쇼츠/릴스 생성기 로컬 MVP 1단계 완료 기록
Claude Code와 협업해 사진이나 짧은 영상을 9:16 세로 MP4로 변환하는 로컬 MVP를 만든 기록입니다. v0.1.0부터 v0.1.4까지 기능을 확장하며 1단계 완료 기준과 2단계 보류 항목을 정리했습니다.
더 읽기 →무엇을 하고 싶으세요?
AI를 실제 일에 쓰기
콘텐츠·영상·운영 시스템에 AI를 실제로 적용한 기록입니다.
이런 분께 — 이미 해보고 있는데 남들은 어떻게 하는지 궁금한 분
먼저 이것부터
이 주제의 단계별 가이드는 아직 준비 중입니다. 그동안은 바이브 코딩 입문서와 첫 요청문 3줄이 출발점으로 가장 가깝습니다.
실제로 해보면서 확인한 것
만들고 운영하면서 막힌 지점과 거기서 얻은 판단입니다. 잘된 것만 적지 않았습니다. 54편
자동매매 운영자는 코드를 다 아는 사람이 아니라, AI와 함께 검증 가능한 질문을 만드는 사람이다
분할익절 미작동 문제는 코드 분석 전문가가 발견한 것이 아니다. 운영 중 로그에서 이상 징후를 발견한 운영자가 AI와 함께 실행 경로를 좁혀가며 찾아낸 것이다. 자동매매 운영에서 AI 협업의 핵심은 대행이 아니라, 운영자가 판단할 수 있는 검증 루프를 만드는 것이다.
더 읽기 →자동매매 분할익절 실거래 검증 — 상태값이 다음 루프까지 이어지는지 확인했다
분할익절 수정 이후 실제 스케줄러 경로에서 PARTIAL_SELL이 발생하는지, partial_sold=True가 저장되는지, 다음 루프에서 재발동이 방지되는지, 잔여수량이 트레일링스탑으로 이어지는지를 순서대로 확인했다. peak_price 복원 구조와 프로세스 재시작 필요성도 함께 점검했다.
더 읽기 →자동매매에서 중요한 것은 로직보다 실행 경로다
분할익절 로직은 구현되어 있었고 설정도 켜져 있었다. 실제로 실행되지 않았던 이유는 장중 매도 루프에서 필요한 상태값이 전달되지 않았기 때문이다. 자동매매에서 '로직이 존재한다'와 '실제로 실행된다'는 전혀 다른 명제다.
더 읽기 →자동매매 분할익절이 실행되지 않은 이유 — 로직보다 중요한 scheduler 실행 경로
분할익절 설정은 활성화되어 있었고, rule_engine 로직도 구현되어 있었다. 그런데 장중 5분 매도 루프에서 실제 보유수량과 partial_sold 상태가 전달되지 않아 PARTIAL_SELL이 구조적으로 발생할 수 없었다. 수정 방향은 rule_engine이 아니라 scheduler.py의 배선 오류를 바로잡는 것이었다.
더 읽기 →채널을 숨기는 게 아니라 역할을 분리하는 것이다
본진은 판단을 기록하고, 익명 실험 채널은 반응을 검증한다. 실제 채널명을 노출하지 않고 운영 역할명으로 기록하는 것은 숨기기 위한 전략이 아니라 브랜드와 실험의 경계를 분명하게 유지하기 위한 기준이다.
더 읽기 →백테스트가 좋아 보여도 전략을 바로 바꾸면 안 되는 이유
백테스트 수익률이 좋아 보여도 전략을 바로 바꾸면 안 된다. 중요한 건 숫자가 아니라, 그 숫자가 실제 매매 환경에 맞게 계산됐는지 먼저 확인하는 일이다.
더 읽기 →자동매매 프로그램을 바로 고치지 않았다. 백테스트보다 먼저 계측판을 달았다
최근 손실을 계기로 자동매매 조건 변경을 검토했지만, 먼저 백테스트의 룩어헤드 편향과 유니버스 편향을 확인했다. 현행 조건은 유지하고, RS 값과 MA20 이격률을 기록하는 로그와 shadow_report 관찰 구조를 붙였다.
더 읽기 →RS 필터 문제는 계산식이 아니라 비교 기준의 쏠림이었다
ETF 기준 RS가 왜곡을 만든다고 의심했지만, 유니버스 기준으로 바꿔도 시총가중 RS는 ETF보다 더 높게 나왔다. 문제는 어떤 기준을 쓰느냐가 아니라, 기준 자체에 들어 있는 대형주 쏠림을 제어하지 못한 것이었다.
더 읽기 →자동매매가 매수하지 않은 날 — 매수 0건의 이유를 추적했다
운영 모드로 네 차례 스캔이 돌았지만 주문은 0건. BUY 신호 6건 중 RS 필터 통과 종목이 0개였다. ETF 기준 왜곡을 의심해 유니버스 4가지 기준과 비교했고, 로직 교체 대신 RS 탈락 종목 D+1·D+3·D+5 추적 코드를 먼저 만들었다.
더 읽기 →AI 콘텐츠 비서 크몽 서비스 판매중 상태 확인 및 자동응답 설정 완료
크몽에 등록한 AI 콘텐츠 비서 서비스가 실제 구매자 화면에서 판매 가능한 상태인지 점검했다. 승인 완료·판매중 상태 확인, 자동응답 FAQ 5개 설정, 유료 광고 보류 결정까지 판매 검증 단계 진입 기록.
더 읽기 →AI 쇼츠 제작에서 중요한 것은 영상 하나가 아니라 반복 가능한 제작 루틴이었다
NotebookLM과 Google Vids/Veo를 활용해 첫 AI 쇼츠 제작 실험을 진행하면서, 쇼츠 제작의 핵심이 단순한 영상 생성이 아니라 대본·소스·영상·자막·업로드·회고가 연결되는 반복 가능한 루틴이라는 점을 확인했다.
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