AI로 전자책 2권 만들고 Gumroad에서 파는 법 — 처음부터 끝까지

TL;DR. 전자책 2권 × 언어 3개 = Gumroad 상품 6개를 스크립트 한 방에 등록했다. 커버 이미지는 PDF 첫 페이지에서 추출, 샘플 PDF는 GitHub Pages에 올려서 링크. LemonSqueezy API가 베타 제한이 있어 Gumroad로 전환 — 이게 결과적으로 더 낫다.

배경 — 왜 전자책이었나

코딩하면서 쌓인 내용이 두 종류였다.

하나는 Tauri 2 + AI 에이전트 루프로 앱을 만드는 방법. 저녁 한두 시간씩 AI와 대화하면서 앱 6개를 완성하는 패턴이 잡혔다.

다른 하나는 퀀트 트레이딩 시스템 전체. HMM 레짐 분류기, SAC RL 포지션 사이징, 통계적 차익거래 32 페어 — IBKR에서 실제로 돌아가는 시스템. OOS Sharpe 3.716이 나왔고, 이걸 처음부터 끝까지 설명하는 책이 없었다.

둘 다 글로 쓰면 의미가 있겠다 싶었다. PDF로 만들어서 팔면 더 좋고.

책 소개

Vibe Coding Tauri 2

태그: Tauri 2 · Rust · SvelteKit · AI Agent

AI 에이전트와 반복 루프(요청 → 구현 → 검증)를 사용해서 Tauri 2 데스크톱 앱 4개와 Rust TUI 앱 2개를 만든 기록이다. 총 18챕터.

ReadBooks.ai — Claude API + pdfjs로 PDF를 번역하는 데스크톱 앱
Mandai — Mandala Chart × GTD × Pomodoro 생산성 앱
Rust TUI 대시보드 2종 (Ratatui + Tokio)
Trading Monitor — IBKR 실시간 P&L 앱

"시간이 없어서 오히려 6개를 만들었다"는 게 이 책의 핵심이다. 코드 한 줄 한 줄 쓰는 대신 AI가 반복 루프를 돌리고, 나는 방향을 잡는다.

Stock Trading AI 실전 구현

태그: Python · HMM · SAC RL · IBKR · FastAPI

OOS Sharpe 3.716, IBKR 라이브 32 페어. 실제 운영 중인 퀀트 시스템의 전체 아키텍처를 27챕터에 담았다.

HMM 레짐 분류기 → 전략 라우터
SAC RL 에이전트 포지션 사이징 (엔트로피 최대화)
XGBoost + LightGBM + CatBoost + TFT 앙상블
FastAPI + MongoDB (Beanie) + Redis 서비스 레이어
IBKR ib-async 실시간 주문 실행 + Rust TUI 모니터링

이런 시스템의 전체 그림을 처음부터 끝까지 다루는 한국어 책이 없었다. 핵심 소스코드가 챕터마다 포함된다.

PDF 빌드 — Pandoc + pdflatex

책 원고는 Markdown으로 썼다. 빌드는 Pandoc이다.

pandoc \
  --pdf-engine=lualatex \
  --template=template.tex \
  -o output/stock-trading-ai.pdf \
  manuscript/*.md

챕터별 .md 파일들을 순서대로 합쳐서 PDF 하나로 뽑는다. 메타데이터(제목, 저자, 언어)는 metadata.yaml에 분리했다.

영어/일본어 버전도 별도 빌드 스크립트가 있다. 일본어는 폰트 처리 때문에 preamble-ja.tex를 따로 뒀다.

build.sh       # 한국어
build-en.sh    # 영어
build-ja.sh    # 일본어
build-sample.sh  # 샘플 PDF (앞 3챕터)

LemonSqueezy 대신 Gumroad를 쓴 이유

처음에는 LemonSqueezy를 쓰려고 했다. UI가 예쁘고, 디지털 상품 판매에 특화되어 있고, VAT 처리도 자동이라 좋다는 평이 많았다.

