배경 및 목적
결과물입니다. 클릭 한 번으로 기사(블로그) 형식 네이버 카페에 자동으로 포스팅..!
하루가 다르게 발전하는 AI 트렌드에 대한 FOMO.. 누구나 있을 수 있는 부분이라고 생각합니다. 저 역시 그랬고, 이곳 저곳 다양한 뉴스레터를 구독하면서 정보를 취합하고 있는 스스로를 발견했습니다.
그러다 문득, 이왕 자료를 수집, 취합한다면 내가 직접 1인 신문사처럼 콘텐츠화 시켜보는 것도 재밌겠다는 생각이 들었어요. (남는게 시간이라)
특히 외신의 소식을 빠르게 가져오는 프로세스를 구축해봐야겠다고 느꼈는데요, 국내에도 AI 타임즈같은 훌륭한 소식처들이 있지만.. 대부분의 소식들이 외신의 정보를 그대로 갖고오는 경우도 허다하더라고요. 불가능한 부분이 아니라는 생각에 ‘일단 go’ 했습니다.
달성하고자 한 구체적인 목표는 다음과 같습니다.
AI에 대한 전반적인 트렌드를 파악할 수 있는 뉴스(외신) 데이터 수집
올바른 트렌드 파악을 위해 키워드는 직접 선정케 함
→ 해당 부 분은 파이썬 코드로 대체했습니다.
수집한 데이터를 활용한 네이버 카페 발행 자동화
요 부분을 MAKE로 자동화시킬 예정입니다.
참고 자료
멍청하게도 홀로 사투를 벌였습니다. 메이크 내 공식 커뮤니티가 많이 도움되었습니다. 이 글을 보시는 분들은 시간 아끼시길..ㅎㅎㅎ
활용 툴
메인:
MAKE
사용된 앱 & 모듈:
노션
Watch Database Items
Get a Database Item
Update a Database Item
앤트로픽(클로드)
Create a prompt
Tools
Set variable
Array aggregator
OpenAI (Dall-E 3)
Generate an Image
HTTP
Make an OAuth 2.0 request
실행 과정
설명에 앞서, 완성된 시나리오는 아래와 같습니다.
우측 상단의 연동되지 않은 모듈들은 여러가지 실험에 쓰인.. 오퍼레이션 갉아먹은 친구들입니다. 😅그냥 보내기 아쉬워서 기념 촬영 찍었습니다. 실제로 쓰인건 일직선으로 이뤄진 프로세스입니다.
구체적으로 설명해 보자면,
입니다. 하나씩 살펴보도록 할게요 :)
사전 준비
주기적으로 AI 뉴스를 수집할 수 있는 코드를 실행합니다.
이번에는 MAKE 활용이 메인 주제이니, 수집 과정에 대해서는 과감하게 생략하겠습니다.
노션에 수집한 데이터가 업로드 됩니다. 3줄로 요약된 내용을 보고, 제 스스로 흥미롭게 느낀 뉴스를 “체크”합니다.
‘상태’가 ‘진행 중’으로 바뀌면서, 1차 필터링이 완료됩니다. 이제 MAKE 가동 준비 끝.
MAKE 활용
처음에는 노션의 “Watch Database Items” 모듈과 “Get a Database Item” 모듈을 사용합니다. 이 과정에서 필터를 생성해 ‘상태’가 ‘진행 중’인 데이터만 불러오도록 설정합니다.
불러온 외신 원문 데이터에 대해 번역과 함께 콘텐츠화 시킵니다. 짧은 영어를 이렇게 극복.
“Set variable” 모듈을 사용해서, “##”라는 텍스트를 기준으로 문단을 구분합니다. (사전에 클로드에게 프롬프트로 형식을 지정해줬습니다.)
이후에는 “Array aggregator” 모듈을 사용해서, 다시 집계합니다. 사실 안써도 되는데, 기본 제공되는 툴들과 친해질 겸 한 번 써봤습니다.
문단을 쪼갠 이유는, 처음엔 문단 별로 이미지를 생성해 보고자 했기 때문입니다..만 네이버 카페 글쓰기 API 사용 과정에서 사진 + 이미지 + 사진 + 이미지 형식으로 업로드하려고 하니 계속해서 오류가 발생하더라구요😅
결국 썸네일만 만들기로 했습니다. OpenAI의 Generate an Image 모듈을 사용했습니다. 이미지 생성 프롬프트는 쥐약이기도 해서, 퀄리티는 잠시 미루고 일단 go했습니다.
출력 형식은 URL이 아닌 이미지 파일로 추출했습니다.
다음 작업은 나중에 써먹을 일이 있을까 하여.. 만들어진 데이터를 다시 노션으로 업로드하는 작업입니다. 이전에 사용했던 aggregator 부분의 결과를 자잘하게 쪼갠 뒤, 노션에 미리 만들어놨던 열들에 맞춰 설정하면 됩니다.
안쪼개도 되지만, 처음 계획했던 문단 별 이미지화 때문에 쪼개는 작업을 더했습니다.
마지막.. HTTP 앱의 Make an OAuth 2.0 request 모듈을 사용해 네이버 카페 글쓰기 API를 연동하고, 인코딩과 함께 형식을 조금 다듬어줬습니다.
인코딩은 진짜 답답해 죽는 줄 알았습니다. 안그래도 부족한 개발 지식 때문에 겨우 한 계단 씩 오르고 있었는데, 여기서 턱 막혔어요ㅋㅋㅋ메이크 커뮤니티에도 한글 관련한 인코딩 정보는 없더군요ㅎㅎ.. 혹여나 답답하시다면 편하게 말씀해 주세요 :)
결과 및 인사이트
재밌었고, 조금씩 시민개발자로 거듭나고 있다는 느낌입니다. 한참 멀었지만, 안되는 건 없네요 :)
아, 이번에도 역시 ChatGPT가 큰 도움이 되었습니다.
이것저것 찾아보다가, 하도 답답해서 메이크 자체 지원하는 기능들을 캡쳐한 뒤 목적을 이야기했더니 파훼법을 바로 알게 됐습니다. 큰 도움 주신 ChatGPT 4o님께 다시 한 번 감사 인사 드립니다. 🙇♂️
다음 주에도 화이팅입니다🫡
p.s 메이크를 처음 사용해 보시는 분들을 위해 소소한 꿀팁 한 개 드립니다. 우측 하단의 AI BETA를 여러 번 사용해본 결과, 다음과 같은 상황에서 사용해 보시길 권장합니다.
초반 시나리오 구축용
가이드라인용으로는 나쁘지 않습니다.
본인이 사용할 앱 중 어떤 모듈을 사용해야 할지 모를 때 (앱 정도는 스스로 정해놓아야 정확도 올라감)
마찬가지로 가이드라인용으로는 쓸만 했습니다.
MAKE 자체 기능(Tools, Flow control, Text parser 등)에 대한 설명
공식 문서 쉽게 설명해달라고 하면 해주긴 합니다. 정 이해 안가신다면 활용해보실 법 합니다.
