AI 뉴스봇 하나로 영어+한국어 이중 발행 자동화하는 스크립트 패턴

AI 뉴스 자동 생성 시스템을 만들면서 "한 번 돌리면 영어, 한국어 두 버전이 각기 다른 플랫폼에 배포되는" 파이프라인을 구축했다. 이 과정에서 발견한 멀티 언어 콘텐츠 생성과 배포 자동화의 핵심 패턴을 정리한다.

배경: 무엇을 만들고 있는가

개인 기술 블로그 jidonglab.com에서 AI 관련 뉴스를 매일 4건씩 자동 생성하는 시스템을 운영 중이다. 목표는 단순했다. 매일 아침 스크립트 한 번 실행으로 영어 뉴스는 개인 사이트에, 한국어 뉴스는 DEV.to에 크로스 포스팅되어야 한다.

기존에는 각각 따로 만들었다가, 유지보수 비용이 너무 크다는 걸 깨달았다. 프롬프트 업데이트할 때마다 두 군데를 수정해야 하고, 실행도 두 번 해야 했다. 이번에 통합 스크립트로 리팩토링했다.

AI에게 뉴스 생성 로직을 맡기는 프롬프팅 전략

가장 중요한 건 AI에게 "뉴스 4개 만들어줘"라고 하면 안 된다는 점이다. 뉴스봇은 일관성이 생명이므로, 매우 구체적인 제약 조건을 줘야 한다.

효과적인 프롬프트는 이렇게 구성했다:

"AI 업계 뉴스 4건을 생성해라. 각 뉴스는 다음 조건을 만족해야 한다:

• 제목: 50자 이내, SEO 최적화된 키워드 포함
• 본문: 200-300단어, 팩트 중심, 추측성 표현 금지
• slug: kebab-case, 날짜-핵심키워드 형식
• 카테고리: breakthrough/funding/regulation/product 중 하나
• 톤: 기술 전문가 대상, 중립적 어조
• 출력 형식: markdown frontmatter + 본문"

이렇게 쓰면 안 된다:

"오늘의 AI 뉴스 좀 써줘"

두 번째 핵심은 언어별 톤 차별화다. 영어와 한국어는 독자층이 다르기 때문에 각각 다른 스타일을 요구했다:

# 영어 버전 (jidonglab.com 독자층)
ENGLISH_PROMPT="Write for international tech professionals. Use concise, data-driven language. Focus on global implications and market impact."

# 한국어 버전 (DEV.to 개발자 커뮤니티)
KOREAN_PROMPT="국내 개발자 커뮤니티를 위해 쓴다. 기술적 디테일보다는 실무 적용 가능성과 트렌드 해석에 집중한다. 반말 사용."

Claude Code skills를 활용한 콘텐츠 품질 통제

이번 작업의 핵심은 blog-writing 스킬을 AI 뉴스 생성 파이프라인에 적용한 것이다. CLAUDE.md에 정의한 글쓰기 가이드라인을 뉴스 생성에도 그대로 적용했다.

## Skills: blog-writing
- 제목에 숫자와 구체적 키워드 포함
- 첫 문단은 3줄 이내로 핵심 요약
- 기술 용어는 번역하지 않고 원문 유지
- 추측성 표현 ("~할 것으로 예상") 금지
- 팩트만 나열하되, 맥락과 의미 제공

이걸 CLI 스크립트에서 호출할 때는 --apply-skill blog-writing 옵션을 사용했다. 결과적으로 수동으로 쓰던 뉴스와 동일한 품질 기준이 자동 생성 뉴스에도 적용된다.

프롬프트에서 스킬 적용을 명시적으로 요청하는 것도 중요하다:

"다음 뉴스를 생성할 때 blog-writing 스킬의 가이드라인을 엄격히 적용해라. 특히 제목 최적화와 팩트 중심 서술을 준수한다."

