📚 PDF 책 읽기 앱: 기능 요약

기능 설명

  • 📖 책 목록 화면 등록된 PDF 책들의 표지를 보여주고, 읽은 비율을 ProgressBar로 표시
  • ➕ 등록 기능 파일 선택(File Picker)으로 PDF를 등록
  • 🗑 삭제 기능 등록된 책을 삭제할 수 있음
  • 📄 책 읽기 화면 선택한 책의 내용을 페이지 단위로 표시, 이전/다음 페이지 이동 가능
  • 🔊 TTS 기능 현재 페이지 내용을 TTS로 읽어줌 (기기 TTS or 온라인 TTS 선택 가능)
  • ⚙️ 설정 메뉴 사용자가 TTS 엔진을 기기용/온라인용으로 선택 가능

🧱 프로젝트 폴더 및 파일 구조 (패키지 기준)

com.example.pdfreader
├── MainActivity.kt                  // 책 목록 UI (RecyclerView)
│
├── adapter
│   └── BookListAdapter.kt          // RecyclerView Adapter
│
├── data
│   ├── Book.kt                     // Room Entity
│   ├── BookDao.kt                  // Room DAO
│   └── BookDatabase.kt             // Room DB 생성
│
├── tts
│   ├── TtsService.kt            // TTS 호출 (기기/온라인 선택)
│   └── OpenAiTts.kt             // Open AI TTS 통신 API
│
├── ui
│   └── SettingsFragment.kt         // TTS 설정 메뉴
│   └── PdfReaderActivity.kt        // PDF 페이지 보기 + TTS
│
└── res
    ├── xml/preferences.xml         // TTS 선택 Preference 정의
    └── values/arrays.xml           // TTS 옵션 배열 정의

🛠️ Empty Project에서 단계별 구현 순서

🔹 1단계: 기본 구성 (Empty Project → 책 목록 화면 만들기)

  • MainActivity.kt 생성
    • RecyclerView 추가하여 등록된 책 표시
    • Book.kt, BookDao.kt, BookDatabase.kt 구성
    • BookListAdapter.kt 작성
    • 책 등록 버튼 → FilePicker 구현
    • PDF 썸네일 추출 (PdfRenderer) → Room에 저장

📦 관련 기술: Room, RecyclerView, PdfRenderer, ActivityResultContracts.OpenDocument

🔹 2단계: 책 읽기 화면 구성

  • PdfReaderActivity.kt 생성
  • PDF 페이지 표시 (AndroidPdfViewer 또는 PdfRenderer)
  • 페이지 이동 버튼 추가 (이전/다음)
  • 읽은 페이지 비율 저장 → Book.progress 업데이트

📦 관련 기술: PdfRenderer, Intent 전달, 상태 저장

🔹 3단계: TTS 기능 연결

  • PdfReaderActivity에서 진행하면, Background 재생이 안됨. Foreground Service를 이용해서 TtsService.kt 생성
  • 현재 페이지의 텍스트 추출 (PdfTextStripper 또는 PdfBox-Android)
  • TextToSpeech 기본 연동
  • 테스트용 더미 온라인 TTS 연동 (나중에 실제 API로 교체 가능)

📦 관련 기술: TextToSpeech, Coroutine, MediaPlayer (온라인 TTS 음성 재생)

🔹 4단계: 설정 화면 구성

  • SettingsFragment.kt 생성
    • preferences.xml에 ListPreference 구성
    • SharedPreferences를 통해 tts_engine 설정값 저장
    • TtsService.kt와 OpenAiTts.kt의 연동

📦 관련 기술: PreferenceFragmentCompat, SharedPreferences, OpenAiTts 연동

📎 참고 라이브러리

라이브러리 기능 링크
AndroidPdfViewer PDF 페이지 표시 https://github.com/barteksc/AndroidPdfViewer
Room 로컬 DB 저장소 https://developer.android.com/training/data-storage/room
TextToSpeech 음성 출력 Android SDK 기본 포함
PdfBox-Android PDF 텍스트 추출 https://github.com/TomRoush/PdfBox-Android
OkHttp 온라인 TTS 호출 시 https://square.github.io/retrofit/

참고링크

https://github.com/blcktgr73/BookPlay
https://www.facebook.com/share/v/162RyBjF7A/

Vibe coding으로 웹 기반의 응용을 많이 만들지만 Android 앱도 만들 수 있다.

 

- PRD 작성: PRD라고 적었지만, Product라기 보다는 기능이 가져야 하는 요구 사항을 정리한다. PRD는 사실 이 보다는 더 넓은 개념에서 제품에 대해 정리한 부분이기는 하다.

- Empy Project 만들기

- PRD 전달하고 코드 생성하기

- 테스트가 가능해지는 시점에서 빌드하면서 Feedback하고 수정

 

PRD 작성

Wireframe

위와 같은 UI Flow 혹은 Wireframe을 손으로 그렸다. 이 부분에 대한 설명은 다음과 같이 했다.

Android로 첨부한 Wireframe의 앱의 PRD를 작성해줘.
- 첫 화면에서는 버튼이 있어서, 클릭하면 Video Picker가 실행이 돼.
- Video Picker에서 비디오를 선택하면, 가로 화면으로 비디오를 재생해줘.
- 비디오 재생 화면의 오른쪽 상단에 X표 버튼이 있어서, 누르면 첫 화면으로 돌아가.
- 첫 화면에서는 기존에 재생한 비디오 목록을 보여줘. 최대 10개까지 보여줘.

 

아래는 생성된 PRD에서 일부 수정한 내용이다. 예를 들면, 단순화 하기 이해 Room DB와 SharedPreference 중에서 후자를 선택해서 단순화 하고, Thumbnail 추출은 MediaExtractor로 변경하였다.

 

# 📄 Product Requirements Document (PRD)

📱 App Name: VideoPlay

## 🎯 목적 (Purpose)
사용자가 휴대폰에 저장된 비디오를 선택해 전체화면(가로모드)으로 재생하고, 최근 재생한 비디오 목록을 쉽게 다시 접근할 수 있도록 하는 Android 앱.

## 🧑‍💻 주요 기능 (Key Features)
1. 홈 화면 (Home Screen)
구성 요소:
[재생 시작 버튼] : 비디오 선택을 위한 버튼
[최근 재생 목록] : 최대 10개의 최근 재생한 비디오 파일 표시

기능:
사용자가 버튼을 누르면 시스템 Video Picker 호출
최근 재생 목록은 가장 최근 것이 상단에 표시되며, 최대 10개 저장
각 목록은 썸네일 + 파일명 표시

2. 비디오 선택 (Video Picker)
Android 시스템의 파일 선택기 사용 (Intent.ACTION_PICK or Intent.ACTION_OPEN_DOCUMENT)
비디오 MIME 타입 필터링 (video/*)
사용자가 선택한 파일 URI를 앱으로 반환

3. 비디오 재생 화면 (Video Player Screen)
가로 화면 고정 (Landscape)
전체 화면 비디오 재생
오른쪽 상단에 [X] 버튼 배치
누르면 재생 중단 및 홈 화면으로 복귀
재생된 파일은 최근 재생 목록에 추가
기존 목록에 이미 있는 경우, 맨 앞으로 이동

10개를 초과하면 가장 오래된 항목 제거

## 🔁 사용자 흐름 (User Flow)
앱 시작
→ 홈 화면 표시

[재생 시작] 버튼 클릭
→ 시스템 Video Picker 실행

비디오 선택
→ 비디오 재생 화면 전환 (가로 모드)

