🏆 AI스터디 21기 2주차 베스트 사례 큐레이션 - 개발&자동화

📚 21기 고마워클코

✍️ [21기 고마워클코] 랜딩페이지 자동 생성기 만들기 ver1

성호

하려던 것 📝

• AI 에이전트 협업으로 전문 랜딩페이지 제작 자동화 파이프라인 구축한 사례

• 랜딩페이지 제작에 필요한 다양한 전문 영역(경쟁사 분석, UX 리서치, 카피라이팅, 디자인, 코드 구현, SEO 등)을 한 사람이 감당하기 어렵고, 전문가 여러 명에게 맡기면 비용이 큰 문제를 해결하고자 함

• 각 전문 영역을 담당하는 AI 에이전트들을 만들고, 이 에이전트들이 파이프라인 내에서 체계적으로 협업하게 하여 랜딩페이지 제작의 품질과 효율성을 높이고자 함

• 고객 정보를 YAML 파일로 입력받아 배포 가능한 웹사이트를 자동으로 생성하는 시스템을 구축하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code: AI 에이전트 정의, 역할 부여, 도구 권한 설정, 도메인 지식 주입, 슬래시 커맨드 및 훅 스크립트 실행, 워크플로우 자동 생성 및 실행

• Playwright: 구현된 페이지 스크린샷 촬영, 디자인 플랜과의 비교 검증, QA 에이전트의 검수 및 이슈 기록

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ AI 에이전트 기반 랜딩페이지 제작 파이프라인을 구축함 - 랜딩페이지 제작의 복잡한 전문 영역들을 해결하기 위해 각 분야를 담당하는 AI 에이전트를 만들고 협업시키는 방식을 시도함 - 초기에는 하나의 프롬프트로 리서치부터 코드까지 모든 작업을 시켰으나, 결과물의 품질이 낮아 실패함 - 결국 8개의 전문 에이전트로 역할을 분리하고 각 에이전트에게 해당 도메인의 전문 지식(디자인 시스템, 전환 심리학 등)을 주입하여 품질을 높였음

2️⃣ 전체 워크플로우를 12단계로 정의하고 Human In The Loop를 포함함 - 고객 정보 입력 후 `/make-landing-page` 및 `/run` 명령 실행으로 경쟁사 분석부터 최종 배포까지 총 12단계의 자동화된 워크플로우를 정의함 - 경쟁사 분석, UX 리서치, 카피라이팅, 디자인 플래닝, 이미지 소싱, 코드 빌딩, QA, SEO 최적화 단계를 포함함 - 리서치 검토, 설계 검토, 최종 검수 등 3번의 Human In The Loop(사람 개입) 단계를 넣어 AI 산출물의 품질을 사람이 직접 확인하고 진행 또는 재작업을 결정하도록 설계함

3️⃣ 6종의 레이아웃 아키타입 시스템을 구현함 - 에이전트 분리 후에도 프로젝트마다 유사한 레이아웃(히어로 섹션 → 특징 → 후기 → CTA → 푸터)이 반복되는 문제를 해결하고자 함 - Storytelling Flow, Authority Grid, Product Showcase, Editorial Magazine, Dashboard-style, Immersive Visual 등 6가지 레이아웃 아키타입을 정의하고, 각 아키타입의 구조와 적합 업종을 설정함 - 기존 프로젝트와 동일한 아키타입은 자동으로 회피하도록 하여 다양한 디자인 결과물을 생성하도록 함

4️⃣ 3단계 Tier 시스템을 구축하여 업종에 맞는 기술 스택과 인터랙션을 자동 판정함 - 모든 프로젝트에 동일한 수준의 인터랙션(예: 방충망 사이트에 3D 파티클)이 적용되는 과잉 문제를 해결하고자 함 - T1 Premium, T2 Professional, T3 Clean의 3단계 Tier 시스템을 정의하고 각 Tier에 적합한 기술 스택(Next.js + Framer Motion, HTML/CSS/JS + Tailwind CDN 등)을 지정함 - 경쟁사 분석 단계에서 5개 항목(업종 비주얼 의존도, 경쟁사 인터랙션 수준 등)을 0~2점으로 채점하여 Tier를 자동 판정하도록 하여 업종에 맞는 적절한 기술과 디자인 수준을 적용함

