레딧 봇을 만들었지만 게시 기능은 삭제했습니다
저는 사람들이 제 오픈 소스 프로젝트를 사용하기를 원합니다.
대부분의 사람들은 사용자가 모여 있는 곳으로 가라고 말합니다. 개발자에게 그곳은 바로 레딧(Reddit)입니다. 저는 관련 게시물을 찾는 과정을 자동화하기로 했습니다.
저는 작은 Node 스크립트를 만들었습니다. 이 스크립트는 14개의 서브레딧에서 RSS 피드를 가져옵니다. 그리고 AI 에이전트와 오픈 소스에 대한 저의 전문 지식을 바탕으로 게시물의 점수를 매깁니다. 가장 좋은 게시물의 순위를 정하고 답글을 제안하기도 합니다.
데이터를 통해 배운 점은 다음과 같습니다.
레딧은 RSS 트래픽을 엄격하게 제한합니다. 제대로 된 데이터를 얻으려면 재시도 로직(retry logic)을 추가해야 했습니다. 175개의 게시물 중 스크립트가 찾아낸 관련 게시물은 49개였습니다.
하지만 그 49개 게시물 대부분은 자신의 제품을 출시하는 글들이었습니다. 이런 글은 답글을 달기에 최악의 게시물입니다. 출시 게시물에 댓글을 달면 경쟁자처럼 보이기 때문입니다. 사람들은 그곳에서 의견이 아닌 찬사를 원합니다.
진짜 가치는 질문 형태의 게시물에 있습니다. Claude Code나 특정 기술적 문제에 대해 묻는 글들 말이죠. 저는 출시 관련 표현에는 감점을 주고, 질문에는 가산점을 주도록 스크립트를 조정했습니다.
49개의 게시물 중 완벽하게 일치하는 것은 단 3개뿐이었습니다.
교훈은 명확합니다. 어려운 점은 게시물을 찾는 것이 아닙니다. 시간을 들일 가치가 있는 소수의 게시물을 찾는 것이 진짜 어려운 일입니다.
답글도 자동화할 계획이었지만, 그 코드는 즉시 삭제했습니다.
두 가지 이유 때문입니다.
첫째, 레딧은 댓글과 투표를 자동화하는 계정을 차단합니다. 계정은 곧 당신의 평판입니다. 단기적인 이익을 위해 평판을 태워버리지 마세요.
둘째, 사람들은 AI가 쓴 글을 알아챕니다. 봇에는 당신의 개인적인 경험이 결여되어 있습니다. 좋은 답글에는 오직 당신만이 알 수 있는 디테일이 필요합니다.
이제 제 도구는 한 단계 직전에서 멈춥니다.
도구가 좋은 게시물 3개를 찾아내고, 답글 초안을 작성한 뒤, 저에게 전달합니다. 저는 스레드를 읽고 저만의 목소리를 담아 직접 게시합니다. 이 과정은 90초밖에 걸리지 않습니다. 기계는 지루한 작업을 하고, 저는 중요한 작업을 합니다.
이 전략은 공유할 실제 경험이 있을 때만 유효합니다. 저는 주요 프로젝트에 pull request를 병합해 본 경험이 있습니다. 특정 도구가 긴 세션에서 왜 실패하는지 저는 직접 사용해 보았기에 알고 있습니다.
그런 것은 자동화하거나 꾸며낼 수 없습니다. 그 개인적인 디테일이야말로 낯선 사람을 사용자로 만드는 핵심입니다.
저의 조언은 다음과 같습니다:
- 주의력을 아끼기 위해 '찾기(finder)' 도구를 만드세요.
- '게시(poster)' 도구는 만들지 마세요.
- 자동화의 목표를 제출이 아닌 필터링에 두세요.