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AI로 뉴스 콘텐츠 자동 생성하는 완전한 워크플로우 — 스크립트부터 배포까지

#fix #feat #typescript

AI에게 콘텐츠를 만들게 하는 건 쉽다. 하지만 품질 있는 콘텐츠를 지속적으로 만들어내는 자동화 시스템을 구축하는 건 다른 문제다. 이번에 AI 뉴스 자동 생성 시스템을 만들면서 배운 프롬프트 엔지니어링과 워크플로우 설계법을 공유한다.

배경: 무엇을 만들고 있는가

jidonglab.com에서 AI 업계 뉴스를 매일 업데이트하려고 한다. 목표는 단순하다. AI가 뉴스를 찾아서 분석하고 글을 써서 자동으로 발행하는 것. 하지만 실제로 만들어보니 고려해야 할 게 많았다.

  • 영어(jidonglab.com)와 한국어(DEV.to) 두 플랫폼에 각각 최적화된 버전 생성
  • 같은 뉴스가 중복으로 올라가지 않게 중복 제거
  • 블로그 스타일에 맞는 일관된 톤앤매너 유지
  • GitHub Actions를 통한 완전 자동화 배포

핵심은 "한번 설정하면 계속 돌아가는" 시스템을 만드는 것이었다.

Claude에게 뉴스 작성 스킬을 학습시키는 법

가장 중요한 건 AI에게 "좋은 뉴스 글"이 뭔지 정확히 알려주는 것이다. 단순히 "뉴스 써줘"라고 하면 안 된다.

blog-writing 스킬 적용

scripts/generate-ai-news.sh에서 Claude의 blog-writing 스킬을 활용했다. 이 스킬은 단순한 요약이 아니라 독자에게 유용한 인사이트를 제공하는 글쓰기 패턴이다.

# 스크립트에서 Claude에게 전달하는 컨텍스트
SKILL_CONTEXT="blog-writing 스킬을 활용해서 AI 업계 전문가가 쓰는 것 같은 뉴스 분석글을 작성한다"
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여기서 핵심은 "뉴스 분석글"이라는 표현이다. 단순 번역이나 요약이 아니라 분석과 인사이트를 요구하는 것이다.

좋은 프롬프트:

"blog-writing 스킬을 활용해서 AI 업계 뉴스를 분석하는 글을 써줘. 기술적 배경, 업계에 미치는 영향, 향후 전망을 포함해야 한다. 독자는 AI 개발자와 기술 창업자다."

나쁜 프롬프트:

"이 뉴스 요약해줘"

언어별 톤앤매너 차별화

같은 뉴스라도 플랫폼에 따라 다른 스타일로 써야 한다. 영어 버전은 글로벌 독자를 위해 간결하고 팩트 중심으로, 한국어 버전은 더 자세한 맥락 설명과 분석을 넣는다.

if [[ "$lang" == "en" ]]; then
    TONE="concise, fact-focused for global tech audience"
    TARGET_WORDS="300-400"
else
    TONE="detailed analysis with context for Korean developers"  
    TARGET_WORDS="400-600"
fi
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이렇게 하는 이유는 간단하다. jidonglab.com 독자들은 빠른 업데이트를 원하고, DEV.to 독자들은 더 깊은 이해를 원한다.

중복 제거와 파일명 표준화 전략

AI가 뉴스를 생성할 때 가장 큰 문제는 중복이다. 같은 뉴스가 제목만 살짝 다르게 여러 번 생성되는 경우가 많다.

파일명 기반 중복 제거

커밋 358bf9c에서 중복 뉴스를 삭제한 패턴을 보면, 파일명 표준화가 중요하다는 걸 알 수 있다.