5️⃣ 이미지 소싱 전담 에이전트를 개발하여 플레이스홀더 문제를 해결함 - AI가 존재하지 않는 `placeholder.jpg`나 깨진 URL 이미지를 생성하는 hallucination 문제를 경험함 - `@asset-curator`라는 전담 에이전트를 만들어 Pexels/Unsplash에서 실제로 접근 가능한 이미지 URL을 검색 및 확인하도록 했음 - 'placeholder 사용 금지'를 시스템 규칙으로 강제하여 모든 이미지가 실제 사용 가능한 에셋으로 교체되도록 보장함

6️⃣ Human In The Loop 게이트와 Anti-Skip Guard를 도입하여 단계 건너뛰기 문제를 해결함 - 에이전트가 리서치를 건너뛰거나 빈 파일만 만들고 다음 단계로 넘어가는 문제가 발생했음 - 각 Phase 끝에 Human In The Loop 게이트를 추가하여 사람이 산출물을 확인하고 '진행' 또는 '재작업'을 결정하게 함 - 산출물 파일의 존재 여부 및 최소 크기(100바이트) 이상인지를 코드로 자동 검증하는 Anti-Skip Guard를 넣어 AI의 '완료했습니다'라는 보고만 믿지 않고 실제 결과물을 확인하도록 함

7️⃣ 한국 시장 특화 디자인 지식을 에이전트에 주입하여 현지화된 결과물을 얻음 - AI가 영어권 데이터로 학습되어 한국 시장에 맞지 않는 디자인(넓은 여백, 어색한 CTA 문구 등)을 생성하는 문제가 있었음 - 한국어 타이포그래피(자간, 행간, word-break 규칙), 한국 시장 전환 패턴(4단계 신뢰 스택), 한국어 웹폰트 조합, 높은 정보 밀도 선호 경향 등 한국 시장 특화 디자인 지식을 문서화하여 에이전트에게 주입함 - 이 지식들은 `references/` 폴더에 8개 문서로 정리되어 해당 에이전트 실행 시 자동으로 컨텍스트에 주입되게 함

8️⃣ 디자인 플랜과 코드 구현의 일치 여부를 검증하는 에이전트를 도입함 - 디자인 플래너가 설계한 내용과 코드 빌더가 구현한 내용이 불일치하는 문제가 발생했으며, 이는 에이전트 간 정보 유실 때문이었음 - `@design-reviewer` 에이전트가 Playwright로 실제 구현된 페이지 스크린샷을 촬영하고, 디자인 플랜 문서와 항목별로 비교 검증하도록 함 - 불일치가 발견되면 QA 리포트에 구체적 이슈로 기록하고, 코드 빌더가 이를 수정하도록 하는 피드백 루프를 구축함

9️⃣ Claude Code의 Sub-agent 구조 및 워크플로우 자동 생성 기능을 활용함 - `.claude/agents/` 폴더에 각 에이전트의 역할, 도구 권한, 도메인 지식을 Markdown으로 정의하여 Sub-agent 구조를 구현함 - `/make-landing-page` (프로젝트 초기화), `/run` (워크플로우 실행), `/Human-in-the-loop` (품질 게이트) 슬래시 커맨드를 활용하여 작업을 제어함 - `references/` 폴더의 디자인 시스템 문서를 에이전트 실행 시 컨텍스트 주입 방식으로 도메인 지식을 전달함 - 고객 정보(YAML)를 분석하여 Tier와 아키타입을 판정한 뒤, 12단계 `workflow.md`를 자동 생성하여 업종별로 다른 기술 스택, 레이아웃, 인터랙션 수준을 가진 랜딩페이지가 제작되도록 함

📚 21기 수익화MVP

✍️ 1주차 후기 : 바이브코딩 배우러 왔는데, 먼저 기획과 설계의 산을 넘어야 하네

공감마케터

하려던 것 📝

• AI를 활용하여 수익형 웹 MVP를 기획하고 개발하는 학습 과정을 시작한 사례

• AI를 사용하여 웹사이트를 만들었을 때 전체 구조 이해의 어려움, 완료 시점 예측 불가, 에러 반복의 문제점을 해결하고자 함

• 바이브 코딩을 통해 하나의 프로젝트를 처음부터 끝까지 제대로 기획하고 개발하는 경험을 쌓고자 함

• '결제·SEO까지 완성된 수익형 웹 MVP 4주 런칭 스터디'에 참여하여 체계적인 학습을 진행하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Claude: 아이디어 구체화, 요구사항 정리, 백엔드 코드 작성 및 로직 구현에 활용 예정

