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AI 관련 뉴스를 빠르게 읽고 싶었지만, 무엇을 어떻게 검색해야 할지 막막한 경험에서 시작했습니다. 키워드 하나만 입력하면 시간 흐름·현재 트렌드·데이터 기반 조사라는 세 가지 관점을 제안하고, 사용자가 원하는 방향의 결과를 받아볼 수 있도록 만들었습니다.

키워드만 입력해도 사용자가 원하는 뉴스 탐색 방향을 고를 수 있다면, 복잡한 검색 과정 없이도 관련 뉴스를 더 빠르게 이해할 수 있을 것이라고 봤습니다. 이 가설을 실제 서비스 흐름으로 구현해 보며, LangChain을 활용한 검색·요약 흐름도 직접 다뤄보고자 했습니다.

서비스 기획, UX/UI 디자인, 뉴스 탐색·프롬프트 흐름 설계, LangChain 기반 AI 검색·요약 기능 구현, 프론트엔드·백엔드 개발을 직접 담당했습니다.

• 키워드 입력 후 시간 흐름·현재 트렌드·데이터 기반 조사 3가지 탐색 방향 제안
• 선택한 방향의 최신 뉴스 검색과 AI 브리프 생성, 출처 링크 제공
• Google 로그인으로 계정 생성 및 무료 토큰 제공
• 생성한 리포트·출처·남은 토큰을 저장하고 마이페이지에서 다시 확인
• 리포트 공유 또는 링크 복사

• LangChain — 직접 활용해 보고 싶었던 AI 서비스 오케스트레이션 도구로, 키워드·뉴스 검색·요약 흐름을 연결하기 위해 선택
• Tavily — 최신 뉴스와 출처를 JSON 형태로 받아 LangChain 검색 흐름과 연결하기 좋았고, 월 1,000회 검색 제공량이 MVP 테스트에 충분해 선택
• Gemini — 사용자가 입력한 키워드를 검색 가능한 주제로 정제하고, 넉넉한 컨텍스트 처리량과 낮은 비용으로 뉴스 브리프를 생성하기 위해 선택
• Supabase — 수요가 불확실한 MVP에서 DB·인증 인프라를 직접 구성·운영하는 부담을 줄이고, PostgreSQL 기반 데이터베이스와 Google OAuth를 빠르게 연결하기 위해 선택

Tavily와 Gemini API를 호출할 때마다 비용이 발생하기 때문에, 신규 사용자에게 무료 토큰 3개를 제공했습니다. 토큰을 모두 쓴 뒤 바로 구매 기능을 붙이는 대신 대기 목록으로 연결해, 결제 구현보다 사용자의 반응과 추가 사용 의사를 먼저 확인하고자 했습니다. 초기에는 두 API 비용만 관리하며 적은 투자로 빠르게 수요를 살펴볼 수 있었습니다.

실제 사용자가 있었고, 한 사용자는 무료 토큰 2개를 사용했지만 대기 목록에는 등록하지 않았습니다. 저 역시 이 서비스를 반복적으로 찾게 되지는 않았습니다. 더 좁은 주제에 집중해, 특정 사용자에게 꼭 필요한 뉴스 탐색 경험을 만들었다면 어땠을지 아쉬움이 남습니다.

이전 서비스들은 기능 중심으로 만들면서 랜딩 페이지 기획이 약했습니다. 그래서 Senja 같은 SaaS의 랜딩 페이지를 분석하고, 첫 화면에서 서비스의 성격을 전달하면서 바로 검색을 시작할 수 있도록 구성했습니다. 아래로 내려가며 서비스의 사용 방식을 설명하고 피드백을 보낼 수 있게 했지만, 전체 랜딩이 비슷한 색으로 구성돼 핵심 행동인 검색창이 충분히 눈에 띄지 않았습니다. 검색 영역과 CTA에 대비되는 색을 더 적극적으로 썼다면 사용자가 바로 시작할 지점을 더 분명하게 보여줄 수 있었을 것 같습니다.

여러 서비스를 만들며 단순 방문 수보다 한 건의 구체적인 피드백이 다음 판단에 더 중요할 수 있다는 점을 느꼈습니다. 이 서비스에서는 실제 피드백으로 이어지지 않았지만, 사용자가 흐름을 마친 뒤 바로 의견을 남길 수 있도록 페이지 하단에 작은 피드백 창구를 마련했습니다. 사용자의 이유를 묻고 들을 수 있는 통로를 처음부터 만드는 일도 제품 경험의 일부라고 생각하게 됐습니다.