한 줄 요약
Google News RSS로 뉴스를 모으고, 실제 원문을 다시 읽어 브리핑 템플릿으로 정리한 뒤, OpenClaw 브라우저 세션을 재사용해 네이버 블로그에 자동 발행하는 구조를 만들었다. 중간에 제일 크게 막힌 건 LLM보다도 네이버 에디터의 링크 카드 동작이었고, 결국 하단 링크 모음 + 안정형 본문 구조로 정리했다.
Before
처음 원했던 건 단순했다.
매일 아침 주요 뉴스를 5개 정도 골라서, 사람이 직접 정리한 것 같은 짧은 브리핑 글로 만들고, 그걸 네이버 블로그에 자동으로 발행하는 흐름이었다.
그런데 막상 해보니 생각보다 문제가 많았다.
일반 검색 결과 스니펫만으로는 브리핑 품질이 낮았다.
searXNG 기반 수집은 최신 뉴스 기사 후보를 안정적으로 수집 하기 어려웠다.
Google News RSS 링크를 그대로 읽으면 원문이 아니라, 중간 링크였다.
카테고리를 억지로 5개 맞추면 품질 낮은 기사까지 끼워 넣게 됐다.
네이버 블로그는 URL을 본문에 넣는 순간 자동으로 카드형 링크를 만들어 문서 구조를 깨뜨렸다.
Playwright 단독 로그인 세션은 자주 죽어서 운영 용으로 불안정했다.
즉, 단순히 “뉴스 긁어서 글 써서 발행” 정도가 아니라, 수집 부터 발행까지 전 구간을 다시 설계해야 했다.
After
최종적으로는 구조를 이렇게 정리했다.
1) 수집: Google News RSS 사용
카테고리별로 AI/경제/정치/세계/스포츠 관련 피드를 RSS로 모았다.
브라우저를 과하게 흔들지 않고도 후보를 빠르게 모을 수 있다는 점이 장점 이었다.
2) 선별: 카테고리 균형보다 원문 품질 우선
처음엔 카테고리 별 1개씩 맞추려 했지만, 실제론 이 방식이 선별 품질을 망칠 때가 많았다.
그래서 기준을 바꿨다.
카테고리 중복 허용
서로 다른 원문 기사여야 함
최근 7일 이내 기사만 통과
fetch 실패 / 이상 링크 / 오매칭은 제외
억지로 5개를 채우지 않음
이렇게 바꾸니 “형식상 5카테고리”보다, 실제로 읽을 만한 최신 기사들을 고르는 쪽이 훨씬 자연스러웠다.
3) 원문 읽기: RSS 링크가 아니라 실제 기사 URL 재탐색
Google News RSS의 news.google.com/rss/articles/... 링크는 그대로 읽으면 원문이 아니었다.
그래서 제목 + 출처명을 기준으로 실제 언론사 기사 URL을 다시 찾도록 바꿨다.
이 과정에서 알게 된 건, 뉴스 브리핑 품질의 핵심은 템플릿 문장력이 아니라 원문 resolve 정확도라는 점이었다.
기사 제목은 맞는데 예전 기사로 연결되거나 MSN, v.daum 같은 중간 페이지로 빠지면 그 뒤 결과도 전부 무너졌다.
4) 템플릿화: 검색 요약이 아니라 원문 기반 LLM 작성
스니펫이나 메타 설명만으로는 사람이 정리한 것 같은 브리핑이 안 나왔다.
그래서 선택된 기사만 실제로 읽고, LLM이 아래 형식으로 다시 작성하게 만들었다.
헤드라인
한 줄 요약
사실 요약 (3줄)
알아야 할 것
왜 중요한가
출처
이 구조로 가니, 최소한 검색 결과 복 붙 같은 느낌은 많이 줄었다.
5) 네이버 발행: OpenClaw 브라우저 세션 재사용 + CDP 러너
처음엔 Playwright 단독 세션으로 네이버 로그인부터 발행까지 다 하려 했는데, 세션이 자주 죽어서 운영용으로 맞지 않았다.
결국 맞는 구조는 이거였다.
OpenClaw 전용 브라우저 세션을 유지한다.
그 세션에서 네이버 편집 에디터를 연다.
Playwright는 독립 브라우저가 아니라 OpenClaw의 CDP에 붙어서 입력한다.
즉 로그인 문제를 우회하는 게 아니라, 로그인 된 세션을 오래 재사용하는 방식을 채택했다.