• Google AI Studio (Gemini): UI/디자인 중심의 프론트엔드 생성에 활용 예정

• GitHub: 프론트엔드 코드 저장 및 공유에 활용 예정

• Supabase: 백엔드 데이터 관리에 활용 예정

• Vercel: 완성된 웹사이트 배포에 활용 예정

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 1주차 스터디 진행 및 도구 역할 이해

- 1주차에는 직접 코딩보다 기획 및 설계 단계에 집중하며, 앞으로 4주간 사용할 AI 도구들의 역할과 전체 워크플로우를 이해하는 시간을 가졌음 - Claude는 코드 작성에 강점이 있으나 프론트엔드 디자인은 Gemini가 더 낫다는 스터디장님의 의견을 통해 도구별 강점을 파악함 - Google AI Studio에서 프론트엔드를 제작하고, GitHub에 업로드 후 로컬에 다운로드하여 Claude Code로 백엔드를 개발하며 Supabase를 연동한 뒤 Vercel로 배포하는 워크플로우를 이해함 - 구체적인 프롬프트나 코드는 1주차 기획 단계에서는 사용하지 않았음

• 2️⃣ 웹사이트 기획 및 설계의 중요성 학습

- 웹사이트든, 자동화든, 커스텀 AI든 기획할 때의 논리적 흐름이 동일하다는 핵심 배움을 얻음 - Step 1: 만들고 싶은 것 구체화 (요구사항 정의) - 타겟 사용자 정의, 제공할 가치 및 문제 해결 방안을 명확히 함 - 메인/서브 페이지 구성, 메뉴 구조 등 웹사이트에 담을 콘텐츠를 구체적으로 정리함 - Step 2: 설계하기 (레퍼런스 + 구조 설계) - 원하는 사례 및 레퍼런스를 수집하고, 디자인 레퍼런스, 메뉴 구조, 페이지 구성을 정리함 - 기획이 탄탄해야 개발이 수월하다는 점을 체감함 - Step 3: 만들고 배포하기 - 설계한 내용을 바탕으로 실제 웹사이트를 제작하고 배포하는 단계로 진행할 예정임을 인지함

📚 21기 개발환경셋팅

✍️ 비개발자의 바이브 코딩 입문기: 이걸 다 깔으라구요? (2) git

Nile_나일

하려던 것 📝

• AI 코딩 툴을 활용하여 Git 버전 관리 기능을 실습하며 이해한 사례

• AI 코딩 환경에서 Git의 기본 개념을 이해하고, 실습을 통해 버전 관리의 중요성을 체감함

• Antigravity AI를 사용하면서 Git 설치를 요청받아, Git의 필요성과 기능에 대한 명확한 이해가 필요했음

• Git의 추상적인 개념을 실질적인 사용법과 연관 지어 이해하기 어려워, AI 코딩 환경에서 직접 Git 기능을 적용하며 학습하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Antigravity : AI 코딩 환경 제공, 코드 생성, 파일 관리, Git 기능 연동 및 웹 브라우징 수행

• Git : 소스 코드 버전 관리, 세이브포인트 생성, 작업 내역 추적

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ Git 설치 및 기본 개념 학습

• Git 설치 파일을 다운로드하여 Next 버튼을 눌러 설치하고 구글 계정으로 연동하였음. 오프라인 특강에 참여하여 개발자F님으로부터 Git의 기본 개념(코드의 세이브포인트, 협업에서의 중요성, AI 시대에서의 필요성)을 게임 비유로 쉽게 설명 들었음.

• 해당 단계에서 사용한 구체적인 프롬프트나 코드는 없었음.

• Git이 눈에 보이는 애플리케이션 형태가 아니어서 초기에 어떤 역할을 하는지 파악하기 어려웠으나, 특강을 통해 개념을 이해하게 되었음.

• Git이 소스 코드의 버전을 관리하는 분산 버전 관리 시스템임을 이해하고, `git init`, `git clone`, `git add`, `git commit`, `git push`, `git pull`, `git branch`, `git pr`, `git merge`와 같은 핵심 명령어와 기능을 학습하였음. Repository 생성 시 보안을 위해 'Public'을 'Private'으로 변경해야 함을 인지하였음.

• 2️⃣ AI 코딩 환경에서 Git 커밋 실습 준비

• Antigravity에서 'MI Brief'라는 새 폴더를 생성하고, 해당 폴더 아래에 'MMA_PMMA_Report_March_2026.md' 파일을 AI에게 생성하도록 요청하였음.

