매일 아침 IT 뉴스 한 통 — GitHub Actions로 만드는 1인용 큐레이션 봇

기존에 IT 뉴스레터를 몇 개 구독하고 있었는데 받아볼 때마다 양은 많지만 내가 관심 있는 주제로는 잘 좁혀지지 않고 인사이트까지 정리해주는 곳도 드물다는 게 늘 아쉬웠다. 마침 AI를 다양한 방식으로 굴려보고 싶었던 시점이라 직접 만들어보기로 했다.

GitHub Actions라는 선택

처음엔 OpenClaw 같은 self-hosted AI 에이전트 환경에 끌렸다. 메신저랑 연결해서 24/7 비서처럼 굴리는 그림이 매력적이었지만 맥미니나 안 쓰는 노트북, 도커처럼 늘 켜둘 환경을 따로 마련해야 한다는 게 걸렸다. 매일 아침 뉴스 큐레이션 정도라면 그렇게까지 무거운 환경이 필요할까 싶었다.

GitHub Actions는 그 대안으로 떠올렸다. cron 한 줄을 설정해두면 매일 정해진 시간에 무료 컨테이너에서 스크립트가 돈다. 결과물을 git에 다시 commit해두면 repo 자체가 그대로 아카이브가 되고 cron 외에 다른 트리거(이슈 코멘트, PR 등)로 확장하기도 자연스럽다는 점이 좋아 보였다.

전체 파이프라인

graph TD
    Cron["⏰ cron: 매일 08:00 KST"] --> GHA["GitHub Actions 컨테이너"]
    GHA --> Collect["📡 4개 소스 병렬 수집<br/>HN · GitHub Trending · Google News · GeekNews"]
    Collect --> Cross["🔍 교차검증<br/>(importance 태깅)"]
    Cross --> LLM["🤖 Gemini 2.5 Flash 큐레이션"]
    LLM --> Save["💾 daily/{date}.md 저장 + git commit"]
    Save --> Mail["📧 Gmail"]
    Save --> TG["📱 Telegram"]

    style Cron fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#78350f
    style GHA fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#78350f
    style Collect fill:#e0f2fe,stroke:#38bdf8,color:#0c4a6e
    style Cross fill:#e0f2fe,stroke:#38bdf8,color:#0c4a6e
    style LLM fill:#e0f2fe,stroke:#38bdf8,color:#0c4a6e
    style Save fill:#f3e8ff,stroke:#a855f7,color:#581c87
    style Mail fill:#dcfce7,stroke:#22c55e,color:#14532d
    style TG fill:#dcfce7,stroke:#22c55e,color:#14532d

코드는 약 500줄이고 의존성은 requests와 google-generativeai 정도로 가볍다.

수집 — 4개 소스

소스는 다음 네 곳을 골랐다.

Hacker News — 글로벌 IT 트렌드. 점수 50점 이상으로 필터링해서 노이즈를 줄였다
GitHub Trending — 개발 트렌드. 최근 1주일 내 생성된 인기 프로젝트 위주
Google News RSS — 주류 IT 뉴스. 카테고리별 키워드로 검색
GeekNews — 국내 개발자 커뮤니티. 한국어 뉴스 보강

이 네 개면 글로벌과 국내, 뉴스와 프로젝트가 한 번에 잡힌다. 추가할 후보는 더 있지만 일단 이 정도로 시작했다.

교차검증 — 같은 뉴스가 여러 곳에 뜨면 중요하다

여러 소스에서 동시에 뜨는 뉴스는 그날 실제로 중요한 사건일 가능성이 높다. 그래서 같은 뉴스가 두 군데 이상에서 발견되면 importance: high 태그를 붙여두고 큐레이션 단계에서 LLM이 그걸 주요 뉴스에 우선 포함하도록 시켰다.

같은 뉴스인지 판별하는 데는 두 가지 방법을 같이 쓴다.

URL 정규화 — 도메인과 경로만 추출해서 query string이나 trailing slash 차이를 제거한 뒤 비교
제목 키워드 겹침 — stopword 제거 후 더 짧은 쪽 키워드 기준으로 50% 이상 겹치면 같은 뉴스로 간주

def _keyword_overlap(title_a, title_b, threshold=0.5):
    words_a = set(title_a.lower().split()) - stopwords
    words_b = set(title_b.lower().split()) - stopwords
    overlap = len(words_a & words_b)
    shorter = min(len(words_a), len(words_b))
    return (overlap / shorter) >= threshold

임베딩 같은 거 없이도 IT 뉴스처럼 키워드가 명확한 분야에서는 잘 잡힌다. 같은 사건을 다룬 영문 기사와 국문 기사가 키워드 일부 겹침으로 묶이는 경우도 꽤 있다.

