🏆 AI스터디 20기 2주차 베스트 사례 큐레이션 - 바이브코딩&업무

📚 20기 클코자동화

✍️ [Claude Code] BigQuery + 슬랙으로 일일 매출 리포트 자동화하기

에이하이

하려던 것 📝

• 일자별 10만 행 이상의 상품 매출 데이터를 자동 분석하고 슬랙으로 리포팅하는 시스템을 구축한 사례

• BigQuery의 대용량 상품 매출 데이터를 자동으로 분석하여 급변동 상품을 조기 파악함

• 매일 반복되는 수동 데이터 확인 및 계산 작업을 자동화함

• 전일 대비 급상승/급하락 상품(±30%)을 자동 탐지하여 신속한 대응을 가능하게 함

• 상품별/팀별 매출 및 수익성 지표를 자동으로 계산하여 슬랙으로 전송함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code (Claude Opus 4.5) : 전체 시스템 설계, Python 스크립트 작성, 분석 로직 구현

• BigQuery : 10만 행 이상의 상품 매출 데이터 저장 및 조회

• 슬랙 Webhook : 분석 결과 자동 리포팅 전송

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 요구사항 정리 및 시스템 설계

• Claude Code의 계획 모드를 활용하여 전체 자동화 시스템 구조를 설계받음

• '상품별 매출 분석을 자동화하고 싶어. BigQuery에 10만 행 이상의 데이터가 있고, 매일 아침 슬랙으로 리포트 받고 싶어'라는 요청으로 시작함

• BigQuery → Python → 분석 → 슬랙 전송의 흐름으로 아키텍처가 제안됨

• 대화만으로 스프레드시트 한계를 넘어서는 대용량 데이터 처리 방안을 수립함

2️⃣ 실제 코드 구현 및 파일 생성

• '이 계획대로 구현해줘'라는 간단한 요청으로 전체 시스템 코드를 자동 생성함

• `daily_report.py`(메인 분석 스크립트), `config.py`(설정 파일), `requirements.txt`(패키지 목록), `README.md`(사용 가이드) 총 4개 파일이 생성됨

• 상품별 매출 및 수익성 자동 계산 로직이 구현됨

• 전일 대비 급변동 TOP 5 자동 탐지 기능이 포함됨

3️⃣ 자동화 시스템 완성

• CSV 파일로 데이터를 저장한 후 SKILL + 슬래시 커맨드 기능을 활용함

• 폴더에 데이터를 저장만 하면 원하는 날짜의 데이터를 자동 분석하는 시스템이 완성됨

• 슬랙 Block Kit 형식으로 깔끔한 리포트가 자동 전송되도록 구현함

• 코드를 직접 작성하지 않고 대화만으로 전체 시스템을 구축함

📚 20기 HRD자동화

✍️ [Typebot 사례공유 ①] '이거 당장 판매 사이트에 적용하고 싶어요' 소리 나오는 챗봇, 개발지식 없이 뚝딱 만들었어요

Green

하려던 것 📝

• Typebot을 활용해 사이트에 삽입 가능한 사용자 맞춤형 마케팅 챗봇을 제작한 사례

• 브랜드의 앰플 및 이너뷰티 제품을 판매하기 위한 맞춤형 제품 추천 챗봇을 구축함

• 사용자의 니즈를 파악하여 각 제품이 결과에 무조건 추천되도록 설문 플로우를 설계함

• 비개발자도 드래그 앤 드롭 방식으로 챗봇을 제작할 수 있는 방법을 테스트함

• OpenAI API를 연결하여 고객 맞춤형 추천 메시지를 자동 생성하도록 구현함

활용한 툴 ⚒️

• Gemini: Typebot 제작을 위한 컨셉 도출용 스크립트 작성, 브랜드 제품 조사, 플로우 설계, 변수명 설정, OpenAI 프롬프트 작성, 메타데이터 생성

