Reddit과 LinkedIn에서 경쟁자가 아닌 고객을 찾아내는 Claude Code 스킬을 만들었습니다

저는 컨설팅을 하고 있습니다. 서비스를 판매하는 대부분의 사람들처럼, 저 또한 Reddit과 LinkedIn에서 활동해야 한다는 것을 알고 있습니다. 즉, 제가 해결하는 문제를 가진 사람들을 찾아내고 진심으로 도움을 주어야 한다는 뜻입니다. 하지만 저는 이를 꾸준히 하지 못했습니다. 수동으로 반복하는 과정이 너무나 고통스럽기 때문입니다. 검색하고, 스크롤하고, 관련성을 판단하고, 무엇을 말해야 할지 고민하고, 이 과정을 반복하는 것 말이죠.

그래서 저는 Claude Code 스킬을 사용하여 지루한 부분들을 자동화해 보았습니다. 그리고 첫 번째 버전은 저에게 전체적인 관점을 바꿔놓는 교훈을 주었습니다.

버그가 아니었던 버그

첫 번째 실행 결과로 제 주제와 일치하는 게시물 약 10개가 나타났습니다. 그런데 그 게시물들은 거의 전부 영업 콘텐츠를 게시하는 다른 컨설턴트들이었습니다. 경쟁자들이었죠. 실제 구매자는 단 한 명도 없었습니다.

왜 그런지 깨닫는 데는 시간이 조금 걸렸지만, 지나고 보니 명백했습니다. 키워드 검색은 특정 주제에 대해 '발행된' 내용을 반환하며, 발행되는 내용은 공급 측(supply-side)의 정보라는 점입니다. "리더십 컨설팅(leadership consulting)"을 검색하면 리더십 컨설팅을 판매하는 사람들이 나옵니다. 실제로 그것이 필요한 사람들은 그런 문구를 입력하지 않습니다. 대신 그들은 고통(pain)을 입력합니다:

❌ 공급(supply): "감성 지능이 팀을 변화시키는 5가지 방법 🧵 — 협업을 원하시면 DM 주세요"
✅ 수요(demand): "우리 팀이 계속 똑같은 갈등을 겪고 있는데 어떻게 해결해야 할지 모르겠어요"

완전히 다른 단어들입니다. 따라서 해결책은 더 나은 랭킹을 찾는 것이 아니었습니다. 그것은 내가 판매하는 카테고리가 아니라, 구매자가 표현하는 고통을 검색하는 것이었습니다.

최종 결과물: delta-engage

delta-engage는 오픈 소스 Claude Code 스킬입니다. 일주일에 두 번 다음과 같은 작업을 수행합니다:

귀하의 ICP(Ideal Customer Profile, 이상적 고객 프로필)가 사용하는 **고통의 언어(pain language)**를 Reddit과 LinkedIn에서 검색합니다 (귀하의 서비스 카테고리가 아닌).
모든 게시물을 buyer(구매자) / peer_competitor(동료 경쟁자) / kol(Key Opinion Leader, 주요 의견 리더) / noise(노이즈)로 분류하여, 경쟁자의 영업 게시물이 리드로 나타나지 않게 합니다.
동료들은 버리는 대신 별도의 "파트너십(partnerships)" 목록으로 분류합니다 (그들은 영업 대상이 아니라 관계를 맺을 가치가 있는 사람들입니다).
귀하의 말투로 바로 편집 가능한 댓글(comment) 초안을 각 게시물에 대해 작성합니다.
약 15분 내에 실행 가능한 요약본(digest)을 귀하에게 전달합니다.

이 시스템이 절대 어기지 않는 단 하나의 규칙은 다음과 같습니다: 최종 댓글은 귀하가 직접 작성하고 본인의 계정으로 수동 게시해야 합니다. 시스템은 준비를 하고, 귀하는 실행합니다.

실행 결과의 모습

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🎯 참여 요약본(Engagement digest) — 2026년 6월 18일 목요일 · 참여 대상 2건 · 파트너십 1건

참여 대상 (귀하의 ICP)

[REDDIT] r/ExperiencedDevs · 적합도 9/10 · 구매자 · 4시간 전 "우리 온콜(oncall)이 사람들을 번아웃시키고 있습니다 — 알람 피로(alert fatigue)를 실제로 어떻게 해결하시나요?" https://www.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/1abc234/oncall_burnout/ ↑142 · 댓글 38개
선정 이유: 귀하의 ICP와 정확히 일치하며, 귀하가 해결하는 바로 그 고통(pain)을 언급하고 있습니다. 접근 방식(질문 주도형): 어떤 도구를 도입하기 전에, 가장 소음이 심한 알람 소스 하나를 파악하도록 유도하세요.

댓글 (게시 전 수정 필요):

저희에게 효과가 있었던 해결책은 새로운 도구가 아니었습니다. 조치로 이어지지 않는 알람의 약 40%를 삭제한 다음, 나머지를 심각도(severity)에 따라 라우팅하는 것이었습니다. 현재 가장 소음이 심한 알람 소스는 무엇인가요? 그리고 이를 조정(tuning)할 담당자가 있나요?
⚠️ 주의사항: r/ExperiencedDevs — 도구/링크 언급 금지; 경험 중심으로 유지할 것, 게시 전 개인화할 것.

