Postimy: 개인의 소셜 미디어 콘텐츠 생성 AI 도구 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 웹 개발

대상자

• 대상: 창업자, 프리랜서, 크리에이티브 전문가, 소셜 미디어 사용자
• 난이도: 중급 (AI 기반 콘텐츠 생성, 웹 앱 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• Postimy는 OpenAI API를 활용해 사용자의 톤, 스타일, 선호도를 학습한 개인화된 콘텐츠 생성 AI로, LinkedIn, Twitter 등 플랫폼별 일관된 포스팅을 지원
• Next.js / Express.js 기반 웹 앱으로 구성, RAG 기반 콘텐츠 메모리 및 개인 맞춤형 ML 파이프라인 구축 계획
• 사용자 중심의 AI 학습: 사용자의 쓰기 습관, 이모지 사용 패턴, 테마 선호도 등을 기반으로 콘텐츠 생성

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 필요성

• 기존 AI 도구의 한계: 생성 콘텐츠가 일반적이고 사용자 개성과 맞지 않음
• Postimy의 목표: 사용자의 개인 브랜딩을 강화하며 일관된 소셜 미디어 활동 지원
• 사용자 피드백: LinkedIn에서 더 많은 참여, 연결, DM을 유도하는 성과 기록

2. 기능 및 대상 사용자

• 4가지 주요 대상:
• 창업자 및 인디 해커 (공개적 브랜딩)
• 크리에이티브 및 전문가 (대중 인지도 향상)
• 프리랜서 (전문성 강조)
• 소셜 미디어 사용자 (일관성 유지)
• 핵심 기능:
• 톤/스타일 적응: 사용자 쓰기 습관 학습 및 반영
• 스케줄링 로직: 콘텐츠 달력 기반 일관된 포스팅 지원

3. 기술 스택 및 현재 구현

• 프론트엔드: Next.js (사용자 인터페이스, 대시보드)
• 백엔드: Express.js (포스팅 생성, 사용자 데이터 관리)
• AI 엔진: OpenAI API 기반 개인 맞춤 콘텐츠 생성
• 현재 기능:
• CLI 도구 기반 초기 테스트 (LinkedIn 포스팅 생성)
• SaaS 형태로의 전환 계획

4. 미래 개발 계획

• Voice + Style Adaptation: 사용자의 문장 구조, 이모지 사용, 테마 선호도 학습
• Smart Onboarding: 톤 설정 (캐주얼, 공식), 플랫폼 초점 등 사용자 맞춤 설정
• Content Memory (RAG): pgvector / Pinecone 벡터 DB 기반 이전 콘텐츠 임베딩 저장 및 활용
• Custom ML Pipeline: Python Docker 마이크로서비스를 통한 Hugging Face 기반 임베딩, 톤 점수 분석, 사용자 데이터 펀타인
• LangChain 활용: 사용자 컨텍스트 → 메모리 검색 → 구조화된 프롬프트 → 포스팅 생성 연쇄 프로세스 구축

결론

• Postimy는 사용자 개성을 학습해 개인 맞춤 콘텐츠를 생성하며, AI 기술과 웹 앱 아키텍처의 결합을 통해 소셜 미디어 활동을 자동화
• 등록 대기열에 참여해 초기 접근권을 얻고, 사용자 피드백을 기반으로 지속적인 개선이 진행됨
• 핵심 전략: 개인화된 AI 학습 + 확장 가능한 웹 앱 구조로 사용자와 함께 성장하는 도구 개발