AI 뉴스 자동 생성 파이프라인 — shell 스크립트와 Claude 를 활용하여 다국어 콘텐츠를 생산하는 방법

매일 영어와 한국어로 AI 뉴스를 4 건씩 자동 생성하는 시스템을 구축했습니다. 하나의 shell 스크립트로 Claude 에 번역과 파일 생성을 지시하고, GitHub Actions 와 연동하여 DEV.to 에 자동 발행까지 연결했습니다. 이 과정에서 발견한 멀티.locale 콘텐츠 생산의 핵심 패턴을 정리합니다. 포트폴리오 사이트에서 AI 뉴스 섹션을 운영하며, 매일 4 건의 뉴스를 영어로 작성하고 한국어 버전은 DEV.to 에 발행합니다. 수동 작업으로 수행할 경우 하루에 2 시간이라는 시간이 소요됩니다. 이번 작업의 목표는 뉴스 생성부터 번역, 파일 생성, 워크플로우 설정까지 모든 과정을 Claude 를 통해 자동화하는 것이었습니다. 핵심은 "사람의 개입을 최소화"하면서도 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이었습니다. 가장 먼저 해결해야 할 문제는 "Claude 에 일관된 형식으로 뉴스를 생성시키는 방법"이었습니다. 4 건의 뉴스를 각각 별도의 파일로 생성해야 하나, 매번 프롬프트를 입력하는 것은 비효율적입니다. 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 "제약 조건 명시, 형식 정의, 예시 제공"의 순서로 접근했습니다. "오늘의 AI 뉴스 4 건을 markdown 형식으로 생성해줘. 각 뉴스는 다음 구조를 준수해야 한다: 파일명: YYYY-MM-DD-slug.md (slug 는 kebab-case), frontmatter 에 title, date, tags, description 를 포함하며, 본문은 300-400 자 사이로 기술적 배경 설명을 포함하고 클릭베이트 제목을 금지, 팩트 기반 출력. 형식은 === FILE: src/content/ai-news/파일명 === (내용) === END === 가 됩니다. "AI 뉴스 4 건 써줘" 라는 요청으로는 불충분합니다. 첫 번째 프롬프트는 Claude 가 "어떤 형식으로, 어떤 제약 조건 하에, 어디에 저장할지"를 정확히 알도록 설계되었으나, 두 번째 요청은 해석의 여지가 너무 많아 출력 품질이 떨어졌습니다. Claude 의 출력을 받아 실제 파일로 분리하는 단계가 핵심이며, generate-ai-news.sh 에서 구현된 패턴입니다. awk 명령어를 통해 Claude 의 출력을 자동으로 파일별로 분리하고, 복사 - 붙여넣기를 4 번 수행하지 않아도 됩니다. 초기에는 "영어와 한국어를 한번에 생성해줘" 는 지시였으나, 번역 톤의 일관성 부족 및 고유명사 처리 불안정 같은 품질 문제가 발생했습니다. 해결책은 단계를 분리하는 것이었으며, 1 단계는 영어 원본 4 건 생성, 2 단계는 각 파일별 번역으로 진행됩니다. 슬러그 변경 및 저장을 통해 번역 품질이 확실히 향상되었으며, Claude 가 번역 작업에만 집중할 수 있게 되었습니다. 스크립트 작업 시 Claude Code 의 agent 모드를 적극 활용하여 CLAUDE.md 에 프로젝트 구조와 AI 뉴스 생성 규칙을 명시했습니다. "AI 뉴스 생성 규칙" 섹션에는 파일 구조, 콘텐츠 가이드라인 (300-400 단어, 기술적 배경 필요, 클릭베이트 금지, 출처 링크 포함), 자동화 도구 (shell 스크립트, GitHub Actions) 가 포함됩니다. 이 설정을 통해 Claude 는 프로젝트 규칙을 즉시 파악할 수 있으며, 매번 설명할 필요가 없어집니다. 원래는 filesystem MCP 서버를 고려했으나, shell 스크립트와 Claude Code 의 조합이 더 효율적이었습니다. Claude Code 의 /edit 명령어를 통해 여러 파일을 동시 수정이 가능하며, 36 개 파일의 frontmatter 형식을 일괄 변경하는 사례가 있습니다. 또한, pre-commit hook 을 설정하여 AI 생성 콘텐츠의 품질을 자동 검증합니다. 프론트매터 필수 필드 누락 여부 및 단어 수 (300-500 단어) 를 체크함으로써, Claude 가 실수로 형식을 틀린 파일을 commit 전에 포착할 수 있습니다. 초기에는 모든 콘텐츠를 DEV.to 에 발행했으나, 영어 글의 반응이 좋지 않아 워크플로우를 수정했습니다. 한국어 파일만 처리하도록 조건을 설정하고, commit 메시지에 'ai-news' 가 포함된 경우에만 워크플로우를 실행하여 불필요한 API 호출을 줄였습니다. API 호출 실패 시 재시도 로직을 추가하여 시스템의 안정성을 확보했습니다. 현재 방식도 정상적으로 작동하나, 2024 년 말 출시된 Anthropic Batch API 를 활용하여 비용을 최적화할 필요가 있습니다.

