나심연 님의 블로그

마지막주 투두리스트 앱 배포와 AI챗봇 앱 개발을 진행했습니다. 지난번 개발했던 투두리스트 칸반보드는 배포에 비용을 아끼기 위해 집에 있는 나스에 DOCKER를 활용해서 배포했습니다. 파이썬 FASTAPI로 벡엔드, 프론트엔드를 동시에 개발해서 배포하는 것도 어렵지 않게 수행할 수 있었습니다. 다만 실전편 AI 챗봇 앱 개발 부분은 온전히 따라서 하기 쉽지 않았습니다. 우선 1주일 동안 수행하기에는분량이 많았습니다. 그리고 투두리스트는 다른 강의나 교육에서 몇번 수행해본 경험이 있는 내용이지만, 에이전트 형태의 AI 챗봇을 구축하는 과정은 다소 생소해서 따라하는 것이 쉽지 않았습니다. 특히 AWS Bedrock을 연동하고 Converse API를 사용하는 것이 익숙하지 않아서 애를 먹었고, 최종적..

3주차에서는 Claude Code를 활용해 프론트엔드와 백엔드를 연결하고, 최종적으로 나만의 TODO 리스트 칸반보드를 완성했습니다. 책에서는 React, Next.js, PostgreSQL을 활용한 엔터프라이즈급 프로젝트를 다루었지만, 저는 FastAPI만으로 핵심 기능을 구현하는 데 집중했습니다. 시간적인 제약으로 TDD(Test Driven Development, 테스트 주도 개발)나 SDD(Specification Driven Development, 명세 기반 개발)를 충분히 적용하지 못한 점은 아쉬웠지만, 직접 설계한 칸반보드가 추가·수정·삭제 기능까지 안정적으로 동작하는 모습을 보며 큰 성취감을 느꼈습니다. Opus 4.8을 활용해 AI와 협업하는 개발 방식의 가능성을 체감할 수 있었던 의미 ..

이번 주에는 주식 시세 AI 투자 리포트 워크플로우를 직접 구현해 보았습니다.공공데이터포털 API로 주가 데이터를 수집하고, DataTable에 등록된 관심 종목 정보를 기반으로 Gemini가 투자 리포트를 생성한 뒤 HTML 이메일로 자동 발송되도록 구성했습니다. 단순 데이터 조회를 넘어 AI가 시장 상황을 분석하고 이해하기 쉬운 형태로 요약해 준다는 점이 인상적이었습니다.데이터 수집, 분석, 보고서 작성, 배포까지 자동화하는 AI 에이전트의 활용 가능성을 체감할 수 있는 시간이었습니다. AI 상당히 완성도 있게 보고서를 잘 만들어 주세요. 복사붙여넣기 해보니 분석 내용에 마크 다운 형식이 좀 남아있네요... 심화 프로젝트로 내가 실제 투자한 종목에 대한 주가 분석을 직접하려고 합니다.

이번 주에는 OCR 영수증 자동화 워크플로우를 직접 구축해 보았습니다. 폼에 영수증 이미지를 업로드하면 Upstage OCR이 텍스트를 추출하고, Gemini가 필요한 정보를 정제한 뒤 Google Sheets에 자동으로 기록되도록 구현했습니다.특히 카드번호와 총금액 등 핵심 정보를 구조화된 데이터로 변환하는 과정을 통해 OCR과 생성형 AI의 결합 방식을 이해할 수 있었습니다.반복적인 데이터 입력 업무를 자동화할 수 있다는 점에서 실무 활용 가능성을 확인한 의미 있는 시간이었습니다. ocr도 잘 활용하면 참으로 유용할 것 같습니다.

이번 주에는 KAMIS API, Google Sheets, Google Gemini를 연동해 장바구니 AI Agent를 직접 구현해 보았습니다.사용자가 품목 시세를 질문하면 AI가 Google Sheets에서 품목 코드를 조회하고, API를 호출해 최신 가격 정보를 가져와 자연어로 답변하는 과정을 확인할 수 있었습니다.단순 챗봇이 아닌 외부 데이터와 연계된 에이전트의 동작 원리를 이해할 수 있었으며, 향후 업무 데이터와 결합해 맞춤형 분석 도구로 확장할 수 있는 가능성을 경험했습니다. 그런데 클라우드 n8n을 사용해서 그런지 KAMIS API가 중간중간 계속 끊어져서 실습하기 어려웠습니다. 그리고 왜인지 모르는데, 저는 무료로 제공해준다는 OPENAI API 100회를 사용하지 못해서 개인 API키를 ..