diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 307d311..048a4d6 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -162,3 +162,5 @@ cython_debug/
 #  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
 #.idea/
 
+# custom
+test.py
\ No newline at end of file
diff --git a/open_ai.py b/open_ai.py
new file mode 100644
index 0000000..44f00d7
--- /dev/null
+++ b/open_ai.py
@@ -0,0 +1,50 @@
+import os
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+import translate_article as ta
+
+# .env 파일에서 API 키 로드
+load_dotenv()
+client = OpenAI(
+    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
+)
+
+def generate_blog_post(article_text, style_reference):
+    
+    # ChatCompletion API를 사용하여 텍스트 변환
+    prompt = (
+        """
+        너는 대한민국에 거주하는 블로그 전문가이다. 
+        네가 작성한 블로그 글은 지난 3년간 높은 주목성, 관여도, 전환율을 만들었다. 
+        이 전문성을 이용해서 제공받는 기사를 블로그 형태로 변형하여 작성해야만 한다.
+        """
+        f"\n블로그 스타일은 아래 문서를 모방해줘. 적절한 사례들이 들어가도 좋겠어.\n---\n{style_reference}\n"
+        f"제공된 기사 내용:\n{article_text}"
+    )
+
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "너는 대한민국에 거주하는 블로그 전문가이다."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ],
+        max_tokens=2000,
+        temperature=0.7,  # 창의성을 위한 적절한 값 조정
+    )
+
+    # 응답에서 텍스트 추출
+    blog_post = response.choices[0].message.content
+    return blog_post
+
+# 예시 기사 텍스트 (text 파싱 결과로 제공된 텍스트를 사용할 수 있습니다)
+article_text = ta.getContents()
+
+# 블로그 스타일 참고 텍스트
+style_reference = os.getenv("reference_style")
+
+# 블로그 포스트 생성
+blog_post = generate_blog_post(article_text, style_reference)
+
+# 결과 출력
+print(">>>>\n" * 3)
+print(blog_post)
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
new file mode 100644
index 0000000..184e73f
Binary files /dev/null and b/requirements.txt differ
diff --git a/translate_article.py b/translate_article.py
index 0d41d91..dd26388 100644
--- a/translate_article.py
+++ b/translate_article.py
@@ -16,7 +16,7 @@ def getContents():
         
         # HTML 태그를 제거 후 페이지의 모든 텍스트 가져오기 (전체 내용)
         page_content = soup.get_text()
-
+        
         # 빈 줄을 제거하고 텍스트만 출력 (줄바꿈 문자를 기준으로 필터링)
         lines = [line.strip() for line in page_content.splitlines() if line.strip()]