🤝 동료 및 파트너십 (관계 구축 중심 — 영업이 아닌 참여를 목적으로 함)

[LINKEDIN] @devtools-dan (Acme Observability) · 적합도 4/10 · 동료 · 1일 전 "우리가 알림 시스템을 처음부터 다시 구축한 이유 — SRE 팀을 위한 교훈."
댓글: 정말 훌륭한 분석입니다. 심각도 라우팅(severity-routing) 부분이 저희가 겪는 상황과 일치하네요. 언젠가 의견을 나누어보고 싶습니다.
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벤치마킹할 만한 몇 가지 설계 결정

스크립트에는 로직을, 프롬프트에는 판단을. 스크래핑(scraping), 중복 제거(dedup), 순위 산정 수학, 재발 횟수 집계와 같이 결정론적(deterministic)이고 취약할 수 있는 작업들은 모델의 컨텍스트(context)에 로드하지 않고 실행되는 Python 코드에서 처리합니다. 판단 — 즉, ICP 정교화, 의도 분류, 댓글 초안 작성 — 은 Claude에게 맡깁니다. 이 둘을 분리함으로써 전체 시스템을 더 저렴하고 더 신뢰할 수 있게 만들었습니다.

규칙에 따른 쿠키리스 (Cookieless by rule). LinkedIn 탐색은 로그아웃된/공개된 사용자(public actors)만을 사용합니다. 즉, 사용자의 세션에 절대 접근하지 않으므로 계정 정지(account-ban) 위험이 전혀 없습니다. 어댑터는 세션 쿠키를 포함하는 어떠한 입력도 문자 그대로 거부합니다. (어차피 수동으로 참여하게 되므로, 이 스킬은 사용자의 로그인이 전혀 필요하지 않습니다.)

Reddit 안전 초안 작성 (Reddit-safe drafting). Reddit의 스팸 필터는 링크 투척, 복사-붙여넣기 댓글, 그리고 점점 늘어나고 있는 AI스러운 텍스트를 처벌합니다. 따라서 이 스킬에는 현재의 안티 섀도우밴 (anti-shadowban) 관행(9:1 규칙, 서브레딧별 규범, 신규 계정 단계적 활동 등)이 내장되어 있으며, "게시 전 초안 개인화"를 단순한 에티켓이 아닌 안전 요구 사항으로 취급합니다.

BYOK (Bring Your Own Key). 사용자의 자체 Apify 토큰 위에서 실행됩니다. 공유 키도, 종속(lock-in)도, 라이선스 병목 현상도 없습니다. 이는 "Proxycurl이 서비스를 중단하여 모두를 고립시켰던" 사건이 업계에 준 교훈입니다.

설치 (Install)

Claude Code에 다음을 한 번만 붙여넣으면 스킬을 클론(clone)하고 설정을 실행합니다:

bash git clone --depth 1 https://github.com/newan2001/delta-engage.git ~/.claude/skills/delta-engage && cd ~/.claude/skills/delta-engage && ./setup

그 다음 /delta-engage를 실행하세요. 첫 실행 시 사용자의 사이트/문서를 읽어 ICP (Ideal Customer Profile, 이상적 고객 프로필) 초안을 작성하며(사용자가 이를 확인합니다), 작동 과정을 볼 수 있도록 실시간 요약(live digest)을 수행하고, Slack, Notion 또는 앱 내로 전달되는 월/목 정기 루틴 설정을 제안합니다.

이것이 아닌 것 (정직한 부분)

예약된 루틴은 Claude Code가 열려 있는 동안 실행됩니다 (다음 실행 시 밀린 작업을 수행함). 즉, 24/7 클라우드 서버가 아닙니다.
Reddit은 LinkedIn보다 훨씬 강력한 구매 신호 (buyer signal)를 제공합니다. LinkedIn은 방송/판매 쪽으로 치우쳐 있습니다. LinkedIn은 가공되지 않은 수요보다는 KOL (Key Opinion Leader, 주요 의견 리더) 근접성 및 파트너십에 더 적합합니다.
의도 분류(intent-classification)와 댓글 품질은 **지침 기반 (instruction-driven)**입니다. 즉, 모델이 가이드를 얼마나 잘 따르는지에 달려 있으며, 날카롭게 정의된 ICP일수록 더 좋은 결과를 얻습니다.

체험하기 / 분석하기 (Try it / tear it apart)

MIT 라이선스이며 GitHub에서 확인할 수 있습니다: github.com/newan2001/delta-engage

직접 시도해 보신다면 진심 어린 피드백을 부탁드립니다. 특히 의도 분류 (intent classification) 부분에 대한 피드백을 기다리고 있습니다. 이 부분이 바로 "경쟁자가 아닌 고객"을 찾아내는 마법이 작동하느냐 아니냐를 결정짓는 핵심이기 때문입니다. 이슈 (Issues)와 풀 리퀘스트 (PRs) 모두 환영합니다.