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AI 자동화 · AI 에이전트 엔지니어

반복 업무를 대신 처리하는 AI 자동화를 구축합니다.

소규모 비즈니스와 바쁜 팀을 위해. 수작업을 줄이고 고객 응답을 앞당기며 잠재 고객이 새어 나가지 않게 하는 AI 에이전트·워크플로 자동화·깔끔한 API 연동을 만듭니다.

지루한 일은 알아서 돌아가게 만듭니다.

작업물 보기

무료 진단 · 부담 없음 · 제가 만든 모든 것은 고객님의 것입니다.

  • 수작업 감소
  • 빠른 고객 응대
  • 놓치는 고객 감소
워크플로24시간 연중무휴 실행
  • 트리거

    새 잠재 고객 유입

    폼 · 이메일 · DM

  • AI 에이전트

    선별 및 정보 보강

    읽고 판단해 초안 작성

  • 액션

    CRM 업데이트 · 응답

    기록 및 후속 조치까지

전체 과정

함께 일하는 방식

‘번거롭다’에서 ‘해결됐다’까지, 단순하고 위험이 낮은 여정.

자동화 스프린트 · 5 단계
  1. 단계 1

    파악

    텍스트로 빠르게 주고받으며 고객님의 프로세스와 시간이 실제로 어디로 가는지 파악합니다.

    프로세스를 지도로
  2. 단계 2

    설계

    해결책을 설계하고 고객님의 환경과 예산에 맞는 적절한 도구를 고릅니다.

    명확한 계획
  3. 단계 3

    구축

    먼저 작동하는 프로토타입을 빠르게 드려, 전체 구축을 결정하기 전에 가치를 확인하시게 합니다.

    작동하는 프로토타입
  4. 단계 4

    검증

    실제 사례로 돌려 보고, 정식 가동 전에 거친 부분을 다듬습니다.

    실제 사례로 검증
  5. 단계 5

    인계 및 개선

    문서와 함께 쓰기 쉬운 형태로 인계하고, 운영하시는 동안 다듬어 갑니다.

    문서화 및 가동

기술과 도구

저의 기술 스택

실제로 납품에 쓰는 도구들——그리고 지금 실력을 끌어올리는 중인 것들도.

AI와 LLM

  • Anthropic Claude API
  • OpenAI API
  • 프롬프트 엔지니어링
  • AI 에이전트
  • LLM 앱 설계

자동화와 연동

  • Python
  • REST API와 웹훅
  • n8n
  • Make / Zapier
  • Cron / 스케줄링
  • 워크플로 설계

데이터와 웹

  • 웹 스크래핑
  • 데이터 추출과 정제
  • CSV / Excel 파이프라인
  • Flask
  • Next.js / React
  • Tailwind CSS
  • 다국어 / i18n

엔지니어링과 도구

  • Git과 GitHub
  • Docker
  • TypeScript / Node.js
  • Linux / Ubuntu
  • WSL
  • Bash
  • PostgreSQL / SQL
  • 테스트 (pytest)
  • Railway (배포)
  • VS Code

제가 해결하는 문제

이 중 하나라도 익숙하다면, 자동화할 수 있습니다.

수작업의 반복

앱 사이 복사·붙여넣기, 같은 데이터 재입력, 같은 답변을 손으로 보내기.

예시 보기
  • 새 주문을 이메일에서 스프레드시트로 일일이 복사
  • 같은 고객 정보를 서로 다른 세 개의 도구에 다시 입력
  • ‘요청 접수했습니다’라는 같은 답변을 반복해서 발송

느린 고객 응대

문의가 몇 시간씩 방치되고——특히 영업시간 외——관심이 식어 버립니다.

예시 보기
  • 저녁 8시에 온 견적 문의에 정오가 되어서야 답장
  • 주말 문의가 월요일 아침까지 쌓임
  • 첫 답변을 몇 시간씩 기다리는 사이 잠재 고객이 식음

새어 나가는 잠재 고객

메시지가 이메일·폼·DM으로 흩어져, 일부는 끝내 후속 조치되지 않습니다.

