4일 만에 0에서 22개의 기사 작성하기: 이를 가능하게 한 오픈 소스 AI 워크플로우

요약 (Summary)

저는 오픈 소스 AI 도구와 50달러의 예산만을 사용하여 4일 만에 22개의 기사를 발행했습니다. 이것은 단순히 빠르게 쓰는 요령이 아닙니다. 이는 체계적인 워크플로우입니다: 무기 큐레이션(arsenal curation) → 심층 자동화(deep-dive automation) → 멀티 플랫폼 발행(multi-platform publishing). 사용된 스택은 다음과 같습니다: Codex CLI + DeepSeek ($0 API), 통합 에이전트 관리를 위한 ECC, 자율 연구를 위한 AutoResearchClaw, 그리고 한 번의 명령으로 배포를 수행하는 social-auto-upload입니다. 여기에서 정확한 설정과 성공한 부분, 그리고 그렇지 않은 부분을 소개합니다.

22개의 기사 (The 22 Articles)

제 Dev.to 프로필에는 22개의 기사가 있습니다 (모두 4일 동안 발행됨, 2026년 5월 27일-30일):

날짜	개수	중점 사항
1일차	7	기초: 개인 지식 베이스, AI 글쓰기 파이프라인, 도구 비교
...	...	...

스택 (The Stack)

도구	역할	비용
Codex CLI + DeepSeek	AI 코딩 에이전트, 로컬에서 실행	$0
...	...	...

워크플로우 (The Workflow)

1. 탐색(Scout) → GitHub Trending + Dev.to 정찰
2. 큐레이션(Curate) → Front Matter를 사용한 자동 태깅 및 아카이브
3. 심층 분석(Deep Dive) → 코드 읽기, 통찰력 추출, 분석 작성
4. 발행(Publish) → browser_use 자동화를 통한 Dev.to 발행
5. 배포(Distribute) → social-auto-upload를 통해 7개 플랫폼으로 푸시

핵심 통찰 (Key Insights)

반복되는 모든 것을 자동화하세요. 수동으로 3개의 기사를 작성한 후, 태그 생성, 메타데이터 관리, 배포를 자동화했습니다. 나머지 19개의 기사는 반자동(semi-automated)으로 작성되었습니다.

오픈 소스가 승리합니다. 제 스택의 모든 도구는 무료이며 MIT 라이선스입니다. 유일한 비용은 프록시/VPN ($5/월)뿐입니다.

연구가 먼저, 글쓰기는 그다음입니다. 제 무기 창고에는 118개의 큐레이션된 항목이 있습니다. 글을 쓰기 전에 코드, 아키텍처(architecture), 그리고 커뮤니티의 반응을 심층적으로 분석합니다. 이것이 글쓰기를 더 빠르고 더 진정성 있게 만듭니다.

FAQ

Q: 품질이 수동 작성과 비교할 만한가요?
A: 저는 발행하기 전에 모든 기사를 편집합니다. AI는 구조와 초안을 담당하고, 저는 목소리(voice)와 비판적 통찰력을 담당합니다.

Q: 기사당 시간이 얼마나 걸리나요?
A: 연구에 30-45분, 작성에 20-30분, 발행에 5분이 소요됩니다. 기사당 총 약 1시간이 걸립니다.

Q: 누구나 이를 재현할 수 있나요?
A: 네. 모든 도구는 오픈 소스 (open-source)이며 문서화되어 있습니다. 가장 어려운 부분은 초기 워크플로우 (workflow)를 설정하는 것이며, 약 2시간 정도 소요됩니다.

오픈 소스 도구로 구축한 4일 만의 기사 22개. 자동화 스크립트는 제 GitHub에서 확인하세요.