소개
RSS 피드를 활용해 뉴스 기사를 자동으로 수집하고, AI를 통해 유사 기사를 선별하여 요약한 후 블로그 포스팅으로 재가공하는 자동화 워크플로우를 구축해보았습니다. 매일 쏟아지는 뉴스 중에서 관련성 있는 기사들만 모아 일관성 있는 포맷의 블로그 콘텐츠를 효율적으로 생산하고 싶었기 때문입니다.
진행 방법
사용한 도구:
MAKE (자동화 플랫폼)
RSS 피드
Claude (기사 선별용, 블로그 포맷화)
ChatGPT (기사 요약용)
Airtable (데이터베이스)
활용 방법:
MAKE의 RSS 모듈로 뉴스 사이트에서 기사를 자동 수집
수집된 기사 제목을 Claude에게 전달해 유사한 주제의 기사들을 선별 요청
선별된 기사들을 크롤링해서 본문 수집 : 이건 수작업으로 했습니다
ChatGPT로 기사 요약
요약된 내용을 Claude에게 전달해 일관된 블로그 포스팅 포맷으로 재구성
블로그 포스팅
결과와 배운 점
배운 점:
RSS 피드의 한계를 명확히 파악했습니다. 대부분의 RSS는 최신 1-2일치 기사만 제공하므로 과거 데이터 수집에는 부적합하다는 것을 깨달았습니다.
AI 도구별 특성을 이해하게 되었습니다. Claude는 텍스트 분석과 선별에, ChatGPT는 요약에 각각 장점이 있었습니다.
비용 효율성의 중요성을 체감했습니다. 모든 기사를 ChatGPT로 처리하려다가 비용 부담을 고려해 단계별로 AI 도구를 분산 활용하는 전략을 세웠습니다.
나만의 꿀팁:
AI 도구를 역할별로 분담해서 사용하면 비용과 효율성을 모두 잡을 수 있습니다.
Claude로 먼저 필터링하고 ChatGPT로 상세 작업하는 2단계 접근법이 효과적이었습니다.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
RSS 데이터 범위 제한: 과거 기사 수집이 불가능해 실시간 데이터에만 의존하게 되었습니다.
비용 관리 실패: 초기에 모든 기사를 ChatGPT로 처리하려다가 예상보다 높은 비용이 발생할 것을 깨닫고 전략을 수정했습니다.
필터링 자동화 실패: Airtable에서 유사 내용을 자동으로 필터링하는 방법을 찾지 못해 수동으로 크롤링 했습니다.
콘텐츠 품질 불일치: ChatGPT 요약 결과가 너무 짧고 문체가 일관되지 않아 Claude로 재가공하는 단계를 추가했습니다.
도움이 필요한 부분이 있나요?
Airtable에서 텍스트 유사도 기반 자동 필터링 구현 방법
RSS 피드 외에 과거 기사 데이터를 효율적으로 수집할 수 있는 대안 방법
MAKE에서 조건부 필터링을 통해 수동 크롤링을 줄일 수 있는 방법