비디오 재생
→ [X] 버튼 클릭 시 홈으로 복귀

홈화면
→ 최근 재생한 목록에 새 항목 반영됨

## 📱 UI 구성 (UI Components)
### 📄 홈 화면
Button - "비디오 선택"
RecyclerView (수직 스크롤)
아이템 구성: 썸네일, 파일명

### 🎞️ 비디오 재생 화면
VideoView or ExoPlayer
전체 화면 (Landscape)
ImageButton (오른쪽 상단) - X 아이콘

### 💾 데이터 저장 (Storage)
최근 재생한 비디오 리스트
최대 10개
SharedPreferences
저장 항목: URI, 파일명, 썸네일 경로(optional)

### ⚙️ 기술 스택 (Tech Stack)
Language: Kotlin
UI Framework: Android View System / Jetpack Compose (선택)
Media Player: ExoPlayer
저장소: SharedPreferences

### 📝 비고 (Notes)
썸네일은 MediaExtractor에서 추출
재생 중 화면 회전은 고정 (android:screenOrientation="landscape")

 

Cursor로 작업

이 후 작업은 Cursor에서 작업하기 위한 준비 작업과 코드 생성 및 테스트 방법이다. 물론, Cursor에서도 CLI로 gradle build하고 adb로 설치하여 테스트하는 것도 가능하겠지만, Android Studio가 이 작업을 GUI로 처리해 주므로 더 편리할 수도 있다.

 

- Android Studio에 빈 Project를 만든다.

- Cursor에서 이 Project Folder를 연다.

- PRD 전달하고 코드 생성하기

- 테스트가 가능해지는 시점에서 빌드하면서 Feedback하고 수정

 

테스트 시점에서는 Android Studio의 logcat의 경우, App과 관련된 log만 필터 하기 때문에 정말 필요한 정보를 Cursor에 피드백하기 좋다. 아래는 완료된 Video Player 구현 데모 영상이다.

 

 

마무리

ChatGPT와 같은 LLM으로 코드를 생성하면서 작업도 충분히 가능하지만, Cursor와 같은 IDE의 경우는 피드백 루프를 단순화 해주어 생산성을 더 높여 준다. 여기서 생성한 코드는 아니지만, 유사한 작업을 한 결과물을 github 링크도 남겨 둔다.

 

https://github.com/blcktgr73/ExoVibe

2025년 9월 20일 신사동에서 Claude Code Meetup이 있었고, 많은 사람들이 지원했음에도 운좋게 선정되어 다녀왔다. 짧게 요약 가능한 내용들을 정리해 본다.

Claude Code Meetup 발표

최흥민 — 오프닝 & 커뮤니티 맥락

  • 한국 내 Claude 사용자 점유율 소개 (세계 3위, 3.7%).
  • 바이브 코딩 → 에이전트 코딩 → AI 협업 코딩 흐름 강조.

Dickson Tsai (Anthropic, Claude Code 팀) — Agents/Subagents, Hooks, Agentic RAG

  • Agents 정의: LLM + Tool Call + Environment.
  • Subagents: 병렬 작업 분산.
  • Hooks: Claude Code 실행 지점에 동작 삽입 (lint/test/build 등).
  • Slash Commands: Git workflow 자동화.
  • Agentic RAG: 단순 검색을 넘은 실행 기반 Retrieval.

Daniel Avila (Claude Code Template 개발자) — 템플릿/도구 시연 및 Q&A

  • 주요 질의응답
    • MCP 동적 로드/해제: 초기 단계라 미지원, 향후 확장 예정.
    • 특정 도메인 지식 부족 → 특화 모델 발전 방향 논의.
    • VS Code 플러그인(Carrot)과 Claude API 연동 가능 여부 → SDK 활용 권장.
    • 모바일 UI 기능 요청: 현재 미지원, hook 기반 확장 가능성.
    • LM OS(LLM 운영체제) 비전에 대한 질의 → 장기적 비전 속에 포함되어 있음을 언급.

박진영 (사이오리아 엔지니어, ‘부타탱크’) — 컨텍스트·워크플로우·오케스트레이션·MCP/리뷰 루프

  • Claude Code Context: Prompt · CLAUDE.md · Project Files · System Prompt · API/Tools.
  • Workflow(YAML): multi-agent 워크플로우 자동화.
  • Core Philosophy: 여러 모델 오케스트레이션으로 최적 결과 달성.
    • Tech Spec 작성 → PLAN.md 작성 → Compiler-in-the-loop.
  • 실천 지침:
    • CLAUDE.md → PLAN.md 지침 기반 task 실행, TECHSPEC.md 참조.
    • CLI Agent로 코드 수정 + TODO.md 자동 업데이트.
    • Python 루프: Pyright · Ruff 활용.
  • Agent in the Loop:
    • Serena MCP (심볼 단위 코드 수정).
    • Zen MCP (멀티모델 코드 리뷰 → 자동 리뷰 트리거).

현재 Claude Code를 main으로 사용하고 있고, Codex도 이야기를 들어서 ChatGPT와 Claude에서 비교해 보았다.

ChatGPT 정리 비교표

기능 항목 Claude Code OpenAI Codex 설명
Custom Commands ✅ 지원 (~/.claude/commands/*.md) ✅ 지원 (~/.codex/prompts) 자주 쓰는 프롬프트를 명령처럼 저장해 재사용
Sub-agent (하위 에이전트) ✅ 공식 지원 (/agents 명령 등) ⚠️ 실험적 (agents.json 기반 제한적 기능) 역할별 에이전트 구성 가능, Claude는 완성도 높음
인터넷 검색 (MCP) ✅ Claude Code 전용 MCP 연동 지원 ❌ 미지원 MCP를 통해 웹에서 뉴스, 블로그, GitHub 등 직접 검색
외부 명령 실행 (Shell / API) shell:curl: 스타일 명령 실행 ✅ 일부 !command 또는 도구 인터프리터 기반 Claude는 Shell 및 웹 요청 명령을 명시적으로 구분
도구 연동 (Tool Use) ✅ 예: shell, python, web-search 등 ✅ Code Interpreter 기반 도구 일부 제공 Claude는 tool_use: 블록으로 구조화 지원
파일 시스템 접근 ✅ 제한적 허용 (명시적 권한 기반) ✅ 클라우드 세션 디렉토리 접근 둘 다 환경 내 파일 읽기/쓰기 가능
IDE 통합 (VS Code, Cursor) ❌ 없음 (CLI 기반) ✅ 공식 지원 Codex는 Cursor, VS Code와 깊게 통합됨
GitHub ⚠️ 제한적 (MCP 혹은 git command 연동 가능) @codex 태그 기반 자동 리뷰 PR 리뷰 워크플로우에서 차별화됨
브라우저/캘린더/메일 연동 ❌ 미지원 ✅ 일부 외부 앱 자동화 연동 Codex는 에이전트 기반 일정 처리 등 실험
가상 머신 샌드박스 실행 ❌ 로컬 CLI 기반 ✅ 클라우드 샌드박스 내 병렬 실행 안전하고 상태 유지되는 클라우드 환경 제공
상태 유지형 세션 ❌ 세션 단절 (CLI 중심) ✅ 브라우저/IDE 간 상태 유지 Codex는 Cloud + ChatGPT 통합되어 멀티 환경 지원
다중 에이전트 병렬 실행 ✅ sub-agent 기반 병렬 가능 ⚠️ 실험적 Claude는 명시적 병렬 구조 구성 가능 (26 agents 사례 등)
명확한 역할 설정 (System Prompt) ✅ agent별 역할 설정 지원 ✅ 가능 (대화 초기 설정 필요) Claude는 agent마다 role/context 독립 설정
명령어 기반 CLI 인터페이스 ✅ 매우 직관적 (claude code) ✅ Codex CLI 존재 둘 다 CLI 기반 자연어 코딩 지원
장기 실행 지원 ✅ 최대 수 시간 실행 가능 (Opus 4 기준) ✅ 작업 제한 시간 존재 (최대 30분 내외) Claude Opus 4 기준 장기 코드 흐름 유리
코드 리뷰 / 리팩토링 능력 ✅ (sub-agent 활용) ✅ (Codex 자체 기능) 양측 모두 코드 리뷰/리팩터링 가능하나 스타일 차 있음
컨텍스트 분리 ✅ sub-agent 마다 독립 컨텍스트 ❌ 단일 세션 흐름 중심 Claude는 메인 흐름 오염 없이 세분화 가능
MCP 및 실시간 검색 ✅ 다양한 MCP 검색 플러그인 연동  

