🏆 AI스터디 19기 4주차 베스트 사례 큐레이션 - 개발&자동화

📚 19기 회고리포트

✍️ [Activepieces를 사용한 회고리포트 4편]

Gertrude

하려던 것 📝

• Google Forms 응답을 자동으로 캘린더와 시트에 저장하는 자동화 시스템을 구축한 사례

• 매 시간 활동 로그를 자동으로 수집하고 관리함

• 활동 내용을 AI로 자동 분류하여 캘린더와 구글 시트에 저장함

• 하루 루틴을 체계적으로 데이터화하여 시간 관리를 개선함

활용한 툴 ⚒️

• Activepieces: 워크플로우 자동화 구현

• Google Forms: 활동 로그 및 감정 노트 수집

• Gemini 2.5 Flash: 활동 내용 카테고리 자동 분류

• Google Calendar: 일정 자동 저장

• Google Sheets: 데이터 자동 기록

• Discord: 응답 완료 알림 전송

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 전체 워크플로우 설계

• 5분마다 구글 폼 응답을 트리거로 받아오는 자동화 시스템을 구축함

• 폼 응답 값을 추출하여 AI가 카테고리로 분류하도록 설정함

• 날짜 및 시간 변환 후 캘린더와 시트에 순차적으로 저장하는 프로세스를 구현함

• 모든 과정 완료 시 Discord로 완료 메시지를 전송하도록 설정함

2️⃣ 구글 폼 및 데이터 추출 설정

• 활동 내용, 감정 노트, 만족도, 집중도, 날짜, 시간 항목으로 폼을 구성함

• Code를 통해 폼의 응답 값(Item 이름과 값)을 추출함

• 만족도와 집중도를 구분하기 위해 서로 다른 값으로 답변하도록 설정함

• 입력 데이터의 괄호를 제거하는 코드를 작성하여 데이터를 정제함

3️⃣ AI 카테고리 분류 시스템 구축

• AI Studio API Key를 활용한 Gemini 2.5 Flash 모델을 연결함

• Work, Skill Up, Personal Care, Leisure 4개 카테고리 분류 프롬프트를 작성함

• 개인 일정(EWA, Pair Session 등)을 예시로 추가하여 분류 정확도를 향상시킴

• 카테고리 이름만 출력하도록 프롬프트를 설계하여 후처리를 최소화함

4️⃣ 날짜 및 시간 형식 설정

• 날짜와 시간을 Input Data로 받아 Format을 통일시킴

• Time Zone을 Asia/Seoul로 설정하여 한국 시간 기준으로 저장되도록 함

• 1시간 간격 일정 저장을 위해 Expression에 '-1 hour'를 입력함

• UTC 시간에 +09:00를 더해 서울 시간으로 수동 변환함

5️⃣ 구글 캘린더 및 시트 연동

• 캘린더에 일정을 자동 저장하며 Description에 상세 메모를 추가함

• 구글 시트의 스프레드와 시트 이름을 선택하여 연동함

• 헤더 포함 토글을 활성화하여 첫 행의 열 이름에 맞춰 데이터를 저장함

• Discord 웹훅 URL로 응답 완료 메시지를 전송하도록 설정함

📚 19기 끌림영상

✍️ 산타의 귀환

오산타

하려던 것 📝

• 3년간 휴면 상태인 유튜브 채널을 AI 도구로 재시작한 사례

• 20년 유치원 경력의 '산타' 캐릭터로 운영했던 채널을 AI를 활용해 리브랜딩하고자 함

• 과거 야외촬영과 편집의 어려움을 AI로 극복하고 효율적인 콘텐츠 제작 방식을 구축하고자 함

• 3년간 멈춰있던 '산타방송국' 채널의 심폐소생을 시도함

활용한 툴 ⚒️

• Gemini, ChatGPT : 채널 현황 분석 및 최적화 전략 수립, 리브랜딩 방향성 제안

• 소라(Sora) : 15초 분량의 어그로 컨셉 산타 영상 제작

• 수노(Suno) : 영화적이고 미스터리한 크리스마스 배경음악 제작

• 캡컷(CapCut) : 자막 삽입 및 최소한의 영상 보정