가장 크게 막힌 지점: 네이버가 URL을 카드로 바꿔버렸다
본문 자동 입력까지는 얼추 붙었는데, 발행된 글을 보니 문단이 계속 깨졌다.
처음엔 줄바꿈이나 굵기 문제인 줄 알았는데, 실제 발행본을 보니 원인은 따로 있었다.
본문 안에 URL이 들어가면 네이버가 자동으로 링크 카드/미리보기 블록으로 바꿔버린다.
그 결과,
출처아래 URL이 카드로 변환되고카드가 중간에 끼어들면서
다음 줄
1)문장이나 섹션 라벨이 밀려 섞였다굵기까지 같이 어긋나 보였다
즉 문제는 단순 포맷팅이 아니라, 네이버 에디터가 본문 URL을 자체적으로 재해석한다는 점이었다.
이걸 확인한 뒤, 본문 구조를 다시 바꿨다.
버린 방식
본문 중간에 URL 직접 쓰기
[텍스트](URL)마크다운 넣기네이버가 알아서 예쁘게 처리해줄 거라고 기대하기
채택한 방식
본문은 plain stable 템플릿으로 유지
출처는 본문에 출처명만 남김
링크는 본문 중간이 아니라 하단 링크 모음 섹션으로 분리
결론적으로, 운영용 1차 정답은 하단 링크 모음 + 안정형 본문이었다.
디벨롭 포인트
이 구조가 붙고 나서도 남은 과제는 분명했다.
1) 원문 resolve 정확도 더 올리기
아직도 가끔 제목은 맞는데 과거 기사나 중간 페이지로 잘못 연결되는 경우가 있다.
원문 URL을 고를 때 제목·출처·날짜 일치율을 더 엄격하게 보는 보정이 필요하다.
2) 네이버 최종 발행 confirm 더 안정화
본문 입력 자체는 거의 붙었지만, 네이버 발행 단계는 1차 발행 버튼과 팝업 안 최종 발행 버튼을 정확히 구분해야 한다.
이건 마지막에 태그까지 채우고 “최종 발행”에서 멈추는 문제를 겪으면서 별도 보정했다.
3) 글 품질 고도화는 발행 안정화 다음 단계
나중에는 기사형 카드 UI를 참고해서,
헤드라인 아래 대표 이미지
카드형 커버 이미지
기사별 시각 요소
같은 포맷도 넣어보고 싶다.
다만 이건 발행 구조가 충분히 안정화된 뒤 하는 게 맞다.
지금은 보기 좋은 것보다 “매일 안 깨지고 올라가느냐”가 더 중요하다.
왜 이 구조가 중요했나
처음엔 그냥 “뉴스 요약 자동화” 정도로 생각했는데, 실제로는 더 큰 교훈이 있었다.
자동화를 만들 때 중요한 건 “다 자동화할 수 있냐”보다, 어디서 깨지고 어디를 타협해야 안정적으로 굴러가느냐는 점이었다.
이번 작업에서도 그게 그대로 드러났다.
뉴스는 많이 모으는 것보다 좋은 원문 몇 개를 정확히 읽는 것이 중요했고,
네이버는 예쁘게 보이게 하려는 시도보다 에디터가 덜 개입하는 구조가 더 중요했고,
로그인은 새로 자동으로 뚫는 것보다 세션을 유지해서 재 사용하는 방식이 맞았다.
즉 이 구조는 단순히 “브리핑 글 하나 발행”하는 자동화가 아니라,
수집 → 선별 → 원문 읽기 → 템플릿화 → 발행까지 이어지는 운영형 파이프라인을 만드는 과정이었다.
-본 구조를 통해 자동 발행 된 블로그 글 : https://blog.naver.com/storemasu/224244639683
진짜 실험은 지금부터
일단 구조는 붙었다.
Google News RSS 기반으로 오늘의 브리핑을 만들고, 옵시디언에 저장하고, 네이버 블로그까지 새 글로 발행하는 흐름이 실제로 돌아갔다.
이제 남은 건 두 가지다.
이 게 며칠 연속으로도 안정적으로 도는지
그리고 발행 구조가 충분히 안정화된 뒤, 글 품질과 시각 요소를 얼마나 더 끌어올릴 수 있는지
오늘 얻은 결론은 분명하다.
자동화는 한 번에 완성되지 않는다.
대신 어디서 깨지는지 끝까지 따라가다 보면, 결국 운영 가능한 구조는 남는다.