Claude Desktop 비교

OpenAI Codex vs Claude Code 종합 비교표

🔍 핵심 아키텍처

     
실행 환경 클라우드 샌드박스 로컬 터미널
병렬 처리 ✅ 무제한 병렬 작업 ❌ 단일 세션 순차 처리
작업 지속성 ✅ 1-30분 장시간 작업 ⭕ 즉시 응답 기반
기반 모델 Codex-1 (o3 최적화) Claude Opus 4.1 / Sonnet 4

🌐 인터넷 접근 & 외부 연동

기능 OpenAI Codex Claude Code
인터넷 검색 ✅ 제한적 인터넷 접근 (설정 가능) ✅ MCP를 통한 웹 검색 지원
MCP 지원 ✅ CLI에서 MCP 서버 지원 ✅ 네이티브 MCP 클라이언트/서버
외부 API 접근 ❌ 보안상 기본 차단 ✅ MCP를 통한 다양한 API 연동
실시간 데이터 ⭕ 제한적 (허용 도메인만) ✅ 실시간 웹 스크래핑 가능

🤖 AI 에이전트 기능

기능 OpenAI Codex Claude Code
Sub-agents ❌ 없음 ✅ 76+ 전문화된 서브에이전트
Custom Commands ⭕ 기본적인 스크립팅 ✅ 마크다운 기반 워크플로우 자동화
에이전트 자동 델리게이션 ❌ 수동 작업 분배 ✅ 컨텍스트 기반 자동 라우팅
독립 컨텍스트 ✅ 작업별 격리된 샌드박스 ✅ 서브에이전트별 독립 컨텍스트

👥 협업 및 통합

기능 OpenAI Codex Claude Code
GitHub 통합 ✅ 자동 PR 생성/리뷰/병합 ⭕ 수동 Git 작업 지원
멀티디바이스 접근 ✅ 웹/모바일/IDE/CLI ❌ 터미널만
원격 작업 위임 ✅ @codex 태그로 GitHub에서 작업 시작 ❌ 로컬에서만
팀 공유 ✅ AGENTS.md + 클라우드 환경 ✅ Git을 통한 설정 공유

🔧 개발자 경험

기능 OpenAI Codex Claude Code
인터페이스 ChatGPT 사이드바 + CLI 터미널 UI
실시간 모니터링 ✅ 작업 진행 상황 추적 ❌ 즉시 완료 방식
작업 검증 ✅ 터미널 로그 + 테스트 출력 인용 ⭕ 기본적인 설명
IDE 통합 ✅ VSCode, Cursor, Windsurf ⭕ MCP를 통한 제한적 통합

🛡️ 보안 및 프라이버시

기능 OpenAI Codex Claude Code
데이터 위치 클라우드 (격리된 컨테이너) 로컬 머신
코드 전송 저장소 전체가 클라우드로 프롬프트와 컨텍스트만
네트워크 격리 ✅ 완전 격리 (설정 시) ✅ 로컬 제어
MFA 요구 ✅ 필수 ❌ 선택사항

💰 비용 및 접근성

기능 OpenAI Codex Claude Code
가격 모델 ChatGPT 플랜 포함 + API 토큰 Anthropic API 토큰 기반
CLI 비용 $1.50/1M 입력, $6/1M 출력 $3/1M 입력, $15/1M 출력
무료 크레딧 Plus/Pro 사용자 $5/$50 없음
오픈소스 ✅ CLI는 오픈소스 ✅ CLI 오픈소스

🔌 확장성 및 커스터마이징

기능 OpenAI Codex Claude Code
MCP 생태계 ✅ 제3자 MCP 서버 연결 ✅ 풍부한 MCP 서버 생태계
스크립팅 능력 ⭕ 기본적인 자동화 ✅ Unix 철학 기반 완전 스크립팅
Hooks 시스템 ❌ 없음 ✅ Pre/Post 툴 사용 훅
플러그인 시스템 ⭕ 제한적 ✅ 커뮤니티 기반 확장

🎯 최적 사용 시나리오 (Claude Desktop)

OpenAI Codex가 우수한 경우:

  • 🏢 대규모 팀 협업: 병렬 작업 처리와 자동 PR 관리
  • ⏰ 장시간 작업: 30분 이상의 복잡한 리팩토링
  • 📱 멀티디바이스: 모바일에서 작업 시작, 데스크톱에서 확인
  • 🔄 자동화된 워크플로우: CI/CD 완전 통합
  • 🏭 엔터프라이즈: 보안이 중요한 대기업 환경

Claude Code가 우수한 경우:

  • ⚡ 즉시 응답: 빠른 코드 수정과 설명
  • 🔒 로컬 제어: 코드가 외부로 나가면 안 되는 환경
  • 👤 개인 개발: 1인 개발자의 일상적 코딩
  • 🖥️ 터미널 중심: Vim/Emacs 사용자
  • 🎛️ 고도 커스터마이징: 서브에이전트와 워크플로우 자동화

최적 사용 시나리오(ChatGPT)

상황 추천 도구 이유
터미널 기반 반복 작업 자동화 Claude Code 명령어/agent/검색/툴 연결 모두 CLI 구조에 최적
GitHub PR 리뷰 자동화 Codex @codex 태그 한 줄로 전체 리뷰 실행
실시간 문서화 + 코드 리팩터링 Codex 프로젝트 전체 흐름을 대화형으로 처리 가능
모듈별 역할 분리된 개발 환경 구성 Claude Code sub-agent 기반 role 분리
최신 기술 블로그/문서 분석 후 적용 Claude Code MCP 웹 검색 후 요약 + 코드 적용
VS Code + GPT 연동 개발 Codex IDE 통합 경험
보안/성능 분석 리포트 작성 Claude Code markdown 기반 agent가 shell 결과까지 통합
긴 코드 흐름 제어 및 세분화된 제어 Claude Code (Opus 4) 길고 깊은 구조화 + 명시적 제어 가능
AI 개발 파트너로 전체 작업 위임 Codex “기획 → 구현 → 테스트”까지 대화형 수행

나의 총평

아직, Codex ai는 아직 써보지 못했고, Claude Code를 열심히 쓰고 있는 입장에서 Codex는 지켜볼 도구 중 하나가 되었다.

 

Agentic CLI를 쓰면서, 점차 AI가 Computing System의 기반, 소위 Operating System으로 발전해 가겠구나 하는 생각이 들었다.

 

또 하나, 궁금한 것은 Digital Native 처럼 AI native들은 어떤 모습을 보여줄까? 기다려 지는 일이다.

지금까지 살펴 본, Frontend에 Backend를 연동 시키는 동작의 기본을 정리해 본다. 물론 여기서 Web scrapping이나 다른 기능과 연동하는 작업들이 크지만, 좋은 시작점이 된다는 것을 파악했다. 그 내용을 정리해 보자.

