260416_허들러 모임

Shared on April 16, 2026

회의록 요약

1. 정보 수집 방식

플랫폼	사용 목적	수집 방법	주요 팁
X(트위터)	최신 AI·IT 뉴스	API(유료) 또는 키워드 기반 수집	24시간 이내 인기 글 20개 수집, 스코어링 기반 필터링
Thread	한국인 개발자·디자이너 트렌드	쿠키 기반 Scraping (Playwright)	유명 채널 우선, 실시간 우선순위 조정
Reddit	전 세계 AI 트렌드	서브레딧 API	서브레딧별 키워드 필터 + “인기” 기준
RSS	뉴스 포럼·블로그	Feedparser + 엠파레	무료, 자동 저장, 중복 처리 로직 필요
YouTube	AI 관련 영상	유튜브 API + 자막(비공식 라이브러리)	자막 수집 시 토큰 소모 주의, 3~4줄 요약
Google Sheets / Notion	데이터 시각화	API 연동, 시트/노션 포맷 맞춤	프론트엔드 없이 데이터만 전달, 이후 별도 시각화

2. 도구 및 인프라

도구	역할	설정/팁
OpenAI / Cloud AI	LLM 호출	토큰 소모 줄이기 위해 `disable_deep_thinking` 사용
클로드 코드	자동화 워크플로우	클로드 MD 규칙 기반 정리, 플러그인으로 승인 알림
Antigravity	실행 환경	쿠키 저장해 로그인 상태 유지
Obsidian	로컬 지식 베이스	Markdown 구조, Web Scraper 확장, iCloud/원싱크 동기화
Notion	공유/시각화	데이터 입력 포맷 맞춰서 사용
MFP / n8n	워크플로우 자동화	스케줄링(9:00) + 중복 처리 로직
M8N (MCP)	API 연결	클로드 코드와 연동 시 필요
Telegram	알림	에이전트 결과 전송 옵션

3. LLM 위키 구축 (안드레 카파시 방식)

데이터 수집
- Raw 기사/링크 → raw 폴더
- Obsidian Web Scraper로 기사 내용 가져오기
정리 규칙 (클로드 MD)
- 주제별 카테고리 자동 분류
- 비슷한 개념 비교(다수 저자)
출력
- 위키 폴더에 Markdown 저장
- 인덱스.md 생성 → 카테고리별 정리
응용
- 스레드 초안 생성
- 아이디어 추출 → 포트폴리오 아이템
- LLM 기반 요약 → 3~4줄 요약

4. 자동화 및 워크플로우

MFP: 매일 스케줄 → RSS → 엠파레 → 정리 → 시트/노션
n8n: 서브레딧 API 호출 → JSON 파싱 → 정리 → 시트
클로드 코드: 규칙 기반 정리 → 결과 파일 생성 → GitHub에 저장
자동 승인 플러그인: 클로드 코드 실행 시 승인 알림 제공

5. 비용 및 토큰 관리

이슈	해결 방안
토큰 과다 소모	`disable_deep_thinking` 옵션 사용, 요약 길이 제한
API 비용	무료 RSS/Reddit 사용, 유료 API는 최소 호출
LLM 사용량	로컬 LLM(LLama) 도입 검토, 필요 시 클라우드 전환

6. 피드백과 개선사항

자막 수집: 비공식 라이브러리 사용 시 토큰 소모가 크므로 제외
댓글 필터링: ‘좋아요’·‘댓글 수’ 기준으로 선별
스코어링: 자동 태깅으로 추천 영상 필터
시간 초과: LLM 모델 옵션 조정(딥 띵킹 끄기) → 15초 내 요약
성능: 서브레딧 수 증가 시 API 호출 제한 주의

7. 보안 및 협업

iCloud / 원싱크: Obsidian 파일 동기화
공유 스프레드시트: Google Sheets 공유 권한 설정 필요
Notion: 데이터 입력 포맷 미리 정의
Telegram: 에이전트 결과 자동 전송

8. 앞으로의 계획

자동화 완성: 클로드 코드와 MFP, n8n 연동해 완전 자동 워크플로우 구축
LLM 위키 확장: 추가 주제 수집, 규칙 보강
비용 절감: 로컬 LLM 테스트, 토큰 사용 최적화
보안 강화: API 키 보안, 접근 제어 강화
지식 공유: 정기 스터디, 오프라인 모임에서 팁 공유

핵심- 수집 → 정리 → 출력 순으로 체계화

LLM 위키를 활용해 개인 지식 베이스를 형성

자동화와 비용 관리를 동시에 진행

보안·협업을 위한 도구 사용 강조

이상입니다.