• 'S&P Global 에서 3월 4일 발표된, MMA 가격 급등 기사를 기반으로, 유럽/미국/아시아 MMA 가격과 PMMA 가격에 대한 보고서를 한국어로 작성하세요. S&P Global 기사 링크는 아래와 같습니다. ' 프롬프트를 사용하였음.

• AI가 웹 브라우징 과정을 화면에 직접 보여주는 방식이 기존 GPT/제미나이/클로드 CHAT 기능과 달라 신기하고 궁금했지만, 복잡한 프롬프트에서 의미가 있을 것이라고 생각하며 넘어갔음.

• AI가 S&P Global 기사 링크를 직접 열고 스크롤하며 내용을 읽는 과정을 시각적으로 확인하였으며, 이를 바탕으로 'MMA_PMMA_Report_March_2026.md' 보고서 파일이 정상적으로 생성되었음.

• 3️⃣ AI의 자동 커밋 및 추가 요청 처리

• 생성된 보고서의 가격 단위를 국가마다 달라서 '/mt' 단위로 통일해달라고 AI에 추가 요청하였음.

• 구체적인 프롬프트는 없었으나, '가격의 단위가 국가마다 달라서, /mt 단위로 통일시켜 달라고 요청했어요.'라는 내용을 AI에게 전달하였음.

• 별도의 커밋 명령을 내리지 않았음에도 AI가 단위 통일 작업을 완료한 후 자동으로 커밋까지 수행하여, AI의 자율적인 기능 수행에 놀라움과 함께 커밋 여부에 대한 혼란이 있었음.

• AI가 요청을 처리한 후 자동으로 커밋을 완료하여, 사용자가 명시적으로 지시하지 않아도 필요한 기능을 수행하는 '바이브 코딩'의 특징을 경험하였음. 이후 '커밋' 명령어를 다시 입력하여 이전에 자동 커밋이 완료되었음을 재확인하였음.

• 4️⃣ Git 원복 기능 실습 및 결과 확인

• 보고서에 링크에 없는 내용을 따로 조사하여 추가해달라고 요청한 후, '다시 원복시키세요'라는 명령어를 입력하였음.

• '링크에 포함되어 있지 않은 내용을 따로 조사해서 보고서에 추가해달라고 요청했어요.', '다시 원복시키세요' 프롬프트를 사용하였음.

• '어느 단계로 원복시킬지 명확히 지시하지 않았다'는 우려가 있었으나, AI가 자동으로 바로 이전 단계로 원복시켰음.

• AI가 즉시 이전 단계로 보고서를 원복시키고, 삭제된 부분을 오른쪽에 별도 창으로 시각적으로 보여주었음. 원복된 단계의 Git 커밋 메시지(`docs: add detailed analysis of Asian MMA-PMMA price gap`)와 이를 한국어로 풀어서 설명해주는 기능을 확인하며 Git의 버전 관리 및 설명 기능을 실감하였음.

📚 21기 CTO

✍️ 문돌이가 '자비스 옆에 두고 싶어서' 시작했는데... 어쩌다 SaaS MVP를 짓고 있는 이야기

효승

하려던 것 📝

• 노션 CRM을 웹에 배포하고 AI 에이전트를 붙인 법률 서비스 SaaS 개발 사례

• 노션으로 관리하던 사건 CRM을 웹에 배포하여 활용성을 높이고자 함.

• AI 워크스페이스 스터디에서 Claude를 활용해 업무 보조 에이전트를 만든 경험을 바탕으로, 이를 웹 서비스에 통합하고자 함.

• 마케팅 글쓰기 기능까지 포함한 법률 서비스 SaaS를 구축하여 기존 CRM의 한계를 해결하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• Claude (claude.ai 채팅): 기획, 설계, 프롬프트 작성에 활용함.

• Claude Code: 실제 코드 작성 및 수정, 버그 수정에 활용함.

• Next.js 14 + TypeScript: 웹 개발 프레임워크 및 언어로 활용함.

• Supabase (DB + Auth + Storage + RLS): 데이터베이스, 인증, 스토리지, 로우 레벨 보안 정책 관리에 활용함.

• Vercel: 개발된 웹 서비스를 배포하는 데 활용함.

• Supabase SQL Editor: SQL 코드 작성 및 디버깅에 활용함.

