AI 탐색 자동화: Runner H 기반 주간 AI 생태계 리서치 분석 워크플로우 구축

AI 탐색 자동화: Runner H 기반 주간 AI 생태계 리서치 분석 워크플로우 구축

핵심 기술: Runner H를 활용하여 웹 스캔, 데이터 추출, Google Workspace 및 Slack 통합을 통해 AI 생태계 동향을 자동으로 추적하고 분석하는 혁신적인 워크플로우를 구축합니다. 정보 과부하 문제를 해결하고 최신 AI 기술 동향을 파악하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:

• 자동화된 데이터 수집: Product Hunt, Hacker News, TechCrunch, Twitter/X 등 주요 소스를 정기적으로 스캔하여 신규 AI 제품, 회사, 오픈소스 프로젝트를 탐색합니다.
• 체계적인 분류 및 문서화: 발견된 항목들을 생성형 AI, LLMs, MLOps 등 카테고리로 분류하고 임시 파일에 기록하여 누락을 방지합니다.
• 데이터 검증: 여러 소스에서 수집된 정보를 교차 검증하여 출시 세부 정보, 투자 유치, 창업자 정보의 정확성을 확보합니다.
• 지능형 필터링: Product Hunt 좋아요 수, 주요 VC의 시드 라운드 투자, 저명한 AI 연구자의 참여 등을 기준으로 유망한 프로젝트를 선정합니다.
• 보고서 자동 생성: AI Landscape Weekly Report와 Promising AI Launches라는 두 개의 Google Docs 보고서를 자동으로 생성하고 구조화된 데이터, 분석, 소스 링크를 포함합니다.
• 일정 관리 및 알림: Google Calendar에 주간 보고서 검토 회의 일정을 자동으로 생성하고, 보고서 완료 시 Slack 채널로 알림을 보냅니다.
• 정밀한 프롬프트 엔지니어링: Runner H에 다단계 운영 계획으로 구성된 정밀한 프롬프트를 제공하여 에이전트의 효율적인 실행을 보장합니다.

개발 임팩트:

• 시간 절약: 주당 15시간 이상의 수동 리서치 및 데이터 취합 시간을 절감합니다.
• 포괄적인 커버리지: 사람의 오류나 편향 없이 체계적인 스캔으로 AI 산업 전반에 대한 깊이 있는 정보를 확보합니다.
• 실행 가능한 인사이트: 단순한 데이터 나열을 넘어 "유망한" 항목을 선별하여 전략적 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.
• 체계적인 기록 보관: 주간별 AI 산업 발전 과정을 기록하는 깨끗한 아카이브를 구축합니다.

커뮤니티 반응:

• 본 콘텐츠는 특정 커뮤니티 반응을 직접적으로 언급하지 않지만, AI 분야의 빠른 발전 속도와 정보 과부하 문제를 해결하려는 개발자 및 전문가들의 니즈를 반영하고 있습니다.