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AI 에이전트로 다국어 뉴스 생성 자동화 — 스크립트 하나로 영어+한국어 동시 배포

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#fix#feat#chore#astro#typescript

포트폴리오 사이트에 AI 뉴스 자동 생성 기능을 만들면서, 하나의 스크립트로 영어와 한국어 콘텐츠를 동시에 만들어 각각 다른 플랫폼에 배포하는 시스템을 구축했다. Claude를 활용한 콘텐츠 자동화에서 가장 중요한 건 프롬프트 체인과 에러 핸들링이었다.

배경: 무엇을 만들고 있는가

개인 포트폴리오 사이트 jidonglab.com에서 AI 관련 최신 뉴스를 매일 자동으로 생성해서 발행하는 시스템을 만들고 있었다. 요구사항은 명확했다:

  • 영어 콘텐츠는 메인 사이트(jidonglab.com)에 게시
  • 한국어 콘텐츠는 DEV.to 커뮤니티에 크로스포스팅
  • 하루에 3-4개 뉴스 아이템을 처리
  • 실제 뉴스 소스를 기반으로 한 팩트 기반 글쓰기

기존에는 수동으로 뉴스를 찾아서 쓰고 있었는데, 이걸 완전 자동화하면서도 품질을 유지하는 게 목표였다. 특히 다국어 처리와 플랫폼별 포맷팅이 핵심 과제였다.

프롬프트 체인으로 콘텐츠 품질 보장하기

AI에게 “뉴스 써줘”라고 하면 당연히 망한다. 콘텐츠 생성을 단계별로 쪼개서 각 단계마다 검증 로직을 넣어야 한다.

단계별 프롬프트 설계

첫 번째 단계에서는 뉴스 수집과 필터링:

“2026-03-14 AI 관련 주요 뉴스 3-4개를 찾아라. 조건: 1) 실제 기업 발표나 제품 출시 2) 규제나 정책 변화 3) 기술적 혁신이나 연구 결과. 루머나 추측성 기사 제외. 각 뉴스마다 원본 소스 URL 필수.”

이 단계에서 중요한 건 제약 조건을 명확히 주는 것이다. “주요 뉴스”라고 하면 AI가 판단하기 어렵다. 구체적인 카테고리와 배제 조건을 줘야 한다.

두 번째 단계에서는 언어별 콘텐츠 생성:

“위 뉴스를 기반으로 영어 블로그 포스트를 작성해라. 조건: 1) 제목 50자 이내 2) 본문 300-500단어 3) 팩트만 포함, 추측 금지 4) SEO 친화적 구조 5) 기술 용어는 설명 추가. frontmatter는 title, description, tags, publishedAt 포함.”

같은 뉴스로 한국어 버전도 생성:

“같은 내용으로 한국어 블로그 포스트 작성. 추가 조건: 1) DEV.to 한국 커뮤니티 독자 대상 2) 개발자 관점에서 해석 추가 3) 국내 상황과 연결점 언급 4) 반말 문체 사용 5) 태그는 한영 혼용.”

검증과 피드백 루프

생성된 콘텐츠를 바로 발행하지 않고 검증 단계를 거친다:

# generate-ai-news.sh의 일부
validate_content() {
    local file=$1
    local min_words=200
    local word_count=$(wc -w < "$file")
    
    if [ $word_count -lt $min_words ]; then
        echo "WARNING: $file has only $word_count words (minimum: $min_words)"
        return 1
    fi
    
    # frontmatter 검증
    if ! grep -q "title:" "$file"; then
        echo "ERROR: $file missing title in frontmatter"
        return 1
    fi
    
    return 0
}

AI가 생성한 파일이 최소 기준을 만족하지 않으면 다시 생성하도록 한다. 이런 검증 로직 없이는 빈 파일이나 깨진 frontmatter를 가진 글이 발행될 수 있다.

Astro + Cloudflare Pages 환경에서 AI 스크립트 통합

정적 사이트 생성기인 Astro에서 AI 콘텐츠 생성을 어떻게 통합할지가 관건이었다. 특히 Cloudflare Pages 환경에서는 Node.js 런타임 제약이 있어서 조심스럽게 접근해야 했다.

빌드타임 vs 런타임 전략

처음에는 API 엔드포인트(/api/generate-ai-news)로 만들어서 런타임에 생성하려고 했다:

// src/pages/api/generate-ai-news.ts (초기 버전)
export async function POST({ request }) {
    const { date } = await request.json();
    
    // Claude API 호출
    const news = await generateAINews(date);
    
    // 파일 시스템 쓰기 (여기서 문제!)
    await writeNewsFiles(news);
    
    return new Response(JSON.stringify({ success: true }));
}

하지만 Cloudflare Pages에서는 node:fs 모듈을 쓸 수 없다. 파일 시스템 접근이 제한되어 있어서 콘텐츠 파일을 직접 생성할 수 없었다.

