AI 요약관련 정보

• 이 비디오는 AI 도구를 활용하여 웹 디렉토리를 구축하는 방법에 대한 전략을 제시하며, 특히 PRD(제품 요구 사항 문서)를 반복적으로 개선하는 방법을 강조합니다. 🛠️
• 초기에는 AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라고 생각했지만, 데이터 스키마나 프론트엔드 문제로 인해 프로젝트를 여러 번 다시 시작해야 했습니다. 🔄
• Monasuri find와 Vibe Builder AI 디렉토리를 구축하면서 얻은 경험을 바탕으로, PRD 프레임워크를 통해 프로젝트를 올바르게 시작하는 방법을 제시합니다. 📚
• AI Captain School의 Prompted Directory Playbook과 Conversation-Driven Development 코스를 활용하여 웹 스크래핑부터 데이터 강화, 브랜딩, 디렉토리 구축 및 배포, 관리자 대시보드 개발까지 전 과정을 안내합니다. 🧑‍🏫
• Claude Code Chat을 사용하여 PRD를 계획하고, 디렉토리 아이디어, SEO 키워드, 경쟁사 분석 등을 통해 데이터 소스를 식별하고 필요한 정보를 정의합니다. 💡
• 데이터 스크래퍼를 위한 초기 평가를 통해 Google My Business, Google Maps, Yelp 등 다양한 데이터 소스를 고려하고, 지리적 범위, 비즈니스 정의 기준, 데이터 요구 사항 등을 명확히 합니다. 🗺️
• Python과 LLM을 사용하여 데이터 스크래핑을 처리하고, Superbase와 Netlify를 사용하여 배포하며, Venice AI를 LLM으로 선택하여 비용 효율성을 높입니다. 💰
• PRD 체크리스트를 작성하고 데이터베이스 스키마를 계획하며, 프로젝트 개요, 기술 요구 사항, API 통합, 성능 요구 사항 등을 포함합니다. ✅
• 반복적인 PRD 개선 과정을 통해 초기 탐색, PRD 생성, 비판적 검토, 보안 평가, 위험 분석 등을 수행하여 프로젝트의 완성도를 높입니다. 🔍
• 데이터 스크래퍼를 위한 PRD를 명확히 하고, 프론트엔드 필요성, Flask 사용 여부, 스크래핑 업데이트 서버 등을 결정합니다. ❓
• 비즈니스 이름, 주소, 전화번호, 영업시간, 편의시설 등 필요한 데이터 필드를 정의하고, 데이터베이스 스키마를 구체화합니다. 🗂️