AI로 매일 뉴스 4건씩 영어와 한국어로 자동 생성하는 시스템을 만들었다. shell script 하나로 Claude에게 번역과 파일 생성을 시키고, GitHub Actions로 DEV.to에 자동 발행까지 연결했다. 이 과정에서 발견한 멀티 locale 콘텐츠 생산의 핵심 패턴들을 정리한다. 포트폴리오 사이트에서 AI 뉴스 섹션을 운영한다. 매일 4건의 뉴스를 영어로 작성하고, 한국어 버전은 DEV.to에 발행한다. 수동으로 하면 하루에 2시간은 걸리는 작업이었다. 이번 작업의 목표는 명확했다. Claude에게 뉴스 생성부터 번역, 파일 생성, 워크플로우 설정까지 모든 과정을 자동화시키는 것이다. 핵심은 "사람이 개입할 지점을 최소화"하면서도 품질을 유지하는 것이었다. 가장 먼저 해결해야 할 문제는 "어떻게 Claude에게 일관된 형식으로 뉴스를 생성시킬 것인가"였다. 4건의 뉴스를 각각 별도 파일로 만들어야 하는데, 매번 프롬프트를 치기엔 비효율적이다. 효과적인 프롬프트를 만들기 위해 "제약 조건 먼저, 형식 명시, 예시 제공" 순서로 접근했다. "오늘의 AI 뉴스 4건을 markdown 형식으로 생성해줘. 각 뉴스는 다음 구조를 따라야 한다: 파일명: YYYY-MM-DD-slug.md (slug는 kebab-case) frontmatter: title, date, tags, description 포함 본문: 300-400자 사이, 기술적 배경 설명 포함 제목은 클릭베이트 금지, 팩트 기반으로 출력 형식: === FILE: src/content/ai-news/파일명 === (내용) === END === 이렇게 쓰면 안 된다: "AI 뉴스 4건 써줘" 차이점은 명확하다. 첫 번째 프롬프트는 Claude가 "어떤 형식으로, 어떤 제약 조건하에, 어디에 저장할지"를 정확히 알 수 있다. 두 번째는 해석의 여지가 너무 많다. Claude의 출력을 받아서 실제 파일로 분리하는 부분이 핵심이다. generate-ai-news.sh에서 사용한 패턴이다: # Claude 출력에서 파일별로 분리 awk ' /^=== FILE:/ { filename = $3; getline; next } /^=== END ===/ { close(filename); next } filename { print > filename } ' 이 방식의 장점은 Claude가 여러 파일을 한 번에 출력해도 자동으로 분리된다는 점이다. 사람이 복사-붙여넣기를 4번 할 필요가 없다. 처음엔 "영어와 한국어를 한번에 생성해줘"라고 했다가 품질 문제가 발생했다. 번역 톤이 일관되지 않고, 고유명사 처리도 불안정했다. 해결책은 단계를 나누는 것이었다: 영어 원본 4건을 먼저 생성 각 파일을 읽어서 한국어로 번역 한국어 버전은 별도 slug와 frontmatter로 저장 # 1단계: 영어 원본 생성 claude_prompt="Generate 4 AI news articles in English..." # 2단계: 각 파일별 번역 for file in src/content/ai-news/2026-03-14-*.md; do korean_content=$(claude_prompt="Translate this to Korean, maintain technical terms: $(cat $file)") # slug 변경 및 저장 done 이렇게 분리하니까 번역 품질이 확실히 올라갔다. Claude가 "번역"에만 집중할 수 있어서다. 스크립트 작업할 때 Claude Code의 agent 모드를 적극 활용했다. 특히 CLAUDE.md에 프로젝트 구조와 AI 뉴스 생성 규칙을 명시해뒀다. # AI News Generation Rules ## File Structure - English: `src/content/ai-news/YYYY-MM-DD-slug.md` - Korean (DEV.to): Same slug pattern - Max 4 articles per day ## Content Guidelines - 300-400 words per article - Technical background required - No clickbait titles - Include source links ## Automation - Use `scripts/generate-ai-news.sh` - GitHub Actions publishes Korean version to DEV.to - English stays on main site 이 설정이 있으니까 Claude가 "아 이 프로젝트는 이런 규칙으로 뉴스를 만드는구나"를 즉시 파악한다. 매번 설명할 필요가 없어진다. 원래는 filesystem MCP 서버를 쓸까 했는데, 이 정도 작업엔 과도했다. 대신 shell script와 Claude Code의 조합이 더 효율적이었다. Claude Code에서 /edit 명령으로 여러 파일을 동시에 수정할 수 있다. 예를 들어 모든 블로그 파일의 frontmatter 형식을 일괄 변경할 때: /edit src/content/blog/*.md 그러면 Claude가 패턴을 파악하고 일관되게 수정한다. 36개 파일을 한번에 처리한 게 바로 이 방식이다. pre-commit hook을 설정해서 AI 생성 콘텐츠의 품질을 자동으로 검사한다: #!