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 기획 및 프로토타입 작성

• 시도한 방법과 접근 방식: Claude 채팅을 활용하여 서비스의 기획 및 PRD(제품 요구사항 문서)를 작성함.

• 시도한 방법과 접근 방식: Claude 채팅을 통해 초기 HTML 프로토타입을 제작함.

• 얻은 결과나 피드백: 랜딩 페이지가 제작되어 `https://agentl.ai.kr/` 에 배포되었으나, 내부 공사 중인 상태임.

2️⃣ 개발 및 배포

• 시도한 방법과 접근 방식: Claude Code를 활용하여 HTML 프로토타입을 Next.js 기반으로 전환함.

• 시도한 방법과 접근 방식: Supabase를 데이터베이스로 연결하고, Vercel을 통해 웹 서비스를 배포함.

• 얻은 결과나 피드백: 초기 버전의 에이전트는 단순 일정 추가나 블로그 글쓰기 정도를 이해하는 수준으로 구현됨.

• 얻은 결과나 피드백: 다음 주 목표로 작업한 메모 및 업무 요약을 사용자 카톡으로 전송하는 기능 구현을 설정함.

3️⃣ 버그 발견 및 수정

• 시도한 방법과 접근 방식: 서비스 사용 중 버그가 발견되면 스크린샷을 찍어 Claude Code에 제시하여 수정함.

• 발생한 문제와 해결 방법: SQL `syntax error`를 100번 정도 마주하며 이를 해결하는 과정을 반복함.

• 얻은 결과나 피드백: 지속적인 버그 수정을 통해 서비스 안정화에 기여함.

📚 21기 주1회빌드

✍️ 영상 번역, AI로 완전 자동화한 이야기

Minji Kim

하려던 것 📝

• YouTube Shorts 영상 번역 작업 자동화 시스템을 구축한 사례

• 교회 번역팀의 매주 반복되는 수작업 번역 프로세스의 비효율성 문제를 해결하고자 함.

• 기존의 수작업 방식(자막 받아쓰기, 복붙 번역, 문서 작성, 수동 알림)으로 인한 시간 소요 및 누락 문제를 개선하고자 함.

• Google Docs에 영상 링크만 공유하면 자막 추출, 번역, 문서 작성, 이메일 알림까지 완전 자동화하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code (CLI): 전체 시스템 설계 및 모듈별 코드 작성, 문제 해결 및 기능 추가 지시, 작업 스케줄러 등록 안내 등 프로젝트 전반에 활용함.

• Google Drive/Docs API: Google Drive에서 특정 문서 자동 감지, 번역 결과를 새 Google Docs 문서에 작성, 번역 피드백 댓글을 수집하고 분석하는 데 활용함.

• Gemini API: 한국어 자막을 영어로 번역하고, 피드백을 분석하여 용어사전을 학습하는 데 활용함.

• OpenAI Whisper: YouTube 자막 API로 자막 추출이 불가능한 영상의 음성을 인식하여 자막을 생성하는 데 활용함.

• Vercel: 완성된 프로그램 소개 페이지를 배포하는 데 활용함.

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 전체 시스템 설계: - Claude에게 YouTube Shorts 한국어→영어 번역 자동화 워크플로우를 설명하고 Python 코드 작성을 요청함. - Claude는 `drive_monitor.py` (문서 감지), `transcript_extractor.py` (자막 추출), `translator.py` (번역), `docs_writer.py` (문서 작성), `notifier.py` (이메일 발송), `glossary.py` (용어사전 학습) 등 6개 모듈로 전체 시스템 구조를 설계함. - 명확한 역할 분담을 통해 시스템의 각 기능을 분리하고 관리하기 용이하도록 구성함.

2️⃣ 번역 품질 튜닝: - 교회 간증/설교 영상의 특성을 반영하여 Gemini 번역 프롬프트를 세밀하게 작성함. - 직역 대신 영어권 교회에서 자연스러운 간증/설교체로 의역하도록 구체적인 규칙을 제시함. - '하나님=God', '사사모=생략' 등 특정 기독교 용어 및 교회 관련 표현에 대한 번역 규칙을 명시함. - 한국어 원문 2~4줄, 영어 번역문 2~4줄을 하나의 그룹으로 묶어 번역 검수팀원이 문맥을 한눈에 비교할 수 있도록 번역 형식을 지정함.

