GitHub Actions + Doppler로 보안까지 챙긴 AI 트렌드 자동화 구축기

📝 한줄 요약

매일 아침 30분씩 수동으로 하던 AI 뉴스·논문 수집을 Claude와 GitHub Actions로 자동화했고, API 키를 안전하게 관리하면서 완전히 손 떼고도 매일 정리된 리포트를 받을 수 있게 됐습니다.

지난주의 클로드코드 자동화 스터디 프로젝트 사례에서 새롭게 프로젝트를 시작했습니다.
안티그래비티 + 클로드 코드로 작업을 진행하였습니다.

🎯 이런 분들께 도움돼요

• 마케터: AI 트렌드를 빠르게 파악해야 하는데 시간이 부족한 분

• PM/기획자: 최신 AI 기술/서비스를 주시하면서 보안도 신경 써야 하는 분

• 트렌드 분석가: 매일 여러 출처를 확인하고 정리하는 업무를 자동화하고 싶은 분

😫 문제 상황 (Before)

매일 아침 30분의 루틴

1. AI News 웹사이트 들어가기

2. ScienceDaily의 AI 섹션 확인하기

3. arXiv에서 최신 논문 보기

4. 다른 테크 뉴스 사이트들도 훑어보기

5. 중요한 것들을 따로 정리하기
   

   

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   남자와 여자의 이미지가 포함된 웹페이지의 스크린샷

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전원 제어 설계를 보여주는 웹사이트의 스크린샷

이전 프로젝트와 비슷한 상황이지만, 웹 검색 + 스크래핑이 아닌 rss 방식으로 빠르게 다양한 데이터를 확보해보려했습니다.

그리고 더 추가가 필요했던 부분은 다음과 같았습니다.

1. .env 로 환경변수를 매 프로젝트마다 설정해주어야 하는 귀찮음

2. 자동으로 주기적으로 스크립트 실행이 필요한 상황

🛠️ 사용한 도구

• Claude Code: AI와 협업하며 자동화 시스템 구축

• Python: 데이터 수집 및 처리 로직 구현

• GitHub Actions: 매일 정해진 시간에 자동으로 실행

• Doppler: API 키와 환경변수를 안전하게 관리

🔧 작업 과정

1단계: "API 키를 어떻게 안전하게 관리할까?" - Doppler 통합

자동화 시스템을 만들 때 가장 먼저 고민한 것이 보안이었습니다.

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컴퓨터의 코드 편집기 스크린샷

왜냐하면 GitHub에 코드를 올릴 때, 실수로 API 키(OpenAI 키 같은)가 노출되면 누군가 필자의 계정으로 막대한 API 사용료를 발생시킬 수 있기 때문입니다.

Claude에게 물었습니다: "GitHub Actions에서 매일 자동으로 실행되는데, API 키는 어떻게 안전하게 관리할까?"

Claude는 Doppler(https://www.doppler.com/)라는 서비스를 추천했습니다. 이것은 환경변수를 한 곳에서 중앙 관리하는 서비스인데:

• GitHub에는 코드만 저장되고

• 실제 API 키는 Doppler에서 안전하게 보관

• 필요할 때만 암호화해서 전달
  
  

  

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  검정색 배경의 웹사이트 스크린샷

결과: API 키가 외부에 노출될 걱정이 사라졌습니다. 팀원들과도 안심하고 코드를 공유할 수 있게 되었습니다.

2단계: "매일 어디서 뉴스를 가져올까?" - RSS 피드 수집 자동화

이제 어디서 뉴스를 자동으로 모을지 결정해야 했습니다.

매일 수동으로 확인하던 곳들:

• AI News (웹사이트 뉴스)

• ScienceDaily (과학 뉴스)

• arXiv (최신 논문)

Claude에게 요청했습니다: "이 웹사이트들에서 자동으로 데이터를 가져오는 코드를 짜줄 수 있을까?"

Claude는 RSS 피드라는 표준 형식을 사용하여 각 웹사이트에서 자동으로 데이터를 가져오는 방식을 제안했습니다.

결과: 한 번 설정하면 매일 자동으로 100개 이상의 기사와 논문을 수집할 수 있게 되었습니다.

3단계: "중요한 것만 추려줄 수 있을까?" - AI를 활용한 자동 필터링

수집된 모든 뉴스가 중요한 것은 아닙니다. 진정한 AI 트렌드와 관련된 것만 필요했습니다.

처음에는 키워드로 필터링하려고 했습니다. 예: "AI", "머신러닝", "LLM" 같은 단어가 있으면 유지하고...

하지만 이 방식은 한계가 있었습니다. 새로운 용어나 예상하지 못한 트렌드는 놓치게 됩니다.

Claude에게 물었습니다: "키워드 필터링 말고, ChatGPT처럼 똑똑하게 '이것이 진짜 AI 트렌드인가'를 판단할 수 없을까?"

Claude는 OpenAI GPT-4o를 사용하여 각 뉴스를 분석하는 방식을 제안했습니다:

• 기사 제목과 내용을 읽고

• "이것이 요즘 AI 트렌드와 관련이 있는가"를 판단

• 중요도 점수도 부여하기

결과: 키워드로 놓칠 수 있는 새로운 트렌드까지 자동으로 감지할 수 있게 되었습니다.

