심나불레오

이전 프로젝트였던 어둠의 던전을 밝혀라는 로그인, 데이터 관리, 인앱 결제, 게임 로직, 출시 심사 대응까지 포함되면서 프로젝트 기간이 길어졌습니다. 특히 Google Play Store 출시 과정에서 명의도용·저작권 관련 검토가 이어지면서, 앱을 계속 만드는 방식만으로는 아이디어를 빠르게 구현하고 검증하기 어렵다고 느꼈습니다.

그래서 다음 프로젝트는 모바일 앱이 아니라 웹사이트로 진행하기로 했습니다. 웹사이트는 사용자가 별도로 설치하지 않아도 접근할 수 있고, 앱스토어 심사 없이 배포 후 바로 확인할 수 있습니다. 또한 Google Search Console에 등록해 검색 색인과 노출 여부를 확인할 수 있기 때문에, 짧은 기간 안에 제품을 만들고 반응을 확인하는 실험에 더 적합하다고 판단했습니다.

또 하나는 AI 생성 콘텐츠와 광고 수익화였습니다. AI를 활용하면 뉴스나 이슈를 조사하고 정리하는 콘텐츠를 비교적 빠르게 만들 수 있습니다. 다만 AI가 콘텐츠를 생성한다고 해서 검색 유입이나 광고 수익이 자동으로 발생하는 것은 아닙니다. 그래서 이 프로젝트에서는 AI 기반 콘텐츠 웹사이트를 실제로 만들고, 검색 색인과 광고 심사 과정에서 어떤 조건과 한계가 있는지 확인하고자 했습니다.

개발 도구 측면에서는 Claude Code를 활용했습니다. 이전에는 Cursor를 중심으로 바이브코딩을 시도했지만, 세션이 길어지거나 작업 범위가 넓어질수록 결과물이 흐트러지는 경우가 있었습니다. 그래서 Claude Code의 subagent를 활용해 설계, 구현, UI, 콘텐츠 처리처럼 성격이 다른 작업을 역할별로 나누면 결과물이 더 안정되는지 확인하고 싶었습니다. [Anthropic - Claude Code Docs, Subagents]

개발 목표 설정

이 프로젝트의 목표는 기능이 많은 웹 서비스를 만드는 것이 아니라, AI 기반 이슈 콘텐츠 웹사이트를 짧은 기간 안에 만들고 실제 웹 환경에서 검증하는 것이었습니다.

회원가입이나 결제처럼 구현 범위가 커지는 기능은 제외했습니다. 대신 사용자가 콘텐츠를 탐색하고, 개별 이슈를 읽을 수 있는 기본적인 콘텐츠 제공 구조에 집중했습니다.

개발 과정에서는 Claude Code를 활용해 바이브코딩을 진행했습니다. subagent를 활용해 역할을 나누는 방식이 실제 웹 개발에서도 안정적으로 적용될 수 있는지 확인하고자 했습니다.

배포 이후에는 Google Search Console과 sitemap을 통해 콘텐츠 페이지가 검색 엔진에 색인될 수 있는지 확인하고, Google AdSense와 Ezoic 심사를 시도해 AI 기반 콘텐츠 웹사이트가 광고 수익화 대상이 될 수 있는지도 확인하고자 했습니다.

시스템 아키텍처

"심나불레오"는 사용자가 접근하는 공개 웹사이트와 콘텐츠를 작성·관리하는 내부 관리용 웹사이트를 분리해 구성했습니다. 공개 웹사이트는 사용자가 이슈 콘텐츠를 탐색하고 읽는 영역이며, 내부 관리용 웹사이트는 AI 기반 콘텐츠를 생성·정리하고 공개 사이트에 반영하기 위한 관리 도구로 사용했습니다.

핵심 구현 흐름

콘텐츠 생성 및 게시 구조

"심나불레오"의 콘텐츠 생성은 Claude Code를 중심으로 구성했습니다. 단순히 하나의 AI에게 글 작성을 요청하는 방식이 아니라, 콘텐츠 생성에 필요한 역할을 나누고 각 역할을 담당하는 subagent를 배치해 콘텐츠 생성 전문 AI agents 팀처럼 동작하도록 구성했습니다.

이 agents 팀은 최근 이슈를 찾고, 이슈의 배경을 조사하고, 핵심 내용을 요약하고, 의미와 전망을 정리하는 방식으로 역할을 나누어 작업했습니다. 이를 통해 하나의 프롬프트로 모든 내용을 한 번에 생성하는 방식보다, 콘텐츠의 흐름과 품질을 더 안정적으로 유지하고자 했습니다.