스크립트 구조화: 하나의 파이프라인으로 두 언어 처리

기존에는 영어용 스크립트와 한국어용 스크립트를 따로 만들었었다. 문제는 중복 코드와 설정 동기화였다. 통합 스크립트의 핵심 구조는 이렇다:

#!/bin/bash
# generate-ai-news.sh

DATE=$(date +%Y-%m-%d)
TEMP_DIR="/tmp/ai-news-$DATE"

# 1단계: 영어 뉴스 생성
generate_english_news() {
    echo "Generating English AI news..."
    curl -X POST "$SITE_URL/api/generate-ai-news" \
         -H "Content-Type: application/json" \
         -d "{\"language\":\"en\", \"count\":4, \"date\":\"$DATE\"}" \
         > "$TEMP_DIR/en-news.json"
}

# 2단계: 한국어 뉴스 생성  
generate_korean_news() {
    echo "Generating Korean AI news..."
    curl -X POST "$SITE_URL/api/generate-ai-news" \
         -H "Content-Type: application/json" \
         -d "{\"language\":\"ko\", \"count\":4, \"date\":\"$DATE\"}" \
         > "$TEMP_DIR/ko-news.json"
}

# 3단계: 각 언어별 배포
deploy_english() {
    # jidonglab.com에 직접 commit
    git add src/content/ai-news/*-en.md
    git commit -m "feat: AI news $DATE (4 posts, en)"
}

deploy_korean() {
    # DEV.to API로 발행
    node scripts/publish-to-devto.js "$TEMP_DIR/ko-news.json"
}

# 실행 순서
generate_english_news
generate_korean_news
deploy_english  
deploy_korean

중요한 건 각 단계를 독립적으로 실행할 수 있게 만든 것이다. 영어 뉴스 생성이 실패해도 한국어 뉴스는 계속 진행된다. 각 함수별로 exit code를 체크해서 실패 지점을 정확히 파악할 수 있다.

API 설계: Cloudflare 환경의 제약 조건 해결

초기에는 node:fs 모듈을 써서 파일을 직접 생성하려 했다. Cloudflare Pages 환경에서는 file system 접근이 제한되므로 빌드가 실패했다.

해결책은 API를 순수 JSON 응답으로 만드는 것이었다:

// src/pages/api/generate-ai-news.ts (변경 전 - 실패)
import { writeFileSync } from 'node:fs'; // Cloudflare에서 불가능

export async function post({ request }) {
    const news = await generateNews();
    writeFileSync(`content/ai-news/${filename}`, markdown); // 실패
    return new Response("OK");
}

// 변경 후 - 성공
export async function post({ request }) {
    const { language, count, date } = await request.json();
    const news = await generateNewsWithAI(language, count, date);

    return new Response(JSON.stringify({
        status: 'success',
        data: news,
        generatedAt: new Date().toISOString()
    }), {
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
    });
}

클라이언트(bash script)에서 JSON을 받아서 파일로 저장하는 방식으로 변경했다. 이렇게 하면 API는 stateless하게 유지되고, file system 의존성도 제거된다.

GitHub Actions 워크플로우 최적화

기존 DEV.to 발행 워크플로우는 모든 마크다운 파일을 스캔해서 발행 대상을 찾았다. AI 뉴스만 따로 발행하도록 최적화했다:

# .github/workflows/publish-to-devto.yml (변경 전)
- name: Find all posts
  run: |
    find src/content/blog -name "*.md" | head -50 > posts.txt

# 변경 후  
- name: Find AI news only
  run: |
    find src/content/ai-news -name "*$(date +%Y-%m-%d)*.md" > posts.txt

이렇게 하면 워크플로우 실행 시간이 80% 단축되고, 잘못된 포스트를 발행할 위험도 없어진다.

또한 AI 뉴스 중에서도 한국어 버전만 DEV.to에 발행하도록 필터링을 추가했다:

- name: Filter Korean posts only
  run: |
    grep -E "lang.*ko" posts.txt > korean-posts.txt || echo "No Korean posts found"

에러 처리와 복구 전략

AI 뉴스 생성은 외부 API(Claude)에 의존하므로 실패 가능성이 높다. 핵심 복구 전략은 부분 성공 허용이다:

generate_news_safe() {
    local language=$1
    local retry_count=0
    local max_retries=3

    while [ $retry_count -lt $max_retries ]; do
        if generate_news $language; then
            echo "✓ $language news generated successfully"
            return 0
        else
            retry_count=$((retry_count + 1))
            echo "✗ Retry $retry_count for $language"
            sleep 10
        fi
    done

    echo "✗ Failed to generate $language news after $max_retries retries"
    return 1
}

# 메인 실행부
english_success=false
korean_success=false

if generate_news_safe "en"; then
    english_success=true
fi

if generate_news_safe "ko"; then  
    korean_success=true
fi

# 부분 성공도 커밋
if [ "$english_success" = true ] || [ "$korean_success" = true ]; then
    git add .
    git commit -m "feat: AI news $DATE (partial: en=$english_success, ko=$korean_success)"
fi

완전 실패보다는 부분 성공이 낫다는 철학이다. 영어 뉴스만 성공해도 해당 부분은 배포하고, 실패한 부분만 수동으로 재시도한다.

