내 블로그 톤을 분석하여 짧은 글을 작성하거나 몇가지 입력사항을 작성하면 퀄리티 높게 만들어주는 도구를 만들어보자.

사이드 프로젝트를 시작하게 된 계기

시작하게 된 계기는 단순합니다.
저는 기술블로그 뿐만 아니라 맛집을 돌아다니거나 제품 후기를 작성해주는 네이버 블로그에도 글을 작성하고 있었어요.

그런데, 글을 작성할수록 조회수에 대한 욕심(?)도 많아지고 어휘력이 부족하여 저의 생생한 후기를 남기기에도 뭔가 아쉬운 느낌이 들고 …
그리고 이걸 사이트를 만들어보자. 라고 크게 결심한 계기는 글을 작성하는데에만 1시간이 넘게 소요된다는 점 이였습니다.

AI 에게 나의 말투를 학습시켜 “이 리뷰를 좀 더 퀄리티 높게 다듬어줘.” 라고 지시를 내릴수도 있지만, 저는 저만의 서비스를 하나 만들어보고 싶었어요.

그러다가 점점 저 스스로도 감당할 수 없는 규모가 되어가고있어서 리프레시겸 나의 프로젝트는 어디까지 진행이 되었는가에 대해 한번 정리가 필요할것 같아 아직 완성되지 않았지만 글을 먼저 작성해봅니다.

해당 프로젝트의 PRD

PRD – 블로그 톤 기반 리뷰 자동 생성 도구 (로컬 버전)

“내 말투 그대로, 하지만 더 정확하게.”

내 블로그의 톤과 분위기를 AI가 학습하고, 외부 검색(RAG) 을 통해 실제 정보를 수집하여 고품질 리뷰를 생성하는 로컬 웹 도구입니다.

1. 핵심 가치 제안 (Core Value)

‘할루시네이션(거짓 정보) 제거’ 와 ‘초개인화’

가치	설명	기술적 구현
초개인화 문체	단순 흉내를 넘어, 실제 과거 글을 예시로 사용하여 미세한 어투까지 재현	Few-shot Learning (샘플 데이터 추출)
사실 기반 (RAG)	불확실한 정보를 제거하기 위해 메뉴, 가격 등 실시간 정보 반영	Tavily Search API 연동
데이터 프라이버시	내 글과 분석 데이터가 외부 서버가 아닌 내 컴퓨터에만 저장됨	Local File System 저장
원클릭 자동화	RSS 링크만 있으면 데이터 구축부터 1500자 글 완성까지 자동화	Node.js Crawler + Claude API

2. 데이터 흐름 (System Architecture)

전체 시스템은 크게 데이터 구축(Data Build) 단계와 리뷰 생성(Generation) 단계로 나뉩니다.

A. 데이터 구축 단계 (1회성)

RSS를 통해 블로그 데이터를 수집하고,
이를 분석용과 따라하기용(샘플) 으로 이원화하여 저장합니다.

B. 리뷰 생성 단계 (매회 실행)

사용자 입력과 검색 결과(Fact), 그리고 내 말투(Style)를 조합하여 최종 글을 완성합니다.

3. 상세 기능 요구사항

3.1 블로그 스타일 데이터 구축

초기 설정 단계로, 사용자의 블로그 아이덴티티를 추출합니다.

입력: 네이버 블로그 RSS 링크, 크롤링 할 글 개수
핵심 로직 (데이터 이원화):
- mergedText: 스타일 분석을 위해 모든 텍스트를 하나로 합침.
- samples: 실제 글 작성 시 “참고 자료”로 쓰기 위해 개별 글을 배열로 저장.
출력: /data/styles/my-style.json (분석 리포트)

3.2 사실 기반 리뷰 생성 (RAG)

Logic Upgrade: 기존의 창작 의존 방식을 버리고 검색 기반 생성으로 변경.
Process:
1. Search: "{위치} {가게명} 메뉴 가격 후기" 쿼리로 Tavily API 검색.
2. Few-shot: 로컬 샘플 데이터 중 랜덤 3개를 뽑아 프롬프트에 Example로 주입.
3. Generate: Claude Haiku가 사실 정보(Context)를 내 말투(Style + Example)로 재구성.

4. 기술 구조 (Tech Stack)

개발 환경

Framework: Next.js 14+ (App Router)
Styling: TailwindCSS
Backend: Next.js API Routes

AI & Data Pipeline

구분	기술 스택	역할
Crawler	`axios` + `cheerio`	네이버 블로그 본문 정제 및 파싱
Search	Tavily AI API	실시간 웹 검색 및 핵심 컨텍스트 추출
Analysis Model	Claude 3.5 Sonnet	고성능 문체/스타일 분석
Generation Model	Claude 3.5 Haiku	고속/저비용 리뷰 생성

폴더 구조

blog-review-tool/
├── app/
│   ├── api/
│   │   ├── fetch-rss/       # RSS 크롤링 및 데이터 이원화
│   │   ├── analyze-style/   # 스타일 프로필 생성
│   │   └── generate-review/ # RAG + Few-shot 리뷰 생성
│   └── ...
├── lib/
│   ├── claude.ts        # Anthropic API 클라이언트
│   ├── rss-crawler.ts   # 크롤링 로직 (Merged + Samples)
│   ├── search.ts        # [New] Tavily 검색 유틸
│   └── prompts.ts       # 프롬프트 템플릿
└── data/ (git ignore)
    ├── styles/          # my-style.json
    ├── rss-content/     # blog-posts.txt, blog-samples.json
    └── reviews/         # 결과물 저장

5. API 명세

5.1 RSS 데이터 수집 및 구축

블로그 RSS를 크롤링하여 분석용 텍스트와 Few-shot 샘플 데이터를 동시에 로컬에 구축합니다.

Endpoint

POST /api/fetch-rss

Request Body

파라미터	타입	필수	설명
rssUrl	string	✅	네이버 블로그 RSS 주소
count	number	✅	크롤링 할 최신 글 개수 (기본값: 5)

Process Flow

Fetch: RSS 피드를 파싱하여 글 링크 목록 추출
Crawl: 각 글의 본문 HTML을 가져와 정제 (Text Only)
Split & Save:

blog-posts.txt: 스타일 분석을 위해 전체 텍스트 병합 저장
blog-samples.json: 리뷰 생성 시 참고할 개별 샘플 배열 저장

5.2 리뷰 생성 (RAG + Style)

수집된 스타일과 외부 검색 정보를 결합하여 최종 리뷰를 생성합니다.