콘텐츠 자동화는 Claude Code를 자동 실행하고 스케줄링할 수 있는 오픈소스 플러그인을 활용해 구현했습니다. 별도의 코드 작업으로 자동화 로직을 새로 작성한 것이 아니라, Claude Code가 정해진 시간에 실행되도록 설정하고, 실행 시 사용할 프롬프트와 작업 흐름을 구성하는 방식으로 만들었습니다.

즉, "심나불레오"의 콘텐츠 생성 구조는 코드 기반 자동화라기보다 프롬프트 기반 자동화에 가까웠습니다. 정해진 프롬프트와 subagent 역할 구성을 통해 이슈 콘텐츠를 생성하고, 생성된 콘텐츠는 콘텐츠 관리용 내부 웹사이트에서 확인·수정한 뒤 공개 웹사이트에 게시하는 흐름으로 운영했습니다.

검색 색인 대응

"심나불레오"는 AI 콘텐츠를 공개 웹사이트에 게시한 뒤, 각 콘텐츠 페이지가 검색 엔진에 발견될 수 있도록 sitemap을 구성했습니다. 이후 Google Search Console에 사이트를 등록하고 sitemap을 제출해, 공개된 콘텐츠 URL이 색인 대상에 포함되는지 확인했습니다.

이 과정에서 단순히 웹사이트를 배포하는 것만으로는 검색 노출이 보장되지 않는다는 점을 확인했습니다. 검색 엔진이 페이지를 발견할 수 있는 구조를 준비해야 했고, 각 콘텐츠가 독립된 URL로 제공되는지, sitemap에 정상적으로 반영되는지, Search Console에서 색인 상태를 확인할 수 있는지가 중요했습니다.

따라서 이 섹션의 핵심은 검색 유입 성과를 강조하는 것이 아니라, AI 콘텐츠 웹사이트를 검색 엔진이 인식할 수 있는 구조로 만들고, 실제 색인 과정을 확인했다는 점입니다.

광고 수익화 검증

"심나불레오"는 AI 기반 콘텐츠 웹사이트가 광고 네트워크 심사 대상이 될 수 있는지 확인하기 위해 Google AdSense와 Ezoic 심사를 시도했습니다. 이 과정은 실제 수익을 내는 것보다, 공개 웹사이트가 광고 수익화 구조로 확장될 수 있는지 확인하는 데 목적이 있었습니다.

이를 위해 콘텐츠 상세 페이지, 카테고리 구조, 사이트 기본 정보, 공개 URL 구조처럼 광고 심사에 필요한 요소를 점검했습니다. 단순히 콘텐츠를 자동 생성하고 웹사이트에 게시하는 것만으로는 충분하지 않았고, 사용자가 읽을 만한 콘텐츠 품질과 사이트 신뢰성이 함께 필요하다는 점을 확인했습니다.

결과적으로 이 프로젝트에서는 광고 수익화 가능성을 시도해보는 단계까지 진행했으며, AI 콘텐츠 웹사이트를 수익화 대상으로 만들기 위해서는 콘텐츠 생산 자동화뿐 아니라 콘텐츠 품질 관리와 사이트 신뢰성 확보가 함께 필요하다는 점을 학습했습니다.

Claude Code 활용 방식

이 프로젝트에서는 Claude Code를 단순한 코드 생성 도구가 아니라, 웹사이트 개발 흐름을 나누어 관리하는 도구로 활용했습니다. 이전 Cursor 기반 바이브코딩에서는 작업 범위가 넓어질수록 설계, UI, 콘텐츠 구조, 코드 수정이 한 흐름 안에 섞이면서 결과물이 흔들리는 경우가 있었습니다.

"심나불레오"에서는 이 문제를 줄이기 위해 Claude Code의 subagent를 활용했습니다. 설계, 구현, UI 구성, 콘텐츠 처리처럼 성격이 다른 작업을 역할별로 나누고, 각 작업을 독립된 관점에서 검토하도록 구성했습니다. 이를 통해 공개 웹사이트 개발, 콘텐츠 관리용 내부 웹사이트 구성, 콘텐츠 생성 자동화 흐름을 한꺼번에 처리하지 않고 단계별로 정리할 수 있었습니다.

특히 콘텐츠 생성 영역에서는 Claude Code 안에 콘텐츠 생성 전문 AI agents 팀을 구성했습니다. 각 subagent가 이슈 선정, 조사, 글 작성처럼 하나의 역할을 맡도록 하고, Claude Code를 자동 실행·스케줄링해주는 오픈소스 플러그인을 활용해 정해진 프롬프트가 반복 실행되도록 설정했습니다. 별도의 자동화 코드를 작성하기보다, 프롬프트와 역할 구성을 통해 콘텐츠 생성 흐름을 자동화한 것이 이 프로젝트의 주요 실험이었습니다.