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 채널 현황 분석 및 진단

• Gemini와 ChatGPT에 '산타방송국' 채널 분석을 의뢰함

• 2020년 12월 이후 활동 중단, 조회수 저조, 27분 긴 영상 길이, 타겟층 불분명 등의 문제점을 파악함

• 20년 유치원 경력과 산타 캐릭터라는 강력한 차별화 요소를 발견함

• AI가 제시한 냉정한 진단을 바탕으로 리브랜딩 방향을 설정함

2️⃣ 콘텐츠 전략 수립

• AI 제안에 따라 긴 영상 대신 1분 미만 쇼츠(Shorts) 형식으로 전환을 결정함

• 타겟을 '육아에 지친 부모' 또는 '위로가 필요한 청춘'으로 명확화함

• 제목과 썸네일을 호기심과 공감을 자극하는 방식으로 변경하는 전략을 수립함

• 일주일간 매일 오후 7시에 15초 영상을 업로드하며 점진적으로 15초씩 늘리는 계획을 세움

3️⃣ AI 영상 제작

• 소라에 '어두운 골목, 빨간 코트의 산타가 카메라를 향해 천천히 걸어오는 장면(눈발, 역광, 심각한 톤)'을 요청함

• 15초 대본 작성: '그동안 잠수 탔던 이유? 미안한데, 올해부터 규칙 바꾼다. 착한 애들만 주는 거? 그딴 거 없어. 나한테 먼저 눈에 띄는 애한테 간다. 준비됐냐? 돌아왔다'

• 수노에 '긴장감과 미스터리, 오케스트라, 깊은 현악기, 영화적, 어두운 크리스마스 분위기, 희소한 종소리와 느린 감각'의 배경음악을 요청함

• 캡컷에서 자막과 최소한의 리터칭 작업을 진행함

4️⃣ 채널 재오픈

• 완성된 15초 '어그로 산타' 컨셉 영상을 유튜브에 업로드함

• 일주일간 오후 7시 전후로 15초 영상을 지속 업로드하는 전략을 실행함

• 45초가 되면 스토리에도 집중하는 단계적 확장 계획을 수립함

📚 19기 N대리비서봇

✍️ n8n이 오케스트레이션 하는 Data Pipeline (수집부터 시각화, AI 에이전트까지)

디디DD

하려던 것 📝

• n8n을 데이터 오케스트레이터로 활용하여 경제 뉴스 분석 시스템을 구축한 사례

• 비정형 텍스트 수집부터 AI 가공, DB 적재, 시각화, 대화형 인터페이스까지 End-to-End 데이터 파이프라인을 구축함

• Docker 기반 Self-Hosted 환경에서 데이터 주권과 확장성을 확보하며 복잡한 데이터 흐름을 제어하는 오케스트레이션 도구로서 n8n의 가능성을 검증함

• 서로 다른 성격의 도구들을 n8n으로 통합하여 단순 자동화를 넘어 전문적인 데이터 파이프라인 시스템을 구현함

활용한 툴 ⚒️

• n8n: 전체 워크플로우 오케스트레이션, ETL 프로세스 관리, AI Agent 챗봇 구현

• PostgreSQL: 원본 데이터 및 가공된 분석 데이터 저장

• Apache Superset: DB 데이터 시각화 및 차트 생성

• GPT-4o-mini: 뉴스 기사 분석 및 섹터 분류, 감성 분석, 요약 생성

• Puppeteer (n8n-nodes-puppeteer): Superset 차트 스크린샷 캡처

• Telegram: 분석 결과 배포 및 챗봇 인터페이스

• Docker Compose: 전체 서비스 컨테이너화 및 네트워크 구성

• SerpApi: 실시간 검색 정보 제공

• Youtube Transcript: 유튜브 영상 요약

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 인프라 아키텍처 구성

• Docker Compose를 활용하여 n8n, PostgreSQL, Apache Superset을 하나의 사설 네트워크로 구성함

• 클라우드 의존도를 최소화하고 데이터 주권을 확보하기 위해 Self-Hosted 환경을 선택함

• Google Sheets나 Airtable 대신 PostgreSQL을 선택하여 수만 건 이상의 데이터 처리 성능과 고급 SQL 분석(윈도우 함수) 기능을 확보함