4단계: "정리된 리포트를 어떻게 받을까?" - 마크다운 리포트 자동 생성

이제 자동으로 수집된 뉴스들을 이해하기 쉬운 형태로 정리해야 했습니다.

요청했던 포맷: "매일 아침 제목 + 요약 + 출처 링크 형태로 top 5를 정리해줄 수 있을까?"

Claude는 다음과 같이 구성했습니다:

• 각 뉴스의 제목을 명확하게

• 2~3줄 요약으로 핵심만 전달

• 출처 링크를 클릭할 수 있도록

• 카테고리도 자동으로 분류

결과: 매일 아침 5분이면 읽을 수 있는 깔끔한 리포트를 자동 생성하게 되었습니다.

5단계: "정말 매일 자동으로 돌까?" - GitHub Actions 일정 설정

지금까지는 필자의 컴퓨터에서만 실행했습니다. 이제 매일 자동으로 실행되도록 설정해야 했습니다.

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다양한 옵션이 포함된 검은색 화면의 스크린샷

GitHub에는 GitHub Actions라는 자동화 기능이 있습니다. 예를 들어:

• "매일 오전 9시에 이 코드 실행해줘"

• "새로운 코드가 올라올 때마다 이 테스트를 돌려줘"

Claude와 함께: "매일 오전 9시(한국 시간)에 리포트 생성 코드를 실행하는 설정"을 만들었습니다.

결과: 이제 필자는 아무것도 할 필요가 없습니다. 매일 오전 9시가 되면 자동으로:

1. 뉴스 수집 → 필터링 → 요약

2. 정리된 리포트 파일 생성

3. 필자는 생성된 리포트만 읽으면 됩니다

✅ 결과 (After)

Before vs After

실제로 얻은 것

1. 시간 절약

• 매일 30분 × 365일 = 연 182시간 절약

• 주 6시간을 다른 업무에 투입할 수 있습니다

2. 더 많은 정보

• 수동으로는 3~4곳만 확인 → 자동으로 6+곳에서 수집

• 더 광범위한 AI 트렌드 파악이 가능해졌습니다

3. 보안 강화

• API 키가 노출될 위험이 제거되었습니다

• 팀원들과 안심하고 코드를 공유할 수 있습니다

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. "작은 자동화부터 시작하기"

   • 처음부터 완벽한 시스템을 만으려고 하지 않았습니다

   • 뉴스 수집 → 필터링 → 요약으로 단계별로 진행했습니다

   • 각 단계마다 Claude와 함께 개선했습니다

2. "보안을 먼저 생각하기"

   • 자동화할 때 API 키 관리는 나중에 생각하기 쉽습니다

   • 하지만 처음부터 Doppler 같은 도구로 관리하면 나중에 골치 아플 일이 없습니다

3. "AI에게 '왜'를 설명하면 더 좋은 답을 얻습니다"

   • "뉴스를 필터링해줘" (X)

   • "매일 100개 뉴스 중 진짜 중요한 AI 트렌드 5개만 골라내고 싶습니다. 새로운 용어도 감지해야 합니다" (O)

🚀 앞으로의 계획

현재는 리포트를 파일로만 생성하고 있지만, 다음 단계를 계획 중입니다:

1단계: 자동 발송 (3개월 내)

• 매일 생성된 리포트를 Slack에 자동 발송

• 팀원들이 아침마다 Slack에서 바로 확인할 수 있도록 합니다

2단계: 채널 확대 (6개월 내)

• Discord, 이메일로도 발송

• 사용자가 원하는 채널을 선택할 수 있도록 합니다

3단계: 웹 대시보드 (1년 내)

• 모든 트렌드를 시각적으로 볼 수 있는 웹사이트 개발

• 카테고리별로 필터링 가능하게 합니다

• 지난 트렌드와 비교 분석 기능을 추가합니다

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: 자동화 시스템 설계 (보안 포함)

[당신의 반복 업무]를 자동화하고 싶어.

현재 상황:

• 매일/매주 하는 작업: [구체적 작업]

• 소요 시간: [시간]

• 정보 출처: [어디서 가져오나]

고려사항:

• 민감한 정보(API 키, 계정 정보) 안전 관리 필수

• GitHub에 코드를 올릴 예정

• 자동화 도구 추천해줘 (Doppler, GitHub Actions, Google Sheets API 등)

요청:

1. 전체 아키텍처 제안

2. 각 단계별 필요한 도구

3. 보안 체크리스트

프롬프트 2: AI를 활용한 필터링 로직

매일 [정보]를 수집하는데, 그 중 [기준]에 맞는 것만 골라내고 싶어.

현재 방식:

• 키워드 필터링 사용 중 (예: "AI", "머신러닝" 포함 시에만 유지)

문제점:

• 새로운 용어나 예상 못 한 트렌드를 놓침

• 무조건적인 키워드 매칭이라 정확도가 낮음

요청: ChatGPT/Claude 같은 AI를 사용해서 더 똑똑하게 필터링하는 방법을 제안해줘. (비용, 속도, 정확도 포함해서)

프롬프트 3: GitHub Actions 자동화 설정

[프로그래밍 언어로 작성한 코드]를 매일 [시간]에 자동으로 실행하고 싶어.

추가 요구사항:

• 환경변수는 GitHub Secret이 아니라 Doppler에서 가져와야 함

• 결과는 [파일/메시지 발송] 형태로 저장/전송

요청: GitHub Actions 워크플로우 설정 파일(.yml) 작성해줘.