새로운 모델이 계속 출시됩니다.
그리고 또 다른 에이전트 프레임워크가 생기고, 모두가 당신보다 먼저 발견한 것 같은 GitHub 저장소도 끊이지 않습니다.
저는 이런 흐름을 따라가는 것을 좋아합니다. 저는 개발자이고, 무엇이 바뀌고 있는지, 무엇이 유용한지, 그리고 실제로 시간을 들여 시도해 봐야 할 것이 무엇인지 알고 싶기 때문입니다. 하지만 AI를 따라잡는 과정 자체가 하나의 프로젝트가 되기 쉽습니다.
이것이 제가 Tech Byte라는 브라우저 확장 프로그램을 만든 이유이자 해결하고 싶었던 문제입니다. 이 프로그램은 큐레이션된 아티클과 트렌디한 GitHub 저장소를 한곳에 모아줍니다.
아이디어는 매우 간단합니다. 자동화 에이전트가 초기 필터링을 수행하게 하고, 저는 그중 무엇이 제 주의를 기울일 가치가 있는지 결정하는 것입니다.
이미 유용하다고 느껴진다면, 여기서 Tech Byte를 Chrome에서 사용해 볼 수 있습니다. 무료입니다. 아래에 작동 방식과 제가 이 방식으로 구축한 이유를 설명합니다.
링크가 더 많이 필요하지 않습니다
AI 콘텐츠를 찾는 것은 어렵지 않습니다. 읽을 가치가 있는 것을 파악하는 것이 어려운 일입니다.
같은 발표 내용이 여러 출처에서 나타날 수 있습니다. 유망해 보이는 제목이 부실한 아티클로 이어질 수도 있습니다. 한편, 유용한 기술 문서나 흥미로운 오픈 소스 프로젝트는 놓치기 쉽습니다.
제가 원했던 것은 관리 가능한 시작점이었습니다:
- 학습할 가치가 있는 기술 아티클.
- 원본을 열어볼지 결정할 수 있도록 짧은 요약본.
- 제가 탐색하거나 사용하고 싶을 수도 있는 저장소들.
- 브라우저 탭을 영원히 열어둘 필요 없이 무언가를 저장하는 방법.
저는 모든 것을 읽으려고 하는 것이 아닙니다. 제 작업과 연결되는 유용한 개발 사항을 알아차릴 수 있는 충분한 맥락만 원하며, 그 후에 더 깊이 파고들고 싶습니다.
그래서 저는 큐레이션 에이전트를 만들었습니다
백엔드는 RSS 피드에서 시작합니다. 웹사이트마다 따로 크롤링할 필요 없이 아티클을 수집하는 여전히 실용적인 방법입니다.
하지만 아티클을 수집하는 것은 첫 번째 단계에 불과합니다. 필터링 없이는, 저는 그저 똑같은 정보 과부하를 제 앱으로 옮기고 있을 뿐입니다.
그래서 저는 GPT-4o-mini를 사용한 LLM 기반 큐레이션 단계를 추가했습니다.
파이프라인은 대략 다음과 같습니다:
RSS 피드(RSS feeds)
↓
후보 기사 수집 (Collect candidate articles)
...
에이전트는 기술적 관련성 및 품질과 같은 기준에 따라 기사를 평가합니다. 큐레이션 시스템은 품질 임계값(quality threshold)을 사용하고, 중복 여부를 확인하며, 보존하는 기사에 대한 짧은 요약본을 생성합니다.
이 요약본들은 원본 기사를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 이는 더 작은 질문에 답하는 데 도움을 주기 위함입니다:
이것을 읽는 데 시간을 쏟고 싶은 것인가?
작업은 GitHub Actions를 통해 실행되므로 매일 피드를 수동으로 조립할 필요가 없습니다.
중요한 부분은 무엇을 제외할지 결정하는 것이었습니다
AI 큐레이션 도구를 요약기(summarizer)로 생각하기 쉽습니다.
하지만 저에게는 필터링하는 부분이 더 유용합니다.
만약 제가 링크들을 한 무더기로 수집하고 그 모든 것을 요약한다 해도, 여전히 처리해야 할 링크의 무더기가 남아 있습니다. 단지 설명이 짧아졌을 뿐입니다.
저는 시스템이 선택적일 수 있기를 원했고, 특히 가치가 낮은 콘텐츠와 중복에 대해 그러했습니다. 이는 일종의 트레이드오프(trade-off)를 받아들이는 것을 의미합니다. 즉, 가치 있는 기사 중 일부는 통과하지 못할 수도 있다는 것입니다.
저는 완벽한 품질 프롬프트(quality prompt)가 있다고 생각하지 않습니다. LLM의 점수는 주관적이며 맥락을 놓칠 수 있습니다. 저는 이를 최종적인 중요성 판단 기준이 아닌 첫 번째 검토 단계로 사용합니다.
이것이 확장 기능(extension)이 출처(source)로 다시 연결되는 이유이기도 합니다. 저는 여전히 원본 설명을 읽고, 코드를 검사하며, 저만의 의견을 형성하고 싶습니다.
