소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
틱톡 영상을 분석해 AI가 콘텐츠 제작을 자동화하는 실험을 해보았습니다. 핵심 목표는:
틱톡 비디오의 메타데이터 및 조회수 같은 지표를 크롤링하고
이 데이터를 기반으로 유사한 스크립트 베리에이션을 AI가 생성하도록 하는 것
즉, "잘 나가는 틱톡 콘텐츠를 분석 → 비슷한 스타일로 자동 생성"하는 전체 워크플로우를 자동화해보고 싶었어요.
진행 방법
🔧 사용한 도구 및 구성
Claude Code Interpreter: 초기 자동화 실험에 사용
서브에이전트 2개 구성: 역할을 분리해 하나는 데이터 수집, 하나는 스크립트 생성 담당
Claude 가 시도한 방식들: Puppeteer, HTTP 직접 요청, WebFetch, 정규식 기반 HTML 파싱..
🕵️♂️ 시도한 방식들
크롤링 서브 에이전트 + 스크립트용 서브 에이전트를 분리해서 생성했어요.
크롤링 서브 에이전트 값을 받아서 스크립트 에이전트가 동작하는 것이라, 우선 크롤링 에이전트 동작 구현에 집중했습니다.
여러 시도하면서 세션이 만료된 것들이 N개라 코드를 따로 따진 못했는데, 결과적으로 클로드 코드가 시도한 아래의 방식들이 모두 실패했어요.
Puppeteer 기반 자동화 ❌
const puppeteer = require('puppeteer');
// 브라우저 자동화로 DOM 파싱 시도
결과: npm 설치 실패 (구글 드라이브 경로 문제)
HTTP 직접 요청 ❌
curl "https://www.tiktok.com/@kimmythequeen/video/7545897443909586189"
결과: 봇 탐지로 일반 랜딩 페이지만 반환
WebFetch 도구 사용 ❌
WebFetch(url, "Extract video metadata")
결과: 사이트 설정 JSON만 받고 실제 비디오 데이터 없음
TikTok 크롤러 전용 에이전트 ❌
Task(subagent_type: "tiktok-metadata-crawler")
결과: 모든 메타데이터 필드가 null 반환
정규식 기반 HTML 파싱 ⚠️
// HTML에서 패턴 매칭으로 데이터 추출 시도
const likesMatch = html.match(/(\d+\.?\d*[KM]?)\s*likes?/i);
결과: 제한적 성공 (실제 HTML 필요)
팀원들과 같이 살펴보고 / 사용이 필요해 로컬이 아닌 공유드라이브에 플젝을 만들었는데 여러모로 불안정하고 오류가 많아 다른 번에 시도할 땐 그냥 로컬에서 진행해보려 합니다ㅠ
다만 여기까지 시도하고 나서는 그냥 이미 크롤링이 가능한 애피파이를 활용하는게 훨씬 더 임팩트가 있겠단 판단이라, 굳이 다시 로컬로 옮겨서 시도를 반복하진 않았어요.
결과와 배운 점
원하는 결과는 못 얻었지만, 그래도 요 시도하면서 지피티랑 prd도 만들어보고, 클로드코드랑은 서브에이전트도 만들어서 대략 아 - 이런 거구나! 하는 감은 잡아본 것 같아요.
오늘 모각에서 유사한 자동화를 n8n으로 구현하셨단 사례를 공유 받아 n8n으로 다시 시도해보려 합니다!