전체 구성 요약

  • Frontend: React + Vite + Tailwind CSS v4
  • Backend: FastAPI + SQLite + SQLAlchemy
  • 기능 요약:
    • 과제 목록 조회 (ProjectList)
    • 과제 등록/수정 (ProjectForm)
    • DB 연동 (등록된 과제 저장/수정/삭제)
    • API 연동 (CORS, RESTful)

✅ 3단계: 과제 화면 구성

📌 파일 생성

  • src/pages/ProjectList.tsx
  • src/pages/ProjectForm.tsx
  • src/App.tsx 라우팅 설정

📌 라우팅 프롬프트

import { BrowserRouter, Routes, Route } from "react-router-dom";
import ProjectList from "./pages/ProjectList";
import ProjectForm from "./pages/ProjectForm";

export default function App() {
  return (
    <BrowserRouter>
      <Routes>
        <Route path="/" element={<ProjectList />} />
        <Route path="/form" element={<ProjectForm />} />
        <Route path="/form/:id" element={<ProjectForm />} />
      </Routes>
    </BrowserRouter>
  );
}

✅ 4단계: 백엔드 FastAPI 구축

📌 FastAPI 설치

pip install fastapi uvicorn sqlalchemy

📌 main.py 예시

python

CopyEdit

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from sqlalchemy.orm import Session
from database import SessionLocal, engine, Base
from models import Project as ProjectModel
from pydantic import BaseModel
from typing import List

# 데이터베이스 테이블 생성
Base.metadata.create_all(bind=engine)

# FastAPI 앱 생성
app = FastAPI()

# CORS 설정 (React 개발 서버와 연동)
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["http://localhost:5173"],  # 필요시 도메인 추가
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# DB 세션 의존성
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

# Pydantic 모델 정의
class ProjectBase(BaseModel):
    title: str
    schedule: str
    url: str
    leader: str
    startTime: str
    endTime: str
    interval: str

class ProjectCreate(ProjectBase):
    pass

class ProjectOut(ProjectBase):
    id: int

    class Config:
        orm_mode = True

# API 라우터

@app.post("/projects", response_model=ProjectOut)
def create_project(project: ProjectCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    db_project = ProjectModel(**project.dict())
    db.add(db_project)
    db.commit()
    db.refresh(db_project)
    return db_project

@app.get("/projects", response_model=List[ProjectOut])
def list_projects(db: Session = Depends(get_db)):
    return db.query(ProjectModel).all()

@app.get("/projects/{project_id}", response_model=ProjectOut)
def get_project(project_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
    project = db.query(ProjectModel).filter(ProjectModel.id == project_id).first()
    if not project:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Project not found")
    return project

@app.put("/projects/{project_id}", response_model=ProjectOut)
def update_project(project_id: int, updated: ProjectCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    project = db.query(ProjectModel).filter(ProjectModel.id == project_id).first()
    if not project:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Project not found")
    for key, value in updated.dict().items():
        setattr(project, key, value)
    db.commit()
    db.refresh(project)
    return project

@app.delete("/projects/{project_id}")
def delete_project(project_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
    project = db.query(ProjectModel).filter(ProjectModel.id == project_id).first()
    if not project:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Project not found")
    db.delete(project)
    db.commit()
    return {"ok": True}

model.py

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from database import Base

class Project(Base):
    __tablename__ = "projects"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    title = Column(String)
    schedule = Column(String)
    url = Column(String)
    leader = Column(String)
    startTime = Column(String)
    endTime = Column(String)
    interval = Column(String)

database.py

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base

DATABASE_URL = "sqlite:///./projects.db"

engine = create_engine(DATABASE_URL, connect_args={"check_same_thread": False})
SessionLocal = sessionmaker(bind=engine, autoflush=False, autocommit=False)
Base = declarative_base()

📌 실행

uvicorn main:app --reload

✅ 5단계: DB 모델, CRUD API 구성

📌 SQLite + SQLAlchemy 모델 정의 (예: Project 모델)

📌 주요 API

  • GET /projects: 목록 조회
  • POST /projects: 등록
  • GET /projects/{id}: 상세 조회
  • PUT /projects/{id}: 수정
  • DELETE /projects/{id}: 삭제

✅ 6단계: 프론트엔드 → 백엔드 연동

  • ProjectList.tsx에서 API 호출 후 리스트 렌더링
  • ProjectForm.tsx에서 등록/수정 처리 후 목록으로 라우팅

📌 예시

fetch("http://localhost:8000/projects", { method: "POST", ... })

``


✅ 7단계: UX 향상 + 기능 추가

  • 과제 클릭 시 수정 가능
  • 삭제 기능 추가
  • 기본값 설정 (06:00, 21:00, 1시간)

🧾 최종 상태 요약

구분 구현 완료 항목
UI Tailwind 기반 List + Form
기능 과제 CRUD
API FastAPI 기반 REST API
DB SQLite + SQLAlchemy
연동 React ↔ FastAPI 연결
배포 (추후 단계로 가능: Docker, Cloud Run 등)

 

ChatGPT와 같은 AI만 쓰다보면, 나의 학습은 점점 멀어 질 수 있다. 반대로도 걸어가 본다는 의미로 이야기한 부분을 상세히 살펴 보자. 나와 관련된 부분이 있기 때문에 학습 동기는 높을 수 밖에 없다.

 

React  App.tsx

You said:

"나는 React, Tailwind, Typscript에 대해서 잘 몰라. 다음 코드에 대해서 한줄 씩 쉽게 설명해줘."

 

import { useState } from 'react'
import reactLogo from './assets/react.svg'
import viteLogo from '/vite.svg'
import './App.css'

function App() {
  return (
    <div className="min-h-screen flex items-center justify-center bg-gray-100">
      <h1 className="text-4xl font-bold text-blue-600">
        Tailwind 적용 성공!
      </h1>
    </div>
  );
}
ChatGPT said:

물론입니다! 아래는 해당 코드를 React, Tailwind, Typescript를 처음 접하는 분도 쉽게 이해할 수 있도록 한 줄씩 설명한 것입니다.

import { useState } from 'react'

➡️ React에서 제공하는 기능 중 하나인 useState를 가져옵니다.
(※ 이 코드에서는 실제로 사용하지 않지만, 보통 컴포넌트 안에서 상태(state)를 관리할 때 사용됩니다.)

아래는 React의 대표적인 기능들을 간단한 설명과 함께 표로 정리한 것입니다. 초보자도 이해할 수 있도록 실제 쓰임새 중심으로 소개할게요.