그런데 문제가 생겼다. LemonSqueezy API가 파일 업로드를 지원하지 않는다. 정확히는, 파일 업로드 엔드포인트가 있긴 한데 베타 제한이 걸려 있어서 일반 사용자는 쓸 수 없었다. 상품 6개에 PDF를 하나씩 손으로 올리는 건 말이 안 된다.

Gumroad API는 달랐다. 파일 presigned URL 방식으로 S3에 직접 업로드한 뒤 상품에 연결하는 흐름이 완전히 열려 있다.

GET /v2/products/:id/files/prepare_upload  →  presigned S3 URL 받기
PUT [presigned URL]  →  S3에 직접 PUT
POST /v2/products/:id/files/complete_multipart  →  업로드 완료 처리

커버 이미지도 API로 등록할 수 있다.

POST /v2/products/:id/covers  →  { "url": "https://..." }

공개 URL을 넘기면 Gumroad가 가져간다. GitHub Pages에 올린 커버 이미지 URL을 넘겼다.

상품 6개 자동 등록 구조

책 2권 × 언어 3개(한국어/영어/일본어) = 상품 6개.

손으로 하나씩 등록하면 실수가 난다. 설명문 업데이트할 때마다 6번 반복하면 금방 지친다. 그래서 처음부터 스크립트로 만들었다.

상품 생성 (`create-gumroad-products.mjs`)

const products = [
  { key: 'tauri2_ko', name: 'Vibe Coding Tauri 2 (한국어)', price: 17_00, permalink: 'tauri2-ko' },
  { key: 'tauri2_en', name: 'Vibe Coding Tauri 2 (English)', price: 17_00, permalink: 'tauri2-en' },
  // ...
];

for (const p of products) {
  const res = await fetch('https://api.gumroad.com/v2/products', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' },
    body: new URLSearchParams({
      access_token: TOKEN,
      name: p.name,
      price: p.price,
      custom_permalink: p.permalink,
    })
  });
  const data = await res.json();
  console.log(p.key, data.product.id);  // ID 저장해야 함
}

처음 실행하면 각 상품의 ID가 나온다. 이 ID를 나머지 스크립트에서 재사용한다.

PDF 업로드 (`upload-gumroad-files.mjs`)

Gumroad 파일 업로드는 3단계다.

presigned URL 요청
S3에 직접 PUT
완료 처리

// 1. presign
const { upload_url, key } = await gumroadApi(
  `GET /v2/products/${productId}/files/prepare_upload?filename=book.pdf`
);

// 2. S3 PUT
await fetch(upload_url, {
  method: 'PUT',
  headers: { 'Content-Type': 'application/pdf' },
  body: fs.createReadStream(filePath)
});

// 3. complete
await gumroadApi(`POST /v2/products/${productId}/files/complete_multipart`, { key });

파일 이름이 "unnamed"로 나오는 문제가 있었다. prepare_upload에 filename 파라미터를 제대로 넘겨야 한다. 처음에 이걸 빠뜨려서 Gumroad 대시보드에 "unnamed" 파일이 생겼다.

커버 이미지 등록 (`upload-gumroad-covers.mjs`)

커버 이미지는 PDF 첫 페이지에서 추출했다. pdftoppm 으로 한 방에 된다.

pdftoppm -r 150 -png -f 1 -l 1 book.pdf cover
# → cover-1.png 생성
convert cover-1.png -quality 85 cover.jpg

이 JPEG를 static/covers/ 에 넣고 GitHub Pages에 올린다. 그 URL을 Gumroad API에 넘기면 끝.

await fetch(`https://api.gumroad.com/v2/products/${productId}/covers`, {
  method: 'POST',
  body: new URLSearchParams({
    access_token: TOKEN,
    url: `https://tedpark.github.io/covers/${key}-cover.jpg`
  })
});

설명문 업데이트 (`update-gumroad-descriptions.mjs`)

언어별로 HTML 설명문을 객체로 관리한다. 변경이 필요하면 파일 수정 후 스크립트 한 번 실행하면 6개 모두 반영된다.