• Text-to-SQL AI 호환성을 위해 정형화된 RDBMS 구조를 구축함

2️⃣ Phase 1: ETL & AI Processing 구축

• RSS Reader 노드로 매일경제의 다양한 섹션(증권, 경제, 기업)에서 1시간 주기로 뉴스 데이터를 수집함

• AI Agent 노드를 통해 GPT-4o-mini에게 기사를 전달하여 산업군 분류, 감성 점수(-1.0~1.0), 시장 영향도(strong/medium/weak), 요약을 JSON 형식으로 구조화함

• 투자 관점의 전문 애널리스트 역할을 하는 상세한 System Prompt를 작성하여 23개 섹터 분류 기준과 sentiment 분석 규칙을 정의함

• Postgres 노드를 통해 가공된 데이터를 Upsert 방식(중복 시 업데이트, 없으면 삽입)으로 DB에 저장함

3️⃣ Phase 2: Automated Reporting 구축

• SQL Query를 통해 DB에서 일일 집계 데이터를 추출하여 LLM에게 전달하고 섹터별 weighted\_score 변화 추이 기반 시장 코멘트를 생성함

• Superset의 차트 이미지 API 부재 문제를 n8n-nodes-puppeteer 커뮤니티 노드로 해결함

• n8n이 크롬 브라우저를 제어하여 Superset에 로그인하고 차트 렌더링 대기 후 고해상도 스크린샷을 캡처함

• 텍스트 분석 결과와 차트 이미지를 결합하여 Telegram으로 자동 전송하는 리포팅 파이프라인을 완성함

4️⃣ Phase 3: Interactive AI Agent 구축

• 텔레그램 기반 AI Agent 챗봇을 구축하여 사용자의 자연어 질문에 능동적으로 응답하는 시스템을 구현함

• Text-to-SQL 기능을 핵심으로 PostgresDB 툴을 연결하여 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하고 결과를 요약함

• Postgres Tool을 활용하는 서브워크플로우를 구성하고 메인 Agent에 툴로 추가하여 섹터별 분위기 조회 등 대화형 데이터 분석을 가능하게 함

• SerpApi(실시간 검색), Youtube Transcript(영상 요약), Technical Analyst(미국주식 차트 분석) 등 다양한 툴을 통합하여 멀티모달 AI Agent를 완성함

📚 19기 카톡봇

✍️ 11번가 셀러 인증 자동화 봇 3탄 – 운영 환경 구축기 (4주차)

황금호랑이

하려던 것 📝

• 11번가 셀러 인증을 24시간 안정적으로 자동화 운영하는 시스템을 구축한 사례

• 24시간 안정적으로 돌아가는 인증봇 운영 환경 구조를 만듦

• 운영자와 관리자에게 자동으로 보고 메시지를 전송하는 시스템을 구축함

• 실물폰과 맥 미니를 활용한 실제 운영 아키텍처를 확립함

활용한 툴 ⚒️

• IRIS : 카카오톡 봇 서비스 구동 및 메시지 자동 전송

• Playwright : 11번가 로그인/로그아웃 자동화 처리

• VirtualBox + Ubuntu + ReDroid : 안드로이드 에뮬레이터 환경 테스트

• Android Studio AVD + Termux : 안드로이드 가상 환경 테스트

• launchd : macOS 스케줄러 자동 실행 설정

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 운영 아키텍처 환경 실험

• Windows 기준으로 세 가지 환경을 테스트함: VirtualBox+Ubuntu+ReDroid (메모리 1GB), Android Studio AVD+Termux+IRIS (메모리 4GB), Windows Home+Hyper-V+Ubuntu+ReDroid (메모리 과다)

• 모든 환경에서 IRIS 서비스 구동에는 성공했으나 24시간 운영에는 리소스 부담이 큼

• 실물폰 없이 장시간 운용하기 어렵다는 결론을 내림

• 최종적으로 맥 미니+실물폰 조합으로 결정하여 실물폰은 IRIS 전용, 맥 미니는 Playwright와 보고 체인 처리로 역할 분리함

2️⃣ macOS 스케줄러 시스템 구축

• Windows Task Scheduler에서 macOS launchd로 전환하여 스케줄 관리 시스템을 확립함

• setup_macos_scheduler.sh, update_schedule_time.sh, run\_bot.sh 세 가지 스크립트를 개발하여 자동화함