해결책은 빌드타임 생성으로 전환하는 것이었다:

# scripts/generate-ai-news.sh
generate_news() {
    local target_date=$1
    local lang=$2
    
    # Claude CLI로 뉴스 생성
    claude chat --model claude-3-5-sonnet-20241022 \
        --system-prompt "$(cat prompts/news-${lang}.txt)" \
        --message "Generate AI news for ${target_date}" \
        > "temp_news_${lang}.json"
    
    # JSON 파싱해서 마크다운 파일 생성
    parse_and_create_files "temp_news_${lang}.json" "$lang"
}

GitHub Actions에서 이 스크립트를 실행해서 콘텐츠를 생성하고, 생성된 파일을 커밋해서 다시 빌드를 트리거하는 방식으로 바꿨다.

MCP 서버 활용한 콘텐츠 관리

Claude Desktop의 MCP(Model Context Protocol) 기능을 활용해서 로컬 개발 환경을 최적화했다. claude_desktop_config.json에 파일시스템 MCP 서버를 연결:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/jidonglab.com"],
      "env": {}
    }
  }
}

이렇게 하면 Claude가 프로젝트 폴더 구조를 이해하고, 기존 뉴스 글의 패턴을 학습해서 일관성 있는 콘텐츠를 생성할 수 있다. 특히 frontmatter 포맷이나 태그 컨벤션을 자동으로 맞춰준다.

에러 핸들링과 복구 전략

AI 콘텐츠 생성에서 가장 중요한 건 언제든 실패할 수 있다는 전제다. API 호출 실패, 파싱 에러, 품질 기준 미달 등 다양한 실패 시나리오에 대비해야 한다.

# 재시도 로직
retry_generation() {
    local max_attempts=3
    local attempt=1
    
    while [ $attempt -le $max_attempts ]; do
        echo "Attempt $attempt/$max_attempts"
        
        if generate_news "$1" "$2"; then
            echo "Success on attempt $attempt"
            return 0
        fi
        
        echo "Attempt $attempt failed, retrying in 10 seconds..."
        sleep 10
        ((attempt++))
    done
    
    echo "All attempts failed"
    return 1
}

또한 부분 실패 상황에 대한 대응도 중요하다. 4개 뉴스 중 2개만 성공했다면, 실패한 2개는 건너뛰고 성공한 2개라도 발행하는 게 낫다:

# 부분 성공 허용
successful_files=0
for news_item in "${news_items[@]}"; do
    if generate_single_news "$news_item"; then
        ((successful_files++))
    else
        echo "Skipping failed news: $news_item"
    fi
done

if [ $successful_files -gt 0 ]; then
    echo "Publishing $successful_files news items"
    commit_and_deploy
else
    echo "No successful news items, aborting"
    exit 1
fi

다국어 콘텐츠의 품질 일관성 유지

영어와 한국어 콘텐츠를 동시에 생성할 때 가장 어려운 부분은 톤앤매너 일관성이다. 같은 뉴스라도 언어별로 독자층이 다르고, 플랫폼 특성도 다르다.

언어별 프롬프트 전략

영어 콘텐츠는 국제적 맥락과 기술적 정확성에 집중:

“Write for international developer audience. Focus on technical implications and global market impact. Use formal but accessible tone. Include relevant technical terms with brief explanations. Structure: headline, key points, technical details, industry impact.”

한국어 콘텐츠는 국내 상황 연결과 실용적 관점 강조:

“한국 개발자 커뮤니티 대상으로 작성. 국내 관련 기업이나 정책과 연결점 찾아서 언급. 반말 사용하되 전문성 유지. 실제 개발 현장에서 어떤 의미인지 해석 추가. 구조: 핵심 내용, 국내 상황 연결, 개발자 관점 분석.”