더 나은 방법은 없을까

이번에 구현한 방식보다 더 효율적인 대안을 몇 가지 찾았다:

1. MCP를 활용한 직접 파일 생성

현재는 API → JSON → 파일 저장의 3단계를 거친다. Claude MCP file system 서버를 쓰면 AI가 직접 마크다운 파일을 생성할 수 있다:

# MCP file server 설정
{
    "mcpServers": {
        "filesystem": {
            "command": "npx",
            "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "src/content"]
        }
    }
}

이렇게 하면 중간 API 없이 Claude가 직접 src/content/ai-news/ 디렉토리에 파일을 쓸 수 있다.

2. Anthropic의 새로운 Batch API 활용

영어 4건, 한국어 4건을 순차 생성하는 대신 Batch API로 병렬 처리하면 시간을 절반으로 줄일 수 있다. 비용도 50% 할인된다:

const batchRequest = {
    requests: [
        { custom_id: "en-news-1", messages: [englishNewsPrompt] },
        { custom_id: "en-news-2", messages: [englishNewsPrompt] },
        { custom_id: "ko-news-1", messages: [koreanNewsPrompt] },
        { custom_id: "ko-news-2", messages: [koreanNewsPrompt] }
    ]
};

3. GitHub Actions에서 직접 실행

현재는 로컬에서 스크립트 실행 → 커밋 → push 방식이다. GitHub Actions cron job으로 완전 자동화하면 사람 개입이 아예 필요 없다:

schedule:
  - cron: '0 1 * * *'  # 매일 오전 1시

jobs:
  generate-ai-news:
    steps:
    - name: Generate and publish
      run: |
        ./scripts/generate-ai-news.sh
        git config user.name "AI News Bot"  
        git add .
        git commit -m "chore: daily AI news $(date +%Y-%m-%d)"
        git push

4. 다국어 확장 고려한 설계

현재는 영어/한국어만 지원하지만, 일본어, 중국어 확장을 고려하면 언어별 설정을 JSON으로 분리하는 게 좋다:

{
  "languages": {
    "en": {
      "platform": "jidonglab",
      "tone": "professional",
      "wordCount": "200-300"
    },
    "ko": {  
      "platform": "devto",
      "tone": "casual",  
      "wordCount": "300-400"
    },
    "ja": {
      "platform": "zenn",
      "tone": "polite",
      "wordCount": "250-350"  
    }
  }
}

정리

• 언어별 톤 차별화: 같은 뉴스도 플랫폼과 독자층에 맞춰 다른 스타일로 생성한다
• 스킬 기반 품질 통제: CLAUDE.md의 writing skill을 자동 생성에도 적용해서 일관성을 확보한다
• 부분 성공 허용: 완벽한 성공을 기다리지 말고, 성공한 부분부터 배포한다
• 플랫폼별 제약 조건 고려: Cloudflare Pages 같은 serverless 환경의 한계를 미리 파악하고 우회한다

이번 작업의 커밋 로그

641d577 — fix: remove node:fs import from generate-ai-news API (Cloudflare 빌드 에러 수정)
c4b0055 — feat: AI 뉴스 스크립트에 blog-writing 스킬 적용
358bf9c — fix: DEV.to 워크플로우 ai-news만 발행 + 챗봇 규제 뉴스 삭제
e615288 — feat: AI 뉴스 스크립트 — 영어(jidonglab) + 한국어(DEV.to) 이중 생성
a00b3bf — feat: AI news 2026-03-14 (4 posts, en)
069ca0d — feat: AI 뉴스 CLI 생성 스크립트 + 2026-03-14 뉴스 4건
6788360 — feat: AI 뉴스 자동 생성 (2026-03-14)