예시 보기
  • 일주일 동안 아무도 못 본 문의 폼 접수
  • 묻혀서 후속 조치되지 않은 DM
  • 누가 연락했고 지금 어느 단계인지 보여 주는 단일 목록이 없음

서로 대화하지 않는 도구들

CRM, 스프레드시트, 받은편지함, 그 밖의 앱이 각자 한 조각씩 쥐고 있는데 어느 것도 연결되어 있지 않습니다.

예시 보기
  • 스프레드시트에 쌓인 주문을 CRM이 전혀 모름
  • 한 앱의 새 잠재 고객이 이메일 도구에 도달하지 않음
  • 데이터를 옮기려고 CSV를 손으로 내보내고 다시 가져옴

여기저기 흩어진 데이터

필요한 숫자가 다섯 군데에 흩어져 있어 보고서마다 수작업이 됩니다.

예시 보기
  • 숫자가 Stripe·스프레드시트·받은편지함에 나뉘어 있음
  • 주간 보고서 작성은 네 곳에서 복사하는 일
  • 사업이 실제로 어떤지 보여 주는 단일 화면이 없음

활용하지 못하는 AI

AI가 어딘가에서 도움이 될 것 같은데——정확히 어디서 실제로 효과가 나는지 보이지 않습니다.

예시 보기
  • ChatGPT는 써 봤지만 업무 흐름에 넣지 못함
  • 어떤 작업을 안심하고 AI에 맡길 수 있는지 모름
  • 그저 대화하는 게 아니라, 내 데이터를 두고 움직이는 것을 원함

서비스

핵심 영역

템플릿이 아니라, 고객님이 실제로 일하는 방식에 맞춘 실용적인 자동화.

01

AI 자동화

반복 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화해, 일상 업무가 하루를 잡아먹는 대신 알아서 돌아가게 합니다.

예를 들어
  • 들어오는 모든 주문을 자동으로 스프레드시트와 CRM에 정리
  • 작성된 폼 하나를 작업·이메일·캘린더 일정으로 변환
  • 일어나기 전에 보고서를 준비해 두는 야간 작업
02

AI 에이전트

고객님의 데이터를 읽고, 질문에 답하며, 실제로 움직이는 어시스턴트——그저 되받아 대화하지 않습니다.

예를 들어
  • 자사 문서로 자주 묻는 질문에 답하는 지원 어시스턴트
  • 새 잠재 고객마다 읽고 맞춤 답변을 초안으로 작성하는 에이전트
  • 들어오는 정보를 요약하고 태그를 다는 리서치 에이전트
03

워크플로 자동화

앱을 연결해 복사·붙여넣기 없이 업무가 자동으로 흐르게 합니다. n8n·Make·맞춤 코드로 구축.

예를 들어
  • 폼 → CRM → 이메일 → Slack을 하나의 자동 흐름으로
  • 기본으로는 대화하지 않는 두 앱을 완벽히 동기화
  • 이벤트나 클릭 하나로 일련의 절차 전체를 실행
04

API 연동

CRM·이메일·스프레드시트·웹훅, 그리고 이미 쓰시는 앱들을 서로 대화하게 만듭니다.

예를 들어
  • 새 Stripe 결제를 회계 시트로 바로 전송
  • CRM과 이메일 도구 간 연락처 동기화
  • 웹훅을 설정해 한 앱이 다른 앱에 즉시 반응하도록
05

비즈니스 프로세스 자동화

잠재 고객 확보, 고객 접수, 후속 조치, 보고서를 자동화해 누군가 기억하는 데 의존하지 않게 합니다.

