강의 노트 던져줬더니 AI가 상품 가공 자동화를 만들어줬다

📝 한줄 요약

스마트스토어 위탁판매 상품 가공(상품명·키워드·카테고리)을 Claude Code와 하루 만에 자동화 파이프라인으로 만들었다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

• Claude Code에게 강의 전사본을 주니 상품 가공 워크플로우를 알아서 이해하고 자동화 설계까지 해줬다

• 인터뷰 13문항으로 범위를 좁혀간 게 자동화 품질을 결정했다

• 네이버 API 연결이 3번 실패했지만 AI가 매번 원인 분석 → 대안 시도 → 결국 성공

• 규칙 파일을 따로 분리해서 판매 결과 보고 업데이트할 수 있는 구조로 만들어줬다

• 500개 상품 수작업 → 명령어 한 줄로 처리 가능한 구조 완성

🎯 이런 분들께 도움돼요

• AI 코딩 도구를 실제 업무에 써보고 싶은데 어디서부터 시작할지 모르는 분

• 반복 작업을 자동화하고 싶지만 "코딩 몰라도 되나?" 고민 중인 분

• AI 활용 사례를 보고 자기 업무에도 적용해보고 싶은 분

😫 문제 상황 (Before)

스마트스토어 위탁판매를 시도하고 있다. 업체에서 받은 엑셀 파일에 상품이 500개 들어있는데, 이걸 그대로 올리면 안 된다. 상품명을 검색에 잘 걸리게 수정해야 하고, 키워드를 10개씩 넣어야 하고, 카테고리 코드도 매칭해야 한다.

하나하나 손으로 하면? 500개 × 3가지 작업 = 하루 종일 걸린다. 그런데 궁극적으로는 5천 개, 5만 개를 처리해야 한다. 수작업으로는 사업 확장이 불가능했다.

업체에서 제공하는 유료 프로그램의 도움을 받을 수도 있지만 (언젠가는)완전 자동화를 꿈꾸기에 외부 프로그램 의존은 최대한 줄이고 싶었다. AI로 직접 처리하면 내 방식대로 유연하게 할 수 있을 것 같았다. 그래서 상품을 본격적으로 등록하기 전에 자동화 워크플로우부터 만들기로 했다.

🛠️ 사용한 도구

• 도구명: Claude Code

• 모델: Claude Sonnet

• 보조 도구: 네이버 검색광고 API (키워드 검색량 조회)

🔧 작업 과정

강의 노트를 던져줬더니 업무를 이해했다

처음에 "스마트스토어 상품 가공을 자동화하고 싶다"고만 말했다. 막연한 요청이었는데, Claude Code가 먼저 물었다. "어떤 부분을 자동화하고 싶으세요?"

그래서 강의 노트를 던져 줬다. 여러 주제의 강의 노트를 읽더니 알아서 정리했다.

여기에 있는 강의노트를 보면 이해가 될 것 같은데? 나도 잘 몰라...그만 물어..

Claude Code가 강의 노트를 분석한 결과: "상품 가공은 여러 요소가 있는데, 엑셀 파일에서 자동 처리할 수 있는 건 상품명·키워드·카테고리 3가지입니다. 나머지는 별도 프로그램이 필요하니 나중으로 미루는 게 좋겠습니다."

강의를 들은 사람처럼 워크플로우를 이해하고, 자동화 가능한 범위까지 스스로 판단한 게 인상적이었다.

인터뷰 13문항 — 막연한 요청이 구체적인 설계가 되다

범위가 잡히고 나니 Claude Code가 인터뷰를 시작했다. "키워드는 어떻게 가져올까요?", "예외 처리는 어떻게 할까요?", "중복 제거도 포함할까요?" — 총 13문항.

전부 다 AI가 해주길 원한다. 키워드는 네이버 쇼핑 API로 가져오면 될 것 같아.
외부 프로그램에 의존하지 않고 AI 자체적으로 처리하길 원한다.

나는 그냥 원하는 방향만 말했다. "AI가 다 해줬으면 좋겠다", "최소 키워드 10개", "처음 3번은 내가 검수할게", "예외는 한번에 모아서 보고해줘". 이런 선택을 하나씩 하다 보니 13문항이 끝났고, 그 결과물이 자동화의 청사진이 됐다.

이 인터뷰 과정이 전체 자동화 품질을 결정한 핵심이었다. "자동화해줘"라고 막연히 던졌으면 절대 이런 결과가 안 나왔을 것이다.

실제 파일 구조 확인 — 엑셀 49개 컬럼, 카테고리 5,917개

인터뷰가 끝나고 실제 파일을 확인하는 단계로 넘어갔다.

상품대장 엑셀 파일 여기에 있어

상품 대장 엑셀은 컬럼이 수십 개나 있었는데, Claude Code가 자동화에 필요한 핵심 컬럼 3개를 알아서 식별했다. 카테고리 매핑 파일도 줬더니 수천 개의 카테고리 코드 구조를 파악했다.

네이버 API 3번 실패, 그래도 포기하지 않았다

키워드 검색량을 가져오려면 네이버 검색광고 API를 연결해야 했다. 여기서 진짜 막혔다.

1차 시도: API에 데이터를 보냈는데 응답은 200(성공)인데 결과가 비어있었다. 알고 보니 GET 방식에 데이터를 본문에 넣으면 API가 무시하는 거였다.

2차 시도: 서명(HMAC-SHA256) 방식을 바꿨더니 이번엔 403(접근 거부). 서명할 때 전체 URL을 넣었는데, 기본 경로만 넣어야 했다.

3차 시도: 기본 경로로 서명하고, 키워드를 쿼리 파라미터로 보냈더니 — 923개 키워드가 쏟아졌다.

