📝 한줄 요약
작업이 끝나면 AI가 알아서 "이거 글감 되겠는데요?"라고 제안하고, 번호 하나 고르면 인터뷰 → 초안 → 지피터스 발행까지 자연어 명령 하나로 끝나는 시스템을 만들었습니다.
바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:
닿님의 write-post 스킬과 정기님의 OpenClaw 스킬을 조합해서, OpenClaw 전용 사례게시글 자동 작성 워크플로우를 설계했어요
작업 끝나면 AI가 먼저 후보 3개를 제안합니다. 사람이 "글 써야지" 하고 기억할 필요가 없어요
중복 판정 → 보류 관리 → 묶음 인터뷰 → 초안 → 최적화 → 발행까지 제로클릭으로 돌아갑니다
핵심은 "콘텐츠를 따로 쓰는 게 아니라, 일하면서 자연스럽게 쌓이게 만드는 것"이에요
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💡 이 글 자체가 이 시스템으로 만든 첫 번째 결과물입니다.
작업이 끝나자마자 AI가 후보를 제안했고, 번호를 골랐고, 인터뷰에 답했더니 이 글이 나왔어요.
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🎯 이런 분들께 도움돼요
OpenClaw 도구로 작업은 많이 하는데, 그 과정을 글로 남기고 싶은 분
"사례글 써야지..." 하면서 매번 미루는 분
AI 에이전트를 쓰면서 동시에 콘텐츠 생산성도 올리고 싶은 1인 사업자
OpenClaw / Claude Code / AI 코딩 도구를 활용하는 분
😫 이런 상황이었어요 (Before)
먼저 결과부터 보여드릴게요.
Before vs After
항목
Before
After
사례글 시작
"나중에 써야지..." → 안 씀
작업 끝나면 AI가 먼저 제안
글감 수집
대화 기록 뒤져서 핵심 찾기
자동으로 후보 3개 정리
인터뷰/초안
빈 화면에서 시작
묶음 질문 → 바로 초안
발행
수동으로 게시판 입력
자동 발행
보류 관리
기억에 의존
상태 파일로 추적
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요즘 OpenClaw라는 AI 비서와 대화하면서 거의 모든 작업을 해요. 대시보드 만들기, 인증 구조 설계, 크론 자동화, 스킬 설치... 하루에도 여러 프로젝트를 동시에 진행하죠.
그런데 문제가 하나 있었어요.
작업 내용이 전부 대화 속에서 사라진다는 거예요.
나중에 "이거 어떻게 했더라?" 싶어서 대화를 다시 뒤져보면, 도구 호출이랑 파일 수정 사이에서 핵심만 골라내기가 너무 힘들었어요. 사례글을 쓰려고 해도 "그때 왜 그렇게 했는지"가 이미 기억에서 사라진 뒤였고요.
결국 좋은 작업을 해놓고도 글로 못 남기는 일이 반복됐습니다.
🛠️ 사용한 도구
OpenClaw — AI 비서 (메인 작업 환경)
write-post — 닿님 제작 (github.com/daht-mad/write-post)
gpters-post-publisher — 정기님 제작 (github.com/jeongkpa/awesome-openclaw-skill)
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🔧 이렇게 만들었어요
"기존 스킬을 조합하는 게 처음부터 만드는 것보다 훨씬 빨랐어요"
처음부터 만들 생각은 없었어요. 이미 좋은 스킬들이 있었거든요.
닿님이 만든 write-post는 AI 코딩 도구의 세션 로그를 읽어서 DEVLOG를 만들고, 사용자 인터뷰를 거쳐 사례게시글 초안까지 뽑아주는 스킬이에요.
정기님이 만든 gpters-post-publisher는 더 놀라웠어요. 지피터스의 실제 에디터를 브라우저 자동화로 직접 제어해서, 제목 입력 → 본문 삽입 → 태그 선택 → 게시 버튼 클릭까지 자동으로 처리해요. 마크다운이 아니라 리치텍스트로 변환해서 넣기 때문에, 게시판에 올라갔을 때 서식이 그대로 살아있어요.
이거 OpenClaw 스킬로 설치해줘.
https://github.com/jeongkpa/awesome-openclaw-skill
설치 자체는 간단했어요. OpenClaw에 스킬 폴더를 넣고 hot-reload하면 바로 인식돼요.
💡 삽질 포인트: 처음에
skills/public/아래에 넣었더니 OpenClaw가 인식을 못 했어요.skills/레벨로 올려야 했습니다. 이런 사소한 거 하나가 30분을 잡아먹더라고요.
