fail.ticker.io — 이 서비스는 세 가지 주요 AI 사고 데이터베이스(OECD, AIID, MIT의 risk repo)를 하나의 읽기 쉬운 일간 페이지로 컴파일합니다 (원본 페이지들이 마치 세금 신고서를 작성하는 것처럼 느껴지기 때문입니다).

디자인: 저는 라이브 페이지의 토글 뒤에 세 가지 완전한 디자인 후보를 구축하도록 시켰습니다: 데이터 저널리즘 스타일, 가짜 신문 브로드시트 스타일, 그리고 건조한 CDC 보고서 스타일입니다. 실제 데이터가 있는 실제 사이트에서 이들을 클릭하며 확인한 후 하나를 선택했습니다. 말로 디자인을 설명하고 요행을 바라는 것보다 훨씬 나았습니다.

데이터 가져오기: OECD 사고 모니터는 공개 API가 없습니다. Claude는 사이트의 JS 번들에서 내부 엔드포인트를 찾아냈고, 페이지네이션 없이 결과가 100개로 제한된다는 사실을 어려운 과정을 통해 알아냈으며, 대신 날짜 범위별로 요청을 슬라이싱하는 백필(backfill) 코드를 작성했습니다.

인프라: 이 사이트는 완전히 정적(static)이며, 프레임워크도 없고, 빌드 단계도 없으며, npm조차 사용하지 않습니다 (도구는 의존성이 전혀 없는 순수 Node 스크립트입니다). Buddy에 호스팅되어 있습니다 (직장에서 사용하는 것이라 당연한 선택이었습니다): 파일은 버전 관리되는 아티팩트(artifact)에 저장되며, 도메인은 일반 프록시를 통해 아티팩트로 라우팅되고, "배포"는 단순히 새로운 아티팩트 버전을 게시하는 것을 의미합니다. 앞에 캐시가 없으므로 게시 즉시 라이브 상태가 됩니다.

세 개의 Buddy 파이프라인이 전체 프로세스를 실행합니다:

Auto-publish - git push 시 실행되며, 리포지토리를 있는 그대로 아티팩트로 게시합니다. 아래에서 중요하게 다룰 데이터 파일들은 제외합니다.

Collect-incidents - 매일 예약 실행됩니다. 이것이 핵심 작업입니다: OECD 엔드포인트에서 지난 45일간의 데이터를 가져오고(페이지네이션 없이 100개로 제한되므로 날짜 범위별로 슬라이싱함), MIT의 분류를 가져오며, 모든 통계와 FAILCON 레벨을 재계산합니다. 그 다음 Claude Code 액션이 편집 과정을 거치고, Node가 사고 페이지, 일반 에디션 및 사이트맵을 렌더링합니다. 검증 단계에서 모든 JSON을 확인하고, 가드(guard) 단계에서 데이터와 생성된 페이지 이외의 것이 변경되면 실행을 실패 처리하며, 마지막으로 아티팩트를 직접 게시합니다.

Refresh-aiid - 주간 단위로 실행됩니다. AI Incident Database가 약 100MB 크기의 스냅샷 덤프(snapshot dump) 형태로 배포되기 때문입니다. 매주 바뀌는 수치를 위해 매일 다운로드하는 것은 의미가 없습니다.

제가 이상할 정도로 자랑스럽게 생각하는 독특한 점은 다음과 같습니다: 데일리 파이프라인(daily pipeline)의 메모리는 바로 게시된 사이트 그 자체라는 점입니다. 파이프라인의 첫 번째 단계는 새로운 데이터를 가져오기 전에, 라이브 도메인에서 어제의 JSON을 curl로 가져옵니다. 이것이 자동 게시(auto-publish) 시 데이터 파일을 제외하는 이유입니다. 그래야 CSS 수정 사항을 푸시(push)하더라도 라이브 수치가 저장소(repo)에 있는 값으로 되돌아가는 일이 발생하지 않습니다. 상태(State)는 프로덕션(prod)에 존재하고, 코드는 깃(git)에 존재하며, 이 둘은 서로를 덮어쓸 수 없습니다.

요약하자면: Claude가 대부분의 힘든 작업을 수행하는 자동화된 Buddy (buddy.works) 파이프라인을 통해, Claude가 OECD 및 MIT 엔드포인트(endpoints)를 역공학(reverse-engineering)하여 단일화된 읽기 쉬운 사고 요약본(incident digest)을 생성합니다.

이 프로젝트가 유용하기를 바랍니다. 질문이나 제안 사항이 있다면 알려주세요 :)
제출자: /u/Whiskybob
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