예를 들어
  • 잠재 고객을 확보하고 즉시 개인화된 후속 메시지 발송
  • 단계별로 알아서 진행되는 고객 온보딩
  • 매번 제때 받은편지함에 도착하는 예약 보고서
06

AI 컨설팅 · 프로세스 진단

어디서 시작할지 막막하신가요? 프로세스를 지도로 그려, 가장 먼저 자동화할 최고 효과 지점을 찾습니다.

예를 들어
  • 자동화할 상위 3가지를 담은 명확한 프로세스 지도
  • 절약할 시간과 비용에 대한 솔직한 추정
  • 전문 용어 없이, 제가 없어도 실행할 수 있는 계획

이전 작업물

집중적이고 고객 지향적인 프로젝트——각각이 실제 문제를 처음부터 끝까지 해결합니다.

AI / LLM 애플리케이션

Document Explainer

헷갈리는 미국 공식 서한을 쉬운 말로——그리고 당신의 언어로 설명합니다.

  • Python
  • Flask
  • Anthropic Claude (claude-sonnet-5)
  • pytest
코드라이브 데모

문제

공식 서한——차량국(DMV), 국세청(IRS), 은행, 임대인, 보험사 등——은 전문 용어와 기한으로 가득합니다. 미국에 온 지 얼마 안 된 사람은 긴급 통지와 광고 우편을 구분하지 못해 남의 해석에 의존하기 쉽습니다.

대상

미국과 그 주변 제도에 익숙지 않은 사람——그리고 솔직히, 빽빽한 공식 서한을 30초 만에 실행 가능한 내용으로 바꾸고 싶은 누구나.

하는 일

서한의 텍스트를 붙여넣거나——사진이나 PDF를 올리면——네 가지 명확한 정보를 돌려주는 웹 앱: 그것이 무엇인지, 무엇을 해야 하는지(기한 포함), 무시하면 어떻게 되는지, 그리고 요약 전체를 당신의 언어로 번역한 것.

핵심 결정

  • AI 출력을 네 개의 고정 섹션에 담도록 강제해, 답변이 항상 한눈에 들어오고 실행 가능하게——결코 글의 벽이 되지 않게 했습니다.
  • API 키 없이 작동하는, 분명히 표시된 데모 모드를 더해 인터페이스를 즉시 안전하게 시험할 수 있게 했습니다.
  • 번역과 다국어 UI를 넣어, 도구가 각 사람을 그의 언어로 맞이하도록 했습니다.
  • 문구에 확실한 선을 그었습니다: 서한이 무엇을 말하는지 설명할 뿐, 법률·의료·금융 자문이 아닙니다.

배운 점

LLM을 데모가 아닌 믿을 수 있는 제품 기능으로 바꾸는 법——일관된 구조가 되도록 프롬프트를 다듬고, 키 없는 경우를 매끄럽게 처리하며, AI 출력 주위에 테스트를 작성하는 것.

다음 방향

설명 이력 저장, 더 많은 문서 유형 지원, 그리고 모바일에 맞춘 카메라 촬영 흐름 추가.

웹 스크래핑 · 데이터 자동화

Catalog Scraper

페이지로 나뉜 카탈로그 사이트를 곧바로 쓸 수 있는 깔끔한 스프레드시트로 바꿉니다.

  • Python
  • requests
  • BeautifulSoup
  • openpyxl
코드

문제

비즈니스에 필요한 데이터——경쟁사 가격, 상품 카탈로그, 잠재 고객 목록——는 수십 개의 웹페이지에 갇혀 있는 경우가 많습니다. 손으로 모으면 느리고 지루하며 실수하기 쉽습니다.

대상

웹 데이터를 스프레드시트로 필요로 하는 누구나: 시장 조사, 가격 모니터링, 카탈로그 구축, 잠재 고객 목록 작성 등.

하는 일

페이지로 나뉜 카탈로그 사이트를 돌며 각 항목의 구조화된 필드(제목, 가격, 재고, 평점, 상세 링크)를 추출하고, 페이지 넘김을 자동으로 따라가며, Excel이나 Google 스프레드시트에서 바로 열리는 깔끔한 CSV와 Excel 파일을 내보내는 Python 스크레이퍼.