✅ React 주요 기능 요약표

기능명 설명 사용 예 비고
useState 상태(state)를 관리하는 데 사용됨. 사용자가 클릭하거나 입력할 때 데이터를 저장. const [count, setCount] = useState(0) 함수형 컴포넌트 전용
useEffect 컴포넌트가 화면에 나타날 때값이 변경될 때 동작하게 함. useEffect(() => { fetchData() }, []) 비동기 API 호출, 구독 처리 등
props 부모 컴포넌트가 자식에게 값 전달할 때 사용됨. <Button label="확인" /> 읽기 전용 (수정 불가)
useRef DOM에 직접 접근하거나 값 저장용으로 사용됨 (렌더링과 무관한 값 저장). const inputRef = useRef(null) 포커스 제어, 이전 값 기억 등에 사용
useContext 컴포넌트 여러 개에서 공통 데이터 공유시 사용 (예: 다크모드, 로그인 정보 등). const theme = useContext(ThemeContext) Redux 없이 전역 상태 공유 가능
useReducer useState보다 복잡한 상태 로직을 관리할 때 사용됨. useReducer(reducer, initialState) Redux와 비슷한 구조
useMemo 계산이 무거운 값을 메모이제이션해서 성능 최적화함. useMemo(() => calcHeavy(val), [val]) 동일한 계산 반복 방지
useCallback 함수 재생성을 방지해서 렌더링 최적화. useCallback(() => doSomething(), [deps]) 자식 컴포넌트 성능 향상
useLayoutEffect useEffect와 유사하지만 화면 그리기 전에 실행됨. useLayoutEffect(() => {...}) DOM 위치 조정 등
React.memo 컴포넌트 자체를 메모이제이션해서 불필요한 리렌더링 방지. export default React.memo(MyComponent) 고성능 컴포넌트에 유용

📌 기본 개념 정리 (보너스)

  • 컴포넌트(Component): UI의 재사용 가능한 단위 (function MyButton() { return <button>Click</button>; })
  • JSX: HTML과 비슷한 문법으로 UI를 선언 (<div>Hello</div>)
  • Virtual DOM: 변경된 부분만 실제 화면에 적용하는 방식 → 빠른 렌더링
import reactLogo from './assets/react.svg'

➡️ 현재 프로젝트 폴더의 assets 폴더에 있는 React 로고 이미지를 불러옵니다.
(※ 이 이미지도 이 코드에서는 사용되지 않지만, 보통 화면에 보여줄 때 쓰입니다.)

import viteLogo from '/vite.svg'

➡️ Vite라는 개발 도구의 로고 이미지도 불러옵니다. /vite.svg는 루트 경로를 기준으로 합니다.


import './App.css'

➡️ App.css라는 스타일 파일(CSS)을 불러옵니다. 이 파일에 정의된 스타일이 이 컴포넌트에 적용됩니다.

function App() {

➡️ App이라는 이름의 함수형 컴포넌트를 정의합니다. React에서는 UI를 구성하는 기본 단위입니다.


 return (

➡️ 이 함수가 어떤 화면을 보여줄 것인지를 JSX라는 문법을 사용해서 정의합니다. (HTML과 비슷해 보입니다)

    `<div className="min-h-screen flex items-center justify-center bg-gray-100">`

➡️ <div>는 화면을 구성하는 상자이고, className에 들어있는 건 Tailwind CSS 클래스들입니다:

  • min-h-screen: 화면 높이만큼 최소 높이를 줍니다.
  • flex: 내용을 가로/세로 정렬하기 위해 flexbox 레이아웃을 사용합니다.
  • items-center: 수직 방향으로 가운데 정렬합니다.
  • justify-center: 수평 방향으로 가운데 정렬합니다.
  • bg-gray-100: 배경색을 연한 회색으로 지정합니다.
      `<h1 className="text-4xl font-bold text-blue-600">`

➡️ 제목을 나타내는 <h1> 태그입니다. 역시 Tailwind 클래스로 꾸밉니다:

  • text-4xl: 글자 크기를 크게 설정합니다.
  • font-bold: 글자를 굵게 표시합니다.
  • text-blue-600: 글자 색을 진한 파란색으로 지정합니다.
        Tailwind 적용 성공!

➡️ 화면에 표시될 텍스트입니다. 실제로 사용자가 보는 메시지입니다.

      </h1>     </div>   );

➡️ 태그를 닫고, return 구문도 닫습니다.

`export default App;`

➡️ App 컴포넌트를 다른 파일에서 사용할 수 있도록 외부에 공개합니다. 예: main.tsx에서 이 컴포넌트를 사용함.

필요하다면, 각 Tailwind 클래스도 하나하나 풀어서 예시와 함께 더 설명해드릴 수 있어요.

 

Tailwind 설명

You said:

Tailwind 클래스도 설명해줘. 어떤 파일을 봐야하는 거야?

ChatGPT said:

좋습니다! 먼저 질문을 두 부분으로 나누어서 답변드릴게요.

✅ 1. Tailwind 클래스 설명 (예시 포함)

아래는 코드에 등장한 Tailwind CSS 클래스들에 대한 설명입니다:

클래스명 의미
min-h-screen 최소 높이를 화면 전체 높이(100vh)로 설정해요. 화면 전체를 채우는 데 자주 사용됩니다.
flex Flexbox 레이아웃을 적용해서 내부 요소를 정렬하거나 배치할 수 있어요.
items-center 세로 방향(교차축)으로 요소를 가운데 정렬해요.
justify-center 가로 방향(주축)으로 요소를 가운데 정렬해요.
bg-gray-100 배경색을 회색 계열 중 가장 밝은 색상으로 지정해요.
text-4xl 글씨 크기를 4단계 크게 설정해요. (Tailwind는 text-sm, text-lg, text-2xl 등 다양한 크기 제공)
font-bold 글씨를 굵게 보여줘요.
text-blue-600 글씨 색상을 진한 파란색 계열 중 하나로 설정해요.

Tailwind에서는 이렇게 기능별 클래스를 조합해서 스타일을 만듭니다.
➡️ CSS를 작성하지 않고도 HTML 속성으로 스타일을 적용할 수 있는 방식이에요.


✅ 2. Tailwind 클래스 전체 목록은 어디서 보나요?

📄 공식 문서 보기

Tailwind는 공식 문서를 아주 잘 정리해두었어요:

예를 들어:

✅ 3. 내 프로젝트에서 설정 파일은 어디 있나요?

Tailwind 설정은 보통 프로젝트 루트에 있는 다음 파일에서 확인해요:

tailwind.config.js 또는 tailwind.config.ts

이 파일에서 다음을 확인할 수 있어요:

  • 사용할 색상, 폰트 크기 등 커스터마이징
  • 어떤 파일에서 Tailwind 클래스를 사용할지 지정

예시:

// tailwind.config.js
module.exports = {
  content: ['./index.html', './src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}'], // 사용 위치
  theme: {
    extend: {},
  },
  plugins: [],
}

실재로 쓰인 tailwind.config.ts파일의 내용

/** @type {import('tailwindcss').Config} */
export default {
  content: [
    "./index.html",
    "./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
  ],
  theme: {
    extend: {},
  },
  plugins: [],
}

v4부터는 vite와 연계한다고 해서 다음 사항이 포함되어 있었다.

import { defineConfig } from 'vite'
import react from '@vitejs/plugin-react'
import tailwindcss from '@tailwindcss/vite';

// https://vite.dev/config/
export default defineConfig({
  plugins: [
    react(), 
    tailwindcss(),
  ],
});

src/index.css 파일에 다음과 같이 되어 있다면:

`@import "tailwindcss";`

이건 Tailwind CSS v4에서 새롭게 도입된 방식이에요. 이전 버전과 다르게, 더 간단한 방식으로 설정이 가능해졌습니다.

React 조금 더 들어가 보기

You said:

React에서 제공하는 기능 중 하나인 useState를 가져옵니다. (※ 이 코드에서는 실제로 사용하지 않지만, 보통 컴포넌트 안에서 상태(state)를 관리할 때 사용됩니다.)

여기서 React의 대표적인 기능들을 더 소개해줘. 표로 정리 해주면 더 좋겠어.

ChatGPT said:

물론입니다!

필요하신 항목이 있으면 코드 예시나 시각화도 함께 설명드릴게요.

 

react-router-dom 살펴 보기

You said:

react 대신 react-router-dom도 쓰이던데 비슷한 것들이 있어?

ChatGPT said:

좋은 질문이에요!
reactReact의 핵심 라이브러리이고, react-router-domReact에서 페이지 이동(라우팅)을 구현하기 위한 라이브러리입니다.

