ChatGPT의 10단계 가이드 대신 실제 자동화를 수행하는 앱 개발

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

자연어 명령을 실제 실행 가능한 스크립트와 크론잡으로 변환하여 자동화를 수행하는 앱을 개발했다.

배경

ChatGPT가 제공하는 복잡한 가이드를 직접 따라하기 번거로워, 사용자의 요구사항을 즉시 코드로 구현하고 실행까지 자동화해주는 앱을 제작하여 공유했다.

의미 / 영향

AI를 단순한 챗봇이 아닌 '코드 생성기'로 활용하고, 실행은 안정적인 기존 인프라(Cron)에 맡기는 하이브리드 접근 방식이 실용적이다. 이는 매번 LLM을 호출할 때 발생하는 비용과 불확실성을 제거하면서도 자연어 인터페이스의 장점을 극대화한 사례이다.

커뮤니티 반응

사용자들의 관심이 높으며, 특히 설정 후 AI 비용이 들지 않는 구조에 대해 긍정적인 반응이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

복잡한 가이드보다 즉각적인 실행이 사용자에게 더 유용하다
AI를 초기 설정에만 사용하고 실행은 크론잡으로 처리하는 방식이 효율적이다

실용적 조언

AI 자동화 구축 시 매번 LLM을 호출하기보다 스크립트 생성 후 스케줄러를 활용하면 비용을 절감할 수 있다

섹션별 상세

사용자가 자연어로 자동화 작업을 요청하면 앱이 이를 분석하여 실행 가능한 스크립트를 생성한다. 시스템은 사용자의 의도를 파악한 뒤 필요한 API 연결과 로직을 포함한 코드를 작성하며, 이를 통해 복잡한 설정 과정을 생략한다. "매일 아침 8시에 읽지 않은 Gmail 요약과 뉴스 10개를 이메일로 보내줘"와 같은 구체적인 명령을 처리할 수 있다. 이는 단순한 텍스트 응답을 넘어 실제 동작하는 결과물을 제공한다는 점에서 차별화된다.

초기 설정 단계에서만 AI를 사용하고, 이후 실행은 전통적인 크론잡(Cron Job) 방식을 채택하여 효율성을 높였다. 스크립트가 한 번 작성되면 더 이상 AI 모델을 호출하지 않고 정해진 스케줄에 따라 독립적으로 실행되므로 비용과 지연 시간을 줄일 수 있다. 원문에서는 "설정 후에는 AI가 관여하지 않는다(No AI involved after setup)"는 점을 명시하며 안정적인 자동화 구조를 채택했다. 이는 매번 LLM을 호출하는 방식보다 리소스 관리 측면에서 유리하다.

Gmail, Slack, Notion 등 20여 개의 주요 서비스와 연동되어 실질적인 업무 자동화 생태계를 구축했다. 사용자의 계정을 직접 연결하여 데이터를 읽고 쓰는 권한을 부여함으로써 스크립트가 실제 환경에서 작동하도록 지원한다. Reddit, Google Sheets, Discord 등 다양한 플랫폼 간의 데이터 흐름을 자연어로 제어할 수 있는 환경을 제공한다. 현재 iOS TestFlight를 통해 베타 테스트 중이며 정식 출시를 앞두고 있다.

실무 Takeaway

자연어 명령을 일회성 AI 호출로 스크립트화하고 이를 크론잡으로 실행하여 지속적인 AI 비용 없이 자동화를 구현했다.
Gmail, Slack, Notion 등 20개 이상의 외부 서비스 API 연동을 통해 실무에 즉시 적용 가능한 자동화 워크플로우를 제공한다.
복잡한 튜토리얼을 읽는 대신 "말하는 대로 실행되는" 직관적인 UX를 통해 비개발자의 자동화 진입 장벽을 낮췄다.

언급된 도구

TestFlight추천링크

iOS 앱 베타 테스트 및 배포

언급된 리소스

DemoiOS TestFlight Beta Link