• Typebot: 비개발자용 챗봇 빌더 플랫폼으로 드래그 앤 드롭 방식의 설문형 챗봇 제작 및 배포, 결과 DB 수집

• OpenAI API: 사용자 맞춤형 제품 추천 메시지 자동 생성

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ Gemini와 Typebot 제작을 위한 컨셉 도출용 스크립트 작성

• Gemini에게 직접 타입봇 스크립트를 요청하는 대신, 먼저 '타입봇 스크립트를 짜달라고 요청하는 프롬프트'부터 만들어달라고 요청함

• 브랜드에서 판매하는 제품의 제품명, 특징, 가격, 리뷰 등을 직접 복사하여 Gemini에게 제공하고 각 제품을 자세히 조사하도록 지시함

• 브랜드 무드를 반영하기 위해 감성 이미지나 제품컷을 함께 업로드하고, 타겟층(30~40대 여성)의 특성을 고려한 프롬프트 보충을 요청함

• 앞선 맥락을 인지한 Gemini가 타입봇 프롬프트 외에도 OpenAI API 연결 시 사용할 프롬프트까지 작성해줌

2️⃣ Gemini에게 Typebot 컨셉 도출 및 구체적인 플로우 설계

• Gemini가 제시한 여러 개의 구체적인 컨셉과 시나리오 중에서 최종 컨셉을 결정함

• 구체적인 플로우 구조와 변수명 설정 방법을 Gemini에게 질문하며 타입봇 설계를 구체화함

• 'Result 단계에서 제품 이미지와 링크를 함께 출력하고 싶다', '추천 코멘트는 OpenAI 블록을 사용하고 싶다' 등 구체적인 기능 요구사항을 함께 요청함