삭제: 2026-03-14-ai-legislation-chatbot-safety.md
유지: 2026-03-14-ai-chatbot-safety-legislation.md
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AI에게 파일명 생성 규칙을 명확히 줘야 한다:

"파일명은 YYYY-MM-DD-주요키워드-부가키워드.md 형식으로 만든다. 주요키워드는 회사명 또는 기술명, 부가키워드는 핵심 내용이다. 예: 2026-03-14-anthropic-partner-network-100m.md"

스크립트 레벨에서 중복 방지 

# 기존 파일명 패턴 체크
existing_files=$(ls src/content/ai-news/${DATE}-*.md 2>/dev/null || true)

if echo "$existing_files" | grep -q "$base_filename"; then
    echo "Similar news already exists: $base_filename"
    continue
fi
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이런 식으로 생성 전에 미리 체크하는 게 효과적이다. 생성 후에 삭제하는 것보다 비용도 절약되고 워크플로우도 깔끔하다.

GitHub Actions 워크플로우 최적화

.github/workflows/publish-to-devto.yml에서 53줄이 삭제된 걸 보면, 초기에 과도하게 복잡했다는 뜻이다. 자동화에서 가장 중요한 건 단순함이다.

ai-news만 선별적으로 발행 

# Before: 모든 블로그 포스트를 발행
- name: Publish all posts

# After: ai-news 디렉토리만 타겟팅  
- name: Publish AI news only
  run: |
    find src/content/ai-news -name "*.md" -newer .last-publish | \
    while read file; do
      publish_to_devto "$file"
    done
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이렇게 하는 이유는 블로그 포스트와 뉴스는 발행 전략이 다르기 때문이다. 블로그는 수동 검토 후 발행하고, 뉴스는 생성 즉시 자동 발행한다.

워크플로우 트리거 최적화 

on:
  push:
    paths:
      - 'src/content/ai-news/**'
  schedule:
    - cron: '0 9 * * *'  # 매일 오전 9시
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paths 필터를 쓰면 AI 뉴스가 추가됐을 때만 발행 워크플로우가 실행된다. 불필요한 빌드를 방지하고 비용을 절약할 수 있다.

멀티 언어 콘텐츠 생성의 프롬프트 패턴

같은 소스로 여러 언어의 콘텐츠를 만들 때 가장 중요한 건 번역이 아닌 현지화다.

컨텍스트 기반 현지화 프롬프트 

# 영어 버전
claude_prompt="Write an AI industry news analysis for global tech professionals. 
Focus on: technical implications, market impact, competitive landscape.
Style: Professional, data-driven, concise.
Audience: CTOs, AI engineers, tech investors."

# 한국어 버전  
claude_prompt="한국 개발자와 기술 창업자를 위한 AI 업계 뉴스 분석을 작성한다.
포함사항: 기술적 배경 설명, 한국 시장에 미치는 영향, 실무 적용 방안.
스타일: 친근하지만 전문적, 실용적 인사이트 중심.
독자: 한국 개발자, 스타트업 창업자, 기술 기획자."
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여기서 핵심은 단순히 언어만 바꾸는 게 아니라 독자의 관심사와 맥락을 다르게 설정하는 것이다.

메타데이터 일관성 유지

frontmatter도 언어별로 최적화해야 한다:

# 영어 버전
title: "Anthropic Partner Network Reaches 100M Users"
tags: ["anthropic", "ai", "partnership", "growth"]

# 한국어 버전
title: "앤트로픽 파트너 네트워크 1억 사용자 돌파 — 한국 AI 시장에 미치는 영향"
tags: ["앤트로픽", "ai", "파트너십", "시장분석"]
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제목에서부터 독자층이 다르다는 걸 반영한다. 영어는 팩트 중심, 한국어는 독자에게 미치는 영향까지 포함한다.

Claude Code와 일반 스크립팅의 역할 분담

이번 작업에서 흥미로운 점은 Claude Code를 직접 쓰지 않고 bash 스크립트로 처리했다는 것이다. 언제 어떤 도구를 써야 하는지 판단 기준이 있다.

