Gemini CLI 활용 - 나만의 AI 뉴스 큐레이터' 만들기

정보의 홍수 시대, 매일 아침 쏟아지는 뉴스를 일일이 확인하는 것만으로도 지치지 않으신가요? "누가 나 대신 이 많은 뉴스들 중에서 진짜 중요한 것만 쏙쏙 골라 요약해주면 좋겠다..." 하는 생각, 바로 그 상상을 현실로 만드는 시간입니다.

이 글은 지난 시간에 배운 Gemini CLI를 활용하여, 코딩 없이 단 15분 만에 '나만의 AI 뉴스 큐레이터'를 만드는 전 과정을 A부터 Z까지 상세하게 알려주는 실전 매뉴얼입니다. 이 가이드를 끝까지 따라오시면, 당신은 매일 아침 지정된 시간에 AI가 알아서 분석하고 요약한 '맞춤형 뉴스 브리핑'을 받아보는 놀라운 경험을 하게 될 것입니다. AI를 '사용'하는 것을 넘어 '창조'하는 첫걸음을 함께 내디뎌 봅시다.

지난 글에서 AI 에이전트의 개념을 배우고, 많은 분들이 "정말 코딩 없이도 만들 수 있을까?"라는 기대와 의심이 섞인 댓글을 남겨주셨습니다. 정답은 "네, 가능합니다!" 입니다. 저 역시 개발자가 아니기에, 복잡한 코드는 다룰 줄 모릅니다. 하지만 몇 가지 간단한 도구와 명확한 논리적 흐름만 있다면, 우리도 충분히 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.

오늘은 그 첫 번째 프로젝트로, 제가 실제로 매일 아침 유용하게 사용하고 있는 'AI 뉴스 큐레이터'를 함께 만들어 보겠습니다. 이 프로젝트를 완성하고 나면, 여러분은 AI 에이전트가 어떤 원리로 작동하는지 몸소 깨닫고, 이를 응용하여 자신만의 자동화 툴을 만들 수 있는 자신감을 얻게 될 것입니다.

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2. 프로젝트 목표 및 설계도

• 최종 목표: 매일 아침, 내가 지정한 IT 뉴스 사이트의 최신 기사들을 AI가 자동으로 요약하고, 그중 가장 중요한 기사를 선정하여 나만의 '데일리 브리핑' 텍스트 파일로 생성한다.
• 작동 설계도 (Blueprint):
  1. [정보 수집] 특정 뉴스 사이트의 RSS 피드에서 새로운 기사들의 제목과 링크를 가져온다.
  2. [정보 가공] 각 기사 링크에 접속하여 본문 전체 내용을 텍스트로 추출한다.
  3. [AI 분석] 추출된 본문을 Gemini CLI에게 보내, ①핵심 내용 요약, ②중요도 평가, ③관련 키워드 추출을 명령한다.
  4. [결과물 생성] AI가 분석한 결과를 하나의 텍스트 파일(`Daily_Briefing.txt`)에 차곡차곡 정리하여 저장한다.
  5. [자동 실행] 이 모든 과정을 매일 아침 정해진 시간에 자동으로 실행되도록 스케줄링한다.

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3. 준비물: AI 에이전트 제작을 위한 필수 재료

지난 글을 통해 Gemini CLI 설치와 API 키 설정은 이미 완료되었다고 가정하겠습니다. 만약 아직 안 하셨다면, 이전 글을 먼저 보고 와주세요! 거기에 더해, 딱 한 가지 도구만 더 준비하면 됩니다.

1. Gemini CLI 및 API 키: 우리 에이전트의 '두뇌' (준비 완료!)
2. 정보 소스 (RSS 피드 주소): 에이전트의 '눈과 귀'. 예를 들어, 구글 뉴스에서 '인공지능'을 검색한 결과의 RSS 주소를 준비합니다. (예: `https://news.google.com/rss/search?q=인공지능`)
3. 웹페이지 본문 추출 도구 (CLI용): 기사 링크만으로는 본문 전체를 읽을 수 없습니다. 터미널에서 웹페이지의 텍스트를 가져오는 간단한 도구가 필요합니다.- macOS/Linux: 기본 내장된 `curl`을 사용합니다. (별도 설치 필요 없음)
   - Windows: '명령 프롬프트' 대신 'PowerShell'을 사용합니다. 'PowerShell'을 검색하여 실행해주세요. 기본 내장된 `Invoke-WebRequest`를 사용합니다.

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4. AI 뉴스 큐레이터 제작 A to Z (명령어 복붙 가이드)

이제부터가 진짜입니다. 아래 과정은 터미널(macOS) 또는 PowerShell(Windows)에서 진행됩니다. 복잡해 보일 수 있지만, 겁먹지 말고 코드를 그대로 복사해서 붙여넣고 원리를 이해해보세요!

1단계: 프로젝트 폴더 생성 및 기본 파일 만들기

먼저, 바탕화면에 `my-agent` 라는 새 폴더를 만듭니다. 그리고 그 안에, 우리가 작업할 스크립트 파일인 `run.sh`(macOS) 또는 `run.ps1`(Windows) 이라는 빈 텍스트 파일을 하나 만들어 줍니다.

