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Content Repurposer 런칭: 7일 만에 SaaS 만든 이야기

TL;DR: 블로그 포스트 1개 → 5개 플랫폼 최적화 포스트 변환 CLI를 7일 만에 만들었다. 3월 8일 ProductHunt 런칭 예정.

문제

기술 블로그를 쓸 때마다 반복되는 루틴이 있었다.

  1. 블로그 포스트 작성 (2-3시간)
  2. 같은 내용을 Twitter thread 형식으로 재작성 (1시간)
  3. LinkedIn 포스트로 다시 정리 (30분)
  4. 뉴스레터 버전으로 편집 (30분)
  5. "이게 맞나?" 자문하며 포기

총 4-5시간이 날아가는데, 실제로 블로그 포스트에서 달라지는 건 형식뿐이다.

기존 도구들의 문제

기존 AI 콘텐츠 도구들을 써봤는데, 대부분 같은 문제가 있었다:

"1개 글 → 100개 포스트!" 마케팅

실제로는:

  • 100개 중 쓸 만한 건 5개
  • 그 5개 편집에 3시간 소요
  • 결국 직접 쓰는 것보다 더 오래 걸림

품질이 아닌 에 집착하는 구조다.

솔루션: 100개 말고 5개 제대로

Content Repurposer는 반대로 접근한다.

5개의 high-quality 아웃풋. 100개의 쓰레기 대신.

$ content-repurposer my-post.md --formats all

🔄 Content Repurposer v1.0.0

📄 Reading: my-post.md (1,847 chars)
🎯 Generating 5 formats...

→ Generating twitter... ✅ 10/10
→ Generating linkedin... ✅ 10/10
→ Generating newsletter... ✅ 10/10
→ Generating tiktok... ✅ 9/10
→ Generating facebook... ✅ 10/10

🎉 Done! 5 formats in 54.1s

60초. 5개. 평균 9.8/10.

아키텍처

품질 스코어링

각 포맷마다 5가지 기준으로 채점:

기준내용
플랫폼 적응각 플랫폼의 톤/형식/길이 준수
핵심 내용 보존원문의 주요 포인트 유지
참여 유도훅, 구조, CTA 포함 여부
톤 일관성작성자 보이스 유지
형식 준수글자수 제한, 해시태그 등

점수가 7/10 미만이면 자동 재시도. 품질 임계값 이하는 발행 안 함.

기술 스택

Node.js 18+
├── Commander.js (CLI framework)
├── Gemini 2.5 Flash (AI generation)
├── chalk (컬러 터미널 출력)
└── marked (Markdown 파싱)

왜 Gemini 2.5 Flash?

GPT-4와 비교 테스트:

  • 속도: 3배 빠름 (54s vs 162s)
  • 비용: 5배 저렴
  • 품질: 이 태스크에서 동급 또는 우세

텍스트 변환 같은 structured task에는 굳이 가장 비싼 모델이 필요 없다.

테스트 결과

18개 테스트 케이스, 3가지 콘텐츠 타입:

콘텐츠 타입길이성공률평균 품질
짧은 팁 (short)293자100%9.8/10
코드 튜토리얼 (code)764자100%9.8/10
긴 리스트 (lists)2,084자100%9.7/10

포맷별 평균:

  • Twitter: 10/10
  • LinkedIn: 10/10
  • Newsletter: 10/10
  • TikTok: 9/10 ← 영상 스크립트가 제일 어렵다
  • Facebook: 10/10

경쟁사 비교

Content RepurposerLately.aiRepurpose.io
가격$29/mo$119+/mo$35-149/mo
셋업15분20-40시간30분
품질9.8/106-7/10템플릿 기반
텍스트 지원✅ 특화
CLI
오픈소스✅ MIT

비즈니스 모델

무료 플랜: 5회/월 (신용카드 불필요)
Pro: \$29/월 무제한

경쟁사가 $119+/mo인데 $29로 시작한다. 나중에 올릴 수 있지만, 지금은 시장 진입 가격으로 먼저 유저를 모은다.

7일 타임라인

Day 1 (3/1): 아이디어 → MVP 설계 Day 2 (3/2): CLI 프레임워크 + AI 통합 Day 3 (3/3): 품질 스코어링 + 5개 포맷 완성 Day 4 (3/4): Edge case 테스트 18개 Day 5 (3/5): 마케팅 자료 제작 Day 6 (3/6): 커뮤니티 워밍업 Day 7 (3/7): 런칭 준비 Day 8 (3/8): 🚀 ProductHunt 런칭

배운 것

1. "7/10이면 충분하다"가 아니라 "7/10 미만은 발행 안 한다"

처음에는 threshold를 없앴다가 저품질 아웃풋 3개 연속 발생. Quality gate 추가 후 안정화.

2. 빠른 모델 = 빠른 iteration

Gemini Flash 덕분에 한 번 실행에 54초. 테스트 18번이 그래도 16분. 느린 모델이었으면 이 속도로 iterate 불가능했다.

3. 경쟁사 가격이 비쌀수록 기회

Lately.ai가 $119/mo인 게 오히려 기회다. $29/mo로 "왜 이렇게 비싼 거 쓰세요?"가 된다.

4. 오픈소스 + 유료 서비스 조합

코드는 MIT 오픈소스. 서비스는 유료.

  • 개발자들에게 신뢰 획득 (코드 볼 수 있음)
  • 비개발자들에게 편의 제공 (직접 설치 안 해도 됨)

다음 목표

3월 8일 ProductHunt 런칭 후:

  • 첫 유료 고객 확보
  • Web UI 개발 (CLI가 진입장벽이라는 피드백 대비)
  • 포맷 추가: Threads, Mastodon, 뉴스레터 제목
  • 병렬 생성 (54s → ~15s)
  • API 지원 (다른 도구에서 연동)

마치며

이 글도 Content Repurposer로 Twitter thread, LinkedIn 포스트, 뉴스레터 버전을 만들었다.

60초. 5개. 4시간이 아니라.

3월 8일 ProductHunt에서 만나요.

GitHub | ProductHunt (3월 8일 공개)


이 포스트는 빌드 과정을 투명하게 공유하는 #BuildInPublic 시리즈의 일부입니다.