(자료공개-2편)AI가 매일 미국 주식을 분석해주는 자동화 대시보드 만들기 (노코딩 코딩) GPT5.2 & 제미나이 3.0

핵심 내용

이 영상은 지난 1탄에서 구축한 백엔드(Backend)를 바탕으로, 실제 사용자가 볼 수 있는 웹 인터페이스(Frontend)를 구현하고 오류를 해결하는 과정을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

프론트엔드 구축: Claude Opus 4.5로 백엔드 컨텍스트를 유지한 상태에서, Gemini 1.5 Pro를 활용해 프론트엔드 UI 코드를 생성합니다.

Flask 서버 구동: 파이썬 Flask 웹 서버를 실행하여 로컬 환경(Localhost)에서 대시보드를 띄우는 방법을 시연합니다.

데이터 연동 디버깅: 'Smart Money Picks' 및 '기관 포지션(Institutional Flow)' 데이터가 화면에 출력되지 않는 문제를 식별하고, Cursor에게 로그 분석을 요청하여 데이터 구조 불일치 및 엔드포인트 오류를 수정합니다.

토큰 제한 해결: '거시 경제 분석(Macro Analysis)' 리포트가 중간에 잘리는 현상을 토큰(Token) 제한 문제로 진단하고, max_output_tokens 값을 4000으로 늘려 전체 텍스트가 정상적으로 출력되도록 설정을 변경합니다.


제공된 영상 파일의 내용을 바탕으로 시간을 포함한 상세 타임라인을 정리했습니다. 유튜브 설명란이나 챕터 기능에 바로 사용할 수 있는 형식입니다.

타임라인

00:00 이전 작업 기록(Past Conversation) 불러오기 (백엔드 컨텍스트 유지)

01:05 프론트엔드(UI) 구축 명령 및 AI 모델 설정 (Gemini 1.5 Pro)

03:20 Cursor 설정 변경 (User Settings → Always Proceed)으로 자동화

04:41 Flask 웹 서버(flask_app.py) 실행 및 로컬 대시보드 접속

05:29 초기 구동 오류 확인 (Smart Money Picks 및 기관 포지션 데이터 누락)

06:12 Cursor를 활용한 데이터 미출력 원인 디버깅 및 코드 수정

07:25 매크로 분석(Macro Analysis) 텍스트 잘림 현상 식별 (토큰 제한 이슈)

09:12 AI 모델 설정 변경 및 출력 토큰(Max Output Tokens) 4000으로 증량

10:59 최종 결과 확인: 매크로 경제 분석 및 뉴스 데이터 정상 출력 검증