기사는 한 가지를 말해줍니다. 저장소(Repositories)는 또 다른 것을 말해줍니다.
도구에 대해 읽는 것과 그것을 사용하여 누군가가 만든 것을 살펴보는 것은 다른 경험입니다.
기사는 아이디어를 이해하는 데 도움을 줍니다. 저장소는 제가 조사할 수 있는 구체적인 무언가를 제공합니다.
이것이 Tech Byte가 기사 피드와 함께 **트렌딩 GitHub 저장소 보기(trending GitHub repositories view)**도 갖는 이유입니다.
때로는 AI 개발에 대해 읽고 싶을 때가 있습니다. 또 다른 때는 프로젝트를 찾아서, README를 살펴보고, 로컬에서 실행할 가치가 있는지 결정하고 싶을 때가 있습니다.
트렌디하다는 것이 자동으로 좋다는 의미는 아닙니다. 물론입니다. 인기 있는 레포지토리(repository)가 잘 관리되지 않았거나 제 사용 사례에 맞지 않을 수도 있습니다. 하지만 그것은 유용한 발견 지점입니다.
두 가지 시각을 함께 보는 것은 “흥미롭게 들린다”는 생각에서 “어떻게 작동하는지 한번 보자”로 넘어가는 것을 더 쉽게 만듭니다.
브라우저 확장 기능인 이유?
저는 이것이 이미 시간을 보내는 곳에 통합되기를 원했습니다. 별도의 대시보드는 기억해야 할 또 다른 목적지입니다. 브라우저 확장 기능은 피드를 저의 일반적인 작업 흐름(workflow)에 더 가깝게 배치하며, Tech Byte는 이를 새 탭에서 이용할 수 있게 합니다.
거기서 저는 다음을 할 수 있습니다:
- AI 및 기타 엔지니어링 주제별로 아티클 필터링.
- 링크를 열기 전에 짧은 설명을 읽기.
- 트렌딩 레포지토리 탐색하기.
- 주제 검색하기.
- 나중에 보관할 아티클 북마크 하기.
- 최신순 또는 품질 기반 순위로 피드 정렬하기.
또한 AI에만 국한되지 않습니다. 저는 여전히 그 주변의 엔지니어링(engineering) 분야, 즉 웹 개발(web development), 인프라(infrastructure), 보안(security), 데이터(data), 그리고 무언가를 프로덕션(production) 환경에 배포하는 데 필요한 시스템에 관심이 있습니다.
새로운 모델은 흥미롭습니다. 그리고 그것을 사용하여 신뢰할 수 있는 무언가를 구축하는 방법에 대한 좋은 설명 역시 마찬가지입니다.
제가 목표로 하는 습관
저는 정보를 얻는 것이 하루 종일 피드를 확인한다는 의미가 되기를 원하지 않습니다.
저는 피드를 열고, 무엇이 있는지 훑어본 다음, 제 주의를 기울일 만한 것을 고르고 싶습니다. 아티클이 관련성이 있다면 읽고, 레포지토리가 유용해 보인다면 탐색하고, 아무것도 관련성이 없다면 다시 업무에 복귀합니다.
마지막 부분이 중요합니다.
이것을 구축한 목적은 또 다른 의무를 만드는 것이 아니었습니다. 모든 발표를 따라가야 한다는 느낌 없이 발견(discovery)을 더 쉽게 만들기 위함이었습니다.
제가 놓치는 것은 항상 있을 것입니다. 저는 그것에 괜찮습니다. 모든 새로운 프레임워크(framework)의 이름을 아는 것보다 몇 가지 유용한 발전 사항을 이해하는 것이 더 낫습니다.
Tech Byte를 사용해 보세요
저는 Tech Byte를 저 자신의 용도로 만들었지만, 다른 개발자들도 사용해보셨으면 좋겠습니다.
만약 여러분도 무엇을 따라가야 할지 파악하기 위해 AI 뉴스, 엔지니어링 블로그, 그리고 GitHub 사이를 오가고 있다면, 이것이 여러분의 작업 흐름(workflow)에 맞을 수도 있습니다.
크롬 웹 스토어에서 Tech Byte 설치하기
며칠 동안 시작점으로 사용해 보세요. AI 아티클을 둘러보고, 트렌딩 레포지토리(repositories)를 확인하고, 탐색하고 싶은 것을 북마크하세요.
그리고 어디가 부족한지 알려주세요. 포함되어야 할 신뢰하는 출처가 있나요? 너무 많은 뉴스만 있고 구현 세부 사항(implementation detail)은 부족한가요? 기대하는 레포지토리가 있나요?
그 피드백이 아무도 필요로 하지 않는 기능을 추가하는 것보다 저에게 훨씬 유용합니다.
지금 어떻게 AI를 따라잡고 계신가요? 그리고 이 과정을 덜 귀찮게 만들 방법은 무엇일까요?
제안된 DEV 태그: ai, webdev, productivity, showdev