저번 게시글에서는 Zapier에 회원가입을 하고 간단한 자동화 기능을 맛보는 정도였다면, 이번에는 한 단계 더 나아가 AI를 활용한 뉴스 자동화 워크플로우를 직접 구현해보았다.

IT 뉴스 RSS를 수집한 뒤, AI(Gemini)를 통해 뉴스 내용을 자동으로 요약하고 리뷰를 생성한 후, 그 결과를 Google Docs에 자동으로 작성하도록 구성했다.

처음에는 RSS 구조나 AI 응답 형식 때문에 시행착오도 있었지만, 프롬프트를 조정하고 Google Docs와 연결하는 과정을 거치면서 원하는 형태로 자동화가 동작하는 것을 확인할 수 있었다.
특히 단순히 “뉴스를 가져오는 것”이 아니라, AI가 핵심 내용을 요약해 정리해준다는 점이 굉장히 인상적이었다.

결과적으로 Google Docs에 뉴스 제목, 요약 내용까지 자동으로 작성되는 것을 확인할 수 있었다!

흐름은 아래와 같이 수행되었다.

IT 뉴스 RSS 수집 ✅
↓
Zapier 자동 실행 ✅
↓
Gemini AI로 뉴스 요약 ✅
↓
리뷰 / 의견 생성 ✅
↓
Google Docs에 자동 작성 ✅
↓
(추후) Tistory API 연동 예정 🚀

이번 실습을 통해 단순 반복 작업도 자동화할 수 있다는 점을 체감할 수 있었고,
특히 AI와 자동화 툴을 함께 활용하면 콘텐츠 정리나 뉴스 큐레이션 작업을 훨씬 효율적으로 수행할 수 있다는 점이 흥미로웠다.

다음에는 Google Docs를 넘어 Tistory API와 연동하여,
AI가 요약한 뉴스가 블로그에 자동으로 게시되는 구조까지 확장해볼 예정이다 ✍️

채용 사이트를 둘러보다 우연히 발견하게 된 '노코드'

노코드란 무엇일까? 이름처럼 코드없이 무언가를 수행해낼 수 있는 자동화 도구인걸까?

“노코드 경험 없는데 직접 하나 만들어보면서 익혀볼까?” 라는 생각에서 시작 되어 직접 만들어보려 한다.

같이 노코드에 대해서 알아보고, 실습을 해보자!

🫠 노코드란 무엇일까?

말 그대로 No Code. 즉 사람이 코딩을 직접하지 않아도 자동적으로 업무를 수행하는 것을 말한다. 찾아보니 노코드 툴은 상황별 내에도 여러 플랫폼/종류로 형성되어있는 것 같다.

(각 내용은 다음 사이트에서 참고하였으며, 구체적인 정보를 확인할 수 있다. ▶️노코드 툴◀️)

나는 이 중에서도 Zapier로 실습해보려고한다. 처음 해보기에 난이도 면과 연결성이 수월한 부분이 장점이기 때문이다.

🚀 실습!  Zapier(피어)로 티스토리 블로그에 자동 게시해보기

흐름은 아래와 같이 수행될 예정이다.

IT 뉴스 RSS 수집
↓
Zapier 자동 실행
↓
OpenAI로 뉴스 요약
↓
리뷰/의견 생성
↓
티스토리 API 호출
↓
자동 게시 완료

1. Zapier의 Zap 설계하기

😶‍🌫️ 마무리

다음 게시물에선 실제로 실습한 과정을 이미지를 토대로 게시할것이다-!

AI 시대의 새로운 개발 방식, 직접 써보고 정리해보았다. 최근 개발자 커뮤니티에서 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라는 단어가 자주 등장한다. 나 역시 이 개념을 처음 들었을 때 “대체 뭔데 이렇게 다들 난리야?” 하는 마음이었고, 직접 해보려 해도 인터넷이나 유튜브에서 정리된 정보가 거의 없어서 막막했다.

그래서! 나처럼 처음 접하는 사람들, 또는 호기심은 있는데 어떻게 시작할지 감이 안 오는 사람들을 위해 이 글에서 바이브 코딩의 개념과 종류를 정리해본다.

바이브 코딩 (Vibe Coding) 이란?

개발자가 엄밀한 설계 없이 AI(LLM)에게 자연어로 의도를 전달하고, AI가 생성한 코드를 검토·수정하며 앱을 만드는 방식입니다. "느낌(Vibe)"대로 말하면 코드가 완성되는 AI 기반의 새로운 개발 패러다임이다.