핵심 결정

  • 일회용 스크립트가 아니라 재사용 가능한 골격으로 구축——대상 URL과 몇 개의 CSS 선택자만 바꾸면 페이지 넘김·내보내기·속도 제한 로직은 그대로입니다.
  • 설계부터 예의 바르게: 맞춤 User-Agent와 요청 사이의 작은 지연으로 대상 사이트를 배려합니다.
  • 열 너비를 자동 조정한 CSV와 Excel 양쪽으로 내보내, 생성되는 순간부터 쓸 수 있는 결과로.

배운 점

사이트를 넘나들며 재사용 가능한 스크레이퍼를 설계하는 법, 그리고 헤더·지연 같은 작은 예의의 차이가 일회용 스크립트와 실제로 고객을 위해 돌릴 수 있는 것을 가른다는 것.

다음 방향

선택자를 설정 파일로 옮기고, 예약 실행을 더하며, 결과를 Google 스프레드시트나 데이터베이스로 바로 보내기.

데모는 스크래핑 연습을 위해 만들어진 공개 샌드박스 books.toscrape.com에서 동작합니다.

소개

저는 알렉세이——알렉스로 통합니다——샌디에이고에 있는 AI 자동화 엔지니어입니다. 대학에서 인공지능을 전공했고, 이후 몇 년간 무언가를 만들며 현장 밀착형의 운영 중심 업무를 해 왔습니다.

바로 이 조합이 핵심입니다. 저는 코드만 쓰지 않습니다. 놓친 메시지, 손으로 하는 후속 조치, 다섯 개 도구에 흩어진 데이터 같은 소규모 비즈니스의 어수선한 일상을 이해합니다. 그래서 일반적인 템플릿이 아니라 진짜 문제를 중심으로 자동화를 구축합니다.

저와 함께하실 때, 고객님은 저와 직접 일하십니다. 빠른 응답, 진짜 책임감, 그리고 고객님이 실제로 일하는 방식에 맞춘 해결책을 드립니다.

Aliaksei Krachkouski

AI 자동화 · AI 에이전트 엔지니어

새 프로젝트 문의 가능
위치
샌디에이고, CA
근무
원격 · 전 세계
응답
약 10분
전문
AI 자동화와 에이전트

자주 묻는 질문

어떤 유형의 기업과 일하시나요?

주로 중소기업, 1인 사업자, 그리고 Upwork 같은 플랫폼에서 만나는 팀입니다——대행사, 이커머스 상점, 서비스 제공자, 부동산과 지역 비즈니스, 그리고 반복적인 관리 업무에 파묻힌 모든 분. 기술자일 필요도, 큰 예산도 필요 없습니다. 하루의 일부가 앱 사이 데이터 옮기기, 잠재 고객 쫓아다니기, 같은 작업 반복에 쓰이고 있다면, 그것이 바로 제가 대신 맡아 그 시간을 돌려드리는 일입니다.

제 비즈니스에서 실제로 무엇을 자동화할 수 있나요?

대부분이 생각하는 것보다 훨씬 많습니다. 간단한 판별법은, 작업이 규칙을 따르고 반복된다면 대개 자동화할 수 있다는 것. 제가 자주 구축하는 것들: 즉시 후속 조치가 붙는 잠재 고객 확보, 고객 접수와 온보딩, 예약 조율, 견적·청구서 생성, 데이터 입력과 CRM 업데이트, 보고서 생성, 앱 간 데이터 이동·동기화, 자사 문서로 반복 질문에 답하는 챗봇, PDF·문서 분석, 주문·결제 처리, 후기·피드백 요청, 웹 데이터 스크래핑·정제 등. 특정 작업이 해당하는지 확신이 안 서시나요? 보내 주세요——자동화할 가치가 있는지, 무엇을 절약할지 솔직히 말씀드립니다.

비용과 기간은 어느 정도인가요?

