LLM을 가상 비서로 활용한 브라우저 자동화 및 작업 효율화 사례

핵심 요약

1 데이터 내보내기 기능이 없는 웹 서비스에서 수백 개의 인보이스를 다운로드해야 하는 반복 업무를 LLM을 활용한 자동화 스크립트로 해결했습니다.

2 ChatGPT Atlas의 기능적 한계를 파악하고 Claude Desktop을 통한 점진적 프롬프트 작성 방식을 채택하여 25분 만에 자동화 도구를 완성했습니다.

3 단순 프롬프트 작성을 넘어 PLAN.md와 Playwright MCP 서버 등을 활용한 에이전트 기반 워크플로우로의 발전 방향을 제시합니다.

도입

본 글은 수년간 사용한 회계 소프트웨어에서 데이터를 추출하기 위해 고군분투한 저자의 경험담을 다룹니다. 해당 서비스가 대량 내보내기 기능을 지원하지 않아 수동으로 수백 개의 파일을 다운로드해야 하는 상황에서, 저자는 가상 비서를 고용하는 대신 LLM을 활용한 브라우저 자동화 스크립트 제작을 선택했습니다. 이는 엔지니어로서의 문제 해결 능력을 현대적인 AI 도구와 결합한 사례입니다.

1. 자동화 도구 선택 및 전략

ChatGPT Atlas의 한계: 초기에는 ChatGPT Atlas를 고려했으나, 파일 다운로드 및 브라우저 내 코드 실행이 불가능하다는 보안 제약 사항으로 인해 Claude Desktop으로 도구를 변경했습니다.
점진적 개발(Incremental Development): 한 번에 완벽한 스크립트를 요구하기보다, 먼저 한 행의 데이터를 처리하는 코드를 작성하게 한 뒤 이를 전체로 확장하는 방식을 취했습니다.
바이브 코딩(Vibe Coding): 약 12번의 짧은 프롬프트를 주고받으며 LLM과 협업하여 25분 만에 수 시간 분량의 수작업을 대체할 수 있는 스크립트를 완성했습니다.

2. 에이전트 기반 워크플로우로의 진화

계획 중심의 접근: 단순히 프롬프트를 입력하는 수준을 넘어, PLAN.md에 성공 기준을 명시하고 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하도록 유도하는 방식의 효율성을 강조합니다.
Playwright MCP 활용: 브라우저 기반 자동화의 성공 여부를 검증하기 위해 Playwright MCP 서버와 Claude Code를 결합한 최신 기술 트렌드를 소개하며, 향후 더 고도화된 자동화 가능성을 시사합니다.

결론

저자는 이번 경험을 통해 반복적인 수작업을 LLM 기반의 자동화로 대체함으로써 엔지니어링의 즐거움과 효율성을 동시에 확보할 수 있음을 보여주었습니다. 특히 LLM을 단순한 채팅 도구가 아닌, 명확한 계획과 도구(MCP 등)를 갖춘 가상 비서로 활용하는 사고의 전환이 현대 개발자에게 필수적임을 시사합니다.

LLM을 가상 비서로 활용한 브라우저 자동화 및 작업 효율화 사례

[8/4] How a Scotsman saved hours of my time by turning an LLM into my virtual assistant

핵심 요약

도입

1. 자동화 도구 선택 및 전략

2. 에이전트 기반 워크플로우로의 진화

결론

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