한줄 요약
Claude Code의 슬래시 명령어로 AI 트렌드 검색부터 마크다운 정리까지 자동화했습니다.
이런 분들께 도움돼요
AI/기술 트렌드를 꾸준히 팔로우하고 싶은 콘텐츠 크리에이터
리서치 자료 수집에 시간을 너무 많이 쓰고 있는 분
Python 설치 없이 Claude Code로 자동화를 시작하고 싶은 분
수집한 자료를 체계적으로 관리하고 싶은 분
소개: 시도하고자 했던 것과 그 이유
문제 상황
콘텐츠 크리에이터로서 AI 트렌드를 꾸준히 팔로우하고 싶었는데, 여러 사이트를 돌아다니며 자료를 모으는 게 너무 번거로웠어요.
기존 방식:
MIT Tech Review, Anthropic 블로그, OpenAI 등 여러 사이트 방문
관심 있는 기사 발견하면 복사
노션이나 옵시디언에 붙여넣기
형식 맞춰서 정리...
이 과정을 주 2-3회, 회당 30분~1시간씩 반복하고 있었습니다.
목표
"URL만 주면 자동으로 내용 추출하고 마크다운으로 저장"
더 나아가서, 검색 키워드만 입력하면 관련 URL까지 찾아주면 좋겠다고 생각했어요.
진행 방법: 어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용했나요?
사용한 도구
Claude Code (VS Code Extension)
Claude 내장 도구: WebSearch, WebFetch, Write
자동화 과정
Step 1: /clarify로 요구사항 명확화
/clarify "리서치 자료 정리"
Claude가 질문을 통해 제 상황을 파악하고, 자동화 범위를 정의해줬어요:
빈도: 주 2-3회
소요시간: 회당 30분~1시간
핵심 불편: 수집 단계
MVP: 웹페이지 URL → 제목/내용/요약 자동 추출
Step 2: Plan Mode로 구현 설계
Python 스크립트 vs Claude 내장 도구 중 선택했는데, Python 설치 없이 바로 사용 가능한 Claude 내장 도구 방식을 선택했어요.
Step 3: 슬래시 명령어 2개 생성
1. /find-ai-trends "키워드"
WebSearch로 AI 트렌드 검색
관련 URL 목록을 채팅창에 출력
docs/_research/trends/에 자동 저장
2. /collect-research "URL"
WebFetch로 페이지 내용 추출
AI가 요약 + 핵심 포인트 정리
docs/_research/에 마크다운 저장
인상적이었던 순간
WebSearch로 URL 찾고 → WebFetch로 내용 추출 → Write로 저장하는 파이프라인이 자연스럽게 만들어졌어요.
처음에 명령어가 인식이 안 되는 문제가 있었는데, 기존 명령어 파일의 frontmatter 형식을 참고해서 해결했습니다.
결과와 배운 점
결과물
생성된 명령어:
/find-ai-trends- AI 트렌드 URL 검색 및 저장/collect-research- 웹페이지 내용 추출 및 저장
수집된 자료 (첫날):
docs/_research/
├── 00_AI_트렌드_소스_목록.md
├── 20260114_Introducing_Claude_4.md
├── 20260114_7_Agentic_AI_Trends_2026.md
├── 20260114_IBM_AI_Tech_Trends_2026.md
├── 20260114_Simon_Willison_Year_in_LLMs_2025.md
├── 20260114_Agentic_LLMs_2025.md
└── trends/
└── 20260114_LLM_에이전트_트렌드.md
배운 점
슬래시 명령어의 힘: 2개의 명령어만으로 리서치 시간을 확 줄일 수 있게 됨
Python 없이도 가능: Claude 내장 도구(WebFetch, WebSearch)만으로 충분히 자동화 가능
체계적 정리의 가치: 자동으로 마크다운 형식에 맞춰 저장되니 나중에 찾기도 쉬움
재사용 가능한 프롬프트
리서치 자동화 시작 프롬프트
/clarify "수집하고 싶은 자료 종류"
예시:
/clarify "경쟁사 블로그 글 모니터링"/clarify "업계 뉴스 정리"
트렌드 검색 프롬프트
/find-ai-trends "검색 키워드"
예시:
/find-ai-trends "LLM 에이전트"/find-ai-trends "멀티모달 AI"
개별 URL 수집 프롬프트
/collect-research "웹페이지 URL"
향후 계획
노션 API 연동: 수집한 자료가 자동으로 노션 DB에 저장되도록
유튜브 자막 수집: 영상 콘텐츠까지 리서치 범위 확장
정기 스케줄링: AI 트렌드를 자동으로 수집하는 기능 추가