각 프로젝트는 무료 진단 후 사전에 합의하는 고정 견적입니다——시간당 요금의 예상 밖 청구도, 범위가 불어나는 일도 없습니다. 실제 납품을 기준으로 대략 안내드리면, 단일 워크플로의 빠른 자동화(예: 폼 → CRM → 이메일)는 보통 며칠, 후속 조치·알림과 함께 2~3개 도구를 동기화하는 표준 연동은 약 1~2주, 문서에서 답하거나 답변을 초안 작성하는 AI 에이전트나 챗봇은 약 2~3주, 접수→온보딩→보고까지의 다단계 프로세스 일체는 대략 3~5주, 여러 에이전트나 운영 파이프라인 전체를 포함한 대규모 맞춤 시스템은 6주 이상이며 가치를 일찍 보시도록 단계로 나눕니다. 실제 기간은 주로 고객님의 도구에 접근해 실데이터로 검증하는 속도에 달려 있습니다——시작 전에 언제나 구체적인 견적을 드립니다.

계약 전에 프로토타입을 만들어 주실 수 있나요?

네, 오히려 권합니다. 보통 가장 효과가 큰 부분의 작동하는 프로토타입을 고객님의 실데이터 위에서 먼저 만들어, 전체 구축을 결정하시기 전에 실제로 돌아가는 모습을 보여 드립니다. 무엇을 조정할지 알려 주시고, 정말 마음에 드실 때에만 다음으로 넘어갑니다. 이렇게 고객님의 위험을 낮게 유지합니다——이미 성과를 확인한 것에만 지불하시게 됩니다.

프로젝트는 어떻게 시작하나요?

무엇이 발목을 잡는지 짧은 메시지로 보내 주시기만 하면 됩니다——정식 요건서는 필요 없습니다. 텍스트로 몇 가지 빠른 질문을 드리고, 프로세스를 파고들어, 가장 먼저 자동화할 만한 한두 가지를 짚어 냅니다. 그런 다음 명확한 계획·기간·고정 가격을 가지고 돌아와, 작업이 시작되기 전에 무엇을 받으시는지 정확히 알려 드립니다.

지금 쓰는 도구와 연동되나요?

거의 항상——그것이 일의 핵심입니다. CRM, 스프레드시트, 이메일, 캘린더, 결제 도구, 그리고 API나 웹훅이 있는 거의 모든 것을 연결해, 팀이 이미 아는 도구를 그대로 쓰게 합니다. 전부 갈아엎지 않습니다. 공식 연동이 없는 도구라도 대개 맞춤 코드로 연결할 수 있습니다.

기술 지식이 필요한가요?

전혀 필요 없습니다. 기술적인 부분은 제가 전부 맡고, 실제로 쓰실 수 있는 형태로 드립니다. 쉬운 말로 된 문서와 짧은 사용 설명이 함께 갑니다. 제 고객 대부분은 기술자가 아닙니다——문제를 평범한 말로 설명해 주시면, 저는 그것을 뒤에서 조용히 알아서 돌아가는 것으로 바꿉니다.

무료 자료

아직 이야기 나눌 준비가 안 되셨나요?

무료 ‘자동화 스타터 체크리스트’를 받으세요——소규모 비즈니스에서 가장 먼저 자동화할 12가지, 그리고 어느 것이 가장 큰 비용인지 가려내는 한 페이지가 함께 담겨 있습니다. 보내기를 누르는 순간 PDF가 내려받아집니다.

스팸은 없습니다. 요청하실 때만 연락드립니다.

시간을 잡아먹는 프로세스가 있으신가요?

가장 먼저 자동화할, 효과가 가장 큰 것을 함께 찾아봅시다. 부담 없는 무료 진단을 예약하세요——AI가 실제로 어디서 도움이 되는지 전문 용어 없이 보여 드립니다.

이메일 보내기

무료 진단 · 부담 없음 · 제가 만든 모든 것은 고객님의 것입니다.