정보 구독, 이제 한 곳에서 끝냅니다.
문제: 탭 지옥과 FOMO
아침에 일어나면 습관처럼 하는 일이 있습니다.
- LinkedIn 열어서 Chip Huyen 새 글 확인
- X(Twitter) 열어서 Andrej Karpathy 트윗 확인
- Hacker News 열어서 오늘의 핫 토픽 확인
- YouTube 열어서 구독 채널 새 영상 확인
- 이메일 열어서 뉴스레터 확인
- Anthropic 블로그 열어서 새 발표 확인
- ...
7개 탭을 돌아다니며 새 글이 있는지 체크합니다.
바쁜 날에는 이 루틴을 스킵하게 되고, 그러다 보면 중요한 정보를 놓쳤다는 불안감(FOMO)이 생깁니다. 팀원이 "어제 Karpathy가 올린 거 봤어요?"라고 물으면 민망해지죠.
해결책: Contents Hub
Contents Hub는 이 모든 소스를 한 곳에서 구독하고, AI가 요약해서 매일 전달해주는 서비스입니다.
작동 방식 (실제 예시)
1단계: 구독 등록
저는 현재 이런 소스들을 구독하고 있습니다:
| 플랫폼 | 구독 대상 | 콘텐츠 수 |
|---|---|---|
| Chip Huyen, Andrew Ng 등 7명 | ~90개 | |
| X (Twitter) | Andrej Karpathy, Boris Cherny 등 3명 | ~80개 |
| YouTube | 비즈카페, 요즘IT 등 3개 채널 | ~70개 |
| RSS | Hacker News, 기술 블로그 2개 | ~210개 |
| 웹 크롤링 | Anthropic Blog, GitHub Trending | ~105개 |
총 17개 구독, 555개 이상의 콘텐츠가 자동으로 수집됩니다.
2단계: 자동 크롤링
시스템이 알아서 새 글을 감지합니다.
⏰ 매 2시간: RSS, YouTube (가벼운 소스)
⏰ 07:30, 17:30, 23:00: LinkedIn, X, 웹사이트 (무거운 소스)
LinkedIn이나 X는 로그인이 필요하고 JavaScript 렌더링이 필요해서 Playwright로 크롤링합니다. 쿠키 기반 인증으로 별도 로그인 없이 동작합니다.
3단계: AI 다이제스트
매일 아침 7:30, 저녁 5:30에 Claude가 수집된 콘텐츠를 분석해서 다이제스트를 만듭니다.
실제로 받는 이메일 예시:
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📌 TL;DR
01. OpenAI가 GPT-5 발표 — 멀티모달 성능 대폭 개선
02. Anthropic, Claude 4.5 출시 — 코딩 벤치마크 1위 달성
03. HuggingFace, 오픈소스 모델 허브 리뉴얼 발표
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🔥 Must-Read 하이라이트
[1] Andrej Karpathy: "AI 에이전트 시대가 왔다"
→ X에서 화제. 에이전트 아키텍처에 대한 인사이트 공유
→ https://x.com/karpathy/status/...
[2] Chip Huyen: "MLOps는 죽지 않았다"
→ LinkedIn에서 긴 글 공유. 실제 프로덕션 경험 기반
→ https://linkedin.com/in/chiphuyen/...
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💡 트렌드 인사이트
- AI 에이전트 관련 논의가 LinkedIn, X 모두에서 급증
- 오픈소스 vs 클로즈드 모델 논쟁 재점화
- MLOps/LLMOps 도구 통합 움직임 포착
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📚 Deep Dive with Notebook LM
[URL 복사하기 →]
오늘의 AI 인사이트를 심층 분석해보세요
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4단계: 심층 분석 (Notebook LM 연동)
다이제스트에서 "URL 복사하기" 버튼을 클릭하면:
- AI가 선별한 10개 원본 글 URL이 클립보드에 복사됨
- Google Notebook LM에 붙여넣기
- Notebook LM이 모든 글을 읽고 Q&A, 요약, 심지어 팟캐스트까지 생성
출퇴근길에 다이제스트로 빠르게 훑고, 주말에 Notebook LM으로 깊이 파고드는 2단계 워크플로우입니다.
실제 사용 시나리오
시나리오 1: 바쁜 월요일 아침
07:30 - 이메일로 다이제스트 도착
07:35 - 지하철에서 TL;DR 3줄 읽음
07:40 - Must-Read 중 관심 가는 글 1개 클릭해서 원문 확인
08:00 - 출근 완료. 오늘 뭐가 중요한지 파악 끝.
소요 시간: 5분. 7개 탭 돌아다니는 대신.
시나리오 2: 팀 미팅 전
팀원: "요즘 AI 에이전트 트렌드 어떤 것 같아요?"
나: "어제 다이제스트 보니까 Karpathy가 에이전트 아키텍처 글 올렸고,
LinkedIn에서도 관련 논의가 많더라고요. 링크 공유할게요."
항상 최신 동향을 파악하고 있어서 대화에서 뒤처지지 않습니다.
시나리오 3: 주말 딥다이브
토요일 오전 - 이번 주 다이제스트들의 Notebook LM 링크 모음
- Notebook LM에서 "이번 주 AI 트렌드를 요약해줘" 질문
- 30분 분량의 팟캐스트 생성해서 산책하며 청취
평일에 놓친 맥락을 주말에 한 번에 따라잡습니다.
기술적으로 어떻게 동작하나요?
크롤러 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Tiered Crawling │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ⚡ 경량 크롤 (2시간마다) 🔒 중량 크롤 (하루 3회) │
│ ├─ RSS (feedparser) ├─ LinkedIn (Playwright)│
│ └─ YouTube (RSS feed) ├─ X/Twitter (Playwright)│
│ └─ 일반 웹 (Playwright) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Content Filter │
│ ├─ 광고/스팸 자동 제거 (18개 패턴) │
│ ├─ 리트윗/리포스트 필터링 │
│ └─ 중복 콘텐츠 제거 (external_id 기반) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Digest (Claude) │
│ ├─ Time-decay 점수로 최신+인기 콘텐츠 선별 │
│ ├─ 사용자 프롬프트 기반 맞춤 요약 │
│ └─ API 실패 시 simple summary fallback │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Delivery │
│ ├─ 이메일 (HTML 템플릿) │
│ ├─ Slack 웹훅 │
│ └─ Notebook LM 연동 (URL 클립보드 복사) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
장애 대응
- 한 구독 실패 → 다른 구독에 영향 없음 (장애 격리)
- API 타임아웃 → 단순 요약으로 fallback (graceful degradation)
- 다이제스트 전송 실패 → 5분 후 자동 재시도 (resilience)
- 쿠키 만료 → 사용자에게 알림 (proactive notification)
누구에게 유용한가요?
- 정보 소비량이 많은 사람: 여러 플랫폼을 돌아다니며 새 글 체크하는 분
- 시간이 부족한 사람: 중요한 건 놓치고 싶지 않지만 모든 글을 읽을 시간이 없는 분
- 팀 리더: 팀원들과 공유할 좋은 콘텐츠를 빠르게 발굴하고 싶은 분
- 학습하는 개발자: 특정 분야(AI, 백엔드, 프론트엔드 등)의 최신 동향을 따라가고 싶은 분
마치며
Contents Hub는 **"정보 수집에 쓰는 시간을 줄이고, 정보 소화에 쓰는 시간을 늘리자"**는 철학으로 만들었습니다.
7개 탭을 돌아다니는 30분 대신, 다이제스트 5분으로 하루를 시작하세요.
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GitHub: contents_hub