3️⃣ 자막 없는 영상 처리: - YouTube 자막 API로 자막 추출이 불가능한 영상이 있음을 인지하고 Claude에게 해결 방안을 요청함. - Claude는 `try_youtube_api` 호출에 실패할 경우 `OpenAI Whisper`를 활용하여 오디오를 다운받아 음성 인식으로 자막을 추출하도록 기능을 추가함. - 이를 통해 사용자는 자막 유무와 관계없이 모든 영상에 대해 번역 서비스를 이용할 수 있게 됨.

4️⃣ 번역 피드백 자동 반영: - 번역 결과 문서에 팀원들이 남긴 수정 피드백 댓글을 프로그램이 자동으로 수집하고 분석하도록 함. - Gemini API를 활용하여 댓글 내용을 분석하고, 이를 용어사전의 새로운 번역 규칙으로 저장함. - 팀원이 '이 표현은 이렇게 번역해줘'와 같은 피드백을 남기면, 다음 번역부터 해당 규칙이 자동으로 적용되어 번역 품질이 지속적으로 향상됨.

5️⃣ 완전 자동화 구현: - 초기 수동 실행 방식의 불편함을 해소하기 위해 Claude에게 Windows 작업 스케줄러 등록을 요청함. - '매일 오전 9시, 오후 3시에 자동 실행', 'PC 로그온 시 즉시 1회 실행', '실행 로그 logs.txt에 저장'과 같은 구체적인 실행 조건을 설정함. - 동시 실행으로 인한 중복 처리 문제를 방지하기 위해 잠금 파일(.lock) 메커니즘을 추가하여 안정성을 확보함.

6️⃣ 소개 페이지 및 배포: - 개발된 시스템의 작동 과정을 교회 팀원들에게 설명하기 위한 랜딩 페이지 제작을 Claude에게 요청함. - '한국어/영어 선택 기능', '반응형 디자인' 등 웹페이지 요구사항을 제시하여 웹페이지를 생성함. - Google Forms 연동을 통해 추가적인 사용자 피드백을 수집할 수 있는 기능을 페이지에 포함함. - 완성된 소개 페이지를 Vercel에 배포하여 시스템 접근성 및 홍보 효과를 높임.

📚 21기 내삶자동화

✍️ 상가 권리금부터 풍수 브리핑까지 — OpenClaw 에이전트 '콜라'🦞에 내 업무 DNA를 심다

도시아재

하려던 것 📝

• AI 비서에 공인중개사 업무 DNA를 심어 개인 비서로 만든 사례

• 콜라(OpenClaw AI 비서)에게 공인중개사 업무 DNA를 심어주어 나만의 실무형 AI 비서로 활용하고자 함.

• 기존에 설정된 AI 어시스턴트 역할을 공인중개사 업무에 맞게 재정의하고, 전문 지식을 학습시켜 업무 효율성을 높이고자 함.

• 공인중개사로서 상가 매매·임대차 전문성, 법원경매 분석, 생활풍수, 보이차 전문성, AI 멘토링, 노량진 지역 전문가 등의 개인 역량을 AI 비서에 반영하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• OpenClaw : AI 비서 프레임워크 구축 및 커스터마이징, Cron Job 및 Heartbeat 태스크 설정, 텔레그램 연동

• Claude : OpenClaw의 5개 md 파일 내용 분석 및 업무 DNA 반영을 위한 콘텐츠 생성 및 수정

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 현재 상태 점검

- PowerShell에서 `openclaw status` 명령어로 콜라의 현재 설정을 확인하고, workspace 폴더의 SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md 파일 5개를 가져와 확인했음. - 콜라의 기존 역할이 'AI 어시스턴트 / 코드·디버깅'으로 설정되어 있었음을 파악하고, 본인의 업무와는 맞지 않는 상태임을 인지했음.

