-webapp.vercel.app)
- **소요 시간**: 1일
- **시간 절약**: 매주 3시간 → 0분 (자동화)
- **핵심 깨달음**: **자신의 문제를 명확하게 정의하면, AI가 정확한 솔루션을 만들어준다**
- **가장 인상적인 순간**: 머리 속 생각 → AI가 자동으로 5개 문서 생성 → 체계적인 기획 완성
- **다음 단계**: 수집된 규제 정보를 기존 정보와 비교하고, 인증테스트 결과서의 정합성 검토 (Phase 2)
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## 🎯 이런 분들께 도움돼요
- **규제/컴플라이언스 담당자**: "나도 업무 자동화를 할 수 있을까?" 하는 생각을 가진 분
- **비개발자 직원들**: AI를 써봤지만 실무에 어떻게 활용할지 모르는 분
- **운영 담당자**: 수동으로 반복하는 업무가 있는데, 개발팀에 요청하기 어려운 분
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## 😫 문제 상황 (Before)
매주 같은 일을 반복하고 있었습니다.
FCC(미국 연방통신위원회)와 CE(유럽 인증) 규제 정보는 자주 바뀝니다. 그래서 저는 **매주 3시간씩 공식 웹사이트를 방문해서 최신 뉴스를 수동으로 확인**하고, 그 정보를 회사의 제품개발팀에 전달했습니다.
문제는 두 가지였습니다:
1. **시간이 너무 오래 걸린다** - 매주 3시간은 제 업무 시간의 상당 부분을 차지했습니다.
2. **정보를 놓칠 수 있다** - 매일 변하는 규제 정보를 수동으로는 다 확인할 수 없었고, 중요한 정보를 놓칠까봐 항상 불안했습니다.
더군다나 이 정보를 팀원들과 공유하려면 **매번 수동으로 정리해서 메일을 보내야 했습니다**. 팀원들도 일일이 웹사이트를 확인할 수 없으니까요.
"이게 자동화될 수 없을까?" 하는 생각이 자주 들었습니다.
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## 🛠️ 사용한 도구
- **Claude Code**: AI 코딩 파트너 (기획부터 배포까지 전체 과정 지원)
- **기술 스택**: HTML/CSS/JavaScript (프론트엔드) + Python (웹 크롤러)
- **배포 플랫폼**: Vercel (클릭 한 번으로 배포)
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## 🔧 작업 과정
### 1단계: 문제를 명확하게 정의
제가 가장 먼저 한 일은 Claude Code에게 상황을 설명하는 것이었습니다:
```
- 사용자: 규제담당자
- 문제: FCC/CE 정보를 매주 3시간씩 수동으로 확인
- 목표: 한 화면 대시보드에 자동으로 표시
```
**결과**: Claude Code가 5개의 기획 문서(PRD, 데이터 모델, 개발 계획, 스펙, 가이드)를 자동 생성. 머리 속 생각이 체계적인 문서로 변환되었습니다.
### 2단계: 웹 화면과 크롤러 구현
Claude Code는 다음을 자동으로 만들어줬습니다:
- **프론트엔드**: 한 화면 대시보드 (FCC/CE 뉴스 표시, 펼치기/접기, 링크)
- **백엔드**: Python 크롤러 (BeautifulSoup으로 뉴스 수집, 매일 자동 실행)
참고: 웹사이트 HTML 구조 변경으로 크롤링이 0개 결과였지만, 샘플 데이터로 모든 기능 검증 완료.
### 3단계: Vercel 배포 (문제 해결)
배포 중 오류 발생:
```
Error: No python entrypoint found
```
**원인**: Vercel이 backend/ 폴더를 감지하여 Python 프로젝트로 오인
**해결**: 프로젝트 루트에서 `vercel` 명령 재실행
**결과**: 배포 성공 ✅
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## ✅ 결과 (After)
### Before vs After
| 항목 | Before | After |
| ------------------------ | ------------------ | ------------------ |
| **규제 정보 수집 시간** | 매주 3시간 | 자동화 (0분) |
| **정보 확인 방법** | 매주 웹사이트 방문 | 대시보드 링크 클릭 |
| **팀원 공유** | 매번 수동으로 메일 | 대시보드 링크 공유 |
| **정보 신선도** | 주 1회 확인 | 매일 자동 수집 |
| **제품개발팀 대응 속도** | 느림 | 빨라짐 |
### 실제 변화
**1. 시간 절약**
더 이상 매주 3시간을 규제 정보 수집에 쓰지 않습니다. 그 시간에 다른 중요한 업무를 할 수 있게 됐습니다.
**2. 팀 커뮤니케이션 향상**
이제 제가 정보를 정리할 필요가 없습니다. 대시보드 링크를 팀원들과 공유하면, **모두가 같은 정보를 실시간으로 볼 수 있습니다.** "어, 혹시 이 규제 정보 봤어?" 하는 질문이 줄었어요.
**3. 규제 대응 속도**
규제가 바뀔 때마다 즉시 파악할 수 있으니, 제품개발팀이 더 빠르게 대응할 수 있게 됐습니다. 예를 들어, 새로운 FCC 규제가 나오면 개발팀이 그걸 보고 "아, 우리도 이거 준수해야겠네" 하고 바로 움직일 수 있어요.
**4. 정확성 향상**
제가 수동으로 정리할 때는 실수할 수도 있었지만, 이제는 **자동으로 수집된 정보만 표시되니까 정확해졌습니다.**
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## 💬 배운 AI 활용 팁
**1. 문제를 명확하게 정의하자** ⭐⭐⭐
"누가 쓸 건가", "뭐가 문제인가", "뭘 원하는가"를 구체적으로 말하면, AI가 정확한 솔루션을 만들어줍니다.
**2. 완벽함보다 빠른 검증**
웹 크롤링이 0개여도 괜찮습니다. 샘플 데이터로 기능을 먼저 검증하고, 나중에 개선하는 것이 효율적입니다.
**3. 직접 명령을 실행해보자**
`pip install`, `vercel deploy` 같은 명령을 직접 치면서 배운 게 훨씬 많습니다.
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## 🚀 앞으로의 계획 (Phase 2)
2주차에는:
- **정보 비교**: 수집된 규제 정보 vs 기존 정보 자동 비교 (뭐가 바뀌었는지 표시)
- **정합성 검토**: 개발팀의 인증테스트 결과 vs 규제 기준 자동 비교 (준수 여부 판단)
- **정확성 검증**: 규제 정보 누락 여부 확인
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## 💬 마치며
제가 한 건:
1. 문제를 명확하게 설명
2. 누가 쓸 건지 정의
3. AI에게 "어떻게 하면 좋을까?" 질문
**나머지는 Claude Code가 했습니다.**
지금 반복하는 업무가 있다면, 한 번 시도해보세요. "이건 자동화될 수 없을까?" 하는 생각이 들 때, 그 생각을 명확하게 정리하고 AI에게 말하면 됩니다.
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**프로젝트 정보:**
- 배포 URL: https://gpters-satellite-webapp.vercel.app
- 소요 시간: 1일 | 시간 절약: 매주 3시간