2단계: 스크립트 작성 (핵심 과정)

방금 만든 스크립트 파일(`run.sh` 또는 `run.ps1`)을 텍스트 편집기로 열고, 아래 코드를 붙여넣습니다. 아래 코드는 위에서 설계한 5단계의 작동 방식을 그대로 담고 있습니다.

✨ 마법의 스크립트 (macOS / `run.sh` 파일):

#!/bin/bash

# 1. 설정값
RSS_URL="https://news.google.com/rss/search?q=인공지능" # 원하는 RSS 주소로 변경
OUTPUT_FILE="Daily_Briefing_$(date +%Y-%m-%d).txt"

# 2. 최종 브리핑 파일 초기화
echo "✅ AI 뉴스 데일리 브리핑 (`date +%Y-%m-%d`)" > $OUTPUT_FILE
echo "--------------------------------------------------" >> $OUTPUT_FILE

# 3. RSS 피드에서 최신 기사 5개의 링크만 추출
article_links=$(curl -s "$RSS_URL" | grep -o '.*' | sed 's///;s/<\/link>//' | head -n 5)

# 4. 각 링크를 순회하며 작업 수행
while IFS= read -r link; do
    echo "Processing: $link"

    # 5. 기사 본문 텍스트 추출 (가독성 위해 일부 태그 제거)
    article_text=$(curl -s "$link" | sed -e 's/<[^>]*>//g' -e '/^\s*$/d')

    # 6. Gemini CLI로 분석 및 요약 요청
    # 참고: stdin 입력을 받으려면 프롬프트에 '-'를 추가해야 할 수 있습니다.
    # 여기서는 변수를 직접 전달하는 방식을 사용합니다.
    ai_analysis=$(gemini "당신은 IT 전문 애널리스트입니다. 아래 기사 본문을 분석하여 다음 형식으로 보고서를 작성해주세요:
    
    ### 1. 핵심 요약 (3줄)
    
    ### 2. 중요도 평가 (상/중/하)
    
    ### 3. 관련 키워드 (5개)
    
    ---
    [기사 본문]
    $article_text
    "
    )

    # 7. 분석 결과를 파일에 추가
    echo "📰 기사 원문: $link" >> $OUTPUT_FILE
    echo "$ai_analysis" >> $OUTPUT_FILE
    echo "--------------------------------------------------" >> $OUTPUT_FILE

done <<< "$article_links"

echo "✅ 브리핑 파일 생성 완료: $OUTPUT_FILE"

(Windows용 PowerShell 스크립트는 문법이 약간 다르지만, 위와 동일한 논리로 구성할 수 있습니다.)

3단계: 스크립트 실행 및 결과 확인

이제 터미널을 열고, 우리가 만든 프로젝트 폴더로 이동한 뒤, 스크립트를 실행합니다.

✨ 터미널 명령어 예시 (macOS):

# 1. 프로젝트 폴더로 이동
cd Desktop/my-agent

# 2. 스크립트 실행 권한 부여 (최초 1회만)
chmod +x run.sh

# 3. 스크립트 실행
./run.sh

스크립트가 실행되면, 터미널 창에 "Processing..." 메시지가 나타나고, 몇 분 뒤 "브리핑 파일 생성 완료"라는 메시지가 뜹니다. 이제 `my-agent` 폴더를 확인해보세요! `Daily_Briefing_2025-06-27.txt` 와 같은 이름의 파일이 생성되어 있고, 파일을 열면 AI가 분석한 뉴스 브리핑이 깔끔하게 정리되어 있을 겁니다!

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5. 축하합니다! 당신은 이제 'AI 에이전트'의 주인입니다.

방금 당신은 단순한 AI 사용자를 넘어, 특정 목표를 가지고 스스로 정보를 수집하고, 생각하고, 행동하여, 결과물을 만들어내는 'AI 에이전트'를 직접 창조했습니다. 이 스크립트를 매일 아침 자동으로 실행되도록 설정(macOS의 `cron`이나 Windows의 '작업 스케줄러' 활용)한다면, 당신은 진정한 '자동화 시스템'의 주인이 되는 것입니다.

오늘 만든 이 작은 에이전트는 시작에 불과합니다. 이 원리를 이해하셨다면, 이제 RSS 피드 대신 내 이메일함을 감시하게 할 수도 있고, 분석 결과를 텍스트 파일이 아닌 노션 데이터베이스에 기록하게 할 수도 있습니다. 가능성은 무한합니다.

마지막 제안:

오늘의 가이드를 따라 당신만의 AI 리서치 비서를 만들어보셨나요? 혹은, 이 원리를 응용해 어떤 새로운 자동화를 구상하고 계신가요? 당신의 성공담이나 새로운 아이디어를 댓글로 공유해주세요! 다음 포스팅에서는 여러분의 아이디어를 바탕으로 더 흥미진진한 AI 에이전트를 함께 만들어보겠습니다. 이 공동 프로젝트는 이제 막 시작되었습니다!

 

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