4주 뒤 내 손에 남는 것
- 나만의 AI 학습메이트, 콩콩 — 나를 알고, 다정하게 옆에서 도와주는 AI. (완료)
- 확정된 내 주제 + 이 로드맵 — 회사의 특정 솔루션(○○회사 · ○○ 솔루션, 사명 비공개)에 맞는 B2B 잠재고객을 찾아주는 에이전트.
- 실제로 작동하는 미니 에이전트 1개 — ○○ 솔루션에 맞는 잠재고객 프로필을 세우고, 그 프로필에 맞는 한국 회사를 에이전트가 직접 찾아내 공공데이터·홈페이지·뉴스로 검증·보강해 구글시트에 채워주는 것. (자세한 실행 계획은 → PRD·세부계획 페이지)
- 혼자서도 다음 자동화를 만드는 근육 — API 연결, 구글시트 연동, 클로드 코드로 스크립트/에이전트 만들기 경험.
지금 나 → 4주 뒤 나
| 지금 | 4주 뒤 | |
|---|---|---|
| 할 수 있는 것 | 완전 초보 — API·에이전트·구글시트 자동화 다 처음 | 공공데이터 API를 연결해 회사 정보를 자동으로 구글시트에 채우는 미니 에이전트를 직접 다룸 |
| 지금 방식 | 마케팅 에이전시에 아웃소싱 — 회사 1곳당 약 1,500원(콜 1,000개면 1천5백만원). 또는 기업DB를 수십만원에 사고 + 사람이 회사 홈페이지 일일이 방문해 정보 보완 | 무료 공공데이터 API로 회사 기본정보를 자동 조회 (담당자 개인 연락처는 다음 단계 과제로 분리) |
| 왜 | 잠재고객 DB 구축 비용이 크고, 정보가 금방 낡고(outdated), 결국 사람이 판단·보완해야 하는 부분이 많아서 | 반복되는 조회·필터링·입력 작업을 AI가 대신하게 하고 싶어서 |
이번 프로젝트 조건 (범위를 명확히)
- 한정 솔루션: 특정 회사의 특정 제품 하나로 한정 (사명·제품명 비공개 — 아래 ○○로 표기).
- 쓰는 사람: 체이스 혼자 쓰는 개인 도구.
- 데이터 출처: 1차로 한국 공공데이터포털(data.go.kr)의 기업기본정보·재무정보 API, 국세청 사업자상태 API, OpenDART로 후보를 찾고, 회사 홈페이지·뉴스 검색으로 정보를 검증·보강한다. (사설 유료 DB는 안 씀)
- 제일 어려운 부분: 정확한 잠재고객을 찾아내고 정보를 검증·보강하는 것. (공개된 정보만으로는 한계가 있어서 — 자세한 내용은 PRD 참고)
- 이번 4주엔 안 하는 것: 담당자 개인 성명·연락처 자동 수집. (공공데이터엔 없는 개인정보라 4주 밖 과제로 남김) 콜드 이메일 관련 기능도 범위에서 제외 — 리드 발굴·검증이 핵심이라 여기 집중.
주차별 계획
| 주차 | 기간 | 주제 |
|---|---|---|
| 1주차 | 7월 23일 ~ 7월 29일 (7일) | 기획 |
| 2주차 | 7월 30일 ~ 8월 5일 (7일) | 제작 |
| 3주차 | 8월 6일 ~ 8월 12일 (7일) | 완성 |
| 4주차 | 8월 13일 ~ 8월 17일 (5일) | 회고·발표 |
1주차 (7/23~7/29) — 기획 + PRD + 세부계획 + MVP 착수
할 일
- “에이전트”·“API”·“구글시트 연동”이 뭔지 쉬운 말로 이해하기 (2개씩 천천히) ✅
- 공공데이터포털 회원가입 + API 인증키 발급 실습 (무료) ✅
- 구글 계정으로 구글시트 만들어보기, 클로드와 연결해보기 (커넥터 개념 첫 체험) ✅
- ○○ 솔루션에 맞는 잠재고객 조건 구체화 (어떤 업종·직원수·매출 규모가 유력한지 목록화) ✅
- 채울 항목별로 “어느 API에서 가져오는지” 표로 정리 (회사명·직원수·매출·주소 → 공공데이터 / 담당자 연락처 → 보류) ✅
src/content/projects/에 이 프로젝트 PRD·세부계획 작성 ✅- 이 로드맵 완성 ✅
