Transcript
00:00:00Claude Code에는 리서치 관련 문제가 있는데, 이 오픈소스 GitHub 리포지토리가 그걸 해결해 줍니다.
00:00:05'Last 30 Days'라는 이름의 이 스킬은 여러분이 Claude Code로
00:00:08무언가를 검색하려고 할 때 겪는 딜레마를 해결해 줍니다.
00:00:10보통은 기본 구글 검색이나 다름없는 일반 웹 검색에 의존하거나,
00:00:14아니면 5분, 10분, 15분, 20분씩 걸리고
00:00:19수백 개의 서브 에이전트와 수백만 토큰을 쓸 수도 있는 딥 리서치를 사용해야 하죠.
00:00:23대신 Last 30 Days 스킬은 완벽한 타협점을 제공합니다.
00:00:26수많은 다양한 플랫폼을 크롤링해서
00:00:28실제 사용자들의 반응과 여론을
00:00:31단순한 헤드라인이나 SEO 상위 기사뿐만 아니라 정확하게 파악할 수 있죠.
00:00:35Claude Code로 리서치를 하는 모든 분께 완벽한 도구이니,
00:00:38이번 영상 꼭 끝까지 시청해 보세요.
00:00:40Last 30 Days 스킬은 스타 5만 5천 개를 받은 오픈소스 GitHub 리포지토리입니다.
00:00:44오늘의 GitHub 리포지토리 1위에 오르기도 했는데요,
00:00:47핵심 기능은 Claude Code가
00:00:49모든 주요 소셜 미디어 플랫폼을 크롤링할 수 있게 해주는 것입니다.
00:00:52Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub, YouTube, TikTok, Instagram 등
00:00:57모든 곳을 훑어서 필요한 정보를 찾아냅니다.
00:01:00일반 웹 검색으로는 얻을 수 없는 수많은 사용자 여론을 수집한 뒤,
00:01:04이를 종합해서 보고서로 만들어 줍니다.
00:01:07그 보고서의 형태는 바로 이런 모습입니다.
00:01:08제가 Claude Code에 질문한 내용은
00:01:10“사람들이 Claude Opus 5에 대해 뭐라고 하나요?”였습니다.
00:01:12왼쪽은 Last 30 Days 스킬을 사용한 보고서이고,
00:01:15오른쪽은 Claude의 기본 웹 검색 결과입니다.
00:01:17먼저 Claude 기본 웹 검색 결과를 보면 어떤 내용이 나올까요?
00:01:22구글에서 “Opus 5 반응”을 검색했을 때 나오는
00:01:27주요 기사들의 요약 수준입니다.
00:01:30틀린 내용은 아니지만 한 단계 더 깊이 들어가서
00:01:33Twitter나 Reddit 같은 곳에서 실제 사용자들이 나누는 이야기를
00:01:37보여주지는 못하죠.
00:01:38이른바 현장의 바닥 민심까지 파악하진 못하는 겁니다.
00:01:41반면에 Last 30 Days 보고서를 보면,
00:01:43훨씬 더 넓은 범위의 정보를 수집한 것을 볼 수 있으며,
00:01:45실제 출처 목록을 보면 그 차이가 아주 명확해집니다.
00:01:49이 보고서를 위해 Reddit 스레드 22개를 살펴보았고,
00:01:52X 게시물 13개, YouTube 영상 14개, TikTok 26개, Instagram 릴스 13개,
00:01:57Hacker News 기사 16개, GitHub 항목 25개, Polymarket 데이터까지 수집했습니다.
00:02:02엄청나게 많은 정보량이죠.
00:02:04덕분에 사람들의 반응에 대해 다시 한번
00:02:07매우 디테일하고 구체적인 내용을 알려줍니다.
00:02:10Instagram에서의 반응은 어땠는지,
00:02:12그리고 숏폼 공간인 TikTok에서의 성과는 어땠는지 다룹니다.
00:02:14여론이 어떤 프레임으로 형성되고 있는지도 알려주는데,
00:02:18주로 Opus 5가 Fable 5의 절반 가격이라는 점 등입니다.