Claude Code를 쓸 때

  • 복잡한 로직이 필요한 코드 생성/리팩토링
  • 멀티 파일 간의 의존성 분석
  • 코드 품질 검토와 최적화

일반 스크립팅을 쓸 때

  • 반복적인 콘텐츠 생성 작업
  • API 호출과 파일 시스템 조작
  • 워크플로우 자동화

AI 뉴스 생성은 후자에 해당한다. 로직은 단순하지만 일관성과 안정성이 중요한 작업이다.

# 단순하지만 안정적인 패턴
for news_item in "${news_items[@]}"; do
    generate_content "$news_item" "$lang"
    validate_output "$output_file"
    if [[ $? -eq 0 ]]; then
        commit_and_push "$output_file"
    fi
done
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이런 워크플로우는 Claude Code보다 bash가 더 적합하다.

더 나은 방법은 없을까

이번에 구축한 시스템도 개선할 여지가 많다. 더 효율적인 대안들을 살펴보자.

RSS 피드 + Anthropic API 직접 호출

현재는 수동으로 뉴스 소스를 입력하지만, RSS 피드를 모니터링해서 자동으로 새 뉴스를 감지할 수 있다:

# RSS 파싱 + 자동 필터링
curl -s "$RSS_URL" | xmllint --format - | \
grep -E "(AI|artificial intelligence|machine learning)" | \
head -10 | while read item; do
    process_news_item "$item"
done
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MCP 서버로 뉴스 소스 통합

뉴스 API들(NewsAPI, Reddit, Hacker News)을 MCP 서버로 연결하면 더 다양한 소스에서 콘텐츠를 가져올 수 있다:

{
  "mcpServers": {
    "news-aggregator": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/news-aggregator.js"],
      "env": {
        "NEWS_API_KEY": "${NEWS_API_KEY}",
        "REDDIT_CLIENT_ID": "${REDDIT_CLIENT_ID}"
      }
    }
  }
}
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콘텐츠 품질 검증 자동화

현재는 생성된 콘텐츠를 그대로 발행하지만, 품질 검증 단계를 추가할 수 있다:

"다음 기준으로 뉴스 글의 품질을 평가해줘: 1) 팩트 정확성 (0-10점), 2) 독자 유용성 (0-10점), 3) 문법/맞춤법 (0-10점). 총점 24점 미만이면 수정 제안을 해줘."

개인화된 뉴스 큐레이션

독자별 관심사에 따라 뉴스를 개인화할 수도 있다:

# 독자 세그먼트별 태깅
segments:
  developers: ["api", "framework", "tools"]  
  executives: ["funding", "acquisition", "strategy"]
  researchers: ["paper", "breakthrough", "theory"]
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각 세그먼트별로 다른 관점의 분석을 제공하는 것이다.

성능 최적화 관점

현재 시스템은 뉴스 4건을 순차적으로 생성한다. 병렬 처리로 속도를 높일 수 있다:

# 병렬 처리로 생성 시간 단축
echo "${news_items[@]}" | xargs -n1 -P4 -I{} \
    bash -c 'generate_news_article "{}"'
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API 호출 비용은 늘어나지만 전체 실행 시간은 75% 단축된다.

정리

이번에 AI 뉴스 자동화 시스템을 구축하면서 배운 핵심 포인트들이다:

  • AI에게 콘텐츠를 시킬 때는 단순 생성이 아닌 스킬 기반 접근법이 효과적이다
  • 멀티 언어 콘텐츠는 번역이 아닌 현지화 프롬프팅으로 품질을 높인다
  • 자동화 워크플로우에서 가장 중요한 건 중복 방지와 오류 처리다
  • Claude Code vs 일반 스크립팅은 작업의 복잡성과 반복성으로 판단한다

완전 자동화된 콘텐츠 생성 시스템을 만드는 건 단순히 AI에게 글쓰기를 시키는 것 이상이다. 전체 워크플로우를 설계하고 각 단계별로 적절한 도구와 프롬프트를 적용하는 시스템 엔지니어링이다.

이번 작업의 커밋 로그

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)

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