매일 네이버 부동산에 출근하는 Codex — Browser Use·Computer Use·App Shot 총동원기

소개

“조건에 맞는 전셋집을 찾아줘.”

처음에는 AI에게 이렇게 부탁하면 될 줄 알았습니다. 그런데 실제로 어머니의 집을 옮겨드리는 일은 ‘검색’보다 ‘판단’이 훨씬 어려웠습니다.

방은 3개 이상이어야 했고, 대중교통이 가까워야 했습니다. 새 아파트를 선호하지만 예산 상한도 있었고, 전세만 고집하기 어려워 월세 80만 원까지의 반전세도 함께 봐야 했습니다. 무엇보다 어제 본 광고와 오늘 광고가 같은 집인지, 가격이나 입주일이 바뀌었는지, 사라진 광고가 정말 계약된 것인지 알기 어려웠습니다.

그래서 목표를 바꿨습니다.

“AI가 집을 골라주는 것”이 아니라 “가족이 매일 같은 기준으로 비교하고, 마지막에는 사람이 판단할 수 있는 매물 DB를 만드는 것”으로요.

[그림1 삽입 위치] 네이버 부동산에서 실제 매물 목록을 확인하는 화면

진행 방법

1. 가족의 희망을 검색 조건으로 바꿨습니다

막연히 “교통 좋고 새 집”이라고 하면 매일 결과가 흔들립니다. 그래서 아래처럼 숫자와 판정 규칙으로 바꿨습니다.

녹번·불광·연신내·구파발역에서 실제 도보 10분 이내
아파트, 방 3개 이상, 전용면적 74㎡ 이상
사용승인 10년 이내
보증금 7억 5천만 원 이하, 월세 80만 원 이하
입주 목표 기간은 2026년 9월 중순부터 11월 중순
1층은 선호하지 않고, 2~5층에 추가 점수
입주일이나 대출 여부가 애매하면 삭제하지 않고 ‘보류’

아직 입주 전인 우선 관심단지는 네이버에서 ‘아파트분양권’으로 분류되어 일반 아파트와 검색 방법이 달랐습니다. 그래서 우선단지와 일반단지를 두 갈래로 나눠 검색했습니다.

2. 네이버 화면은 AI가 읽되, 원문과 판단을 섞지 않았습니다

Browser Use는 사람이 브라우저를 조작하듯 네이버의 동적 화면을 읽는 기능입니다. 매일 정해진 시간에 네이버 부동산을 열고, 전세와 월세 목록을 각각 확인하게 했습니다.

여기서 가장 중요하게 정한 원칙은 ‘네이버에 보이는 원문’과 ‘AI의 판단’을 다른 칸에 저장하는 것이었습니다.

원문 칸: 네이버매물번호, 매물특징, 공급/전용면적, 방향, 해당층/총층, 입주가능일
판단 칸: 보류 이유, 탈락 이유, 점수 내역, 대출·권리 경고

네이버에 ‘2026년 10월 하순 협의 가능’이라고 보이면 AI가 임의로 ‘10월 25일 가능’이라고 바꾸지 못하게 했습니다. 원문은 그대로 보존하고, 판단 칸에만 ‘정확한 날짜 확인 필요’라고 적었습니다.

기능도 무조건 많이 쓰기보다 역할을 나눴습니다. Browser Use는 검색과 동적 목록 읽기, Computer Use는 브라우저만으로 처리하기 어려운 시각적 화면 확인, 화면 캡처는 매물 원문 증빙 보관에 사용했습니다. Record & Replay는 처음부터 고정 동작으로 만들지 않고, 네이버 화면이 바뀌어 같은 오류가 반복될 때 제가 한 번 정상 과정을 시연해 복구하는 예비 수단으로 남겨두었습니다.

[그림2 삽입 위치] 네이버 검색 → 원문 검수 → DB 누적 → 가족 판단 흐름도

3. 구글시트를 ‘매물 목록’이 아니라 ‘결정 화면’으로 만들었습니다

Google Sheets에는 다음 역할을 가진 탭을 만들었습니다.

대시보드: 오늘 새 매물, 가격변경, 소멸, 긴급검토와 오늘 할 일
현재매물: 매물번호별 최신 상태
변경이력: 신규·가격변경·입주일변경·소멸·재등장 기록
단지평가: 역 접근시간, 경사, 횡단보도, 연식
검토관리: 문의예정·임장·법적검토·계약완료와 제 메모
실행로그와 검수로그: 자동 수집이 정말 성공했는지 확인

자동화는 시스템이 관리하는 칸만 수정합니다. 제가 ‘문의예정’으로 바꾸거나 중개사에게 확인한 내용을 적은 칸은 다음 날에도 절대 덮어쓰지 않도록 했습니다.