3️⃣ Typebot에서 플로우 만들기

• Typebot에 가입 후 새 프로젝트를 생성하고, 왼쪽 네비게이션의 박스들을 드래그 앤 드롭으로 끌어와 플로우를 구성함

• 레고 블럭 조립하듯 기능 블럭들을 쌓아 올리고 화살표로 연결하여 최종 플로우를 완성함

• 버튼, 텍스트 입력, 조건 분기, OpenAI 연결 등 다양한 블럭 기능을 활용하여 맞춤형 추천 로직을 구현함

• 화면 우측 상단의 'Test' 기능을 통해 실제 유저에게 보이는 화면을 실시간으로 확인하며 수정함

4️⃣ Theme & Settings 설정하기

• Theme 탭에서 채팅창 배경색, 말풍선 색상, 폰트, 봇 아바타 등을 브랜드 컨셉에 맞게 디자인함

• Settings 탭에서 챗봇의 메시지 전송 속도를 조절하여 실제 대화하는 듯한 자연스러운 느낌을 연출함

• 메타데이터(타이틀, 설명)를 입력하여 검색 노출 시나 링크 미리보기에서 구체적인 정보가 표시되도록 설정함

• 메타데이터 작성이 어려울 경우 Gemini에게 여러 아이디어를 요청하여 활용함

5️⃣ Publish 버튼을 눌러 배포하기

• 화면 우측 상단의 주황색 'Publish' 버튼을 눌러 손쉽게 설문/챗봇을 배포함

6️⃣ Result 탭에서 설문 결과 DB 조회하기

• 배포 후 생성되는 Result 탭에서 사용자의 설문 응답 결과를 확인함

• 버튼 블럭의 'Internal value' 설정 기능을 활용하여 긴 선택지 텍스트 대신 간결한 대체 값이 DB에 저장되도록 설정함

📚 20기 린디에이전트

✍️ n8n, make 비켜~!! 이게 된다고,,, 린디 에이전트로 손에 손잡고 자동화의 벽을 넘어요…

벤쿠버쪼

하려던 것 📝

• 린디 AI 에이전트를 활용하여 반복적인 경쟁사 분석과 시장 리서치 업무를 자동화한 사례

• 경쟁사 분석 및 시장 리서치 등 반복적인 정보 조사 업무를 자동화함

• 비슷한 형식의 자료 제작과 정보 비교 분석 작업의 효율성을 개선함

• 기존 자동화 툴의 높은 진입장벽을 극복하고 실무에 활용 가능한 자동화 시스템을 구축함

활용한 툴 ⚒️

• Lindy (린디) : 리서치 에이전트 템플릿을 활용한 경쟁사 및 시장 분석 자동화

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 린디 툴 선택 및 템플릿 활용

• n8n, Make 등 기존 자동화 툴의 높은 난이도로 인한 어려움을 경험함

• 템플릿 기반으로 쉽게 구축 가능한 린디 AI 에이전트를 발견하고 도입을 결정함

• AI CMO | Research Agent 템플릿을 선택하여 활용함

• 별도의 프롬프트나 코드 수정 없이 템플릿 그대로 실무에 적용함

2️⃣ 자동화 프로세스 구현

• 분석 대상 회사의 URL 하나만 입력하는 간단한 방식으로 시작함

• 입력된 웹사이트 전체를 자동으로 분석하는 기능을 활용함

• 시스템이 자동으로 유사한 경쟁사를 제안하는 결과를 얻음

• 비교 분석 문서가 자동으로 생성되어 실무에 바로 활용 가능한 형태로 출력됨

📚 20기 CTO

✍️ [Claude Code] deepagents로 AI 뉴스레터 작성 시스템 구축한 후기

하승범

하려던 것 📝

• Claude Code와 deepagents로 AI 뉴스레터 작성을 자동화한 사례

• 매주 수요일 발행하는 '오토마타' AI 뉴스레터의 리서치부터 글쓰기까지 자동화함

• LLM과 AI 에이전트 관련 소식을 정리하는 데 소요되는 시간을 절감함

• 리서치, 토픽 선정, 아티클 작성, 톤앤매너 조정을 에이전트로 구현함

• 매주 3개의 아티클과 1개의 스터디 카페 섹션을 자동 생성하도록 설계함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code : 전체 개발 과정 협업, 아키텍처 설계, 코드 작성 및 디버깅

• Claude Opus 4.5 : 메인 LLM 모델

• deepagents (LangGraph 기반) : 멀티 에이전트 시스템 구축

• Tavily API : 최신 AI 뉴스 웹 검색

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 프로젝트 기획 및 요구사항 정리

• 뉴스레터 특성(매주 수요일 발행, LLM/AI Agent 소식, 3개 아티클 + 스터디 카페 섹션)을 Claude Code에게 상세히 전달함

• 멀티 에이전트 구조(Research, Topic Selection, Tone and Manner Subagent)를 설계함

• 각 아티클을 마크다운 파일로 저장하는 요구사항을 명시함

• Claude Code의 Planning 모드를 활용하여 프로젝트 방향성을 수립함

2️⃣ deepagents 패키지 조사 및 분석

• 출시 4-5개월된 새로운 deepagents 패키지에 대한 웹 검색을 진행함

• 공식 문서, GitHub README, 튜토리얼 블로그를 수집하여 사용법을 파악함

• `create_deep_agent()` 함수 사용법, subagent 정의 방법, middleware 아키텍처를 학습함

• 새로운 패키지임에도 빠르게 활용 방법을 습득함

3️⃣ 기존 뉴스레터 톤앤매너 분석

• 기존 뉴스레터 URL(https://maily.so/automata/posts/l1zqg24lr5x)을 Claude Code에게 제공함

• 친근한 해요체, 한영 병기 기술 용어, 비유 활용, 섹션당 400-600단어 등의 특징을 분석함

• 분석 결과를 바탕으로 Tone Agent의 프롬프트를 설계함

• 기존 작성 스타일을 에이전트가 재현할 수 있도록 학습시킴

4️⃣ 멀티 에이전트 아키텍처 설계

• Research Agent(Tavily API로 최신 AI 뉴스 검색), Topic Selection Agent(토픽 선정), Tone Agent(오토마타 스타일 교정), Main Orchestrator(전체 조율)로 구조화함