LLM 큐레이션 — 뻔한 인사이트 차단하기

수집한 뉴스를 그대로 내보내면 양도 많고 정리도 안 된다. 그래서 Gemini 2.5 Flash로 한국어 큐레이션을 한 번 거치는데 여기 들어가는 프롬프트가 결과 품질을 거의 다 결정했다.

특히 “오늘의 인사이트” 섹션이 까다로웠다. 별도 규칙 없이 시키면 LLM이 흔히 내놓는 뻔한 응답으로 채워졌다.

나쁜 예시 (이렇게 쓰지 마세요):
- "AI 도구를 활용하세요"
- "보안을 강화하세요"
- "최신 기술을 학습하세요"

→ 너무 뻔하고 구체성이 없음

좋은 예시:
- "WordPress 플러그인 공급망 공격이 늘고 있어요. 사용 중인 플러그인의
  소유권 변경 이력을 확인해보세요."
- "Claude Code Routines가 나왔는데, 반복적인 코드 리뷰나 테스트 자동화에
  바로 적용해볼 수 있어요."

좋은 예시와 나쁜 예시를 직접 보여주는 것만으로도 결과가 꽤 달라졌다. “구체적으로 작성하세요” 같은 추상적인 지시만으론 LLM이 잘 받아들이지 못했다.

Fallback 처리

Gemini API는 가끔 죽는다. timeout, candidates 비어있음, MAX_TOKENS 도달, 일반 예외 네 가지 케이스를 모두 잡아서 fallback 브리핑(원본 뉴스 목록)으로 넘어가도록 했다.

try:
    resp = requests.post(..., timeout=120)
    if resp.status_code != 200:
        return _fallback_briefing(...)
    candidates = result.get("candidates", [])
    if not candidates:
        return _fallback_briefing(...)
    ...
except requests.exceptions.Timeout:
    return _fallback_briefing(...)
except Exception as e:
    return _fallback_briefing(...)

LLM에 의존하는 자동화에서 가장 잘 깨지는 부분이 LLM 호출이다. 큐레이션이 실패해도 빈 메일이 가는 건 피하고 싶어서 원본 목록이라도 채워서 보내도록 해뒀다.

다채널 발송

Gmail과 Telegram 둘 다로 보내는데 각자 신경 써야 할 부분이 있다.

Gmail — 마크다운 직접 HTML 변환

이메일 클라이언트에선 마크다운이 안 그려지니까 HTML로 변환해서 보내야 한다. markdown 라이브러리 안 쓰고 정규식으로 직접 변환했다. 제목, 링크, 리스트, blockquote, 테이블까지 다 처리하고 multipart/alternative로 plain과 HTML 둘 다 첨부한다.

라이브러리 안 쓴 이유는 GitHub Actions에서 의존성을 가볍게 가져가고 싶기도 했고 변환 결과를 직접 통제하고 싶기도 했기 때문이다. 결과적으로 100줄 안쪽에서 끝났다.

Telegram — 4096자 제한과 마크다운 fallback

텔레그램 메시지는 한 통에 4096자가 한계인데 큐레이션 결과물이 보통 5000~8000자라 분할이 필요하다. 무작정 자르면 마크다운이 깨지니까 줄바꿈 기준으로 자르도록 했다.

cut = text[:MAX_MESSAGE_LENGTH].rfind("\n")
if cut == -1:
    cut = MAX_MESSAGE_LENGTH

parse_mode: "Markdown"으로 보낼 때 한 가지 더 신경 써야 할 게 있다. Gemini가 가끔 백틱 짝이 안 맞는 응답을 만들어내는데 그러면 마크다운 파싱이 깨져서 발송 자체가 실패한다. 그래서 마크다운으로 보내다 실패하면 plain text로 한 번 더 시도하도록 fallback을 걸어뒀다.

마무리 — 확장 가능성

지금은 매일 아침 뉴스 한 통뿐이지만 GitHub Actions가 cron 외에도 다양한 트리거를 지원하니 같은 패턴으로 확장할 여지가 많다.

PR 열리면 자동 코드 리뷰와 코멘트
이슈에 라벨 붙으면 관련 문서 검색해서 코멘트
매주 월요일 아침에 지난주 commit 요약
외부 webhook 받아서 처리

self-hosted 환경 없이 자동화 파이프라인을 GitHub Actions 위에서 굴려본 게 처음이었는데 1인용으로 가볍게 돌리는 데는 부족함이 없었다. 더 무거운 작업이나 항상 듣고 있어야 하는 시나리오가 필요해지면 그때 OpenClaw 같은 환경으로 옮겨갈 생각인데 지금 수준에서는 손도 별로 안 가고 한 달째 잘 굴러가고 있다.