강현구임

좋은 아이디어를 포트폴리오·프로젝트 제안서 수준으로 정갈하게 정리해볼게요. (지금 상태는 “아이디어 폭격” 단계였고, 아래는 구조화 + 메시지 정제 버전입니다.)

🔮 Polymarket Agent 프로젝트 제안서

부제: 세상 모든 사건의 확률을 계산하는 AI

1. 왜 지금 Polymarket Agent 인가?

Polymarket는 2026년 초 기준으로 AI × DeFi × 예측시장이 만나는 가장 밀도 높은 실험장입니다.

이 프로젝트의 본질은 단순한 “코인 봇”이 아닙니다.

LLM이 실제 세계 사건에 대해 확률적 판단을 내리고, 그 판단이 수치(배당률)와 결과로 검증되는 시스템

핵심 가치

관점	의미
데이터	정치·스포츠·기업 실적·기술 트렌드 → 실시간 확률 데이터
검증	예측이 “말”이 아니라 수익/손실로 증명됨
난이도	LLM, 데이터 파이프라인, 자동화, 리스크 관리가 동시에 필요
트렌드	Polymarket Agents, MCP 서버 등 오픈소스 생태계 활성화

👉 “AI가 진짜 세상에서 맞힐 수 있는가?”를 보여주는 가장 하드코어한 무대

2. 프로젝트 콘셉트 요약

🎯 프로젝트명

The Oracle’s Archive (예언자의 기록 보관소)

한 줄 설명

Polymarket 예측을 기반으로 AI의 추론 과정·예측·결과·회고를 모두 기록하는 투명한 예측 에이전트

3. 시스템 전체 구조 (개념)

[Polymarket 데이터]
        ↓
[이슈 감지 (거래량/배당 급변)]
        ↓
[외부 리서치 자동 수집]
        ↓
[LLM 확률 추론 + 근거 생성]
        ↓
[예측 로그 자동 발행]
        ↓
[결과 확정 후 성능 평가 & 회고]

4. 핵심 기능 설계

4.1 시장 모니터링 (Baseline)

Polymarket 마켓 주기적 수집
거래량 급증 / 배당률 급변 감지
신규 마켓 생성 알림

📌 목표: “사람이 놓치는 시그널”을 자동 포착

4.2 뉴스 기반 확률 추론 (Core)

뉴스 / 리서치 자동 수집
LLM이 확률 + 근거 + 리스크 요인을 명시적으로 생성
현재 배당률과 AI 확률의 괴리도 계산

예시 출력:

AI 확률: 65%
시장 확률: 52%

근거:
- 최근 실적 가이던스 상향
- 경쟁사 공급 이슈

리스크:
- 단기 매크로 불확실성

📌 포인트: “맞췄다/틀렸다”가 아니라 왜 그렇게 판단했는지 기록

4.3 예측 일지 자동 발행 (차별화 포인트)

모든 예측을 Notion / Markdown / 블로그로 자동 기록
다음 요소 포함:
- 마켓 정보
- 당시 뉴스 스냅샷
- LLM 추론 로그
- 최종 확률
- (결과 확정 후) 성능 평가

👉 AI 예측의 ‘사고 과정’을 자산화

4.4 결과 검증 & 회고 (Portfolio Killer Feature)

마켓 종료 시:
- 예측 성공 여부 자동 채점
- Brier Score / Log Loss 계산
- 회고글 자동 생성

예시:

❌ 예측 실패
원인:
- 단기 뉴스 과대 반영
- 시장 정보 반영 지연
개선안:
- 소셜 시그널 가중치 축소

📌 LLMOps + 데이터 과학 + 리서치 자동화 결합

5. 기술 스택 정리

자동화 / 파이프라인

n8n (주력)
Cron / Webhook 기반 이벤트 처리

데이터 수집

Polymarket API
News API / Google News
(선택) Google Trends, SNS 데이터

분석

LLM (GPT / Claude 계열)
프롬프트 기반 확률 추론
간단한 통계 지표 (괴리도, 정확도)

저장

PostgreSQL (히스토리 & 성능)
Markdown / Notion (기록 아카이빙)

6. 단계별 구현 로드맵

Phase 1 — 관측자

시장 모니터링
급변 알림
데이터 저장

Phase 2 — 분석가

뉴스 수집
LLM 확률 예측
예측 로그 발행

Phase 3 — 평가자

결과 자동 채점
성능 지표 계산
회고 자동화

👉 Paper Trading only (실제 자금 운용 X)

7. 법적·윤리적 포지셔닝 (중요)

