“매일 아침, 최고의 기업 분석 보고서가 내 GitHub에 자동으로 쌓인다면?”


🚀 나만의 AI 기업 분석 비서, 왜 만들었을까?

취준생의 가장 큰 숙제 중 하나는 바로 기업 분석…
하지만 수많은 기업의 기술 스택, 레거시, 미래 비전까지 깊이 있게 파악하기란
여간 어려운 일이 아니었다 😥

그래서 결심했다. “나만의 AI 기업 분석 비서를 만들자!”

이 프로젝트는 Python으로 코스피 상위 기업 목록을 슥- 가져오고,
OpenAI GPT-4o API를 활용해 기업을 심층 분석하며,
그 결과를 IT 신입 지원자 맞춤형 Word 보고서로 뚝딱 만들어낸다.

그리고 이 모든 과정을 GitHub Actions를 통해
매일 자동으로 실행하여 내 GitHub 저장소에 차곡차곡 쌓아주는,
그런 완전 자동화 파이프라인이다 😊

✨ 그래서, 뭘 할 수 있는데?

기능 설명
📈 기업 목록 자동 수집 scraper.py가 매일 네이버 금융에 출근해서 코스피 시총 100대 기업 목록을 최신으로 업데이트한다.
🧠 AI 기반 심층 분석 main.py가 똑똑한 GPT-4o를 호출해서 기업의 과거, 현재, 미래를 5가지 핵심 주제로 깊이 있게 파고든다.
📄 맞춤형 보고서 생성 분석 결과를 바탕으로 백엔드, 인프라, AI 엔지니어 등 직무별 맞춤형 Word 보고서를 생성! 핵심 키워드는 굵게 강조해서 가독성도 높였다.
🤖 완전 자동화 파이프라인 GitHub Actions가 매일 아침 8시에 자동으로 스크립트를 실행하고, 생성된 보고서를 GitHub에 커밋까지 해준다. 그야말로 꿈의 자동화!

🛠️ 어떻게 만들었을까? (feat. 사용한 연장들)

1. Python 스크립트: 정찰병과 브레인

  • scraper.py (정찰병): 매일 네이버 금융에 방문해 코스피 100대 기업 목록을 수집하고 kospi_top_100.txt 파일에 저장하는 듬직한 녀석이다.
  • main.py (브레인): 이 프로젝트의 핵심! progress.txt를 보고 오늘 분석할 기업을 정하고, OpenAI API를 호출해 분석한 뒤, python-docx로 보고서를 만들어낸다.

2. OpenAI GPT-4o: 전문 분석가 역할 부여

그냥 정보를 묻는 걸 넘어, AI에게 “저명한 IT 산업 및 기술 전략 분석가” 라는 역할을 부여해서 답변의 깊이를 더했다. 기업의 과거(Legacy), 현재(State), 미래(Future)를 연결하는 통찰력 있는 분석을 유도하니, 결과물의 퀄리티가 확 달라졌다.

# main.py의 일부

system_prompt = """당신은 저명한 IT 산업 및 기술 전략 분석가입니다. ...
답변 내용 중 가장 중요한 핵심 키워드나 문장은 **굵은 글씨** 처리를 위해 양쪽을 **로 감싸주세요."""

user_prompt = f"'__{company_name}__'가 창립 이후 겪어온 주요 기술적 변곡점들은 무엇인가요? ..."

3. GitHub Actions: 자동화의 심장 💖

이 프로젝트의 화룡점정은 바로 GitHub Actions다.
.github/workflows/main.yml 파일에 이 모든 자동화의 비밀이 담겨있다.

  1. 매일 아침 8시에 자동으로 실행 (cron 스케줄러)
  2. Python 환경 설정 및 필요한 라이브러리 설치
  3. scraper.py 실행 → 최신 기업 목록 업데이트
  4. main.py 실행 → 다음 기업 분석 및 보고서 생성 (GitHub Secrets에 저장된 OPENAI_API_KEY 사용)
  5. 변경된 파일들을 자동으로 Git에 커밋 및 푸시
# .github/workflows/main.yml

name: Daily Company Analysis Report
on:
  schedule:
    # 매일 한국 시간 오전 8시에 실행 (UTC 23:00)
    - cron: '0 23 * * *'
  workflow_dispatch: # 수동 실행도 가능

jobs:
  build-and-commit:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - uses: actions/setup-python@v4
    # ... (의존성 설치)
    - name: Run scraper & main script
      env:
        OPENAI_API_KEY: $
      run: |
        python scraper.py
        python main.py
    - name: Commit and push
      # ... (Git 설정 및 커밋/푸시)

📈 프로젝트는 이렇게 성장했다!

이 프로젝트는 하루아침에 만들어지지 않았다.
단순한 아이디어에서 시작해, 하나씩 살을 붙여나가며 지금의 모습을 갖추게 된 과정이다.

  • Phase 1: 기본 아이디어 - “기업 정보 조회해서 Word로 만들자!”
  • Phase 2: 목적 구체화 - “IT 신입 지원자에게 진짜 도움이 되는 내용으로 바꾸자!”
  • Phase 3: 분석의 깊이 - “과거-현재-미래를 잇는 심층 분석을 추가하자!”
  • Phase 4: 가독성 개선 - “중요한 키워드는 굵게 표시해서 눈에 잘 띄게 하자!”
  • Phase 5: 완전 자동화 - “GitHub Actions로 매일 자동으로 돌아가게 만들자!” 🔥

✨ 회고를 마치며

단순한 파이썬 스크립트에서 시작해, AI API와 CI/CD 도구를 결합하여
살아있는 데이터 파이프라인을 직접 구축해본 경험은 정말 의미 있었다.
특히 매일 아침 내 GitHub 저장소에 새로운 분석 보고서가 자동으로 쌓이는 걸 볼 때마다
자동화의 강력함을 온몸으로 체감할 수 있었다.

이번 프로젝트를 통해 API 활용 능력뿐만 아니라,
명확한 목적을 가지고 점진적으로 기능을 개선해나가는 프로젝트 관리 능력도
함께 기를 수 있었던 것 같다.

앞으로는 채용공고와 연계해서 공고가 진행중인 기업을 선택하고 분석을 요청할 수 있는
인터랙티브 서비스로 발전시켜보고 싶다는 새로운 목표가 생겼다.
도전은 계속된다! 🚀