- 클로드 코드로 스크립트/에이전트 만들기 시작 (터미널과 친해지기부터) → 공공데이터로 프로필에 맞는 회사 1개를 찾아 → 구글시트 한 줄 채우기, MVP 첫 성공까지 ✅
이 주 결과물: 로드맵·PRD·데이터 출처 표 완성 + 회사 1개 정보가 자동으로 구글시트 한 줄에 채워지는 MVP 첫 성공 사례글 예시: “Day1 — 처음으로 API 키를 발급받았다”, “Day3 — 클로드가 내 구글시트에 처음 글자를 써줬다”, “Day5 — 어떤 회사가 우리 솔루션의 잠재고객인지 기준을 정했다”, “Day7 — 내 에이전트가 처음으로 회사 정보를 시트에 채웠다”
2주차 (7/30~8/5) — MVP 본격 제작
할 일
- 공공데이터 1차 리스트업을, 여러 회사(5~10개)로 확장해 반복 자동화 (실행할 때마다 “몇 개 더 찾을까요?” 물어보고, 중복 방지) ✅
- 후보 회사의 홈페이지·뉴스를 검색해 정보를 검증·보강하는 단계 추가 (제일 어려운 핵심 부분) ✅
- 필요한 API 필드 보완 (직원수·매출·업종·주소 등) ✅
- 배운 개념은 위키에 쌓기 (
개념정리스킬)
이 주 결과물: 여러 회사를 자동으로 찾아 정보를 채우는 MVP(공공데이터+홈페이지+뉴스) 사례글 예시: “Day10 — 5개 회사를 한 번에 처리해봤다”, “Day12 — 홈페이지·뉴스로 정보를 검증·보강했다”
3주차 (8/6~8/12) — ICP 판별 로직 강화 + 대량 스케일 자동화 (2026-08-04 개정)
2주차까지 만든 MVP로 실제 15개 회사를 채워보니, (1) 업종만 느슨하게 매칭해서 안 맞는 회사가 섞이고 (2) 채팅으로 회사 하나씩 부르는 구조라 수백~수만 개로 확장이 안 된다는 두 가지 근본 문제를 발견했다. 이번 주는 이 두 가지를 정면으로 고치는 데 집중한다. (자세한 Day별 계획은 → PRD·세부계획 페이지)
할 일
- 제품(○○ 솔루션)에 대한 이해를 체이스·콩콩 둘 다 더 깊이 쌓기 — 특히 “직접 쓰는 고객”과 “이 제품으로 뭔가 만들어 파는 인티그레이터/파트너”를 구분
- 업종코드(KSIC) 기반으로 프로필별 “포함/제외” 판별 규칙 명확히 세우기
- 업종코드만으론 못 거르는 애매한 케이스를 거르는 2차 체크리스트(자체 설계·R&D·생산라인 보유 여부) 만들기
- 채팅 개입 없이 수백~수천 개 후보를 자동으로 걸러내는 배치 스크립트 만들기
- 대량 필터(저비용) → 상위 후보만 정밀검증(고비용)으로 이어지는 2단계 파이프라인 연결
- 100개 규모로 실제 돌려보고, 사람 개입이 얼마나 줄었는지 확인
이 주 결과물: 더 정확해진 ICP 판별 로직 + 수백 개 규모까지 사람 개입 없이 돌아가는 리드 스크리닝 파이프라인 사례글 예시: “Day10 — 제품을 다시 공부하다가 큰 오해를 발견했다”, “Day13 — 회사 500개를 한 번에 걸러내는 스크립트를 만들었다”, “Day15 — 100개 회사를 사람 개입 없이 돌려봤다”
4주차 (8/13~8/17) — 회고·발표 (완성하고 보여주기)
할 일
- 완성된 에이전트로 실제 후보 회사 목록 데모 시연
- 발표 자료는 클로드 디자인으로 제작 (책 8장 참고 가능)
- 한 달 회고 + 전자책 마무리
이 주 결과물: 데모 시연 + 발표 자료 + 한 달 회고 사례글 예시: “Day28 — 발표 자료를 준비했다”, “Day30 — 내 첫 B2B 에이전트를 발표했다”
다음 목표 (이번 챌린지 이후)
- 담당자 개인 연락처까지 채우려면 회사 홈페이지 자동 탐색이나 세일즈 데이터 도구(Apollo·ZoomInfo·Clay 등) 연동이 필요함.
이건 이번 4주 이후 고도화 과제로.