로컬 PC 터미널 창에 다음 명령어를 복사하여 순차적으로 실행해 줍니다. 비어 있는 공간을 만들고 도구를 가동하는 간단한 절차입니다.

인공지능 대화 창이 활성화되면 현재 디렉터리 내부에 치지직 송출 상태를 감시하는 시스템을 만들어 달라고 요구합니다. 프롬프트를 접한 AI 비서는 요청을 해석하고 알림 감지에 필요한 파이썬 소스 코드 양식을 설계하여 제안합니다.

사용자는 화면에 표시되는 파일 생성 내역을 훑어보고 실행 승인 버튼만 누르면 됩니다.

대화형 비서인 Claude Code에게 추가 패키지 설치 없이 내장 모듈만으로 구성된 연동 스크립트를 작성해 달라고 요청합니다. 소스 코드의 맨 위쪽에는 스트리머 아이디와 메시지 전송용 토큰 정보를 손쉽게 변경할 수 있도록 설정 변수로 모아둡니다.

import urllib.request
import json
import time

CHANNEL_ID = "YOUR_CHANNEL_ID"
TELEGRAM_BOT_TOKEN = "YOUR_BOT_TOKEN"
TELEGRAM_CHAT_ID = "YOUR_CHAT_ID"
STATE_FILE = "chzzk_state.json"

def get_live_status(channel_id):
    url = f"https://api.chzzk.naver.com/service/v1/channels/{channel_id}/live-status"
    req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            data = json.loads(response.read().decode('utf-8'))
            if data.get("code") == 200:
                return data.get("content", {})
    except Exception as e:
        print(f"조회 실패: {e}")
    return None

def send_telegram_message(token, chat_id, text):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage"
    payload = json.dumps({"chat_id": chat_id, "text": text}).encode('utf-8')
    req = urllib.request.Request(url, data=payload, headers={'Content-Type': 'application/json'})
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            pass
    except Exception as e:
        print(f"알림 발송 실패: {e}")

이 코드는 네트워크 통신 장애가 일어 나거나 서버 점검 시간대에 접어들어도 모니터링이 멈추지 않도록 설계되었습니다. 에러 발생 시 프로그램이 튕겨 나가지 않도록 예외 처리 구문이 빈틈없이 들어가 있어서 안정적인 동작을 보여줍니다.

AI 엔진이 작성해 준 스크립트가 현 디렉터리에 정상적으로 저장되었는지 확인해 줍니다.

매번 정보를 수집할 때마다 로컬 캐시 파일에 적힌 직전 상태와 현재 라이브 여부를 대조하는 구조를 갖춥니다. 방송이 켜진 직후 한 번만 조건문이 참이 되도록 만들어 메시지 전송 로직이 최초 한 번만 호출되게 통제합니다.

def main():
    try:
        with open(STATE_FILE, "r") as f:
            state = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        state = {"is_live": False}

    print("실시간 모니터링 가동 시작...")
    while True:
        status = get_live_status(CHANNEL_ID)
        if status:
            is_live = status.get("status") == "OPEN"
            live_title = status.get("liveTitle", "제목 없음")
            
            if is_live and not state.get("is_live"):
                message = f"[알림] 스트리머 방송 시작!\n\n제목: {live_title}\n주소: https://chzzk.naver.com/live/{CHANNEL_ID}"
                send_telegram_message(TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_CHAT_ID, message)
                print("신규 방송 감지 - 알림 전송 완료.")
            
            state["is_live"] = is_live
            with open(STATE_FILE, "w") as f:
                json.dump(state, f)
                
        time.sleep(60) # 60초 간격 조회

if __name__ == "__main__":
    main()

캐시 기반 필터를 거치면서 서버를 며칠 내내 켜놓아도 상태 변동이 일어나지 않는 한 쓸데없는 알림이 전송되지 않습니다. 생성되는 json 텍스트 파일의 용량은 매우 미미하므로 하드 디스크 여유 공간이나 램 사용량에 지장을 주지 않습니다.

이 조건 제어 방식을 끝으로 뼈대가 되는 모니터링 코드가 짜임새 있게 완비됩니다.

프로그램 코드 작성이 모두 마무리되면 로컬 환경의 터미널에 명령어를 입력하여 감시 활동을 시작합니다. 실행을 시작한 프로그램은 터미널 안에서 묵묵히 데이터를 받아오며 상태 전송과 로컬 캐시 갱신 작업을 교대로 진행합니다.

프로젝트를 실행하고 관리하는 대부분의 디테일은 CLI 기반의 터미널 동반자 프로그램과 협업하며 간편하게 수정할 수 있습니다. 요구하는 사항들을 자연어 대화로 풀어서 건네기만 해도 그에 맞는 수정안을 바로 제공받는 편리함을 누려보시기 바랍니다.

매번 사이트를 일일이 들어가 확인하던 무의미한 새로고침을 끝내고 터미널 AI가 조율하는 안정적인 모니터링 시스템을 구성해 보길 권합니다.

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