• Claude Code가 체계적인 플랜을 설계한 후 allow edit 모드로 자동 코드 작성을 진행함

• `pyproject.toml`, `.env.example`, `.gitignore`, `README.md` 등 프로젝트 구조를 생성함

• `src/config.py`, `src/agents/`, `src/tools/`, `src/main.py`, `run.py` 등 모듈별 코드를 구현함

5️⃣ 에이전트 실행 및 에러 디버깅

• 초기 실행 시 무한 대기 상태로 멈추는 문제가 발생함

• deepagents 스트리밍 로직의 문제를 Claude가 분석하여 원인을 파악함

• 진행 상황 출력 메시지 추가 및 `sys.stdout.flush()`로 실시간 출력을 보장하도록 수정함

• 에러 메시지만 제공해도 원인 추적과 해결까지 자동으로 진행됨

6️⃣ 실제 뉴스레터 생성 테스트

• 4개 아티클(DeepSeek V3.2-V4, 멀티 에이전트 시스템, Test-Time Reasoning, 오픈소스 코딩 에이전트 추천) 자동 생성에 성공함

• 리서치부터 초안 작성까지 약 30분 소요, 최종 초안 생성은 15분에 완료됨

• 각 아티클이 마크다운 파일로 저장되고 최종 `newsletter.md`가 생성됨

• 총 비용은 약 $2.1(3,087원)으로 측정됨

📚 20기 맞춤형자동화

✍️ 나만의 자동화 설계 과제 제출 : VBA 업잔 파일 2026 버전으로 업그레이드

잔마왕

하려던 것 📝

• AI를 활용하여 기존 오피스 자동화 도구를 리팩토링한 사례

• 2023년에 AI 없이 수동으로 제작한 엑셀/파워포인트 자동화 추가기능(업잔 2023)을 AI 바이브 코딩으로 분석하고 개선함

• 기존 코드의 에러처리 및 예외상황 대응 취약점을 파악하고 개선함

• AI 바이브 코딩을 통해 코드를 리팩토링함

• 각 기능별 아이콘을 AI 이미지 생성 도구로 업그레이드함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Pro : 기존 VBA 코드 분석 및 리팩토링

