아키텍처에서 현실로: AI 아웃리치와 기업 분석으로 첫 SaaS (LeadIt) 구축
Source: Dev.to
번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
LeadIt란 무엇인가?
LeadIt은 B2B 리드 탐색 및 AI‑기반 아웃리치를 돕기 위해 제가 구축하고 있는 프로젝트입니다. 아이디어는 간단합니다:
- 기업 찾기
- 웹사이트 분석
- 기회 신호 감지
- 맞춤형 아웃리치 이메일 생성
기업을 수동으로 조사하고 콜드 이메일을 작성하는 대신, 시스템이 그 과정의 대부분을 자동화하려고 합니다.
회사 검색 API 설정
데이터베이스 레이어
- 백엔드를 Supabase에 연결하고 회사 레코드가 성공적으로 조회되는 것을 확인했습니다.
- 다음을 지원하는 Company Search API를 구축했습니다:
company_name으로 검색country와category로 필터링page,limit,offset을 사용한 페이지네이션
데이터셋이 커짐에 따라 페이지네이션은 성능 문제를 방지하고, 응답은 필요한 필드만 반환하여 가볍습니다.
예시 결과
엔드포인트가 다음과 같은 회사를 성공적으로 조회했습니다:
- Zapier
- Freshworks
- Postman
깔끔한 API 응답을 확인하는 것은 작지만 만족스러운 이정표였습니다.
Building the Company Analyze Engine
엔진은 회사 웹사이트의 주요 페이지를 방문합니다:
- 홈페이지
- 채용 페이지
- API 문서
- 통합 페이지
- 제품 페이지
스크래퍼를 가볍고 빠르게 유지하기 위해 이미지, 폰트, CSS와 같은 무거운 리소스를 차단하여 스크래핑 속도를 크게 향상시킵니다.
Detected Business Signals
분석 중 엔진은 다음과 같은 신호를 찾습니다:
- 채용 활동
- API 제공 여부
- 다른 도구와의 통합
- 자동화 관련 키워드
이러한 신호는 해당 회사가 좋은 B2B 기회가 될 수 있는지를 판단하는 데 도움이 됩니다.
리드 스코어링 엔진 구축
규칙 기반 스코어링 시스템은 감지된 신호를 평가합니다. 예시:
- 엔지니어를 채용하는 기업은 빠르게 성장하고 있을 수 있습니다.
- API를 제공하는 기업은 개발자 중심일 가능성이 있습니다.
- 자동화를 언급하는 기업은 아웃리치 도구의 좋은 타깃이 될 수 있습니다.
시스템은 기회 점수를 계산하고 그 이유를 제공합니다. 회사 엔드포인트가 이제 반환합니다:
- 감지된 신호
- 기회 점수
- 점수에 대한 근거
이 모듈은 LeadIt의 인텔리전스 레이어 역할을 합니다.
AI Outreach Generator 구축
AI Outreach Generator는 다음을 사용하여 개인화된 콜드 이메일을 생성합니다:
- 회사 신호
- 회사 컨텍스트
- 사용자 기술
AI 모델
Groq LLM을 llama-3.1-8b-instant 모델과 통합했습니다.
Outreach 스타일
- Observation Style – 회사에 대한 흥미로운 점을 지적합니다.
- Opportunity Style – 가능한 개선점이나 기회를 제안합니다.
- Curiosity Style – 호기심을 자극하여 회신을 유도합니다.
AI 응답은 구조화된 출력으로 파싱됩니다:
- 이메일 제목
- 이메일 본문
이제 엔드포인트는 회사 신호를 받아 컨텍스트를 고려한 Outreach 이메일을 자동으로 생성합니다.
Production Considerations
Even in this early version, several safeguards were added:
- Input sanitization → 입력 정화
- Prompt injection protection → 프롬프트 인젝션 방지
- Token limits → 토큰 제한
- Timeout protection → 시간 초과 방지
- Rate limiting → 속도 제한
- Concurrency limits → 동시성 제한
These measures help prevent abuse and keep the system stable. → 이러한 조치는 남용을 방지하고 시스템을 안정적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.
디버깅 순간: Tailwind CSS 버전 충돌
Next.js 14를 설정하는 동안 Tailwind CSS 버전 불일치로 인해 반복적인 빌드 오류가 발생했습니다. 프로젝트에는 Next.js 15를 대상으로 하는 Tailwind CSS v4가 사용되고 있었습니다.
Fix: Tailwind CSS v3으로 다운그레이드합니다. 빌드 오류가 사라졌습니다.
LeadIt의 현재 상황
2일간의 개발 후, LeadIt는 다음을 수행할 수 있습니다:
- 데이터베이스에서 기업 검색
- 기업 웹사이트를 자동으로 분석
- 비즈니스 신호 감지
- 리드 기회 점수 계산
- AI 기반 아웃리치 이메일 생성
자동화된 B2B 리드 생성 플랫폼의 기반이 형성되고 있습니다.
최종 생각
첫 번째 SaaS 제품을 만드는 것은 혼란스럽습니다. 작은 문제들을 디버깅하는 데 몇 시간을 보내지만, 시스템이 마침내 작동할 때—API가 응답하고, AI가 이메일을 생성하며, 데이터가 흐를 때—그 느낌은 놀랍습니다. LeadIt은 아직 초기 단계이지만, 핵심 엔진이 드디어 가동되어 실질적인 진전을 나타냅니다.
당신도 SaaS를 구축하거나 AI 도구를 실험하고 있다면, 계속해서 반복하세요; 아키텍처가 점차 실제 제품으로 변모할 것입니다.