직접 했으면 1차 실패에서 포기했을 것이다. Claude Code가 매번 "이번 에러의 원인은 이것이고, 다음에는 이렇게 해보겠습니다"라고 분석하고 재시도하는 과정을 지켜보면서, API 연결이라는 게 이런 거구나 하고 배웠다.

10개 샘플 테스트 — 진짜 돌아간다

구조가 완성되고 실제로 10개 상품을 돌려봤다. 500개 중 중복을 제거하니 164개 고유 상품, 그중 10개를 먼저 테스트.

결과:

• 10개 중 7개: 상품명 가공 + 키워드 10개 + 카테고리 매칭 완료

• 3개: 카테고리 미매칭 (카테고리 파일에 해당 항목 없음)

• 2개: 키워드 부족 (10개 미만)

예외 5건은 리포트로 한번에 모아서 보여줬다. "이 상품들은 수동으로 확인이 필요합니다"라고. 완벽하진 않지만, 70%를 자동으로 처리하고 나머지 30%만 사람이 보면 되는 구조였다.

규칙 파일 분리 — 성장하는 자동화

테스트 결과를 보니 "부착형", "하드타입", "칼라" 같은 불필요한 수식어가 상품명에 남아있었다. Claude Code는 이런 제거 규칙을 별도 파일(규칙 파일)로 분리해뒀다.

예를 들어 "부착식", "다용도", "휴대용" 같은 의미 없는 수식어를 자동으로 제거하는 규칙이 정리되어 있다.

이 파일만 수정하면 상품명 가공 규칙이 바뀐다. 나중에 실제 판매 결과를 보고 "이 단어를 빼니 검색이 더 잘 된다" 하면 규칙을 업데이트할 수 있다. 코드를 건드릴 필요 없이.

내가 "나중에 개선할 수 있게 해줘"라고 한마디 했을 뿐인데, 이런 확장 가능한 구조로 알아서 만들어준 게 놀라웠다.

그레이 영역 — 아직 못 하지만, 언젠가

현재 자동화는 상품명·키워드·카테고리 3가지다. 하지만 실제 상품 등록에는 이미지 가공과 네이버 속성 입력도 필요하다.

이미지 수정과 네이버 속성 입력도 강의에 있었잖아? 이 부분도 그레이로 표기해줘.
언젠가 극복해야 할 영역이야

Claude Code는 이걸 "그레이 영역"이라고 이름 붙이고 정리해줬다:

"안 되는 건 안 된다"고 솔직히 말하면서, "하지만 이런 순서로 확장하면 됩니다"라고 로드맵까지 제시해준 게 실용적이었다.

✅ 결과 (After)

Before vs After

결과물

• 상품 가공 자동화 파이프라인 (명령어 한 줄로 실행)

• 업데이트 가능한 규칙 파일 (규칙 파일)

• 예외 배치 리포트 (미매칭·부족 항목 한번에 보고)

• 확장 로드맵 (그레이 영역 4가지 정리)

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. 인터뷰를 받듯이 범위를 좁혀라: "자동화해줘"가 아니라 AI의 질문에 하나씩 답하며 스코프를 정했다. 13문항이 전체 품질을 결정했다.

2. 강의 노트나 매뉴얼이 있으면 그대로 줘라: AI가 알아서 워크플로우를 이해한다. 내가 설명하려고 힘쓸 필요 없이 자료를 던져주면 된다.

3. 에러가 나도 포기하지 마라: API 연결이 3번 실패했지만 AI가 매번 원인을 분석하고 대안을 찾아줬다. "왜 안 되는지" 물어보면 된다.

이렇게 하면 안 돼요

1. "다 자동화해줘"라고 막연하게 던지면 결과물도 막연하다. 범위를 좁혀야 한다.

2. 한 번에 완벽한 결과를 기대하면 안 된다. 10개 테스트 → 규칙 보완 → 다시 돌리기의 반복이 필요하다.

🌍 다른 업무에 적용한다면?

이 경험은 "반복적인 엑셀 작업"이 있는 모든 업무에 적용할 수 있다. 예를 들어:

• 쇼핑몰 상품 데이터 일괄 수정

• 거래처 목록 정리 및 분류

• 대량 데이터에 외부 API 정보를 붙여서 보강하기

핵심은 "AI에게 업무 매뉴얼을 주고, 인터뷰로 범위를 좁히고, 작게 테스트한 뒤 확장하는" 패턴이다.

🚀 앞으로의 계획

• 164개 전체 상품으로 돌려보고 규칙을 보완한 뒤 실제 운영에 투입할 예정

• 그레이 영역으로 남긴 이미지 가공과 네이버 속성 입력도 자동화해서, 상품 가공 전체를 AI가 처리하게 만들 계획

• 궁극적으로는 판매 결과를 보고 규칙이 자동 업데이트되는 피드백 루프까지 구축하고 싶다

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: 업무 자동화 시작할 때

[업무명]을 자동화하고 싶다. [입력 파일/데이터]를 받아서 [원하는 결과]를 만드는 건데, 전체 중에서 [자동화할 범위]만 자동화하고 싶다. 먼저 인터뷰해줘.

프롬프트 2: 강의 노트로 업무 이해시킬 때

[경로]에 있는 강의 노트를 읽어봐. 이 강의 내용을 바탕으로 [업무명]의 워크플로우를 파악하고, 어떤 부분을 자동화할 수 있는지 정리해줘.

프롬프트 3: API 에러 해결할 때

[API명] 연결했는데 [에러 상황]이 발생했어. 원인을 분석하고 다른 방법으로 다시 시도해줘.