AI로 행사 수집 앱을 만들 때 드러난 실제 난점
지역 공연장과 경기장 웹사이트에서 라이브 음악, 연극, 스포츠 같은 행사 정보를 자동으로 모으는 앱을 만들었다. 로 방향을 잡고, 에서 Python 앱과 화면을 만들었다. 작업 흐름은 로 사이트를 훑고, 가 행사 정보가 있을 만한 주소를 골라낸 뒤, 이 그 주소를 다시 읽고, 나온 마크다운을 에 보내 행사 정보를 뽑아내는 방식이었다.
실제 웹사이트는 구조가 제각각이라 단순히 읽어 오기 어렵고, 행사 정보를 안정적으로 뽑는 프롬프트를 만드는 일도 쉽지 않았다. Codex를 안에서 쓰고, Debian Linux 가상 머신에서 개발했다. 약 10시간이 걸린 뒤에야 쓸 만한 앱이 만들어졌고, 수집한 행사는 나중에 분석하기 쉽도록 로컬 데이터베이스에 저장했다.
예전 소프트웨어 개발 경험이 없었다면 이런 작업은 완성하기 어렵거나 비용 대비 효과가 낮았을 가능성이 크다.
핵심 포인트
- 행사 수집 자동화는 과 를 함께 쓰는 단계형 흐름으로 만들었다.
- 모든 웹페이지를 바로 분석하지 않고, 행사 정보가 있을 만한 주소를 먼저 고르는 방식이었다.
- 웹사이트 구조가 복잡해 행사 추출용 프롬프트를 안정적으로 만드는 데 시간이 들었다.
- 약 10시간 뒤에 로컬 에 행사 정보를 저장하는 앱이 완성됐다.
- 개발 경험이 없다면 이런 AI 자동화 작업은 시간과 비용 면에서 부담이 클 수 있다.