Manus로 Make 날로 먹으려다 고생한 썰 풉니다

1. 블루프린트 + Manus로 쉽게 자동화를 해보겠다는 야심찬 계획

호트만님 스터디에 참여하며 처음으로 Make를 본격적으로 써보기로 했습니다. 특히 1주차 강의 때 공유주신 "블루프린트 역분석" 방식에 영감을 받아, Manus라는 AI 에이전트를 통하면 초보자도 정말 쉽게 Make 자동화 구현이 가능하겠다 싶어 시도했습니다.

  • 야심찬 계획: "내가 원하는 시나리오와 유사한 블루프린트로 Manus에 넣고, 그 기반으로 내가 원하는 플로우대로 완전 초보도 따라할 수 있도록 정말 상세한 가이드를 만들어 세부 설정까지 다 알려준다면... 그대로 따라하기만 하면 되겠네? 2시간이면 충분하겠는데?"

2. 순조로운 시작, 예상치 못한 난관

처음엔 회원가입이나 기본 플로우 설정 등 간단한 부분은 Manus가 매우 잘 안내해줬습니다. 하지만 곧 첫 번째 난관이 있더라구요. Manus가 이야기한 '스케줄러 모듈'이 도저히 안 보입니다.

  • Manus의 잘못된 안내: "모듈 + 버튼을 누르고 스케줄러 버튼을 클릭하세요"라고 했지만 아무리 찾아도 스케줄러 버튼은 존재하지 않았다.

  • 실제 메이크의 스케줄러 위치: 별도 모듈이 아닌 화면 하단에 위치한 설정 기능이었다.

"한글로도 써보고 영어로도 써봤는데... 스캐줄러가 정말 없는 거였어?"

3. 이터레이터 모듈과 필터 설정의 좌절

다음 문제는 이터레이터 모듈이었다. 계속되는 에러에 결국 이 모듈을 삭제했다. 또 마지막 단계인 필터 설정에서는 최근 7일간의 영상을 가져오는 것이 목표였는데, 아무리 시도해도 최신 영상 1개만 가져오는 한계가 있었다.

  • 이터레이터의 저주: "계속해서 에러가 발생해 결국 이터레이터 모듈 자체를 제거했다"

다양한 유형의 결제 옵션을 보여주는 녹색 화면
  • 필터 설정 고군분투: "7일 이내 모든 영상을 가져오려 했지만, 최신 1개만 가져오는 문제를 해결하지 못했다"

모바일 앱의 설정을 보여주는 화면

"이렇게까지 해봤는데 왜 하나만 나오는 거지...?"

3. 본격적인 고생 시작: JSON과의 씨름

이후 슬랙과 연동하는 JSON 블록 설정에서 큰 벽을 만났다. Manus가 준 가이드대로 입력했지만 지속적으로 오류가 발생했다. 결국 JSON을 포기하고 텍스트 블록으로 대체하는 편법으로 문제를 해결했다.

  • 고난의 JSON 설정: Manus가 제공한 JSON 구조를 그대로 입력했지만 계속해서 오류가 발생

  • 창의적(?) 해결책: "결국 JSON 블록을 포기하고 텍스트 항목에 내용을 옮겨 넣어 작동시켰다"

다양한 유형의 정보를 보여주는 웹 페이지의 스크린 샷

완성된 FLOW

5. 초보자의 중요한 교훈과 배운 점

Flow 구성은 AI로, 세부 모듈 설정은 직접!

  • 전체 시나리오 구성은 AI의 도움을 받으면 효과적이지만, 개별 모듈의 세부 설정은 AI의 한계가 명확했다.

  • AI가 모르는 플랫폼 세부 사항은 결국 사용자가 직접 경험하고 익혀야 한다는 중요한 교훈을 얻었다.

  • "AI는 큰 그림을 그려주는 데 탁월하지만, 세부 모듈 설정은 내가 직접 익혀야 했다"

모듈 단위로 반드시 테스트!

  • 전체 시나리오를 한번에 실행하지 말고 모듈 하나하나마다 작동 여부를 확인하는 게 중요하다.

  • "Run Once" 기능을 활용해 각 모듈이 예상대로 작동하는지 즉시 확인했다면 많은 시간을 절약했을 것이다.

  • "만약 처음부터 모듈별로 테스트했다면, 이터레이터 문제를 일찍 발견하고 대안을 찾을 수 있었을 것이다"

6. 앞으로의 계획: 체계적인 학습 접근법

이 경험을 기반으로 앞으로는 개별 모듈에 대한 보다 체계적인 학습과 직접 실험을 통해 메이크 자동화 시나리오를 더 완벽하게 만들 계획이다.

7. 마무리

결과적으로 날로 먹으려다 고생했지만, 이번 경험을 통해 메이크 자동화 플랫폼의 가능성과 함께 그 어려움까지 깊이 이해할 수 있었다.

  • "AI는 길을 안내해주는 지도가 될 수 있지만, 그 길을 걷고 장애물을 넘는 것은 결국 내 몫이었다"

  • "전체 프로세스를 AI와 함께 설계하고, 세부 모듈은 내가 직접 다듬어가는 방식이 가장 효율적이다"

    종이에 한국의 메시지

핵심 교훈 요약:

  • AI의 역할 이해하기: AI는 뛰어난 길잡이지만 완벽한 운전자는 아니다

  • 단계별 검증의 중요성: 모듈 하나하나 즉시 테스트하는 습관 들이기

  • 공식 문서 활용하기: AI가 놓치는 최신 플랫폼 정보는 공식 문서에서 확인하기

  • 실패를 통한 학습: 오류와 실패는 더 깊은 이해로 가는 지름길이다

"결국 AI는 자동화를 돕는 도구일 뿐, 자동화 자체를 완전히 자동화해주진 못한다"

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