00:02:21본문 게시물뿐만 아니라 댓글에 존재하는 반발 의견도 다룹니다.
00:02:24Reddit 게시물의 헤드라인만 읽는 것과
00:02:27실제 댓글 반응이 어떤지 확인하는 것은 완전히 다릅니다.
00:02:30작성자의 원글에 동의하고 있는지,
00:02:33아니면 갑론을박이 벌어지고 있는지 말이죠.
00:02:35마지막으로 전문가 리뷰 관점에서의
00:02:37전반적인 평가 흐름까지 정리해 줍니다.
00:02:48이 모든 것을 종합하면, Last 30 Days 스킬을 통해
00:02:51훨씬 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.
00:02:57조금 더 자세히 파고들어 보면, Last 30 Days 스킬에서
00:03:00이 보고서는 수집된 모든 정보의 일부분에 불과합니다.
00:03:08화면에 보이는 보고서 뒤에서 마크다운 파일도 함께 생성하는데요.
00:03:11그건 조금 더 상세한 요약본입니다.
00:03:13여기서 원본 데이터 형태로 확인해 보실 수 있는데,
00:03:16각 플랫폼에서 찾은 내용이 훨씬 자세히 나와 있습니다.
00:03:23그뿐만 아니라,
00:03:23모든 자막, 댓글 등 수집된 전부를
00:03:27JSON 파일 하나로 모아줍니다.
00:03:30지금 화면에 보이는 게 바로 그것입니다.
00:03:32양이 엄청나게 많죠?
00:03:34직접 검토해 볼 수 있는 데이터가 훨씬 풍부합니다.
00:03:37이 스킬의 세부 사항을 더 살펴보기 전에,
00:03:39오늘의 협찬사인 제 소개를 잠시 드리겠습니다.
00:03:42Chase AI+ 커뮤니티 내에
00:03:44'Claude Code 마스터클래스'를 새로 오픈했습니다.
00:03:46비전공자나 비개발자분들이 AI 개발자로 성장하기 위한
00:03:49최선의 가이드 코스입니다.
00:03:52실제 활용 사례에 집중하며,
00:03:53지속적으로 업데이트되고 있습니다.
00:03:55AI 활용 능력을 한 단계 높이고 싶지만
00:03:58어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면,
00:04:00꼭 확인해 보시는 것을 추천해 드립니다.
00:04:02고정 댓글에 관련 링크를 남겨 두었습니다.
00:04:04강의에서 만나요!
00:04:05이 모든 것을 보고 나면,
00:04:06이 Last 30 Days 스킬이 주는 핵심 가치가
00:04:08무엇인지 아주 명확해집니다.
00:04:09바로 출처 데이터입니다.
00:04:10기본 상태의 Claude Code로는 확인하기 어려운
00:04:12다양한 출처들을 보여줍니다.
00:04:14커버리지도 상당히 광범위하죠.
00:04:15Reddit, YouTube, Hacker News 같은
00:04:17대형 플랫폼은 물론이고,
00:04:19LinkedIn, Pinterest, Bluesky까지 검색할 수 있습니다.
00:04:22사실상 거의 모든 플랫폼을 다루죠.
00:04:23이 중 일부는 설정하기가 정말 간단합니다.
00:04:25이 스킬을 설치하기만 하면,
00:04:27단 한 줄의 명령어만으로도 (잠시 후에 보여드리겠지만)
00:04:28잠시 후에 보여드릴게요.
00:04:29알아서 자동으로 설정될 겁니다.
00:04:31별도의 API 키가 필요하지도 않고,
00:04:32비용을 지불할 필요도 없습니다.
00:04:34일부 서비스는 특정 종속성 패키지가 필요하지만,
00:04:36이 역시 스킬을 실행할 때 Claude Code가
00:04:38친절하게 안내해 줍니다.
00:04:39그리고 마지막으로,
00:04:42API 키가 필요한 플랫폼도 있습니다.
00:04:43X(트위터) 같은 경우죠.