아래에 react와 비슷하게 사용되며 함께 조합되는 대표적인 라이브러리들을 목적별로 표로 정리해드릴게요.

 

✅ React와 함께 자주 쓰이는 대표 라이브러리 비교표

라이브러리 이름 역할 및 설명 주로 사용하는 기능 비고
react UI 구성의 핵심 라이브러리 useState, useEffect, JSX 필수, 앱의 뼈대
react-router-dom 페이지 이동(라우팅) 처리 <Route>, <Link>, useNavigate SPA에서 URL 기반 화면 전환
react-dom React 컴포넌트를 실제 HTML DOM에 연결 ReactDOM.createRoot() 브라우저용 렌더링 전용
react-redux 전역 상태(state) 관리 useSelector, useDispatch 대규모 앱에서 유용
@reduxjs/toolkit Redux를 더 쉽게 사용할 수 있게 해주는 도구 createSlice, configureStore Redux 표준 툴킷
react-query 또는 @tanstack/react-query 서버 데이터 캐싱, 로딩, 에러 처리 자동화 useQuery, useMutation API 호출 + 캐싱 최적화
axios API 통신 (HTTP 요청) axios.get(), axios.post() fetch보다 더 편리함
formik + yup 입력 폼 처리 + 유효성 검사 useFormik, validationSchema 복잡한 폼 처리 시 유용
react-hook-form 성능 중심의 폼 처리 라이브러리 useForm, Controller 가볍고 빠름
framer-motion 애니메이션 처리 <motion.div>, animate Tailwind와 함께 사용 가능
classnames 조건부 CSS 클래스 적용 classNames('a', { b: isActive }) Tailwind에서 자주 활용
react-helmet 또는 react-helmet-async HTML <head> 관리 (타이틀, 메타태그 등) <Helmet><title>...</title></Helmet> SEO 대응 시 사용

 

📌 react-router-dom은 언제 쓰나요?

React는 기본적으로 한 페이지로 동작하는 SPA(Single Page Application) 구조입니다.
react-router-dom을 사용하면, 아래처럼 URL에 따라 다른 화면을 보여줄 수 있어요.

예시:

import { BrowserRouter, Routes, Route } from 'react-router-dom';
function App() {
    return (
        <BrowserRouter>
            <Routes>
                <Route path="/" element={<Home />} />
                <Route path="/about" element={<About />} />
            </Routes>
        </BrowserRouter>
    );
}

➡️ 이런 식으로 화면(컴포넌트)을 URL에 따라 나눌 수 있고, <Link to="/about">About</Link> 같은 내부 링크도 제공합니다.

 

돌아 보며

기본적은 React+Vite+Tailwind v4를 기본 설정하면서 관련된 코드들을 살펴 보았다. 이를 기반으로 React Frontend를 구성하는 기본 내용들을 살펴 보았다. 

📦 1단계: Vite 기반 React + TypeScript 프로젝트 생성

🔧 명령어 (CMD에서 실행):

cd C:\RProjects\MXProjects
npm create vite@latest frontend -- --template react-ts

설명:

  • frontend: 새로 생성될 폴더 이름
  • react-ts: React + TypeScript 템플릿

🛠 2단계: 프로젝트 디렉토리 이동 및 의존성 설치

cd frontend
npm install

🎨 3단계: Tailwind CSS 설치

npm install -D tailwindcss @tailwindcss/vite autoprefixer

설명:

  • postcss: 처음 안내는 이 것을 설치하라 했지만, 추가 확인 시 v4에서는 필요 없음
  • @tailwindcss/vite: v4에서는 이것을 활용

📝 4단계: Tailwind 설정 파일 수동 생성

frontend 폴더 안에서 아래 두 파일을 수동으로 만듭니다:

🔧 tailwind.config.js

/** @type {import('tailwindcss').Config} */
export default {
  content: [
    "./index.html",
    "./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
  ],
  theme: {
    extend: {},
  },
  plugins: [],
}

🔧 postcss.config.js

export default {
  plugins: {},
}

설명:

  • 기존 가이드는 아래와 같지만, v4에서는 위의 내용으로 가이드 받음.
    export default {
    plugins: {
      tailwindcss: {},
      autoprefixer: {},
    },
    }

📄 5단계: src/index.css 파일 생성

🔧 내용:

@import "tailwindcss";

설명:

  • 기존 가이드는 아래와 같지만, v4에서는 위의 내용으로 가이드 받음
    @tailwind base;
    @tailwind components;
    @tailwind utilities;

🧩 6단계: main.tsx에 Tailwind import 추가

src/main.tsx 파일 상단에 아래 코드 추가:

import './index.css';

예시:

import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom/client';
import App from './App.tsx';
import './index.css';  // ✅ Tailwind import

ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')!).render(
  <React.StrictMode>
    <App />
  </React.StrictMode>,
);

🧪 7단계: Tailwind 적용 테스트

src/App.tsx 수정:

function App() {
  return (
    <div className="min-h-screen flex items-center justify-center bg-gray-100">
      <h1 className="text-4xl font-bold text-blue-600">
        Tailwind 적용 성공!
      </h1>
    </div>
  );
}

export default App;

🚀 8단계: 실행

npm run dev

브라우저에서 http://localhost:5173 열기

✅ 파란색 큰 글씨가 보이면 Tailwind + React 구성 성공!

 

들어가며

ChatGPT로 계속 Vibe Coding을 했지만, 많은 사람들이 Cursor를 이야기 해서 간단한 실습 예제를 만들어 시도해 본다. 환경 세팅, Open AI 연동을 기본으로 한다. 문제는 전에 풀었던 문제를 풀어 봐서 도구를 새로 익혀 본다.

Cursor를 설정하고, Open AI와 연동하고, 뉴스를 가져와서 요약하는 기능을 Vibe Coding하는 예제까지 만드는 작업을 해보자. 위에서 이야기 한 것과 같이 단계별로 제안해줘.

좋습니다! 그럼 단계별로 Cursor + OpenAI 연동 + 뉴스 요약기 Vibe Coding 실습을 안내해드릴게요.
실습 목표는 다음과 같습니다:

실습 목표:
Cursor에서 OpenAI API를 연동하여 웹에서 뉴스를 가져오고, 자연어 명령으로 요약하는 코드를 작성하고 다듬기

✅ 1단계: Cursor 설정 및 OpenAI API 연동

① Cursor 설치 및 실행

② OpenAI API 키 연동

  1. OpenAI API Key 발급 페이지에서 키 생성
  2. Cursor에서 Ctrl+Shift+PCursor Settings
  3. 왼쪽 사이드바에서 "API Keys" 선택 → OpenAI Key 입력

💡 GPT-4 또는 GPT-4o 모델이 연동되었는지 Chat 창에서 "Which model are you using?" 같은 프롬프트로 확인 가능

✅ 2단계: 뉴스 요약 프로젝트 준비

① 새 폴더 생성

예: news-summarizer
Cursor에서 Open Folder로 열기

② Python 환경 준비

  • main.py 파일 생성
  • 가상환경(optional):
    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # 또는 .venv\Scripts\activate (Windows)
    pip install requests openai beautifulsoup4

✅ 3단계: Vibe Coding 시작

🎯 목표: Google 뉴스에서 기사 제목을 수집하고 요약

① 자연어로 명령 (Cursor Chat 창)

Write a Python script to scrape headlines from https://news.google.com and summarize them using OpenAI's API.