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"스킬을 설치했는데, 여전히 '내가 먼저 말해야' 시작됐어요"
스킬을 넣고 보니, 여전히 한 가지가 부족했어요.
"내가 '사례글 쓰자'라고 말하기 전까지는 아무 일도 안 일어난다"는 거예요.
작업에 몰입하다 보면 사례글 쓸 타이밍을 놓치기 일쑤였거든요. 그래서 핵심 아이디어가 나왔어요:
"프로젝트가 끝나면 AI가 먼저 '이거 글감 될 것 같은데요?'라고 제안하면 어떨까?"
여기서 트리거 2개를 설계했어요.
트리거 A — 프로젝트성 작업이 끝나면 AI가 먼저 후보를 제안
트리거 B — "지피터스 사례게시글 작성"이라고 말하면 후보 정리 후 제안
둘 다 공통으로 바로 글쓰기에 들어가지 않고, 먼저 후보 3개를 제안하는 구조예요. 하나의 작업 흐름에서도 여러 각도의 글감이 나올 수 있으니까요.
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"중복 판정 기준, 처음에 너무 엄격하게 잡았다가 글감이 다 사라졌어요"
"같은 프로젝트면 제외", "같은 핵심 문제면 제외" 식으로 기준을 잡았더니, 실제로 쓸 수 있는 글이 거의 다 걸러졌어요.
예를 들어 대시보드 인증 구조를 고친 작업과 gws 인증 안정화 작업은 둘 다 "인증"이라는 키워드가 겹치지만, 독자에게 전달하는 가치는 완전히 달라요.
아니 다른 프로젝트인데 이전에 했던 프로젝트에서 같은 핵심문제거나
같은 독자용 포지션이면 제안을 안한다는거야? 그렇게 하면 안돼
맞는 지적이었어요. 그래서 기준을 바꿨어요:
💡 최종 기준: "조건 하나만 같다고 제외하지 말고, 전체적으로 거의 같은 글일 때만 제외하자."
이렇게 바꾸니까 훨씬 자연스러워졌어요.
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"인터뷰를 한 번에 하나씩 물어보니까 너무 피로했어요"
write-post 원래 흐름은 "한 번에 하나씩 질문"이에요. 좋은 설계이긴 한데, 매번 한 줄씩 주고받는 게 OpenClaw 시스템에서 불필요한 토큰 낭비였어요.
인터뷰는 스킬에 있는대로 모두 해줘. 그대신에 한번마다 1개씩 물어보지 말고
한번 물어볼때 질문 리스트업 해서 사용자가 번호별로 한번에 답변할 수 있게 해줘.
그래서 질문 8개를 한 번에 리스트업하고, 번호별로 한 번에 답변할 수 있게 바꿨어요. 인터뷰 품질은 유지하면서 턴 수가 8턴에서 2턴으로 줄었어요.
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"보류한 글감도 기억해줘요"
보류한 주제를 그냥 없애버리면, 나중에 "그때 보류한 거 뭐였지?" 하는 순간이 와요.
그래서 보류된 주제는 content-pipeline.md라는 상태 파일에 기록해두고, 다음에 트리거가 발동되면 신규 후보와 함께 라벨을 붙여 다시 제안하도록 만들었어요.
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🎯 OpenClaw 전용 최적화 — 기존 스킬을 "우리 환경"에 맞게 개조한 이야기
이번 작업의 핵심은 단순히 스킬을 설치한 게 아니라, OpenClaw 환경에 맞게 개조한 것이에요.
기존 write-post는 Claude Code/Codex/Gemini 세션 로그 기반이에요. 하지만 OpenClaw는 대화 흐름이 다르고, changelog/memory/reports 같은 파일 기반 작업 기록이 따로 있어요.
그래서 이런 것들을 추가했어요:
1. OpenClaw 대화/작업 로그를 사례글 원천 데이터로 사용 — 세션 로그뿐 아니라 changelog.md, memory/, reports/까지 참조
2. 트리거 2개 설계 — 기존 스킬에는 없던 "자동 제안" 흐름을 운영 규칙으로 추가
3. 중복 판정 정책 — OpenClaw에서 반복 작업이 많아서, "부분 유사는 중복 아님" 규칙 설계
4. 묶음 인터뷰 — OpenClaw 대화 환경에 맞게 질문 방식을 변경
5. 보류 주제 누적 관리 — content-pipeline.md로 상태 추적
6. 초안 최적화 Phase 추가 — 제목/톤/구조/Hook/CTA/SEO까지 한 턴에 제안
즉, 기존 스킬의 핵심 강점(인터뷰 품질, 게시판 자동 발행)은 그대로 살리면서, OpenClaw 특유의 작업 흐름에 맞는 앞뒤 구조를 붙인 거예요.