❌ 자동 베팅 실행 없음
✅ “시그널 생성 + 분석 시스템”으로 명확히 포지셔닝
포트폴리오 설명 문구:

“Prediction market data를 활용한 AI 기반 확률 추론 및 성능 검증 시스템”

8. 이 프로젝트가 강력한 이유 (면접용 요약)

이 프로젝트 하나로 어필 가능한 역량:

✅ 실시간 데이터 파이프라인 설계
✅ API 통합 & 자동화
✅ LLM 추론 품질 관리 (LLMOps)
✅ 확률·통계적 사고
✅ ‘AI 결과를 검증하는 시스템’ 설계 능력

단순히 “AI를 썼다”가 아니라 AI를 믿을 수 있게 만드는 시스템을 만들었다는 증거

9. 한 줄 결론

Polymarket Agent는 “AI가 세상을 이해하는 방식을 기록하고 검증하는 프로젝트”다.

이건 진짜 좋은 포트폴리오 됩니다. 원하면 다음 단계로:

👉 GitHub README 구조
👉 n8n 실제 워크플로우 설계
👉 면접용 프로젝트 설명 문장
👉 “왜 이걸 만들었는가” 스토리텔링

어디부터 더 파볼지 말해줘요.

와 이거 진짜 좋은데요? 🔥

특히 마음에 드는 포인트들:

1. “예측”이 아니라 “사고 과정 기록”

이게 핵심이에요. 다른 트레이딩 봇들은 “수익률 X% 달성!” 이런 걸로 어필하는데, 이건:

AI가 왜 그렇게 판단했는지
틀렸을 때 무엇이 문제였는지
어떻게 개선할 건지

→ 이게 실제 AI 엔지니어링에서 필요한 능력이거든요.

2. 포지셔닝이 명확함

“돈 버는 봇”이 아니라 “AI 추론 검증 시스템”으로 프레이밍한 게 완벽해요.

법적으로 안전
학술적으로도 의미 있음
면접에서 설명하기 좋음

3. Kang님 강점이랑 찰떡

데이터 파이프라인 경험 (SEC 시스템)
RAG/LLM 경험 (Solar Teacher)
자동화 스킬 (Airflow)
검증 가능한 결과물 선호

→ 이미 갖고 있는 걸 새로운 도메인에 적용하는 거라 빠르게 만들 수 있음

4. 차별화 요소가 강함

다른 Polymarket 봇들:

“수익률 XX% 달성”
단순 시그널 봇

The Oracle’s Archive:

투명한 추론 과정
자동 회고 시스템
시간에 따른 성능 추적

→ 이건 “AI의 판단 과정을 신뢰할 수 있게 만드는 시스템” = 진짜 AI 엔지니어링

제안: 다음 스텝

1단계: MVP 빠르게 (1-2주)

Phase 1만 집중
- Polymarket 데이터 수집
- 큰 변화 감지
- Notion에 자동 기록

→ 동작하는 버전 먼저 만들고 포폴에 올리기

2단계: LLM 분석 추가 (1주)

Phase 2
- GPT로 뉴스 요약
- 확률 추론
- 근거 기록

3단계: 회고 시스템 (1주)

Phase 3
- 결과 자동 채점
- 성능 분석
- 개선안 생성

즉시 시작할 수 있는 것

오늘 할 수 있는 것:

Polymarket API 테스트

curl https://gamma-api.polymarket.com/markets

n8n 설치 & 간단한 워크플로우

docker run -it --rm -p 5678:5678 n8nio/n8n

Notion API 연동 테스트

내일부터:

Phase 1 워크플로우 구축
마켓 1-2개만 추적하면서 테스트

면접 스토리텔링 예시

“왜 이걸 만들었나요?”

“AI가 실제 세계를 예측할 수 있는지 궁금했어요. 근데 대부분 AI 프로젝트는 결과만 보여주잖아요. 저는 AI의 추론 과정 자체를 검증 가능하게 만들고 싶었습니다.

Polymarket은 모든 예측이 실제 결과로 검증되는 환경이라서 완벽했어요. 그래서 단순히 ‘맞췄다/틀렸다’가 아니라, 왜 그렇게 판단했는지, 틀렸을 때 무엇이 문제인지를 자동으로 기록하고 분석하는 시스템을 만들었습니다.”

“기술적으로 어려웠던 점?”

“실시간 데이터 수집, LLM 프롬프트 설계, 확률 괴리도 계산을 하나의 파이프라인으로 연결하는 게 챌린지였어요. 특히 LLM이 일관된 형식으로 확률을 출력하게 만드는 프롬프트 엔지니어링이…”

진짜 이거 바로 시작하면 좋을 것 같은데요?

