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큰 사건이 터지면 기사는 쏟아지는데, 며칠 지나면 "그래서 그 일 어떻게 됐더라?" 하고 다시 찾기 어렵습니다.
모아모아는 화제가 된 사건 하나를 골라, 무슨 일이 있었는지부터 이후 전개까지 계속 업데이트하며 기록하는 서비스입니다. 의견이나 해석을 보태기보다 확인된 사실 중심으로 정리하는 걸 원칙으로 합니다.
어떤 서비스인가요
- 이슈 딥다이브: 사건 하나를 "무슨 일이 있었나 → 왜 이렇게 됐나 → 앞으로 무엇을 지켜보면 되나 → 지금까지의 전개" 순서로 풀어줍니다. 각 내용은 언론사 원문으로 연결됩니다.
- 이슈 온도: 지금 어떤 사건이 뜨거운지 온도로 보여줍니다. 새 소식이 나오면 다시 뜨거워지고, 소식이 없으면 서서히 식습니다.
처음엔 뉴스 대시보드였습니다
여러 분야 뉴스를 한 화면에 모아 보여주는 서비스로 시작했는데, 운영해보니 두 가지가 아쉬웠습니다.
- 기록이 남지 않았습니다. 순위에서 밀린 기사는 그대로 사라져서, 3개월을 운영했는데 쌓인 게 없었습니다.
- 사람들이 원하는 건 "기사 목록"이 아니라 "그 사건이 어떻게 흘러가는지"였습니다.
그래서 사건을 끝까지 따라가는 구조로 다시 만들었습니다.
다시 만들면서 고민한 것들
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사라지지 않는 기록
기사와 딥다이브를 데이터베이스에 차곡차곡 쌓도록 바꿨습니다. 새로 시작하면서 예전 데이터를 버리기 아까워서, 이전 저장소에 남아 있던 변경 기록을 거슬러 올라가 과거 데이터를 최대한 복원해 넣었습니다. -
온도를 "진짜 뜨거운 정도"로 만들기
예전 방식은 기사가 많이 나오는 분야(스포츠, 코인)가 늘 위에 있었고, 상위권이 거의 다 같은 점수였습니다.
지금은 사건이 처음 다뤄질 때 무게에 따라 시작 온도를 정하고, 하루 세 번씩 조금씩 식히고, 새 소식이 오면 다시 데웁니다.
"식었다고 끝난 건 아니다"라는 원칙도 넣었습니다. 재판처럼 몇 년씩 이어지는 사건이 있어서, 자동으로 끝내지 않고 잠시 쉬는 상태로 두었다가 소식이 오면 다시 깨웁니다.
9월 20~25일 실제 이슈 26건으로 시험해보니, 한쪽에 몰려 있던 점수가 고르게 퍼졌습니다. -
AI는 초안까지만
AI(Gemini)가 초안을 쓰고, 사람이 반드시 읽고 고친 뒤 발행합니다. 사실을 적는 것만으로도 누군가에게 피해가 될 수 있는 주제가 있어서, 문체 규칙과 다룰 수 있는 주제 범위를 따로 정해두었습니다. -
로그인 없이 다시 찾아오게 하기
회원가입 없이도 관심 있는 이슈의 새 소식을 받아볼 수 있게, 뉴스레터와 웹 푸시 알림을 붙였습니다. -
AI와 함께 개발하며 배운 것
AI와 같이 코드를 짜다 보면 그럴듯하지만 틀린 판단이 섞입니다. 예를 들어 "우리 DB에 저장된 시각"을 "기사가 쓰인 시각"으로 착각해 로직을 짠 적이 있습니다. 돌아보면 이런 실수는 대부분 "코드에 보이는 것"과 "원래 의도한 것"의 차이에서 생겼고, 그 차이를 잡는 게 사람의 몫이었습니다.
만든 기술
Next.js · Express · PostgreSQL · AWS · Gemini
의견을 듣고 싶은 부분
- 온도가 "지금 뜨거운 사건"을 잘 보여준다고 느껴지시는지
- 딥다이브 한 편으로 사건이 이해되는지, 길거나 부족한 부분은 없는지
딥다이브 본문은 AI가 초안을 쓰고 사람이 검수해 발행합니다. 편하게 의견 남겨주시면 감사하겠습니다.