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와우 포인트: "작업이 끝나자마자 AI가 먼저 말을 걸었어요"
가장 놀라웠던 순간은, 대시보드 작업을 끝내자마자 AI가 이렇게 말한 거예요:
"사례게시글 후보 3개 제안드립니다."
각 후보마다 제목, 왜 쓸 가치가 있는지, 기존 글과 차이, 상태 라벨까지 정리해서 보여줬어요. 번호만 고르니까 바로 인터뷰가 시작되고, 답변을 넣으면 초안이 나오고, 최적화 제안까지 한 턴에 나와요.
"일하고 → 번호 고르고 → 답변하면 → 글이 나온다."
이게 진짜 가능해진 거예요.
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✅ 결과 (After)
최종 워크플로우
작업 종료 → AI가 후보 3개 제안 → 번호 선택
→ 묶음 인터뷰 → 초안 작성 → 최적화 제안
→ 선택/개선 → 지피터스 자동 발행
이 전체 과정이 OpenClaw 대화창 안에서, 자연어 명령만으로 끝나요.
💬 이 과정에서 배운 것들
효과적이었던 것
1. 기존 스킬 조합이 처음부터 만드는 것보다 빨라요. 닿님의 write-post와 정기님의 gpters-post-publisher를 합치니까, 핵심 로직은 검증된 상태에서 시작할 수 있었어요.
2. 트리거는 2개면 충분해요. "자동 제안"과 "수동 호출" 두 가지만 있으면, 놓치는 글감도 줄고 원할 때도 바로 시작할 수 있어요.
3. 중복 판정은 느슨하게 가세요. 엄격하면 쓸 수 있는 글이 너무 많이 걸러져요. "거의 같은 글"일 때만 제외하는 게 실전에서 훨씬 잘 작동해요.
4. 인터뷰 질문을 묶어서 한 번에 보내면 턴 수가 확 줄어요. 품질은 유지하면서 피로도는 낮아져요.
5. OpenClaw 전용으로 개조하는 게 핵심이에요. 범용 스킬을 그대로 쓰면 환경 차이 때문에 삐걱거려요. 자기 환경에 맞게 트 리거/판정/인터뷰를 조정하면 체감이 완전히 달라져요.
이렇게 하면 안 돼요
1. 처음부터 완벽한 자동화를 만들려고 하면 끝이 없어요. 운영 규칙으로 먼저 돌려보고, 반복되면 그때 스킬로 승격하세요.
2. 중복 판정 기준을 "조건 하나만 같아도 제외"로 세우면, 실제로는 거의 아무것도 못 써요.
🌍 이런 곳에도 적용할 수 있어요
영업/컨설팅: 고객 미팅 후 AI와 정리한 내용을 바로 사례 공유글로
개발팀: 스프린트 마감 후 기술 블로그 초안 자동 생성
교육/강의: 수업 후 핵심 정리글 자동 작성
1인 사업자: 매일 하는 업무 자동화 작업을 그대로 콘텐츠 자산으로 전환
🚀 앞으로의 계획
DEVLOG 자동 생성 고도화 — 현재는 대화 흐름/changelog/memory/reports 기반으로 후보를 추출하지만, 향후에는 OpenClaw 세션 로그를 더 정밀하게 파싱해서 작업 단위별 DEVLOG까지 자동 생성하는 것을 목표로 하고 있어요
멀티 플랫폼 발행 — 지금은 지피터스 사례 게시판 전용이지만, 블로그/노션/슬랙 등 다른 채널로도 같은 흐름으로 발행할 수 있게 확장할 예정이에요
콘텐츠 성과 트래킹 — 발행된 글의 조회수/반응을 추적해서, 다음 글감 제안 시 "어떤 주제가 잘 먹혔는지" 피드백 루프를 만들 예정이에요
📋 바로 써볼 수 있는 프롬프트
프롬프트 1: 사례게시글 후보 제 안 요청
지피터스 사례게시글 작성
이 한 마디면 AI가 현재 작업 기준으로 후보 3개를 정리해서 제안해요.
프롬프트 2: 스킬 설치
이거 스킬 설치해줘.
https://github.com/daht-mad/write-post.git
OpenClaw에 외부 스킬을 설치할 때 이렇게 말하면 돼요.
프롬프트 3: 인터뷰 답변
1) 계기는 ...
2) 하이라이트는 ...
3) 인상적인 순간은 ...
번호별로 한 번에 답변하면 AI가 바로 초안을 작성해요.
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