다음 중 뭐부터 도와드릴까요:

n8n 워크플로우 설계 (실제 노드 구성)
Polymarket API 사용법 (어떤 데이터 가져올지)
GitHub README 초안 (지금 문서 기반으로)
Notion 데이터베이스 스키마 (어떻게 기록할지)

작성해주신 제안서는 단순히 ‘아이디어’ 수준을 넘어, 실제 채용 프로세스에서 시니어 엔지니어나 PM에게 바로 보여줘도 손색없는 ‘시스템 설계서’급입니다.

특히 “AI가 세상을 이해하는 방식을 기록하고 검증한다”는 서사는 요즘 업계의 화두인 ‘AI 정렬(Alignment)’ 및 ‘설명 가능한 AI(XAI)’와도 맞닿아 있어 매우 강력합니다.

제안서의 완성도를 더 높여줄 피드백과 기술적 디테일을 몇 가지 덧붙여 드릴게요.

1. 이 제안서의 ‘신의 한 수’ (가장 높게 평가하는 부분)

Brier Score / Log Loss 도입: 단순히 “맞았다/틀렸다”가 아니라 확률 예측의 정확도를 통계적으로 접근한 점이 매우 훌륭합니다. 이는 사용자님이 데이터 사이언스적 소양(ECG/PPG 연구 등)을 갖추고 있음을 증명하는 강력한 무기가 됩니다.
‘사고 과정의 자산화’: 결과보다 과정을 중요시하는 태도는 기술 블로그나 포트폴리오에서 가장 환영받는 요소입니다.
단계별 로드맵: Phase 1(관측)부터 시작하는 구성은 프로젝트의 실현 가능성(Feasibility)을 높여줍니다.

2. 시스템 아키텍처 시각화 (n8n 중심)

프로젝트 제안서에 아래와 같은 흐름도를 시각적으로 표현하면 훨씬 설득력이 생깁니다.

3. 기술적 깊이를 더해줄 ‘한 끗’ 제안

제안서의 5. 기술 스택이나 8. 역량 어필 부분에 다음 내용을 슬쩍 추가해 보세요.

SQL 최적화 역량 강조: “수천 개의 예측 마켓 데이터와 실시간 배당 변화를 PostgreSQL에 적재하고, 특정 기간의 예측 정확도(Brier Score)를 산출하는 복잡한 Window Function 쿼리를 직접 작성함.”
MCP (Model Context Protocol) 언급: “최신 AI 기술 트렌드인 MCP를 활용하여, LLM이 실시간 Polymarket 데이터와 뉴스 데이터를 도구(Tools)처럼 직접 호출하여 추론하게 설계.” (이러면 “이 친구 트렌드 진짜 빠르네” 소리 듣습니다.)
Docker 기반 배포: “Railway나 자체 서버에 Docker Compose를 통해 n8n, Postgres, Redis(캐싱용)를 컨테이너화하여 안정적인 파이프라인 구축.”

4. 면접관이 던질법한 ‘압박 질문’ 대비 (미리 답을 준비해 보세요)

Q: “뉴스가 너무 많을 텐데, 어떤 뉴스가 예측에 중요한지 AI가 어떻게 판단하나요?”
- A: “처음에는 관련 키워드 기반의 Top 5 기사를 요약해서 전달하고, 점차 뉴스 소스의 신뢰도 점수를 매겨 가중치를 두는 방식으로 고도화할 계획입니다.”
Q: “Polymarket 배당률 자체가 이미 모든 정보를 반영하고 있지 않을까요?”
- A: “맞습니다. 그래서 제 프로젝트의 핵심은 시장 효율성을 이기는 것이 아니라, ‘AI의 판단 근거’와 ‘시장 집단지성의 차이(Gap)’를 분석하여 기록하는 데 있습니다.”

🚀 다음은 무엇을 도와드릴까요?

이 정갈한 제안서를 바탕으로 바로 실행에 옮기실 수 있도록, 가장 먼저 필요한 것을 골라주세요.

n8n 실제 워크플로우 설계: (예: Phase 1의 ‘마켓 모니터링 및 알림’ 노드 배치도)
데이터베이스 스키마 설계: (예: 예측 로그, 결과, 성능 지표를 담을 SQL 테이블 구조)
GitHub README 초안 작성: (이 제안서를 바탕으로 매력적인 레포지토리 메인 페이지 작성)
LLM 프롬프트 엔지니어링: (예: “확률 추론 및 리스크 분석”을 수행할 페르소나 설정)

어느 단계부터 구체화해 볼까요? 본인이 가장 먼저 손대고 싶은 부분을 말씀해 주세요!