Cursor가 아래와 비슷한 코드를 생성할 수 있습니다:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openai

openai.api_key = "sk-..."

def get_headlines():
    url = "https://news.ycombinator.com"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    headlines = [a.text for a in soup.select(".titleline > a")]
    return "\n".join(headlines)

def summarize(text):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"Summarize the following headlines:\n{text}"
        }]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

if __name__ == "__main__":
    text = get_headlines()
    summary = summarize(text)
    print(summary)

② Vibe Coding 실습 포인트

  • "Summarize the following headlines:" → 다양한 프롬프트로 변경해보기:
    • Summarize in 3 bullet points
    • Summarize with a critical tone
    • Translate to Korean and summarize
  • 함수 이름 바꾸기, async 적용 등 리팩터링도 Ctrl+K로 쉽게 가능

마무리 하며

상기 단계로 코드가 생성되지만, 몇번의 iteration을 통해서 에러를 수정할 수 있었다. 조금 더 익숙해질 필요가 있을 것 같다.

3단계

"3단계 진행해 보자."

Intro

좋습니다! 이제 3단계: Selenium + Headless 브라우저 환경 구성으로 넘어가겠습니다. 이 단계에서는 실제 웹 브라우저를 Docker 컨테이너 안에서 Headless 모드로 실행하여, JavaScript까지 렌더링되는 웹페이지를 제어하는 환경을 구성할 거예요.

✅ 3단계 목표 요약

목표 내용
Selenium 환경 구성 selenium/standalone-chrome Docker 이미지 사용
NAS Python 코드에서 원격으로 Selenium 제어 RemoteWebDriver로 연결
JavaScript 렌더링되는 웹페이지 크롤링 테스트 Google, YouTube, 동적 페이지 등 실습 가능

🧱 구성 아키텍처

NAS (Python 코드)  
   ⇅ (HTTP:4444)
Docker 컨테이너 (Selenium + Chrome Headless)

✅ Step-by-Step 실행

📥 1. Selenium Docker 이미지 다운로드

sudo docker pull selenium/standalone-chrome

이 이미지는 Chrome + WebDriver + VNC 서버가 모두 포함된 풀 패키지입니다.

🚀 2. Selenium 컨테이너 실행

sudo docker run -d --name selenium-chrome \
  -p 4444:4444 \
  selenium/standalone-chrome
  • 4444 포트는 WebDriver와 통신하는 포트입니다.
  • 컨테이너가 실행되면 Selenium Grid 서버가 열립니다.

상태 확인: http://<NAS_IP>:4444/status

🧪 3. NAS에서 Python 스크립트 작성 (selenium-test.py)

# selenium-test.py
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By

options = Options()
options.add_argument("--headless")  # 창 없이 실행
options.add_argument("--no-sandbox")
options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")

driver = webdriver.Remote(
    command_executor="http://<NAS_IP>:4444/wd/hub",
    options=options
)

driver.get("https://example.com")
print("Page title:", driver.title)
driver.quit()

반드시 <NAS_IP>를 실제 IP 주소로 바꿔주세요 (예: 192.168.0.201)

▶ 4. Python 실행 환경에서 테스트

sudo docker run -it --rm \
  -v /volume1/docker-scripts:/app \
  python:3.10 bash

컨테이너 내부에서:

cd /app
pip install selenium
python selenium-test.py

✅ 결과 기대 출력

Page title: Example Domain

→ 브라우저가 실제로 열리진 않지만 Headless Chrome이 해당 페이지를 받아서 제목을 출력한 것입니다. => 저자의 DNS에서는 example.com이 resolve되지 않았지만, chrome browser에서는 DNS over HTTPS (DoH) 또는 DNS over TLS (DoT) 사용 혹은 로컬 OS DNS 설정 무시하고 자체적으로 구글/클라우드플레어 등의 DNS를 사용할 수 있다고 한다.

📌 다음 가능 실습

  • 특정 요소 추출: driver.find_element(By.ID, "some-id")
  • 스크린샷 저장: driver.save_screenshot("page.png")
  • YouTube 같은 SPA(Single Page App) 페이지 분석

지금 실행해보시고, 잘 되면 4단계로 자동화 및 로그 저장으로 넘어가볼게요!
진행 중 오류가 있으면 어떤 메시지 나왔는지 공유해주시면 바로 도와드릴게요.

4 단계

"4단계 진행해 보자."

Intro

좋습니다! 이제 4단계: NAS 내부에서 Python 코드와 Selenium 컨테이너 연동 자동화로 넘어가겠습니다.

이 단계는 지금까지 구성한 환경을 실제 자동화 스크립트 형태로 정리하고,

  • NAS 공유 폴더에 코드/결과를 저장하고
  • 여러 번 실행해도 안정적으로 동작하도록 구성하는 것을 목표로 합니다.

✅ 4단계 목표 요약

항목 설명
Python 코드 자동 실행 크론탭이나 수동 실행이 가능한 형태로 구성
컨테이너 상태 자동 체크 Selenium 서버가 떠 있는지 확인
결과 저장 크롤링 결과 또는 스크린샷을 NAS에 저장
에러 시 재시도 또는 로그 저장 나중에 디버깅을 위해 남겨두기

✅ Step-by-Step

📁 1. NAS 공유 폴더 구조 설정 (예: /volume1/docker-scripts)

/volume1/docker-scripts/ -> 내환경은 /volume2/backups/scripts/
├── selenium-test.py
├── output/
│   ├── last_result.txt
│   └── page_screenshot.png
└── logs/
    └── run.log

필요한 하위 디렉토리를 미리 만들어주세요.

🐍 2. selenium-test.py 업데이트 (자동화 + 저장)

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import os
from datetime import datetime

# 설정
NAS_OUTPUT_DIR = "/app/output"
NAS_LOG_DIR = "/app/logs"
URL = "https://example.com"

# 로그 기록
def log(message):
    timestamp = datetime.now().strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S]")
    with open(os.path.join(NAS_LOG_DIR, "run.log"), "a") as f:
        f.write(f"{timestamp} {message}\n")
    print(f"{timestamp} {message}")

try:
    log("Starting browser...")

    options = Options()
    options.add_argument("--headless")
    options.add_argument("--no-sandbox")
    options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")

    driver = webdriver.Remote(
        command_executor="http://<NAS_IP>:4444/wd/hub",  # 실제 NAS IP 입력
        options=options
    )

    driver.get(URL)
    log(f"Accessed: {URL}")

    # 저장: 제목과 스크린샷
    title = driver.title
    with open(os.path.join(NAS_OUTPUT_DIR, "last_result.txt"), "w") as f:
        f.write(f"Page Title: {title}\n")

    screenshot_path = os.path.join(NAS_OUTPUT_DIR, "page_screenshot.png")
    driver.save_screenshot(screenshot_path)
    log(f"Saved screenshot to: {screenshot_path}")

    driver.quit()
    log("Browser closed.")

except Exception as e:
    log(f"ERROR: {e}")

🔁 <NAS_IP>는 반드시 실제 IP로 대체해주세요.
📁 /app/output, /app/logs는 Docker에서 마운트할 NAS 공유 폴더입니다.

🐳 3. Python 컨테이너에서 실행

sudo docker run -it --rm \
  -v /volume1/docker-scripts:/app \
  python:3.10 bash

컨테이너 내부에서:

cd /app
pip install selenium
python selenium-test.py

✅ 결과 확인

  • output/last_result.txt: 페이지 제목
  • output/page_screenshot.png: 렌더링된 스크린샷
  • logs/run.log: 실행 로그 기록

page_screenshot.png

🔄 자동 실행 팁 (선택)

추후 cron 또는 Synology의 작업 스케줄러(Task Scheduler) 를 이용해서 아래 명령을 정기적으로 실행 가능:

sudo docker run --rm \
  -v /volume1/docker-scripts:/app \
  python:3.10 python /app/selenium-test.py

셸 스크립트로 저장해두면 더 편리합니다

✅ 다음 단계로 준비되셨다면…

  • Selenium 대신 Playwright, Pyppeteer 등 대안 브라우저 사용
  • Selenium 컨테이너에서 Python까지 통합 실행
  • Docker Compose로 Selenium + Python 함께 구성 (5단계)

지금 자동화된 스크립트 실행해보시고, outputlogs에 결과 잘 남는지 확인해 보세요!
오류나 디테일 조정 원하시면 언제든지 도와드릴게요.

