PRD Agent

1인 개발자를 위한 데일리 트렌드 다이제스트 자동화 도구

매일 쏟아지는 Product Hunt, Hacker News, GitHub Trending 등의 정보를 AI가 수집·분석하여 인사이트를 생성합니다.

개발 기간: 2026-01-28 ~ 진행중

왜 만들게 되었나?

매일 아침 Product Hunt, Hacker News, GitHub Trending을 돌아다니며 트렌드를 체크하는 게 일과였습니다. 그런데 이 과정이 생각보다 시간이 많이 들었고, 정작 “그래서 나한테 어떤 의미가 있지?”라는 질문에 답하기 어려웠습니다.

그래서 만들었습니다:

데이터 수집 자동화 - 9개 소스에서 트렌드 데이터를 자동 수집
1인 개발자 관점 분석 - AI가 “이 트렌드가 1인 개발자에게 어떤 의미인지” 해석
매일 아침 자동 포스팅 - macOS 스케줄링으로 출근 전에 인사이트 완성

주요 기능

/prd - 데일리 인사이트 파이프라인

한 번의 명령으로 수집 → 분석 → 배포까지 자동화됩니다.


/prd
  │
  ├─▶ Step 1: /collect (리소스 수집)
  │     └─▶ 9개 소스에서 최신 트렌드 수집
  │     └─▶ Product Hunt 상위 10개 Deep Crawl
  │
  ├─▶ Step 2: /analyze (데일리 다이제스트)
  │     └─▶ 오늘의 핵심 흐름 3줄 요약
  │     └─▶ 각 소스별 하이라이트
  │     └─▶ 교차 분석 키 테마
  │
  └─▶ Step 3: 블로그 동기화 및 배포
        └─▶ Vercel 자동 배포

/collect - 9개 소스 데이터 수집

소스	수집 방법	핵심 정보
Product Hunt	GraphQL API	제품명, 투표수, 메이커, 가격 모델
Hacker News	WebFetch	제목, 포인트, 1인 개발자 관련성
GitHub Trending	WebFetch	레포, 스타, 언어
Indie Hackers	WebFetch	수익, 빌딩 기간, 전략
YouTube	Data API v3	인기 영상, 키워드 트렌드
GeekNews	WebFetch	기술 뉴스
Dev.to	WebFetch	개발 아티클
TechCrunch	WebFetch	스타트업 뉴스
Lobsters	WebFetch	개발자 커뮤니티

/analyze - 1인 개발자 관점 분석

수집된 데이터를 “그래서 나한테 뭐가 중요한데?”라는 질문에 답할 수 있도록 정리합니다.

오늘의 흐름: 3줄로 오늘 트렌드 요약
신호 → 의미 → 기회: 관찰된 현상을 액션 아이템으로 연결
교차 분석: 여러 소스에서 동시에 등장하는 키워드 포착

/weekly-summary - 주간 트렌드 요약

매주 일요일, 지난 7일간의 데이터를 종합하여:

주간 트렌드 TOP 5
베스트 제품
수익화 사례
다음 주 관전 포인트

/monthly-summary - 월간 트렌드 리포트

매월 1일, 지난 달의 데이터를 종합하여:

급상승/하락 트렌드 분석
월간 베스트 제품 TOP 10
수익화 인사이트
다음 달 전망

자동화 파이프라인

현재 macOS의 launchd를 사용하여 매일 아침 7시에 자동 실행됩니다.


06:55 - 데이터 수집 시작 (/collect)
07:00 - 인사이트 생성 (/analyze)
07:05 - Git commit & push
07:06 - Vercel 자동 배포

아침에 일어나면 오늘의 인사이트가 이미 블로그에 올라와 있습니다.

Behind the Scenes

수익화의 벽: API 상업적 이용 제한

처음에는 이 블로그를 바로 수익화하려고 했습니다. 광고를 붙이거나, 프리미엄 인사이트를 유료로 제공하는 식으로.

그런데 문제가 생겼습니다. 사용하는 API들이 상업적 이용을 금지하고 있었습니다.

Product Hunt API: 비상업적 용도만 허용
YouTube Data API: 광고 수익이 있는 서비스에 제한

이 벽을 넘으려면 각 플랫폼과 별도 계약을 맺거나, 직접 데이터를 생산해야 합니다.

그래서 방향을 틀었습니다. 수익화는 일단 접고, 오픈소스로 공개하기로 했습니다. 어차피 혼자 쓰기엔 아까운 도구니까, 다른 1인 개발자들도 같이 쓰면 좋겠다는 생각으로.

매일 아침의 루틴이 되다

가장 뿌듯한 순간은 아침에 커피 마시면서 “오늘은 뭐가 떴나?” 하고 내 블로그를 여는 것입니다.

macOS 스케줄링 덕분에:

새벽에 자동으로 데이터 수집
AI가 분석해서 MDX 파일 생성
Git push → Vercel 자동 배포

내가 잠자는 동안 AI가 일하고, 아침에 결과물을 확인하는 워크플로우가 완성되었습니다.

Claude Code와의 협업

이 프로젝트의 대부분은 Claude Code로 만들어졌습니다.

.claude/commands/ 폴더에 각 기능의 명세를 적어두면, Claude가 그대로 실행합니다. 마치 주니어 개발자에게 상세한 가이드문서를 주고 “이대로 해줘”라고 하는 느낌.

재미있는 점은, 명세서를 잘 쓰는 것이 곧 개발이 되었다는 것입니다. 코드를 직접 짜는 시간보다 “AI에게 어떻게 설명할까”를 고민하는 시간이 더 길어졌습니다.