/bin/sh # .git/hooks/pre-commit # AI 뉴스 파일 검증 for file in $(git diff --cached --name-only | grep "ai-news"); do # frontmatter 필수 필드 체크 if ! grep -q "title:" "$file"; then echo "Error: Missing title in $file" exit 1 fi # 글자 수 체크 (300-400자) wordcount=$(wc -w < "$file") if [ "$wordcount" -lt 250 ] || [ "$wordcount" -gt 500 ]; then echo "Warning: Word count issue in $file ($wordcount words)" fi done 이렇게 하면 Claude가 실수로 형식을 틀려도 commit 전에 잡을 수 있다. 처음엔 모든 콘텐츠를 DEV.to에 발행했는데, 영어 글은 반응이 별로였다. 한국어만 발행하도록 워크플로우를 수정했다. # .github/workflows/publish-to-devto.yml - name: Publish to DEV.to run: | # ai-news 디렉토리의 한국어 파일만 처리 for file in src/content/ai-news/*-kr.md; do if [[ -f "$file" ]]; then # DEV.to API 호출 curl -X POST "https://dev.to/api/articles" \ -H "api-key: ${{ secrets.DEVTO_API_KEY }}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d @"$file" fi done if: contains(github.event.head_commit.message, 'ai-news') 핵심은 commit 메시지에 ai-news가 있을 때만 워크플로우를 실행하는 것이다. 불필요한 API 호출을 줄인다. API 호출이 실패할 수 있으니 재시도 로직을 추가했다: retry_count=0 max_retries=3 while [ $retry_count -lt $max_retries ]; do response=$(curl -s -w "%{http_code}" -X POST ...) if [[ "${response: -3}" == "201" ]]; then echo "Published successfully: $file" break else retry_count=$((retry_count + 1)) echo "Retry $retry_count/$max_retries for $file" sleep 5 fi done 이런 디테일이 자동화 시스템의 안정성을 결정한다. 현재 방식도 잘 동작하지만, 몇 가지 개선점이 있다. Anthropic이 2024년 말에 출시한 Batch API를 쓰면 비용을 50% 절약할 수 있다. 4건의 뉴스를 각각 처리하는 대신, 배치로 묶어서 처리하는 방식이다: // batch-generate-news.js const batch = { requests: [ { custom_id: "news-1", params: { model: "claude-3-sonnet-20240229", messages: [...] } }, // ... 3개 더 ] } const batchResponse = await anthropic.batches.create(batch); 실시간성이 중요하지 않은 뉴스 생성에는 이 방식이 더 효율적이다. 현재는 shell script로 하지만, Vercel AI SDK의 streamText를 쓰면 실시간 피드백을 받으면서 생성할 수 있다: import { streamText } from 'ai'; const { textStream } = await streamText({ model: anthropic('claude-3-sonnet-20240229'), prompt: newsPrompt, onChunk: (chunk) => { // 실시간으로 진행상황 표시 console.log(chunk); } }); 이 방식은 긴 콘텐츠 생성할 때 "얼마나 남았는지" 알 수 있어서 UX가 좋다. 지금은 Claude가 알고 있는 뉴스만 쓰는데, RSS 피드를 파싱해서 최신 뉴스를 입력으로 주면 더 시의적절한 콘텐츠를 만들 수 있다: # tech-rss-sources.txt에서 RSS 읽어오기 curl -s "https://techcrunch.com/feed/" | \ xml2json | \ jq '.rss.channel.item[0:10]' > latest-news.json # Claude에게 전달 claude_prompt="Based on these latest news: $(cat latest-news.json), generate..." Microsoft가 발표한 Copilot Workspace를 쓰면 이슈 생성부터 PR까지 완전 자동화할 수 있다. "AI 뉴스 생성" 이슈를 만들면 자동으로 코드 변경하고 PR까지 올리는 방식이다. 다만 아직 preview 단계라 production에서 쓰기엔 이르다. shell script + Claude 조합으로 멀티파일 생성을 자동화할 수 있다. 핵심은 구조화된 출력 형식을 강제하는 프롬프트다 다국어 콘텐츠는 단계별로 생성하는 게 품질이 좋다. 원본 생성 → 번역 순서로 분리한다 CLAUDE.md에 프로젝트별 규칙을 명시하면 매번 설명할 필요가 없어진다 GitHub Actions의 조건부 실행과 재시도 로직으로 안정적인 자동화 파이프라인을 만든다 이번 작업의 커밋 로그 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)