00:04:44트위터를 제대로 크롤링하려면 xAI API 키가
00:04:49필요하긴 합니다.
00:04:50그렇다고 해도 비용이 크게 비싸진 않습니다.
00:04:53트위터가 여기서 가장 비용이 드는 편인데,
00:04:55제가 직접 실행했을 때 매번
00:04:56평균 10센트(약 130원) 정도밖에 들지 않았습니다.
00:04:59추가로 유의 깊게 보셔야 할 부분은
00:05:01TikTok이나 Instagram Reels 같은 플랫폼입니다.
00:05:04Scrape Creators의 API 키가 필요한데요,
00:05:08하지만 이 스킬을 설치하고 실행하면,
00:05:11시스템이 자동으로
00:05:12여러분에게
00:05:14일종의 수천 번의 무료 호출 기회를 제공하는
00:05:16지원 계정을 만들어 줍니다.
00:05:20덕분에 Scrape Creators에 결제하지 않고도
00:05:21매일 사용하더라도
00:05:22약 6개월 동안은
00:05:23사실상 무료로 이용할 수 있죠.
00:05:25설치 과정이 매우 간단하면서도
00:05:28엄청나게 많은 데이터 접근권을 얻게 됩니다.
00:05:30리포지토리 내부를 보면,
00:05:31어떤 출처에 무엇이 필요하고
00:05:31비용은 얼마인지 명확히 분류되어 있습니다.
00:05:35설치와 데모를 보여드리기 전에,
00:05:36작동 방식부터 알아보겠습니다.
00:05:38기본적으로 여러분이 하실 일은
00:05:40Claude Code 내부에서 해당 스킬을
00:05:42호출하는 것뿐입니다.
00:05:43`/last30days` 명령어나
00:05:45“30일 스킬 써줘”처럼 자연어로 입력하면 되죠.
00:05:46그리고 조사할 주제를 전달해 줍니다.
00:05:48아까 제가 보여드린 예시처럼
00:05:49이대로 입력하시면 됩니다.
00:05:50“Claude Opus 5 반응이 어때?”라고 말이죠.
00:05:52그러면 사용자의 허술한 프롬프트를
00:05:55어떤 수준이든 상관없이
00:05:56더 명확하고 다듬어진 형태로 개선합니다.
00:05:58그리고 여러 방향으로 뻗어나가
00:06:00다양한 플랫폼들을 수집하기 시작합니다.
00:06:02설명에 나와 있듯 지능적으로 탐색하는데요,
00:06:03예를 들어 만약 여러분이
00:06:05“카니예 웨스트 관련 내용 검색해 줘”라고 요청하면,
00:06:07어떤 서브레딧을
00:06:09살쳐봐야 할지,
00:06:10어떤 트위터 계정이 유의미한지 알아서 판단합니다.
00:06:12그런 뒤 모든 플랫폼을 병렬로 동시 검색하죠.
00:06:14덕분에 처리 속도가 상당히 빠릅니다.
00:06:16그리고 깊이 있게 분석합니다.
00:06:17말씀드렸듯이 단순히 글 제목만 보는 것이 아니라
00:06:20댓글 내용까지 꼼꼼히 확인합니다.
00:06:21그런 다음 수집된 정보의 우선순위를 정해
00:06:22핵심 보고서로 재요약합니다.
00:06:24여러 플랫폼에서 반복적으로 언급되는
00:06:27공통적인 이슈가 있다면,
00:06:27그 항목의 가중치를 훨씬 높게 부여합니다.
00:06:29단 하나의 Reddit 댓글 때문에 전체 분석이
00:06:31왜곡되는 일을 방지하기 위해서죠.
00:06:32그리고 보고서를 통해 알려줍니다.
00:06:34“이것이 핵심 이슈입니다.
00:06:35이 댓글이 가장 많은 추천을 받았습니다”처럼요.
00:06:36Reddit, Twitter, YouTube에서
00:06:38공통적으로 포착된 내용이라면
00:06:38분명 중요한 시사점이
00:06:39있다고 볼 수 있으니까요.
