🦞 AI 에이전트와 함께한 콘텐츠 자동화 여정 01 (OpenClaw 설치부터 LinkedIn 자동화 파이프라인 가동까지)

소개

저는 AI와 협업을 통해 컨텐츠 마케팅을 성공 사례로 만들어 보고자 OpenClaw를 시작하게 되었습니다.

OpenClaw 세팅을 위해 특별 수업을 받고, Claude와 수 차례 상담하며, 맥 미니 한 대 위에 AI 자동화 인프라를 구축해 보았습니다. 그리고 그 인프라 위에서 LinkedIn 콘텐츠 자동화 파이프라인을 실제로 가동하기 시작했습니다.

이 글은 그 과정의 기록이며 처음 시작하시는 분들게 작은 도움이 되었으면 합니다

진행 방법

1. 환경 설계: Docker를 선택한 이유

가장 먼저 해결해야 할 문제는 "어떤 방식으로 설치할 것인가"였습니다.

OpenClaw는 npm install -g openclaw로 전역 설치하는 방법과 Docker 컨테이너로 실행하는 방법 두 가지를 제공합니다. 저는 처음에 폴더를 하나 만들어서 그 안에 설치하면 깔끔하게 분리될 거라고 생각했습니다. 하지만 -g 플래그는 어느 폴더에서 실행하든 시스템 전역에 설치되기 때문에 폴더 위치는 아무 의미가 없었습니다.

결국 Docker 방식을 선택했습니다. 이미 맥 미니에서 Ghost, n8n, NocoDB, Nginx Proxy Manager를 모두 Docker Compose로 운영하고 있었기 때문에, OpenClaw도 같은 패턴으로 관리하는 것이 일관성 있다고 판단했습니다.

server-stack/
├── ghost/docker-compose.yml
├── n8n/docker-compose.yml
├── nocodb/docker-compose.yml
└── openclaw/docker

2. Colima — Docker Desktop 없이 Docker 실행하기

맥에서 Docker를 무료로 사용하려면 Docker Desktop 대신 Colima를 설치해야 합니다. 처음에는 이 개념 자체가 낯설었지만, 결국 "Docker Desktop의 기능을 하는 경량 VM"이라고 이해하니 납득이 됐습니다.

bash

brew install docker docker-compose colima
colima start --cpu 8 --memory 16 --disk 100
```
한 가지 함정이 있었습니다. Ollama 설치를 고려해 메모리를 8GB로 줄였다가, Ollama를 쓰지 않기로 결정한 후 다시 16GB로 복구해야 했을 때입니다. `colima start`만 입력하면 기존 설정이 유지되기 때문에, 반드시 `--memory 16` 옵션을 명시해야만 변경됩니다. 이걸 모르고 여러 번 헛수고를 했습니다.

### 2-3. Gateway 오류들

OpenClaw를 Docker로 실행했을 때 가장 먼저 맞닥뜨린 오류는 이것이었습니다.
Error: non-loopback Control UI requires gateway.controlUi.allowedOrigins

Docker 컨테이너 안에서 실행되면 localhost가 아닌 외부 주소로 바인딩되기 때문에 발생하는 보안 오류였습니다. nano로 설정 파일을 직접 편집하려 했지만 저장이 되지 않는 경우도 있었고, 결국 jq 명령어로 강제 적용하는 방법을 사용했습니다.

jq '.gateway.controlUi.dangerouslyAllowHostHeaderOriginFallback = true' \
  ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/oc_tmp.json && \
  mv /tmp/oc_tmp.json ~/.openclaw/openclaw.json

이후 docker compose ps에서 Up (healthy) 상태가 확인됐을 때의 안도감은 지금도 생생합니다. (실제 이런 용어를 다 기억하지 못하고 Claude와 내가 한일을 복기를 하면서 정리한 내용입니다)

3. Telegram 연동 — 스마트폰에서 AI 에이전트와 대화

모든 설정이 완료된 후 Telegram 봇을 연결했습니다. 처음 메시지를 보내면 "access not configured"라는 메시지와 함께 페어링 코드가 옵니다. 오류처럼 보이지만 정상적인 보안 프로세스입니다. 맥 미니 터미널에서 승인 명령어를 한 번 실행하면 이후부터는 Telegram에서 OpenClaw와 자유롭게 대화할 수 있습니다.

docker compose run --rm openclaw-cli \
  pairing approve telegram [페어링코드]

## 1. "Jarvis" — AI 에이전트에게 이름을 붙이다

인프라 구축이 마무리되고 Telegram을 통해 OpenClaw와 처음으로 실질적인 대화를 시작했습니다.
저는 이 AI 에이전트에게 **"Jarvis"**라는 이름을 붙이고, 나의 업무 지원을 요청하였습니다. 
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## 2. LinkedIn 콘텐츠 자동화 파이프라인
### 2-1. 프로젝트 설계
**목적**: 화장품 브랜드 성공 사례 분석을 통해 소기업 대표들에게 실질적인 인사이트와 동기부여를 제공한다.
**발행 스케줄**: 주 2회 (월요일, 목요일), 해외 브랜드 6회 + 국내 브랜드 2회 (월 기준)
**언어**: 영한  rhddyd — 영어가 주, 한국어가 감성과 맥락을 보완

**콘텐츠 포맷** (매 회차 3종 세트):
1. 브랜드 리서치 리포트 (데이터 수집 + 인사이트 정리)
2. LinkedIn 본문 (바이링구얼 완성본)
3. Genspark/이미지 생성용 프롬프트
**비주얼 스타일**: Doodle / Notebook / Blue Ink — 손글씨 노트 미학, 파란 볼펜 잉크 느낌, 1080×1080px LinkedIn 최적화
### 2-2. 자동화 스케줄 설계
단순히 콘텐츠를 만드는 것을 넘어, 작업 흐름 자체를 자동화하는 구조를 설계했습니다.

토요일 오전 8시 (KST)
  → Jarvis가 다음 주 콘텐츠 주제 4개 제안
  → James가 2개 선택
토요일 저녁 8시 (KST)
  → Jarvis가 선택된 2개 브랜드의
    완성본 (리서치 + 본문 + 프롬프트) 자동 전달

월요일 → 해외 브랜드 게재    /    목요일 → 해외/국내 브랜드 게재

제가 개입하는 지점은 딱 하나입니다. 토요일 오전에 4개 제안 중 2개를 선택하는 것. 나머지는 Jarvis가 처리합니다. 이 주제 선정 후에 글의 내용을 한/영 혼용하여 노트북 LM와 연결하여 가독성 좋은 Carosel 형태의 슬라이드를 만드는데 이 부분은 나중에 추가해 보려 합니다.

도움 받은 글 (옵션)

설치 과정에서 Claude 에게 많은 질문을 했지만 처음 Claaude는 "OpenClaw"에 대해 많은 정보를 갖고 있지 않았습니다. 그러나 내가 화면을 계속 보여주면서 모든걸 해결 할 수 있었습니다.
그리고 Claude에 대해 신뢰를 가질수 있었고 내가 모르더라도 "Claude와 협업 하면 어떤 것이든 다 해결 할 수 있겠다"는 자신감이 생겼습니다