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AI 에이전트로 C# 개념 심화 블로그를 자동으로 만드는 방법

EveryDay.DevUp 2026. 3. 9. 08:50

AI 에이전트로 C# 개념 심화 블로그를 자동으로 만드는 방법

Unity 모바일 게임 클라이언트 신입 개발자를 위한 C# 개념 심화 콘텐츠를
AI 에이전트가 리서치부터 게시까지 자동으로 처리하는 워크플로우를 소개한다.

이 프로젝트가 해결하려는 문제

C#과 Unity를 배우는 신입 개발자에게는 두 가지 장벽이 있다.

첫 번째는 깊이의 문제다. 인터넷에 넘쳐나는 C# 입문 자료는 대부분 표면적인 문법 설명에 그친다. delegate가 무엇인지는 알지만, Unity의 이벤트 시스템에서 왜 메모리 누수가 생기는지는 모른다. struct와 class의 문법 차이는 알지만, GC 압박과 boxing 비용이 모바일 성능에 어떤 영향을 주는지는 모른다.

두 번째는 지속성의 문제다. 좋은 기술 블로그를 꾸준히 운영하려면 리서치·집필·편집·게시라는 반복 작업이 필요하고, 이 부담이 결국 콘텐츠 생산을 멈추게 만든다.

이 프로젝트는 AI 에이전트를 활용해 두 문제를 동시에 해결한다.
"C# 개념을 Unity 실전과 연결해서 깊이 있게", 그리고 "자동화된 파이프라인으로 꾸준히" 콘텐츠를 만들어 낸다.

프로젝트 목표

목표 내용
대상 독자 Unity 모바일 게임 클라이언트 신입 개발자
콘텐츠 방향 C# 개념을 Unity 실전 함정·패턴과 연결한 심화 게시글
자동화 범위 주제 리서치 → 게시글 작성 → HTML 변환 → 티스토리 게시 → Unity 실전 가이드 생성 → 유튜브 동영상 개요 생성
사용 도구 Claude Code (AI 에이전트), NotebookLM, Gemini CLI, Playwright

전체 워크플로우

작업은 총 6단계로 구성되어 있다. STEP 1~3은 순차적으로 실행하고, STEP 4~6은 세 에이전트가 병렬로 동시에 실행된다.

AI 에이전트 콘텐츠 자동화 워크플로우

STEP 1 — 주제 선정 및 폴더 생성

CSharp_개념심화_목차.md 파일에 전체 주제 목차가 PART별로 정리되어 있다. 완료된 주제는 ✅ 표시로 관리하고, 새 주제를 추가할 때는 적절한 PART에 배치한다.

주제가 결정되면 아래 구조로 폴더를 생성한다.

Topic/PART {번호}/{주제명}/

이 폴더가 이후 모든 산출물이 저장되는 기준 경로가 된다.

STEP 2 — 리서치 및 result.md 작성

/research 스킬을 실행하면 세 가지 도구가 순서대로 동작한다.

단계 도구 역할
1 NotebookLM MCP 주제 관련 개념을 깊이 있게 조사 → notebooklm.md
2 Gemini CLI 추가 리서치 및 보완 → gemini.md
3 Claude 두 리서치 결과를 통합해 최종 게시글 작성 → result.md

result.md는 이후 모든 파생 산출물(HTML, 동영상, Unity 가이드)의 원본이 된다.

STEP 3 — 게시글 검토 및 교정

/c#-blog-write-guide 스킬이 result.md를 검토한다.

  • 작성 규칙과 배치 원칙 준수 여부 확인
  • 오타·맞춤법·띄어쓰기 교정
  • Unity 실전 연결이 충분한지 품질 점검

이 단계를 거친 후에만 배포 단계로 넘어간다.

STEP 4~6 — 병렬 배포

/publish-parallel 스킬을 실행하면 세 에이전트가 독립적으로 병렬 실행된다.

STEP 4 — 티스토리 게시 (tistory-publisher 에이전트)

result.md를 티스토리 전용 스타일 HTML로 변환한 뒤, Playwright 브라우저 자동화로 티스토리에 비공개 게시한다. 이후 관리자 화면에서 검토 후 수동으로 공개 전환한다.

result.md → tistory.html → 티스토리 비공개 게시

STEP 5 — Unity 실전 가이드 생성 (unity-skills-creator 에이전트)

result.md에서 이 C# 개념 고유의 Unity 함정과 패턴을 추출해 AI 에이전트가 참조할 수 있는 SKILL.md 파일로 만든다. 이 파일은 다음 주제를 작업할 때 AI가 실수하지 않도록 참조하는 가이드 역할을 한다.

result.md → UnitySkills/{주제명}/SKILL.md

STEP 6 — NotebookLM 동영상 + YouTube 업로드 (video-overview-creator 에이전트)

result.md를 임시 NotebookLM 노트북에 업로드하고 동영상 개요를 생성한 뒤, nlm CLI로 다운로드한다. 이후 YouTube Data API로 "C#과 유니티" 재생목록에 공개 업로드한다.

result.md → NotebookLM 동영상 생성 → video.mp4 → YouTube 업로드

최종 산출물 구조

한 주제를 완료하면 아래와 같은 파일이 생성된다.

Topic/PART {번호}/{주제명}/
├── notebooklm.md     ← NotebookLM 리서치 결과
├── gemini.md         ← Gemini CLI 리서치 결과
├── result.md         ← 최종 블로그 게시글 (원본)
├── tistory.html      ← 티스토리 게시용 HTML
└── video.mp4         ← NotebookLM 동영상 개요

UnitySkills/{주제명}/
└── SKILL.md          ← AI 에이전트용 Unity 실전 가이드

사용하는 주요 도구

도구 역할
Claude Code 전체 오케스트레이션, 게시글 작성
NotebookLM MCP 개념 리서치, 동영상 개요 생성
Gemini CLI 보조 리서치
Playwright 티스토리 브라우저 자동화
nlm CLI NotebookLM 동영상 다운로드
YouTube Data API 동영상 업로드 자동화
ilspycmd C# IL 분석 (선택적 사용)

왜 이 구조인가

리서치 도구를 두 개 쓰는 이유: NotebookLM과 Gemini는 강점이 다르다. NotebookLM은 소스 기반의 정확한 정보 추출에 강하고, Gemini는 넓은 맥락을 아우르는 설명에 강하다. 두 결과를 통합하면 단독 사용 대비 게시글 품질이 높아진다.

STEP 4~6을 병렬로 실행하는 이유: 세 작업(티스토리 게시, Unity 가이드 생성, 동영상 생성)은 서로 의존 관계가 없다. 모두 result.md를 원본으로 삼기 때문에 독립적으로 동시에 실행할 수 있다. 순차 실행 대비 전체 소요 시간을 크게 줄인다.

Unity 실전 가이드를 별도로 생성하는 이유: C# 개념을 설명하는 블로그 게시글과, AI 에이전트가 다음 작업 시 참조할 실전 가이드는 목적이 다르다. 게시글은 독자를 위한 것이고, SKILL.md는 AI가 같은 함정을 반복하지 않기 위한 것이다. 이 두 산출물을 분리해서 관리한다.

마무리

이 워크플로우는 단순히 콘텐츠 생산을 자동화하는 것이 아니다. AI 에이전트가 매 주제마다 리서치하고, 이전 경험을 SKILL.md로 축적하고, 다음 작업에 그 경험을 참조하는 자기 개선형 파이프라인을 만드는 것이 목표다.

C# 개념 하나하나를 Unity 실전과 연결해서 깊이 있게 다루는 콘텐츠가 이 파이프라인을 통해 지속적으로 생산된다.

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