00:06:41Claude Code에서의 설치 과정도 아주 쉽습니다.
00:06:43단 한 줄의 명령어만 입력하면 됩니다.
00:06:44GitHub 리포지토리에 명령어가 나와 있으며,
00:06:46영상 설명란에도 해당 링크를 남겨두겠습니다.
00:06:48또한 이 리포지토리는 다른 에이전트 환경에서의
00:06:49활용 방법도 자세히 다루고 있습니다.
00:06:51따라서 Codex나 Cursor 등
00:06:53다른 도구를 사용하는 분들도 쉽게 적용할 수 있습니다.
00:06:54설정법이 매우 명확하죠.
00:06:56심지어 claude.ai 웹 앱에서
00:06:57사용하는 법까지 설명되어 있습니다.
00:06:59어떤 도구인지, 작동 원리와 설치법까지
00:07:00이해하셨으니,
00:07:02시연을 한번 보여드리겠습니다.
00:07:03자, 이 스킬의 사용법은 정말 간단합니다.
00:07:05다른 스킬들과 마찬가지로 단순하게
00:07:06`/last30days`를 입력하거나
00:07:09일상적인 대화체 표현을 사용해 호출할 수 있습니다.
00:07:11그 후엔 원하는 프롬프트를 입력해 주기만 하면 되죠.
00:07:13여기서는 “사람들이
00:07:15Last 30 Days 스킬에 대해
00:07:16무어라 말하고 있는지 조사해 줘”라고 프롬프트를 작성했습니다.
00:07:18아까 활용 가능한 수많은 플랫폼 목록을
00:07:21확인하셨을 텐데요.
00:07:22따로 검색 조건(플래그)이나
00:07:24추가 정보를 입력하지 않으면,
00:07:25관련성이 있다고 판단되는 경우
00:07:26모든 플랫폼을 탐색에 활용합니다.
00:07:28필요에 따라 검색 범위를
00:07:29좁히는 기능도 제공합니다.
00:07:31이를테면
00:07:31“Last 30 Days 스킬에 대해 조사하되,
00:07:33Reddit만 확인해 줘”
00:07:34트위터만 확인하거나
00:07:35아니면 유튜브만 확인해 달라고 할 수도 있죠.
00:07:36그런 면에서 굉장히 유연합니다.
00:07:38그리고 이 스킬을 어떻게 활용해야 할지
00:07:40옵션들을 잘 모르겠더라도
00:07:42걱정 마세요.
00:07:44Claude Code는 이미 알고 있으니까요.
00:07:45스킬을 다운로드했다는 것 자체가
00:07:46그 스킬에 대해 파악하고 있다는 뜻이죠.
00:07:47이번 영상에서 다루지 않은 내용이라도
00:07:49원하시는 작업에 맞춰
00:07:50최선의 활용법을 알려줄 겁니다.
00:07:52그래서 실행을 해보면,
00:07:53따로 질문을 던지거나
00:07:54하진 않습니다.
00:07:55주고받는 대화 없이
00:07:56바로 스킬을 호출해서
00:07:57작업에 착수하죠.
00:07:58여러 에이전트를 동시에
00:08:00병렬로 실행하여
00:08:00다양한 플랫폼에 한 번에 접근합니다.
00:08:02실제 검색을 수행할 때는
00:08:03결정론적인 Python 스크립트를 실행해
00:08:06모든 데이터를 크롤링해 옵니다.
00:08:075분이 지난 뒤,
00:08:08가져온 결과가 이것입니다.
00:08:09맨 처음에 한 줄 요약을
00:08:11제공해 주는데,
00:08:11이 리포지토리가 홍보 글이 따라가지 못할 정도로
00:08:13빠르게 성장하고 있다고 하네요.
00:08:14그리고 실시간 지표도 보여줍니다.
00:08:16전반적인 핵심
00:08:17줄거리에 대해 설명하는데,
00:08:19바로 천편일률적인 AI 리서치를 해결해 준다는 점입니다.