• run\_bot.sh는 venv/bin/python을 직접 호출하도록 구성하여 가상환경 패키지 의존성을 해결함

• 권한(launchctl)과 경로 문제를 해결하고 katokbot 최상단에서 git repo를 재구성하여 안정적으로 작동함

3️⃣ 보고 메시지 템플릿 시스템 개발

• 결과 보고 메시지를 템플릿 단위로 완전히 분리하여 유연한 관리 시스템을 구축함

• .env와 accounts.json에서 보고 옵션을 제어하고 templates/report\_promo.txt에서 홍보 문구를 자유롭게 편집함

• build_report_message 함수가 템플릿과 데이터를 조합하여 자동으로 보고 메시지를 생성함

• 운영자(펀도매)와 관리자(황금호랑이)에게 각기 다른 형식의 홍보용 리포트와 기본 요약 메시지를 동시에 발송함

4️⃣ 통합 시스템 안정화 및 검증

• 실물폰+맥 미니 구성을 확정하고 launchd 스케줄러 자동 실행을 설정함 (현재 15:02 실행)

• 실시간 WebSocket 인증 수신과 Playwright 로그인/로그아웃을 연동함

• 성공/실패 결과를 템플릿 기반으로 자동 전송하여 하루 4개 계정 처리에 10분 이상 걸리던 수동 작업을 완전히 제거함

📚 19기 Cursor

✍️ [Activepieces를 사용한 회고리포트 4편]

Gertrude

하려던 것 📝

• Google Forms 응답을 자동으로 캘린더와 시트에 저장하는 자동화 시스템을 구축한 사례

• 매 시간 활동 로그를 자동으로 수집하고 관리함

• 활동 내용을 AI로 자동 분류하여 캘린더와 구글 시트에 저장함

• 하루 루틴을 체계적으로 데이터화하여 시간 관리를 개선함

활용한 툴 ⚒️

• Activepieces: 워크플로우 자동화 구현

• Google Forms: 활동 로그 및 감정 노트 수집

• Gemini 2.5 Flash: 활동 내용 카테고리 자동 분류

• Google Calendar: 일정 자동 저장

• Google Sheets: 데이터 자동 기록

• Discord: 응답 완료 알림 전송

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 전체 워크플로우 설계

• 5분마다 구글 폼 응답을 트리거로 받아오는 자동화 시스템을 구축함

• 폼 응답 값을 추출하여 AI가 카테고리로 분류하도록 설정함

• 날짜 및 시간 변환 후 캘린더와 시트에 순차적으로 저장하는 프로세스를 구현함

• 모든 과정 완료 시 Discord로 완료 메시지를 전송하도록 설정함

2️⃣ 구글 폼 및 데이터 추출 설정

• 활동 내용, 감정 노트, 만족도, 집중도, 날짜, 시간 항목으로 폼을 구성함

• Code를 통해 폼의 응답 값(Item 이름과 값)을 추출함

• 만족도와 집중도를 구분하기 위해 서로 다른 값으로 답변하도록 설정함

• 입력 데이터의 괄호를 제거하는 코드를 작성하여 데이터를 정제함

3️⃣ AI 카테고리 분류 시스템 구축

• AI Studio API Key를 활용한 Gemini 2.5 Flash 모델을 연결함

• Work, Skill Up, Personal Care, Leisure 4개 카테고리 분류 프롬프트를 작성함

• 개인 일정(EWA, Pair Session 등)을 예시로 추가하여 분류 정확도를 향상시킴

• 카테고리 이름만 출력하도록 프롬프트를 설계하여 후처리를 최소화함

4️⃣ 날짜 및 시간 형식 설정

• 날짜와 시간을 Input Data로 받아 Format을 통일시킴

• Time Zone을 Asia/Seoul로 설정하여 한국 시간 기준으로 저장되도록 함

• 1시간 간격 일정 저장을 위해 Expression에 "-1 hour"를 입력함

• UTC 시간에 +09:00를 더해 서울 시간으로 수동 변환함

5️⃣ 구글 캘린더 및 시트 연동

• 캘린더에 일정을 자동 저장하며 Description에 상세 메모를 추가함

• 구글 시트의 스프레드와 시트 이름을 선택하여 연동함

• 헤더 포함 토글을 활성화하여 첫 행의 열 이름에 맞춰 데이터를 저장함

• Discord 웹훅 URL로 응답 완료 메시지를 전송하도록 설정함

📚 19기 챗GPT앱

✍️ 로컬호스트 테스트 앱에서 실제 ChatGPT 앱으로! 프롬프트 저장소 앱 완성하기

별찾아서

하려던 것 📝

• 로컬 환경의 프롬프트 저장소를 ChatGPT 앱으로 전환한 사례

• 기존 로컬 환경에서 실행하던 프롬프트 저장소 앱을 보완함

• ChatGPT 개발모드(Apps)에서 직접 실행할 수 있는 형태로 구조를 개선함

• ChatGPT 입력창에서 검색되어 바로 실행 가능하도록 만듦

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code for VS Code : 자연어 설명 기반 코드 생성 및 문제 해결