• ChatGPT Plus : 코드 개선 및 아이콘 이미지 생성

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 기존 자동화 도구 현황 파악

• 2023년에 AI 도움 없이 직접 개발한 엑셀/파워포인트 추가기능(업잔 2023)을 보유함

• 파워포인트와 엑셀에 커스텀 메뉴가 추가되어 자동화 기능을 실행할 수 있는 구조로 구성됨

• VBA 기반으로 개발되었으며, 순서도 생성, 이름 정리, 다중 시트 처리, 이미지 일괄 처리 등의 기능을 포함함

• 기존 코드는 에러처리 및 예외상황 대응이 취약한 상태로 확인됨

2️⃣ AI 바이브 코딩을 통한 코드 분석

• Claude Pro를 활용하여 기존 VBA 코드의 구조와 로직을 분석함

• 코드의 개선 포인트를 도출하기 위해 에러처리, 예외상황 처리, 코드 가독성 측면에서 검토함

• 각 기능별로 개선이 필요한 부분을 구체적으로 파악함

3️⃣ 리팩토링 진행

• 도출된 개선 포인트를 바탕으로 AI 바이브 코딩 방식으로 코드를 리팩토링함

• 에러처리 로직을 추가하여 예외상황에 대응할 수 있도록 개선함

• 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시킴

4️⃣ UI 개선

• 각 기능별 아이콘을 AI 이미지 생성 도구로 새롭게 디자인함

• 기존 아이콘 대비 시각적으로 개선된 결과물을 적용함

📚 20기 안드로이드앱

✍️ [맘스맘 개발기] 260120 Admob 달아보기4

Wonny

하려던 것 📝

• 4업으로 1달러부터 9달러까지 수익을 창출해보는 사례

• 구글 플레이에 앱을 출시하고 AdMob 광고 연동을 완료함

• 앱 배포 후 AdMob 사이트에서 앱 등록 및 승인 진행함

활용한 툴 ⚒️

• Cursor : 앱 출시 후 다음 단계 진행 방법 문의 및 문제 해결 상담

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 구글 플레이 스토어 앱 출시 확인

• 어제 제출한 리뷰가 완료되어 구글 플레이 스토어에 앱이 정상적으로 게시됨을 확인함

• 앱 페이지에 이미지가 표시되며 정상적으로 접속 가능한 상태를 확인함

• Cursor에게 앱 출시 사실을 공유하고 다음 진행 단계에 대해 문의함

2️⃣ AdMob 사이트 연동 대기

• AdMob 사이트에서 앱 검색을 시도했으나 검색되지 않는 문제 발생함

• Cursor에 문제 상황을 문의한 결과 플레이 스토어 출시 후 AdMob 연동까지 시간이 소요된다는 답변을 받음

• 승인 대기 중이며 프롬프트 개발 작업을 병행하며 대기하기로 결정함

📚 20기 AI스튜디오빌드

✍️ 재수생, 고3, N수생을 위한 계획표 설계 사이트 제작기 - 구글 AI 스튜디오

상상러

하려던 것 📝

• 수험생을 위한 인강 학습 계획 및 진도 관리 플래너 사이트를 제작한 사례

• PRD 제작 사이트를 활용하여 체계적인 앱 설계 문서를 작성함

• Google AI Studio Build를 통해 수험생 학습 관리 웹 애플리케이션을 구현함

• Supabase를 연동하여 회원가입 및 데이터 저장 기능을 구축함

활용한 툴 ⚒️

• PRD 제작 사이트: 앱 아이디어를 체계적인 설계 문서로 작성

• Google AI Studio (Gemini 3 Pro): PRD 기반 앱 구현

• Supabase: 회원가입 로직 및 데이터베이스 연동

• Vercel: 배포 및 환경변수 관리

• GitHub: 버전 관리 및 자동 배포 연동

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ PRD 문서 작성

• PRD 제작 사이트에 수험생 학습 관리 앱 아이디어를 상세하게 입력함

• 강의 등록, 요일별 스케줄러, 자동 완강일 계산, 성취도 추적 등 핵심 기능을 정의함

• 사용자 흐름, 데이터 활용, 화면 구성, 확장 가능성 등을 포함한 완성도 높은 PRD를 생성함

• 수험생의 집중력을 해치지 않는 미니멀한 디자인과 반응형 웹을 요구사항으로 명시함

2️⃣ Google AI Studio Build 활용

• 작성한 PRD를 Google AI Studio에 입력하여 Gemini 3 Pro 모델을 사용함

• 최신 기능과 API를 기반으로 자동 최적화된 앱 구조를 생성함

• 대시보드, 학습 캘린더, 할 일 목록, 뽀모도로 타이머 등 다양한 기능이 구현됨

• 에빙하우스 복습, 하루 일기, 종합 리포트 등 확장 기능까지 포함하여 개발함

3️⃣ Supabase 데이터베이스 연동

• 회원가입 로직 구현을 위해 Supabase와 연동 작업을 진행함

• SQL 쿼리문을 생성하여 Supabase에 직접 등록하는 방식으로 테이블을 구성함

• ANONKEY와 URL을 Vercel 환경변수로 등록하여 보안을 강화함

• 환경변수명 앞에 VITE\_ 접두사를 추가하여 연동 문제를 해결함

4️⃣ 배포 및 최종 구현

• GitHub 저장소를 통한 Vercel 자동 배포 파이프라인을 구축함

• 로그인 기능, 대시보드, 학습 캘린더, 프로필 관리 등 전체 기능을 완성함

• 수험생의 학습 계획부터 실행, 추적까지 전 과정을 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제작함