자피어 센트럴에서 데이터 소스를 설정하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 자피어 센트럴 대시보드로 이동하여 "데이터 소스" 탭을 클릭하세요.
2. "데이터 소스 추가" 버튼을 클릭하세요.
3. 연결하려는 데이터 소스(예: 구글 시트, 에어테이블 또는 사용자 정의 API)를 선택하세요.
4. 데이터 소스 인증 및 연결을 위한 안내를 따르세요.
5. 데이터 소스가 연결되면 자피어 센트럴 워크플로우에서 사용할 수 있습니다.

자피어 센트럴에서는 다양한 워크플로우를 자동화할 수 있는 사용자 정의 "행동"을 만들 수 있습니다. 행동은 사용자가 정의할 수 있는 사용자 정의 명령이며, 이를 통해 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

새 행동을 만들려면 "행동 추가" 버튼을 클릭하세요. 이를 통해 트리거, 처리 로직 및 원하는 작업을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 구글 시트를 모니터링하고 가장 많은 좋아요를 받은 트윗을 추출한 다음 이를 Notion의 새 페이지에 자동으로 생성하는 행동을 만들 수 있습니다.

행동 설정 프로세스에는 여러 단계가 포함됩니다:

1. 트리거 정의: 봇에게 메시지가 전송되거나 연결된 앱에서 특정 데이터 변경이 발생하는 등의 이벤트 또는 구문이 트리거가 됩니다.

2. 처리 로직 지정: 여기서는 들어오는 데이터를 처리하는 방법(예: 가장 많은 좋아요를 받은 트윗 추출, 중복 제거, 콘텐츠 형식 지정)을 정의할 수 있습니다.

3. 작업 선택: 여기서는 봇이 수행해야 할 작업(예: Notion에 새 페이지 생성, 구글 시트 업데이트)을 선택할 수 있습니다.

자피어 센트럴을 통해 다양한 작업을 자동화할 수 있는 사용자 정의 행동과 데이터 소스를 만들 수 있습니다. 이 섹션에서 저자는 트윗 스크래핑 및 Notion에서의 콘텐츠 생성을 최적화하기 위해 자피어 센트럴을 사용하는 방법을 탐색합니다.

저자는 먼저 트윗 데이터가 저장된 구글 시트에 대한 데이터 소스를 설정합니다. 그런 다음 데이터 세트에서 좋아요 수가 가장 많은 상위 10개 트윗을 가져오도록 봇에게 지시합니다. 그러나 봇은 초기에 데이터 세트를 식별하는 데 어려움을 겪었으며, 원하는 결과를 얻기 위해서는 몇 번의 추가 프롬프팅이 필요했습니다.

다음으로 저자는 Notion 페이지 생성을 트리거하는 새 행동을 만듭니다. 특정 구문을 트리거로 설정하고 Notion에 새 페이지를 생성하는 작업을 설정합니다. 봇은 새 페이지를 성공적으로 생성했지만, 저자는 초기 페이지의 콘텐츠와 형식이 부족하다고 느꼈습니다.

저자는 그 후 페이지 제목 앞에 선호하는 날짜 형식을 포함하도록 행동을 수정했습니다. 이 새로운 행동을 테스트했고, 예상대로 원하는 형식의 Notion 페이지가 생성되었습니다.

트윗 데이터로 페이지를 채우고 싶었던 저자는 봇에게 다양한 프롬프트를 제공했지만, 원하는 작업을 일관되게 실행하는 데 어려움을 겪었습니다.

결과적으로 저자는 자피어 센트럴의 기능에 대해 혼합된 인상을 받았습니다. 잠재력은 인정하지만, 기술적 장애물과 신뢰성 문제가 큰 단점이라고 생각하여 3점 평가를 내렸습니다. 저자는 자피어 센트럴이 아직 자신의 요구 사항을 충족하기에는 준비가 되지 않았다고 판단하고 다른 AI 도구를 탐색할 것이라고 밝혔습니다.

자피어 센트럴은 사용자가 AI 봇과 협력하여 AI 에이전트를 만들 수 있도록 돕는다고 약속합니다. 저자는 자피어 센트럴을 자신의 AI 프로젝트 중 하나에 테스트해 보고 싶었습니다.

저자는 먼저 트윗 데이터가 포함된 구글 시트를 데이터 소스로 추가했습니다. 그런 다음 데이터 세트에서 좋아요 수가 가장 많은 상위 10개 트윗을 제공하도록 봇에게 요청했습니다. 그러나 봇은 초기에 데이터 세트를 식별하는 데 어려움을 겪었지만, 몇 번의 추가 프롬프팅 끝에 요청한 정보를 제공할 수 있었습니다.

다음으로 저자는 트윗 데이터로 Notion 페이지를 자동으로 생성하고 싶었습니다. 자피어 센트럴에서 새 행동을 만들고, 프롬프트 시 Notion에 새 페이지를 생성하도록 트리거를 설정했습니다. 봇은 페이지를 생성할 수 있었지만, 초기 결과는 그다지 인상적이지 않았습니다.

저자는 그 후 페이지 제목에 현재 날짜 형식을 추가하도록 행동을 수정했습니다. 이 방법은 예상대로 작동했으며, 봇은 원하는 형식으로 Notion 페이지를 생성할 수 있었습니다.

그러나 저자는 실제 트윗 데이터를 Notion 페이지에 채우려고 할 때 여러 기술적 문제에 부딪혔습니다. 많은 시도와 문제 해결 끝에 저자는 봇이 트윗 데이터를 Notion 페이지에 성공적으로 추가할 수 있도록 할 수 있었습니다.

전반적으로 저자는 이 과정이 상당히 복잡하고 기술적이었으며, 극복해야 할 많은 장애물이 있었다고 느꼈습니다. 자피어의 혁신을 인정하지만, 이 제품은 아직 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 자동화 작업에는 준비가 되지 않았다고 생각합니다. 저자는 자피어 센트럴에 3점 평가를 내리고 다른 AI 도구를 계속 탐색할 것이라고 밝혔습니다.

자피어 센트럴을 철저히 테스트한 결과, 경험이 좋지 않았다고 말할 수 있습니다. AI 봇을 통합하여 워크플로우를 자동화하는 개념은 유망하지만, 실행에는 여러 가지 문제가 있었습니다.

데이터 소스와 행동을 설정하는 과정이 제가 기대했던 것만큼 간단하지 않았습니다. 많은 기술적 장애물에 부딪혔고 봇이 지시를 일관되게 이해하고 실행하도록 하는 데 어려움을 겪었습니다. 신뢰성 부족과 지속적인 문제 해결 필요성으로 인해 기존 워크플로우에 자피어 센트럴을 통합하기가 어려웠습니다.

또한 봇의 응답이 항상 정확하거나 관련성 있는 것은 아니었으며, 원하는 결과를 얻기 위해 추가 프롬프트와 설명을 제공해야 했습니다. 이로 인해 복잡성과 시간 투자가 증가하여 작업 자동화의 목적이 퇴색되었습니다.

자피어의 AI 기반 자동화 혁신 노력을 인정하지만, 이 제품은 아직 준비가 되지 않았다고 생각합니다. 사용자 경험을 간소화하고 봇의 자연어 이해 및 작업 실행 기능을 크게 개선해야 합니다.

지금은 자피어 센트럴에 3점 평가를 내리겠습니다. 향후 개발 상황을 지켜볼 것이며, 더 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 경험을 제공할 수 있는 다른 AI 도구를 탐색할 것입니다.