[그림3 삽입 위치] 점수표가 아니라 ‘오늘 무엇을 확인할지’가 보이는 구글시트 대시보드

4. 점수는 정답이 아니라 ‘먼저 볼 순서’로 사용했습니다

매물은 100점 만점으로 비교했습니다.

교통·보행 30점
신축성 20점
비용 여유 20점
입주일 10점
대출·권리 확인 수준 10점
면적과 층 선호 10점

저층 선호를 반영해 2~5층은 3점, 6~9층은 1점을 더했습니다. 다만 1층이라고 자동 탈락시키지는 않았습니다. 가족의 취향은 점수에 반영하되, 선택지를 함부로 지우지 않기 위해서입니다.

5. 자동화보다 검수 규칙을 먼저 만들었습니다

진행하면서 가장 재미있고 무서웠던 부분은 ‘화면에 보인다’와 ‘전부 수집했다’가 다르다는 점이었습니다.

네이버 매물 목록은 아래로 내릴 때마다 추가로 로딩됩니다. 어느 날 2차 수집이 목록의 중간 위치에서 시작해 106건만 가져왔는데, 처음부터 다시 수집하니 265건이 나왔습니다. 이 차이를 발견하지 못했다면 멀쩡한 매물을 대량으로 ‘사라짐’ 처리할 뻔했습니다.

그래서 다음 규칙을 추가했습니다.

목록을 맨 위부터 맨 아래까지 두 번 수집
두 번의 네이버매물번호 집합이 같아야 성공
하루 안 보였다고 소멸 처리하지 않음
2회 연속 안 보이고 직접 상세주소도 삭제됐을 때만 소멸
상세 캡처는 화면에 매물번호가 표시된 뒤 저장
쓰기가 끝난 뒤 시트를 다시 읽어 빈 매물번호와 빈 입주일 검사

[그림4 삽입 위치] 매물번호·면적·층·입주일을 다시 확인하는 상세 화면 캡처

실제로 사용한 대표 운영 프롬프트

개인정보와 실제 구글시트 ID는 제거한 버전입니다.

매일 오전 9시 30분에 네이버 부동산을 읽기 전용으로 확인해 주세요.

검색 조건
- 지정한 네 개 역의 실제 도보 10분권 아파트
- 방 3개 이상, 전용 74㎡ 이상
- 일반단지는 사용승인 10년 이내
- 보증금 7억 5천만 원 이하, 월세 80만 원 이하
- 목표 입주기간 2026-09-15~2026-11-15
- 우선단지는 아파트분양권으로 별도 검색

데이터 규칙
- 네이버매물번호가 없으면 DB에 넣지 말고 실패로 기록
- 입주가능일은 절대 비워두지 말 것
- 매물특징, 면적, 방향, 층, 입주일은 네이버 원문 그대로 저장
- AI의 판단은 자동판정사유와 점수내역에만 저장
- 같은 매물번호는 갱신하고 다른 번호의 유사광고는 표시만 할 것
- 2회 연속 미노출되고 상세 페이지까지 없을 때만 소멸 처리
- 사용자가 검토관리 탭에 쓴 메모는 덮어쓰지 말 것

점수
- 교통·보행 30, 신축성 20, 비용 20, 입주일 10,
  대출·권리 10, 면적·층 10
- 2~5층은 층 선호 3점, 6~9층은 1점
- 정보가 애매하면 탈락시키지 말고 보류

검수
- 우선단지 목록은 전체 스크롤 수집을 두 번 실행하고 집합 비교
- 신규 상위 5건은 목록과 상세 화면을 캡처
- 쓰기 후 시트를 다시 읽어 필수값과 사용자 메모 보존 여부 확인
- 성공·부분성공·실패를 실행로그에 남길 것

안전
- 관심매물 등록, 중개사 연락, 개인정보 전달, 임장예약, 계약은 자동 실행하지 말 것
- CAPTCHA나 인증이 나오면 우회하지 말고 중단할 것

어디까지 자동이고, 어디부터 사람의 일인가요?