• 2️⃣ 5개 md 파일에 내 업무 DNA 심기

- Claude 프로젝트를 활용하여 5개 파일의 내용을 분석하고, 각 파일을 백업한 후 하나씩 본인의 업무에 맞게 수정했음. - SOUL.md — 콜라의 역할 재정의: 콜라의 역할을 '신화AI부동산 AI 어시스턴트'로 변경하고, 상가 전문 비서 역할, 고객 응대 톤앤매너(정중하고 쉬운 말), 세금 관련 면책 문구 자동 포함, 복잡한 사안은 대표님께 직접 상담 연결 안내 등의 원칙을 추가했음. - IDENTITY.md — 콜라의 정체성에 내 전문성 반영: 상가 매매·임대차, 법원경매 분석, 생활풍수·가상학, 보이차 전문, 공인중개사 AI 멘토, 노량진 지역 전문가 등 본인의 전문 분야를 모두 반영했으며, 반려견 콜라의 배경 스토리를 넣어 AI 비서에게도 곁에서 돕는 존재라는 의미를 부여했음. - USER.md — 콜라가 나를 이해하는 파일: 사용자 정보를 GPTers 스터디 참여, 바이브 코딩 관심, Claude Max 200 사용 등 최신 정보로 업데이트하고, 반려견 콜라의 정보도 추가하여 AI 비서가 이름의 유래까지 알 수 있게 했음. - MEMORY.md — 상가 거래 FAQ 지식 베이스 20개 구축: 상가 거래에서 자주 묻는 질문 20개를 상가 임대차 (7개), 상가 매매 (4개), 임대차보호법/계약갱신청구권 (5개), 사업자등록 이전/원상복구/명도 (4개)의 4가지 주제로 정리하여 콜라의 지식 베이스로 넣었음. 상가건물임대차보호법 최신 기준(환산보증금 서울 9억원 등)을 웹 검색으로 확인하여 반영하고, 콜라의 FAQ 응답 원칙도 포함했음. - HEARTBEAT.md — 긴급 메일 감시: 비어있던 파일에 이메일에서 '급매' 또는 '긴급' 키워드가 감지되면 텔레그램으로 즉시 알림을 보내는 태스크를 처음으로 추가했으며, 감지하지 못하면 아무것도 안 하도록 설계하여 토큰 낭비를 최소화했음. 정해진 시간에 1번 실행하는 작업은 Cron Job, 언제 올지 모르는 것을 감시하는 작업은 Heartbeat라는 용도 구분을 명확히 하게 되었음.

• 3️⃣ Cron Job 등록 — 일반인 관점 부동산 인사이트 브리핑

- 기존에 매일 08:01에 실행되던 '공인중개사 전문가용 브리핑' Cron Job 외에, 08:30에 실행되는 '일반인 관점 인사이트 브리핑'을 추가했음. - 같은 부동산 뉴스라도 기존 브리핑은 '중개 실무 영향 → 오늘 바로 할 행동' (전문가용), 신규 브리핑은 '나에게 무슨 의미? → 실생활 영향' (일반인용, SNS 공유 가능)으로 관점을 완전히 다르게 설정했음. - 등록 과정에서 `--schedule`과 `--prompt` 옵션이 존재하지 않아 에러가 발생했으나, 콜라에게 직접 물어봐서 올바른 옵션인 `--cron`과 `--message`를 안내받아 해결했음.

• 4️⃣ 테스트 및 검증

- 수정된 md 파일 적용 후 텔레그램에서 4가지 테스트를 진행하여 AI 비서의 정상 작동을 확인했음. - 테스트 1 — 정체성 확인: '콜라야, 너는 누구야? 자기소개 해봐'라는 질문에 '대표님의 업무를 실무형으로 돕는 AI 자동화 파트너'로 소개하며 차분하고 명확한 톤을 확인했음. - 테스트 2 — 상가 FAQ: '상가 임차인인데 권리금을 보호받을 수 있는 방법이 뭐야?'라는 질문에 권리금 회수기회 보호 6단계를 법조문 번호와 함께 정확히 안내하고, 내용증명 문안 초안까지 제안하는 실무적 답변을 제공했음. - 테스트 3 — 일반인 관점 브리핑: '오늘의 부동산 뉴스를 일반인 관점에서 쉽게 정리해줘. 뉴스 3개 이내로, 나에게 무슨 의미인지도 알려줘.'라는 요청에 뉴스 3개를 쉬운 말로 요약하고 '나에게 무슨 의미?'와 '지금 할 행동' 코너를 포함하여 답변했음. - 테스트 4 — Cron Job 검증 (1회 실행 테스트): 등록한 Cron Job이 실제로 동작하는지 콜라에게 1회 수동 테스트를 요청했고, 처음 결과를 보고 가독성을 개선하기 위해 콜라와 대화하며 포맷을 조정하여 '신화AI부동산 데일리 인사이트' 형태의 깔끔한 뉴스레터를 최종 확인했음. 이 일반인용 브리핑은 출처도 포함되어 있어 블로그/SNS 콘텐츠로 바로 활용할 수 있음을 확인했음.