const descriptions = {
  tauri2_ko: `<h2>Vibe Coding Tauri 2</h2>...`,
  tauri2_en: `<h2>Vibe Coding Tauri 2</h2>...`,
  // ...
};

for (const [key, html] of Object.entries(descriptions)) {
  await gumroadApi(`PUT /v2/products/${PRODUCT_IDS[key]}`, {
    description: html
  });
}

처음에 언어별 설명을 조금씩 다르게 쓰고, 나중에 표현이 마음에 안 들어서 수정했다. "Python 전체 소스코드 포함" → "핵심 Python 소스코드 포함"으로 고치는 작업도 이 스크립트 수정 한 번으로 끝났다.

GitHub Pages + 샘플 PDF 연동

샘플 PDF(앞 3챕터)는 Gumroad에 올리는 대신 GitHub Pages에서 직접 호스팅했다.

이유는 두 가지다:

Gumroad 샘플 파일은 구매 전에 URL 공유가 복잡하다
GitHub Pages는 그냥 static/ 폴더에 파일 넣으면 끝

static/
  sample/
    tauri2-ko-sample.pdf
    tauri2-en-sample.pdf
    tauri2-ja-sample.pdf
    quant-ko-sample.pdf
    quant-en-sample.pdf
    quant-ja-sample.pdf
  covers/
    tauri2-ko-cover.jpg
    ...

Gumroad 설명문에 샘플 링크를 HTML로 포함했다.

<p>
  <a href="https://tedpark.github.io/sample/quant-ko-sample.pdf">
    📄 샘플 PDF 미리보기 (무료)
  </a>
</p>

최종 구조

tedpark.github.io/
├── src/
│   └── routes/
│       └── books/+page.svelte   # 책 판매 페이지 (언어 스위처 포함)
├── static/
│   ├── sample/                  # 샘플 PDF 6개
│   └── covers/                  # 커버 이미지 6개
└── scripts/
    ├── create-gumroad-products.mjs
    ├── upload-gumroad-files.mjs
    ├── upload-gumroad-covers.mjs
    └── update-gumroad-descriptions.mjs

책 페이지(/books)는 SvelteKit으로 만들었다. 언어 스위처(KO / EN / JA)가 있고, 각 언어마다 다른 Gumroad 링크로 연결된다. 가격도 언어별로 다르다(₩28,000 / $22 / ¥3,200).

최종 결과

상품	가격	상태
Vibe Coding Tauri 2 (한국어)	₩22,000	✅ 판매 중
Vibe Coding Tauri 2 (English)	$17	✅ 판매 중
Vibe Coding Tauri 2 (日本語)	¥2,500	✅ 판매 중
Stock Trading AI 실전 구현 (한국어)	₩28,000	✅ 판매 중
Stock Trading AI (English)	$22	✅ 판매 중
Stock Trading AI 実践実装 (日本語)	¥3,200	✅ 판매 중

PDF, 커버 이미지, 설명문 — 6개 모두 자동화 스크립트로 관리된다.

회고

잘 된 것들:

Gumroad API가 예상보다 잘 되어 있다. presign → S3 → complete 흐름이 안정적이다.
GitHub Pages를 CDN처럼 쓰는 패턴이 깔끔하다. 커버 이미지, 샘플 PDF 모두 여기에 호스팅.
설명문 스크립트 덕분에 나중에 표현을 수정할 때 6개를 한 번에 바꿀 수 있었다.

처음부터 알았으면 좋았을 것들:

LemonSqueezy API 파일 업로드 제한 — 사전에 확인했으면 시간을 아꼈을 것이다.
Gumroad prepare_upload에 filename 파라미터 필수 — 빠뜨리면 "unnamed" 파일이 생긴다.
커버 이미지는 처음부터 pdftoppm으로 추출하는 게 가장 빠르다.

책 페이지와 두 권의 책은 이쪽에서 확인할 수 있다.