배경 및 목적
이전에 진행하던 계획을 구체화하고, 실제 실행에 옮겨봤습니다.
글로 써보고 ChatGPT에게 메이크 시나리오를 작성해달라고 했어도,
실제 수행할 때에는 추가적으로 찾아야 하는 것이 많아져서
아예 뼈대부터 새로 세우고 다시 시작했습니다.
아래는 새로 작성한 캔바 화이트보드입니다.
의도했던 만큼 진도가 나가질 않아서,
다 하고 사례 작성해야지해야지 하다가 이러다 끝까지 사례 못쓰겠다 싶어 글씁니다..ㅎㅎ
참고 자료
일잘러 장피엠 유튜브 https://www.youtube.com/watch?v=wHEvxU_Cfg8
활용 툴
Make
ChatGPT
젠스파크 (강추!!!!!!!!!!)
캔바
구글시트
구글클라우드
실행 과정
이전 단계에서, 제가 원하는 방향을 말해주고,
GPT에게 메이크 시나리오를 작성해달라고 요청했습니다.
그 시나리오가 다음의 사진입니다.
이 다음엔 구체적인 수행 방법이 나와있었습니다.
하지만...ㅎㅎㅎ
이전 스터디 때 이모카님께서 말씀하셨듯, GPT말대로 따라하다보면 안되는게 많아서,
이번에는 젠스파크의 교차검증 및 추가 정보 수집을 진행하고 실제 메이크 시나리오를 구동했습니다.
위와 같이 한 단계, 단계별로 젠스파크에게 실제로 구현가능한지 물어봤고,
(전체 단계로 물어보니 너무 질문이 길다고 에러가 났습니다.)
api 수집 방법과 rss 수집 방법을 비교해서 어느 방법이 나은지 판단도 가능했습니다.
특정 키워드 위주의 뉴스 추출이 아니므로, RSS방식이 적합하다고 판단하여 rss로 진행했습니다.
다음 단계도 동일하게 젠스파크에 물어봤고,
젠스파크의 검색결과에 따라 나오는 스파크페이지와, 추가 질문들이 정말 유용했습니다.
'키워드 추출방법 비교'는 스파크 페이지였고,
'make로 추출하는 방법'은 검색결과 하단의 추가 질문을 눌러 생성된 답변입니다.
실제 수행방법을 단계별로 알려주는 건 GPT가 더 자세히 알려주는 것 같았지만,
어떤 대상을 비교하는 측면에서는 젠스파크가 특화되어있는 것 같습니다.
이후는 동일한 검색 및 관련 자료 수집이었고,
특별한 점은,
제가 미처 생각지 못한 중요한 부분을 젠스파크의 연관질문을 통해 파악할 수 있었던 것입니다.
예를 들어, 이후 단계의 위키피디아 api 검색 부분에서,
역사적 사건을 분석하기 위해서는
뉴스 전문을 가져오는 것이 아니라, 특정 키워드를 추출해서 검색해야 합니다.
그 부분을 간과하고 있었는데, 젠스파크의 꼬리질문으로 추가할 수 있었습니다.
이후, 각 내용을 사이드에 포스트잇으로 정리해 구체화해보았습니다.
이제, 다시 이 계획을 가지고 make 시나리오를 짜달라고 GPT에게 요청했습니다.
이제 다시 상세하게 알려줍니다. (o1 preview 사용했습니다.)
사전 준비사항들을 확인하고,
가입하거나 api 키 발급 받아야 하는 경우 사전에 발급받고 진행했습니다.
(구글시트 사전 생성, 헤더라인 셀 명명 등..)
이후 실제 make에서 수행해보았습니다.
역시나... 에러가 떴습니다.ㅎ
html 태그가 포함되어 있으면 json형식에 오류가 발생한다고 합니다.
이를 해결하기 위해 Text Parser와 Formatter를 추천해줬는데,
Formatter는 없는 모듈이었어요.
(이 시나리오도 젠스파크를 돌렸어야 했나봅니다...)
우선 Text Parser를 이용해서 메이크 시나리오가 구동되도록 짜보고,
Run을 돌렸더니...
이번엔 첫번째 RSS에서 넘어가질 않네요...? ^^
알고보니,
제가 rss피드에서 긁어오도록 설정한 뉴스 기사 기준이 시나리오 작성 시점이라
새로 작성된 뉴스기사가 없어서였습니다....ㅎㅎㅎ
다시 돌려보니..
이번엔 다시 http....
여기까지가 이번 주 수행한 내용입니다.
결과 및 인사이트
make는 절대로 한번에 안돌아간다.
ChatGPT의 방법은 이름도 틀리고 구성도 틀린 경우가 많아서 더블체크 필수!
젠스파크의 스파크페이지와 추가질문은 그 자체로도 컨텐츠가 될 수 있을 정도로 정제된 글로 작성해준다. (스파크 페이지의 문체가 동일한 문구 반복되는 경향이 조금 있기는 함)
여기까지라도 쓰지 않으면 이번주 아예 쓰지도 못할 것 같아 여기까지만 씁니다.