00:08:22그리고 유튜브나 트위터 등에서
00:08:23사람들이 이에 대해 어디서 이야기하고 있는지
00:08:25유튜브와 트위터 측면에서 말이죠.
00:08:26주요 패턴을 짚어주고,
00:08:27조사 결과에 이어
00:08:28플랫폼별로도 세부 분류해 줍니다.
00:08:31레딧 스레드 5개,
00:08:32트위터 22개 항목 등등으로요.
00:08:35그리고 어디서
00:08:36원본 결과를 확인할 수 있는지도 알려줍니다.
00:08:38순수 마크다운 파일 형태로 말이죠.
00:08:39원본 JSON 형식이 필요하다면
00:08:41그렇게 요청하셔도 됩니다.
00:08:43비교를 위해,
00:08:43기본적으로 동일한 프롬프트를
00:08:44전달하되,
00:08:45이번에는 명시적으로
00:08:4730-day 스킬을 사용하지 말라고
00:08:48지시했을 때의 결과를 봅시다.
00:08:50순수 웹 검색만으로
00:08:51얻어낸 보고서가 이것입니다.
00:08:52마찬가지로 틀린 내용은 아닙니다만,
00:08:54훨씬 더 피상적입니다.
00:08:55사용자 반응 같은 요소는
00:08:56제대로 파악하기 어렵죠.
00:08:57사람들이 무엇을 호평하는지
00:08:58이야기할 때조차
00:08:59꽤 상투적인 수준에 그칩니다.
00:09:00실제 댓글이나
00:09:01자막 스크립트 같은 것을
00:09:03들여다보는 게 아니기 때문이죠.
00:09:04그그렇다고 Claude Code 내부에서
00:09:06일상적인 단발성 질문에
00:09:07웹 검색을 쓰는 것이
00:09:08잘못되었다는 것은 아닙니다.
00:09:10모든 작업에
00:09:12last 30 days를 쓸 필요는 없으니까요.
00:09:13사실 오버스펙에 가깝기 때문에
00:09:15매번 쓰는 것은 권장하지 않습니다.
00:09:17하지만 이 스킬이 제공하는 진짜 가치는
00:09:19피상적인 일반 웹 검색과
00:09:22“/deep research” 명령어로
00:09:23동적 워크플로우를 돌리고
00:09:24수천 개의 서브 에이전트를 띄우는 작업,
00:09:25그 중간 지점에 위치한다는 점입니다.
00:09:27딱 그 중간 역할이죠.
00:09:29특히나
00:09:30실제 사용자 반응이나
00:09:31여론을 분석하는 데 있어서는
00:09:31심층 조사(deep research)보다도
00:09:32오히려 뛰어날 수 있다고
00:09:32생각합니다.
00:09:35보신 것처럼
00:09:36사용법이 매우 간단합니다.
00:09:38설치도 명령어 한 줄이면 되죠.
00:09:39약간 막힐 수 있는 유일한 부분은
00:09:41특정 데이터 소스를
00:09:43연결하려고 할 때입니다.
00:09:44하지만 그 역시 Claude Code에
00:09:46이 리포지토리 링크를 전달하기만 하면
00:09:47필요한 설정 과정을
00:09:48친절히 안내해 줄 겁니다.
00:09:49그리고 사실상
00:09:50실제 비용이 발생하는 곳은
00:09:52X(트위터) API 연동뿐입니다.
00:09:54참고로 말씀드리면,
00:09:55제가 사용할 때마다
00:09:55앞서 언급했듯이
00:09:56약 10센트 정도
00:09:58안팎으로 들었습니다.
00:09:59그럼 늘 그렇듯,
00:09:59이번 영상에 대한 의견을
00:10:00댓글로 남겨주세요.
00:10:01저의 Claude Code 마스터클래스를
00:10:03수강하고 싶으시다면
00:10:04Chase AI Plus를 확인해 보세요.
00:10:05고정 댓글에
00:10:05관련 링크를 남겨두었습니다.
00:10:07그럼 다음에 또 뵙겠습니다.