콘텐츠 검증 체크리스트

AI가 생성한 콘텐츠가 기준을 만족하는지 체크하는 자동 검증:

validate_english_content() {
    local file=$1
    
    # 기본 구조 검증
    if ! grep -q "^# " "$file"; then
        echo "Missing main heading"
        return 1
    fi
    
    # 영어 콘텐츠 특화 검증
    if ! grep -qE "(impact|development|technology|innovation)" "$file"; then
        echo "Missing key technical terms"
        return 1
    fi
    
    # 단어 수 검증 (영어는 300-500 단어)
    word_count=$(wc -w < "$file")
    if [ $word_count -lt 300 ] || [ $word_count -gt 500 ]; then
        echo "Word count out of range: $word_count"
        return 1
    fi
    
    return 0
}

validate_korean_content() {
    local file=$1
    
    # 한국어 특화 검증
    if ! grep -qE "(개발자|기술|국내)" "$file"; then
        echo "Missing Korean context keywords"
        return 1
    fi
    
    # 반말 체크 (간단한 휴리스틱)
    formal_endings=$(grep -oE "[다요]\\." "$file" | wc -l)
    informal_endings=$(grep -oE "[다]\\." "$file" | wc -l)
    
    if [ $formal_endings -gt $informal_endings ]; then
        echo "Too much formal language detected"
        return 1
    fi
    
    return 0
}

크로스 플랫폼 포맷팅

같은 콘텐츠라도 플랫폼별로 다른 포맷팅이 필요하다. 메인 사이트는 Astro의 콘텐츠 컬렉션 형식, DEV.to는 그들만의 frontmatter 규칙이 있다.

# Astro 포맷 (영어)
generate_astro_format() {
    cat << EOF
---
title: "$title"
description: "$description"
publishedAt: $date
tags: ["AI", "Technology", "News"]
---

$content
EOF
}

# DEV.to 포맷 (한국어)  
generate_devto_format() {
    cat << EOF
---
title: "$title"
published: false
description: "$description"
tags: ai, 개발, 뉴스, 기술
cover_image: ""
canonical_url: ""
---

$content

---

> 이 글은 AI를 활용해 작성된 기술 뉴스입니다. [jidonglab.com](https://jidonglab.com)에서 더 많은 콘텐츠를 확인하세요.
EOF
}

더 나은 방법은 없을까

현재 방식은 동작하지만, 더 효율적인 대안들이 있다.

Anthropic의 새로운 Batch API 활용: 현재는 뉴스 아이템마다 개별 API 호출을 하는데, Batch API를 쓰면 비용을 50% 절약하고 rate limit 걱정도 덜 수 있다. 다만 응답 시간이 24시간까지 걸릴 수 있어서 실시간성이 필요한 뉴스에는 부적합할 수 있다.

MCP의 새로운 툴들 조합: @modelcontextprotocol/server-brave-search로 실시간 뉴스 검색하고, @modelcontextprotocol/server-github로 직접 커밋까지 하는 완전 자동화 파이프라인을 만들 수 있다. 현재보다 훨씬 깔끔한 워크플로우가 가능하다.

Claude Computer Use 베타 활용: 웹 브라우징으로 실제 뉴스 사이트를 읽고 스크린샷까지 찍어서 더 풍부한 콘텐츠를 만들 수 있다. 단, 아직 베타라서 프로덕션 환경에는 위험하다.

GitHub Actions 대신 Cloudflare Workers Cron: 현재는 GitHub Actions에서 스크립트 실행하는데, Cloudflare Workers의 cron triggers를 쓰면 더 안정적이고 빠르다. 특히 Cloudflare Pages와의 통합이 네이티브라서 빌드 트리거도 더 효율적이다.

벡터 DB 활용한 중복 제거: 현재는 날짜별로만 구분하는데, Pinecone이나 Supabase Vector로 콘텐츠 임베딩을 저장해서 유사한 뉴스는 자동으로 필터링할 수 있다. 특히 AI 뉴스는 같은 소재로 여러 매체가 다루는 경우가 많아서 유용하다.

정리

  • 프롬프트 체인: 단일 프롬프트로 전체 뉴스 생성하지 말고, 수집→검증→생성→포맷팅으로 단계를 나눠라
  • 에러 핸들링: AI는 언제든 실패할 수 있다는 전제로 재시도 로직과 부분 성공 처리를 반드시 구현해라
  • 플랫폼별 최적화: 런타임 제약이 있는 환경(Cloudflare Pages)에서는 빌드타임 생성으로 우회해라
  • MCP 활용: 로컬 개발에서는 MCP 서버로 Claude가 프로젝트 구조를 이해하게 해서 일관성 높여라
이번 작업의 커밋 로그

90338ee — fix: admin 히트맵 깨짐 — style is:inline으로 변경 d669623 — fix: 언어 전환 시 글 목록 사라지는 문제 수정 a9bfd91 — fix: disable sitemap (Cloudflare Pages 빌드 실패 원인 #2) ce249ba — fix: remove Vercel fix-runtime from build command (Cloudflare 빌드 실패 원인) 21c013c — feat: Cloudflare Web Analytics + 리전 기반 자동 언어 전환 23350c9 — chore: trigger Cloudflare Pages rebuild 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)

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