여기서, LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 약자로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 자연어를 이해, 요약, 생성 및 번역하는 AI 모델이다.

종류

1) 🌐 웹 기반 AI (가장 쉽게 시작)

우리가 흔히 쓰는 챗봇 기반은 다음 세 가지가 대표적이다.

• ChatGPT
• Claude
• Gemini

2) 💻 설치형 / CLI 기반 (진짜 ‘Vibe 코딩’ 느낌)

로컬 파일을 읽고, 수정하고, 설치까지 도와주는 방식

• ChatGPT – Codex
• Claude – Claude Code
• Gemini – Antigravity / Gemini CLI

이 방식이 바로 요즘 많이 회자되는 “바이브 코딩”의 핵심이다.

예시로, CLI 기반 Gemini는:

• 내 폴더 구조 읽고
• 파일 분석해주고
• npm, pip 같은 설치 명령 내려주고
• 코드 자동 생성해주고
• 오류 나면 직접 수정까지 도와준다

아래는 실제 내가 사용 중인 Gemini CLI 캡처 화면이다.

마무리 👋

바이브 코딩은 아직 생긴 지 오래되지 않았고, 정보도 많지 않다.
하지만 직접 사용해보면 “아 이게 진짜 미래 개발 방식이구나!” 싶을 정도로 놀라운 경험을 준다.

이 흐름을 이해하고 경험하는 것만으로도 다음 세대 개발을 준비하는 큰 도움이 될 것이라고 생각한다.

1️⃣ DP 동적 프로그래밍 이란?

DP(Dynamic Programming)이란 - 큰 문제를 작은 문제로 나누고, 중복되는 문제를 저장해두었다가 재사용하는 걸 말한다!

즉, 쉽게 정리하자면 다음과 같다.

큰 문제 → 작은 문제로 쪼개고 → 작은 문제의 답을 저장 → 조합해서 큰 문제 해결
ex) 피보나치
     dp[1] = 1;
     dp[2] = 1;
     dp[3] = dp[1] + dp[2]; // → 2    
     dp[4] = dp[2] + dp[3]; // → 3
     dp[5] = dp[3] + dp[4]; // → 5
- 즉, dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2]
- 초기값(dp[1], dp[2])이 있어야 그다음 값들을 계산 🅾️

메모이제이션 or 탐다운/바텀업 접근을 사용하여 계산을 줄인다고 하는데- 그렇다면, 이 세가지의 개념을 알고 넘어가야겠다.

• 메모이제이션 - 계산 결과를 저장해 중복 계산을 피하는 방식
• 탑다운/바텀업
  • 탑다운 - 함수를 위에서부터 재귀적으로 호출
  • 바텀업 - 아래에서부터 반복적으로 계산

💡 메모이제이션 + 탑다운 방식 (재귀)

static int[] memo = new int[100];

static int TopDown(int n) {
    if (n <= 1) return n;
    if (memo[n] != 0) return memo[n]; // 저장된 값이 있으면 그대로 반환
    return memo[n] = TopDown(n - 1) + TopDown(n - 2); // 계산 후 저장
}

💡 바텀업 방식 (반복문 기반)

static int BottomUp(int n) {
    if (n <= 1) return n;
    int[] dp = new int[n + 1];
    dp[0] = 0;
    dp[1] = 1;

    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; // 이전 값들을 반복문으로 계산
    }
    return dp[n];
}

🔍 핵심 정리

2️⃣ 탐욕 알고리즘 이란?

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)이란 - 매 순간 최선의 선택을 하는 방식이다! 즉, 실시간에 가장 좋아 보이는 것만 골라서 문제를 해결한다는 것!

쉽게 정리하자면 다음과 같다.

항상 그 순간 최선의 선택 → 그 선택이 전체에서도 최선이 될 것이라 믿고 진행
ex) 회의실 배정 문제
    회의들.sortBy(끝나는시간); // 1. 정렬(끝나는 시간 순)
        for (회의 : 회의들) {
            if (회의.시작 >= 현재시간) { // 2. 조건에 맞는 회의만 선택
            count++;
            현재시간 = 회의.끝;
             }
        }
👉 총 count 개의 회의를 겹치지 않게 선택하여 회의실 배정하는 게 최적!

✨ 언제 무엇을 써야 할지 고민이라면?

• 문제를 보고 "부분 문제의 결과를 재사용할 수 있나?" 생각하면 → DP
• 문제를 보고 "현재 최선의 선택이 전체도 최선이 될까?" 생각하면 → Greedy