• VS Code : 개발 환경

• ChatGPT 앱 빌더(개발모드) : 앱 테스트 및 배포

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 기존 소스 기반 개선 작업 시작

• 이미 개발되어 있던 로컬 환경의 프롬프트 저장소 소스를 활용함

• ChatGPT 앱 개발모드에서 작동하도록 구조 변경 방향을 설정함

• Claude Code for VS Code를 주요 개발 도구로 선택함

2️⃣ Claude Code 활용한 개발 진행

• 자연어로 설명만 해도 코드가 자동 생성되는 방식으로 작업함

• 문제 상황 발생 시 Claude가 적절한 해결책을 제시하여 생산성이 향상됨

• 기존 로컬 서버 구조를 ChatGPT Apps 구조로 전환 작업을 수행함

3️⃣ ChatGPT 앱 설정 및 테스트

• ChatGPT 개발모드에서 앱 빌더를 활용하여 설정을 진행함

• 입력창에서 검색 및 바로 실행 가능 여부를 테스트함

• 직관적이고 접근성이 좋은 인터페이스로 최종 구현을 완료함

📚 19기 1인풀스택

✍️ 세상의 모든 음악이 당신의 교재가 됩니다

준PM

하려던 것 📝

• 주변 팝송을 인식하고 실시간으로 가사를 보여주는 웹앱을 개발한 사례

• 운전 중 팝송 가사를 검색하다가 놓치는 불편함을 해결하고자 함

• 음악 인식 API를 활용해 곡명, 아티스트, 영문 가사를 즉시 표시하는 서비스를 구현함

• 좋아하는 곡을 저장하고 Spotify와 연동하여 스트리밍 서비스로 연결하는 기능을 추가함

활용한 툴 ⚒️

• Antigravity : 구글의 새로운 AI 통합개발환경으로 전체 앱 개발 진행

• Gemini 3 pro (High) : 코드 작성 및 아키텍처 설계

• AudD : 음악 인식 및 가사 데이터 제공 REST API

• Spotify : 음원 스트리밍 서비스 연동

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 개발 환경 및 기술 스택 선정

• React, Vite, Tailwind CSS로 프론트엔드를 구성하고 Axios로 백엔드와 비동기 통신을 구현함

• Node.js와 Express로 백엔드 서버를 구축하여 API 요청을 처리함

• Antigravity를 사용하여 VS Code, Cursor와 동일한 환경에서 개발을 진행함

• AudD API 토큰을 발급받아 300번 무료 호출 범위 내에서 테스트를 진행함

2️⃣ 음악 인식 시스템 구조 설계

• AI에게 웹 기반 팝송 인식 앱 구현 방법을 문의하고 아키텍처를 요청함

• React에서 마이크 입력으로 5초간 녹음 후 Blob 형식으로 데이터를 수집함

• Node 서버로 녹음 파일을 업로드하고 AudD API로 전송하여 곡 정보를 JSON으로 받음

• 받은 데이터(곡명, 아티스트, 앨범 커버, 가사)를 프론트엔드에 표시함

3️⃣ 핵심 기능 구현

• start\_app.bat 파일을 실행하면 앱이 시작되고 팝송을 약 5초간 청취함

• 음악 인식 후 곡명, 아티스트, 영문 가사를 화면에 표시함

• 즐겨찾기 버튼을 추가하여 favorite.csv 파일에 곡 목록을 저장하는 기능을 구현함

• Spotify 연동 버튼을 추가하여 스트리밍 서비스로 바로 연결되도록 구현함

4️⃣ 추가 기능 개발

• 팝송뿐만 아니라 K-Pop과 가요도 가사를 표시하도록 기능을 확장함

• Spotify와 연계하여 나만의 플레이리스트를 만들 수 있는 기능을 완성함