에이전트 활용 사례
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업무·리서치

레딧 댓글을 모아 노션에 정리하기

n8n으로 레딧 게시글과 댓글을 모으고 Gemini로 반복되는 고민을 추렸대요. 정리한 내용은 노션 페이지에 쌓아요.

n8n

사용법

  1. n8n의 Schedule Trigger 뒤에 Set Subreddit과 RSS Read를 연결했어요. 조사할 서브레딧을 지정하고 새 게시글 목록을 읽어오는 시작 부분이에요.
  2. Extract URLs와 Aggregate URLs에서 게시글 주소만 추려 묶었어요. 이 목록을 Bright Data의 triggerCollectionByUrl 작업에 넘기면 수집 작업을 식별하는 snapshot_id가 나와요.
  3. 같은 snapshot_id로 monitorProgressSnapshot을 호출해 상태를 확인했어요. Loop Over Items와 Wait 노드로 30초씩 기다리며 확인하고, ready 상태일 때만 downloadSnapshot으로 내용을 받도록 연결했대요.
  4. 받아온 데이터에서 title, description, comments, upvotes, num_comments, url을 추렸어요. Set과 Aggregate로 한 객체에 모은 뒤 Gemini를 연결한 AI Agent 노드에 전달해 반복되는 고민과 주제를 정리했대요.
  5. Notion의 Create a page로 결과를 담을 페이지를 만들었어요. AI의 마크다운 출력을 Md to Notion Blocks로 변환한 다음 Add blocks as Children으로 본문을 추가했대요.

결과

작성자는 피부 관리 커뮤니티에서 글을 모으고 노션에 저장하는 과정을 공개했어요.

참고사항

노드 이름과 연결 순서는 공개돼 있지만, 그대로 가져와 실행할 워크플로 파일과 전체 설정 안내는 후속 작업으로 남아 있었어요. 작성자는 노션 블록 변환에서 특히 시간을 썼대요. 처리량과 요약 정확도는 제시하지 않았어요.

출처

DEV Community 원문 ↗

예시 프롬프트 · n8n

선택한 레딧 커뮤니티의 글과 댓글을 조사해 노션 보고서로 정리하는 n8n 워크플로를 만들어 주세요.

입력: 서브레딧 [이름], 조사 질문 [주제], 실행 주기 [설정], 저장할 노션 위치 [페이지]. RSS에서 새 글의 주소를 모으고 허용된 공개 데이터 수집 경로를 사용하세요. 접근 제한이 있는 자료는 건너뛰고 기록하세요.

Bright Data 작업을 시작하면 snapshot_id를 저장하고 준비 상태가 ready일 때만 결과를 내려받도록 연결하세요. 실패·대기·완료 상태를 구분한 뒤 제목, 본문, 댓글, 반응 수와 원문 주소를 Gemini에 전달하세요.

보고서는 반복되는 고민, 대표 의견, 반대 의견과 원문 링크로 구성하세요. 댓글 수를 전체 이용자의 비율로 해석하지 말고 자료가 적으면 그 범위를 밝혀주세요. 생성한 마크다운을 노션 블록으로 바꿔 페이지에 저장하세요.

결과물: 워크플로 JSON, 연결할 자격 증명 목록, 입력·출력 샘플. 빈 피드, 수집 지연·실패, 중복 글, 노션 저장 실패를 시험하고 근거 없는 주장이나 중복 페이지가 생기지 않는지 확인하세요.