공구옵쇼: 인플루언서 공구를 AI가 완전자동으로 수집하는 파이프라인
왜 이 스터디에 참여했나
저는 이미 cmux와 Claude Code로 나만의 시스템을 구축해서 쓰고 있었습니다.
VAS(Vault + Agent System)라고 이름 붙인 건데, AI가 오늘 한 일을 추적하고 내일 스케줄까지 만들어줍니다. 저는 그 스케줄대로 움직이면 되는 구조입니다.
이걸 더 잘 쓰고 싶었고, 다른 사람들은 어떻게 활용하나 궁금하기도 했습니다.
마침 cmux를 가르쳐준다는 소개글에 혹했고,
개인 목표가 월에 앱 하나씩 배포하는 것이기도 했습니다. 그래서 지원했고,
스터디에서 만들 프로젝트로 마침 일상에서 불편하게 느끼던 것을 꺼냈습니다.
아이 키우다 보니
만 2살 첫째와, 3달 된 둘째가 있습니다. 아이들이 크면서 자꾸 필요한 게 생깁니다.
이유식 도구를 갖췄더니 영양제가 떨어지고,
영양제를 시켰더니 이번엔 식기가 안 맞습니 다.
이게 안전한 건지, 더 저렴한 건 없는지 찾다 보면 어느 순간 자연스럽게 공구(공동구매) 앞에 서 있습니다.
인플루언서들이 직접 써보고 괜찮은 걸 골라 싸게 묶어 파는 거라 믿음이 갔습니다.
그런데 공구 정보가 인스타, 블로그, 카페에 흩어져 있는데다 3~7일이면 끝나서 조금만 늦어도 놓치게 됩니다.
육아 중에 제일 부족한 게 시간인데.
그런 생각이 들었습니다. 알아서 모아주면 어떨까. 거기서 시작했습니다.
만들기 전에 먼저 뜯었습니다
아이디어가 생기면 바로 만들고 싶은 게 개발자 본능이지만, 먼저 확인하고 싶었습니다.
시장이 있는가, 수요가 있는가. 경쟁 서비스가 존재한다는 건 역으로 수요가 있다는 증거이기도 하니까요.
찾아보니 공구팡팡, 인공, 공구나우가 이미 있었습니다.
수요는 있구나 싶었습니다.
그 다음은 뜯어보는 것이었습니다.
찾아서 나오는 강점은 내 서비스에도 가져가고, 약점에서 내가 파고들 틈을 찾기 위해서요.
공구팡팡 (09pangpang.com): 인플루언서 1,564명이 등록되어 있고, 실시간으로 공구 데이터가 올라오는 서비스였습니다. 셋 중 가장 완성도가 높았습니다.
인공 (insta-gong.com): 인플루언서 241명 규모의 유사 서비스인데, 인플루언서 목록을 가져오는 기능이 로그인 없이 누구나 접근할 수 있게 열려 있었습니다.
공구나우 (gongunow.com): "AI 자동 수집"이라고 써있는데, 알고 보니 AI 코딩 도구로 빠르게 만든 프로토타입이었습니다. 실제로 얼마나 수집하는지 불투명했습니다.
한국 달력 앱의 스크린샷
한국어 이모티콘이 포함된 YouTube 페이지 스크린샷
한국 전자상거래 웹사이트의 스크린샷
셋 다 공통 약점이 있었습니다. 전부 인스타그램만 커버한다는 점입니다.
네이버 블로그, 카페는 아무도 하지 않고 있었습니다.
뜯다 보니 예상치 못한 게 보였습니다.
공구팡팡에는 웹사이트의 모든 페이지 목록을 담아둔 파일이 있는데, 거기에 인플루언서 페이지가 1,564개 나열되어 있었습니다.
그 페이지들을 열어보니 인플루언서의 인스타 아이디와 링크인바이오 주소가 그대로 담겨 있었습니다. 인공은 인플루언서 목록이 아예 로그인도 없이 공개된 채였고요.
인스타그램 코드를 보여주는 웹페이지 스크린샷
"어, 이거 그냥 가져올 수 있겠는데?"
cmux + Claude Code 환경에서 두 소스를 서브에이전트로 병렬 실행해 동시에 수집하고, 별도 에이전트에서 중복을 제거하고 합산했습니다.
공구팡팡 페이지 목록 : 1,564명
인공 인플루언서 목록 : 241명
마스터 DB (중복 제거) : 1,633명
이 중 1,055명(65%)이 링크인바이오 페이지를 보유하고 있습니다.
인스타그램 프로필 바이오에 링크 하나만 걸 수 있다 보니,
많은 인플루언서들이 자신의 공구 목록을 정리해둔 별도 페이지를 만들어 연결해놓습니다.
그 페이지는 공개 웹페이지라 접근이 가능했습니다.
이 목록을 최초 시드 DB로 삼고, 이후엔 네이버 블로그/카페 검색 API로 신규 인플루언서를 지속 발굴하는 방식으로 가기로 했습니다.
설계: AI가 할 일과 안 할 일을 나눴습니다
처음엔 AI한테 다 맡기려 했는데, 생각해보니 판단이 필요 없는 작업까지 AI한테 주면 비용만 늘고 불안정해집니다. 역할을 나눴습니다.
자동화 도구(n8n) — 규칙이 명확한 것:
• 매일 정해진 시간에 자동 실행
• 네이버 블로그/카페 검색 API 호출
• DB 저장, 중복 체크
AI 에이전트 — 판단이 필요한 것:
• 공구 게시글인가 아닌가 판별
• 날짜 파싱 ("오늘 저녁 8시 오픈" → 날짜로 변환)
• 같은 상품 판별 ("트루쿡팬세트" = "트루쿡 팬 세트")
스케줄러 (매일 자동)
↓
네이버 API로 공구 게시글 수집
↓
AI: 공구 여부 판별 + 정보 추출
↓
DB 저장 → 뷰어 자동 반영
↓
반복사람이 아무것도 안 해도 계속 돌아가는 구조입니다.
2주차에 할 것들
1주차에 시드 DB까지 확보했으니, 2주차엔 실제로 데이터가 흘러들어오는 걸 보는 게 목표입니다.
• 네이버 블로그/카페 API 연동 + 실제 공구 게시글 수집
• 인플루언서 링크인바이오 페이지에서 공구 목록 수집
• Supabase 스키마 설계 + 저장 연동
• 기본 뷰어 (수집된 공구 목록 출력)
배운 점
1주차 세션 중에 cmux 얘기를 꺼냈더니 스터디장님이 팁을 주셨습니다.
"cmux 문서를 에이전트한테 긁어서 스킬로 만들어달라고 시키면 잘 된다"고요.
해봤더니 바로 됐습니다.
혼자였으면 생각하지 못했을 방법이었습니다.
경쟁사 리버스 엔지니어링도 마찬가지였습니다.
"이미 있으니까 못 만들겠다"가 아니라 "어떻게 만들었는지 보고 뭐가 없는지 찾는다"로 시각을 바꾸니까
차별화 포인트가 보였습니다.
그리고 제목처럼 — 이 리스트를 얻는 데 특별한 방법이 필요하지 않았습니다.
로그인도 없이 공개된 목록, 누구나 읽을 수 있는 페이지들.
바이브코딩으로 빠르게 만들다 보면 이런 부분을 놓치기 쉽습니다.
만들고 나서 한 번은 돌아보시면 좋겠습니다.
경쟁사 뜯어보길 잘했습니다.
혼자였으면 생각하지 못했을 것들이, 같이 하면 보입니다.
