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Dev.toAI/ML
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Hermes Agent 기반 맞춤형 챌린지 필터링 시스템 구축
I Built a Hermes Agent to Tell Me Which Hackathons to Enter. It Told Me to Enter This One.
AI 요약
Context
해커톤 챌린지 선정 시 스택 적합성, 잔여 시간, 학습 가치를 정량적으로 판단하기 어려운 정보 비대칭성 존재. 단순 텍스트 분석만으로는 사용자의 개인적 판단 기준을 반영하지 못하는 한계 발생.
Technical Solution
- SOUL.md를 통한 페르소나 주입으로 단순 점수 합산이 아닌 사용자의 가치 판단 원칙 기반의 추론 구조 설계
- Playwright 기반 라이브 브라우징 도입으로 검색 엔진 캐시로 인한 데이터 최신성 결여 문제 해결
- GitHub Public Repo 연동 및 자동 갱신 Skill 설계를 통한 실시간 기술 스택 검증 데이터 확보
- AWS Bedrock(Claude Sonnet 4.6) 채택으로 추론 성능 유지 및 운영 비용 효율화 달성
- EC2 Instance Role 적용을 통한 자격 증명 노출 제거 및 보안 강화
- Headless Browser의 스케줄러 환경 실행 제약을 확인하고, 대화형 트리거 기반의 인터페이스로 설계 방향 전환
실천 포인트
- LLM 기반 자동화 설계 시 단순 Prompting보다 페르소나 정의 파일(SOUL.md 등)을 통한 판단 기준 구체화 검토 - 웹 스크래핑 도입 시 Search Engine Cache의 stale state 가능성을 고려하여 Direct Browsing 적용 여부 판단 - 추론 비용과 성능의 Trade-off를 고려하여 Opus 대비 Sonnet 등 효율적인 모델 선택 및 벤치마킹 수행 - 인프라 배포 시 하드코딩된 Credential 대신 IAM Role 기반의 권한 관리 적용