자동으로 하는 일

네이버 전세·월세 목록 확인
조건 필터링과 매물번호 중복 제거
가격·입주일 변경과 광고 소멸 추적
점수 계산과 보류·긴급검토 분류
신규 상위 후보 화면 캡처
구글시트 갱신과 매일 요약

사람이 꼭 하는 일

중개사에게 정확한 층과 입주일 확인
대출 가능 여부와 필요한 현금 확인
직접 걸어보며 경사·횡단보도·엘리베이터 동선 확인
등기, 소유자, 선순위 권리, 보증보험 검토
임장과 최종 계약 결정

AI는 광고를 정리해 주지만, 계약의 안전을 판정하거나 가족 대신 결정하지 않습니다.

결과와 배운 점

2026년 8월 8일 실행 기준으로 중개사 중복광고를 포함한 원시 목록에서 우선단지 광고 817건과 일반단지 광고 38건을 확인했습니다. 상세 조건을 다시 대조해 신규 23건을 DB에 추가했고, 그중 1건을 긴급검토로 분류했습니다. 4건은 2회 연속 미노출과 상세 페이지 삭제를 확인해 소멸 처리했습니다.

현재 DB에는 소멸 이력을 포함해 368개 매물번호가 쌓였고, 실제 활성 상태는 361건입니다. 네이버매물번호 공란 0건, 입주가능일 공란 0건, 중복 매물번호 0건을 재검사했습니다. 상위 후보 5건에는 목록 1장과 상세 5장, 총 6개의 화면 증빙도 남겼습니다.

숫자보다 더 중요한 결과는 ‘오늘 무엇을 할지’가 보이기 시작했다는 점입니다. 단순 점수표 대신 대시보드 맨 위에 문의예정 매물과 확인 질문이 나타납니다. 예를 들어 ‘정확한 층, 입주일 확정 가능 여부, 실제 보증금·월세, 필요한 현금’을 확인한 뒤 임장 여부를 정하는 식입니다.

실제 최신 후보 두 건을 익명화해 비교해 보니 점수의 역할이 더 분명해졌습니다.

후보 A — 입주일이 분명한 매물

강점: 입주가능일이 10월 31일로 명확함
아쉬움: 전용 74.8㎡이고 14층이라 저층 선호와 다름
다음 행동: 필요한 현금과 대출·권리관계 먼저 확인

후보 B — 층과 접근성이 좋은 매물

강점: 4층이고 역에서 약 650m라 생활 선호에 가까움
아쉬움: 입주일이 ‘10월 하순 협의’라 확정 확인이 필요함
다음 행동: 11월 15일 전 입주 확정이 가능한지 먼저 문의

후보 A가 ‘긴급검토’라고 해서 무조건 더 좋은 집은 아닙니다. 입주일이 분명해 먼저 확인할 가치가 높다는 뜻입니다. 반대로 후보 B는 가족의 층 선호와 접근성에는 더 가깝지만, 입주일이 확정되지 않으면 계약 후보가 될 수 없습니다. 이 비교를 통해 점수는 결론이 아니라 다음 질문의 순서를 정하는 장치라는 것을 확인했습니다.

제가 배운 점은 세 가지였습니다.

첫째, 자동화의 핵심은 많이 가져오는 것이 아니라 잘못 가져왔을 때 성공으로 착각하지 않는 것입니다.
둘째, 출처 원문과 AI의 해석을 분리해야 나중에 사람이 안심하고 판단할 수 있습니다.
셋째, 가족의 집처럼 중요한 문제에서는 AI가 결론을 내리는 것보다 판단에 필요한 증거를 매일 같은 형식으로 쌓는 편이 훨씬 유용했습니다.

물론 한계도 있습니다. 네이버 광고는 법적·금융적 안전을 보증하지 않습니다. 컴퓨터나 브라우저 연결이 끊기면 그날 실행이 실패할 수 있고, 네이버 화면 구조가 바뀌거나 CAPTCHA가 나오면 사람이 복구해야 합니다. 같은 집이 여러 중개사 번호로 올라오는 경우도 있어 유사매물 표시는 참고용입니다.

앞으로는 실제 중개사 문의 결과와 임장 기록을 DB에 연결하고, 계약 후보가 정해지면 등기·보증보험·대출·입주일을 별도 체크리스트로 검토할 예정입니다.

저처럼 ‘AI에게 검색을 시키는 것’에서 한 단계 더 나아가 ‘사람이 결정하기 좋은 자료를 쌓게 하는 것’을 시도해 보신 분이 계신가요? 다른 분야의 사례도 궁금합니다.

도움 받은 글

이번 글은 특정 외부 사례를 따라 하기보다, 실제 운영 과정에서 생긴 오류와 검수 기록을 바탕으로 정리했습니다.😀

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