매경 × Anthropic AI Hackathon

뉴스를 읽는 경험을 지식으로 연결하기

SkyDive는 매경×앤트로픽 AI 해커톤에서 뉴스의 맥락과 관계를 이해하도록 돕는 서비스를 기획하고 구현했습니다. 개별 기사를 읽는 데서 그치지 않고, 사건의 흐름과 뉴스 속 인물·기업·이해관계자의 입장을 함께 살펴볼 수 있도록 하는 것이 목표였습니다.

문제 정의와 서비스 방향

뉴스는 빠르게 소비되지만, 이전 사건과의 연결이나 서로 다른 이해관계자의 관점까지 파악하기는 어렵습니다. 팀은 매경의 ‘Make Knowledge’라는 방향을 출발점으로, 파편화된 정보를 독자 자신의 지식으로 바꾸는 경험을 고민했습니다.

처음에는 유명 인물의 사고방식으로 뉴스를 해석하는 아이디어를 탐색했습니다. 이후 더 많은 독자가 쉽게 사용할 수 있도록 사건의 히스토리와 이해관계자 관계를 보여주는 방향으로 구체화했습니다.

• 기사에 등장하는 인물·기업·사건을 추출하고 관계를 연결합니다.
• 기존 뉴스 서비스에 버튼과 오버레이를 더하는 사용 흐름을 설계했습니다.
• 핵심 정보는 로그인 없이 볼 수 있고, 한 번 분석한 결과를 여러 독자에게 제공하도록 구상했습니다.
• 기본 경험을 바탕으로 채팅과 공개 토론 등 확장 기능을 검토했습니다.

뉴스의 맥락과 관계를 탐색하기 위해 제작한 프로토타입.

데이터로 설계를 검증하기

기사의 평균 길이를 분석해 Claude API의 기사당 처리 비용을 계산하고, 카테고리별 반응을 살펴 개발 우선순위를 정했습니다. 실제 데이터를 적용하면서 처음 계획한 파이프라인의 일부가 맞지 않는다는 것을 확인했고, 가설 검증 결과에 따라 핵심 흐름을 수정했습니다.

AI가 이해관계자를 추출할 때에도 결과가 매번 달라지는 문제를 고려했습니다. 뉴스의 종류가 달라져도 납득할 수 있는 결과를 얻도록 추출 기준과 출력의 일관성을 설계하는 데 집중했습니다.

기사 데이터의 분포와 특성을 분석한 화면.

구현과 검증

Claude Code를 활용해 서비스를 구현했습니다. 컨텍스트를 관리하고 작업 내용을 PR과 커밋으로 남기면서, 테스트 코드와 별도의 테스트 UI로 기능과 데이터 반영 여부를 확인했습니다.

개발 속도가 빨라질수록 검토의 중요성도 커졌습니다. 기존 기능이 의도치 않게 사라지거나 데이터 구조가 유지보수하기 어려운 형태로 바뀌는 사례를 겪으며, AI가 만든 결과를 확인하는 절차가 필요하다는 점을 배웠습니다. 제품 계획서 작성과 인스타그램 릴스 홍보도 함께 진행했습니다.

구현 결과를 확인하기 위해 만든 테스트 UI.

결과와 배운 점

본선에 진출해 결과물을 발표했습니다. 최종 수상에는 이르지 못했지만, 아이디어 선정부터 요구사항 정의, 데이터 분석, 구현, 검증, 발표까지 제품을 만드는 전 과정을 경험했습니다.

실제 서비스에 적용할 수 있는지, 운영 비용과 유지보수는 감당할 수 있는지, AI 출력은 일관되는지를 중요하게 다뤘습니다. 동시에 짧은 발표 시간 안에 비전문가도 이해할 수 있도록 핵심 가치를 전달하는 일이 별도의 과제임을 배웠습니다.

참가 기록

양승민이 작성한 Journal에서 아이디어를 좁혀 가고 서비스를 완성한 과정을 자세히 읽을 수 있습니다.

• 1편 - 해커톤 공고 분석
• 2편 - 아이디어 기준 정하기
• 3편 - 추가적인 제약사항 찾기
• 4편 - 아이디어 도출(첫번째 아이디어)
• 5편 - 아이디어 도출(두번째 아이디어)
• 6편 - 제품 계획서 작성
• 7편 - 데이터 분석 및 가설 검증
• 8편 - 서비스 구현하기
• 9편 - 해커톤 당일. 끝