추가 단계

"자동 실행의 예에서는 selenium package 설치가 안되어 있어서 실패 할 것 같은데. 어떻게 생각해?"

이를 기반으로 Dockfile을 통해서 docker image를 만드는 방법을 알게 되었다.

"selenium beautifulsoup4 requests openai 까지 포함하는 docker image를 만드는 Dockerfile을 제안해줘. python-webscrap이라는 이름의 이미지로 만들었으면해. 추후에 이 이미지를 이용해서 news website를 bs4 혹은 selenium으로 scrapping하고 openai로 요약하는 작업을 해보려해."

Intro

멋진 계획입니다! 요청하신 대로 다음과 같은 Python 패키지들이 포함된 Docker 이미지를 만들기 위한 Dockerfile을 아래에 제안드립니다:

  • selenium
  • beautifulsoup4
  • requests
  • openai

이미지 이름은 python-webscrap으로 빌드할 수 있도록 구성하겠습니다.

✅ Dockerfile: python-webscrap

# 1. Python 3.10 베이스 이미지 사용
FROM python:3.10

# 2. 필수 패키지 설치
RUN pip install --no-cache-dir \
    selenium \
    beautifulsoup4 \
    requests \
    openai

# 3. 작업 디렉토리 설정 (선택 사항)
WORKDIR /app

📄 파일 이름 예시: /volume1/docker-scripts/Dockerfile-webscrap

✅ 이미지 빌드 방법

cd /volume1/docker-scripts -> 내 환경에서는 /volume2/backups/scripts
sudo docker build -t python-webscrap -f Dockerfile-webscrap .

-f 옵션은 Dockerfile 파일명이 기본값(Dockerfile)이 아닌 경우에 사용

✅ 이미지 실행 예시

sudo docker run -it --rm \
  -v /volume2/backups/scripts:/app \
  python-webscrap bash

이 실행 파일은 내 환경에 맞추고 interactive한 환경에서 python 명령어들을 테스트할 수 있게 하였다. 이 때, selenium-test.py와 openai-test.py를 테스트 해볼 수 있다.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "YOUR KEY")
prompt = f"한국어로 3 문장 생성해줘."
try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    print(response.choices[0].message.content.strip())
except Exception as e:
    print(f"(생성 실패: {e})")

 

1단계 Docker 설치 및 실행

단계별로 접근할 때, 문의를 해본다.

"1단계 부터 해보자."

좋습니다! 1단계: Docker 기본 이해 및 Synology에서 사용법 익히기 단계부터 차근히 시작해보죠.

1단계: Synology NAS에서 Docker 기본 사용법 익히기

1-1. Docker 패키지 설치

  1. DSM(웹관리페이지)에 로그인
  2. 패키지 센터 > 검색창에 Docker 입력
  3. Docker 패키지를 설치
  4. 설치 후 "열기"를 눌러 Docker GUI 실행

1-2. 첫 Docker 이미지 실행 (hello-world or nginx)

(1) Docker에서 이미지 검색 및 다운로드

  • Docker GUI > 레지스트리 탭 클릭
  • nginx 검색 > nginx:latest 선택 후 다운로드

(2) 이미지 실행 (포트 매핑 포함)

  • 이미지 탭 > nginx:latest 선택 > 실행
  • 컨테이너 이름: test-nginx
  • 포트 설정: 로컬 포트: 8080컨테이너 포트: 80
    => 로컬 포트는 설정을 할 수가 없어서 이 부분 분석하는데 시간이 소요되었다.

(3) 결과 확인

  • 브라우저에서 http://NAS_IP:로컬포트 접속
  • nginx Welcome Page가 나오면 성공!

(4) 결과 확인

CLI에서 하면, 로컬 포트도 설정 가능함을 몇 번의 시도로 알 수 있었다.

sudo docker run --name test-nginx2 -p 8081:80 -d nginx

1-3. 컨테이너 관리 실습

  • 컨테이너 탭에서 test-nginx 확인
    • 시작 / 중지 / 재시작 / 로그 보기
    • 중지 후 삭제도 해보세요
  • 볼륨 탭 확인: 아직은 없음 (2단계에서 실습 예정)

1-4. 명령어로도 실행해보기 (선택사항, SSH 접속 필요)

Synology NAS에 SSH 접속이 가능하다면:

docker run --name hello-container hello-world
  • 메시지에 "Hello from Docker!"가 나오면 성공

다음 단계로 넘어가기 전 체크리스트

  • Docker 패키지를 설치했다
  • Docker GUI에서 이미지(nginx)를 다운로드하고 실행해 봤다
  • 브라우저에서 nginx 페이지를 확인했다
  • 컨테이너 시작/중지/삭제를 해봤다

2단계

"단계 2를 해보자."라는 Prompting으로 다음 사항이 제공된다.

✅ 2단계 목표 요약

  1. Python Docker 이미지 다운로드 (python:3.10 권장)
  2. NAS의 공유 폴더를 Docker 컨테이너에 마운트
  3. Python 컨테이너에서 간단한 웹 크롤링 코드 실행 (requests, beautifulsoup4)
  4. 코드 실행 결과를 NAS 폴더에 저장

🔧 준비: NAS에 공유 폴더 하나 만들기 (예: docker-scripts)

Synology DSM > 제어판 > 공유 폴더에서 다음처럼 하나 생성:

  • 이름: docker-scripts
  • 내부 경로 예: /volume1/docker-scripts -> /volume2/backups/scripts를 사용하기로 함.
  • 이후 Python 코드 파일을 여기에 넣고 Docker 컨테이너에서 마운트해서 사용할 예정

✅ Step-by-Step: Docker CLI로 Python 컨테이너 실행

📥 1. Python 이미지 다운로드

sudo docker pull python:3.10

최신 안정 버전으로 3.10을 권장하지만, 필요 시 다른 버전도 가능 (3.11, 3.9 등)

🗂 2. 예제 코드 파일 생성

/volume1/docker-scripts/test.py로 아래 코드를 저장하세요:
-> /volume2/backups/scripts에 저장

# test.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

res = requests.get("https://example.com") # examples.com으로 변경해서 테스트
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
print("Page title:", soup.title.string)

``

🚀 3. Docker 컨테이너 실행 (NAS 폴더 마운트)

sudo docker run -it --rm \
  --dns=1.1.1.1 \
  -v /volume2/backups/scripts:/app \
  python:3.10 bash

이 명령은:

  • -it: 인터랙티브 터미널
  • --rm: 실행 후 컨테이너 자동 삭제
  • -v: NAS 공유 폴더 /volume2/backups/scripts 를 컨테이너 내부 /app으로 마운트

🧪 4. 컨테이너 내부에서 실행

cd /app
pip install requests beautifulsoup4
python test.py

결과:

Page title: 403

✅ 잘 되었는지 확인 체크리스트

  • python:3.10 이미지 다운로드 성공
  • /volume1/docker-scripts/test.py 파일 생성
  • Docker 컨테이너에서 /app/test.py 실행
  • Page title: 출력 확인

성공했다면 이제 Python 코드도 NAS에서 Docker로 돌릴 수 있게 된 거예요!

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