OpenClaw 에이전트, LLM 큐레이션으로 AI 뉴스 파이프라인 자동화

OpenClaw를 활용한 자동화 AI 뉴스 파이프라인

이 OpenClaw 에이전트는 cron 작업으로 하루 8번(동부 시간 기준 오전 6:40부터 오후 8:40까지 2시간 간격) 실행되어 AI 뉴스룸을 자동화합니다. 이 파이프라인은 여러 소스를 스캔하고, LLM으로 콘텐츠를 큐레이션하며, 완전 자동화로 Telegram에 게시합니다.

1단계: 다중 소스 스캐닝

• 25개의 RSS 피드를 blogwatcher로 키워드 필터링 및 3단계 소스 순위(테크크런치, OpenAI 블로그, 로이터 테크, Simon Willison 등)와 함께
• 13개의 Reddit 서브레딧을 공개 JSON API로 점수 필터링 및 플레어 필터링과 함께
• Twitter/X를 bird CLI(계층별 큐레이션된 계정 목록) 및 twitterapi 키워드 검색(최소 50 좋아요, 5,000 팔로워)으로
• GitHub 트렌딩 + 릴리스 모니터링을 16개의 주요 AI 저장소에 대해
• Tavily 웹 검색을 5개의 타겟 쿼리와 2일 신선도 기간으로

모든 소스는 최선의 노력으로 실행됩니다—하나가 실패해도 나머지는 계속됩니다.

2단계: 점수 부여, 중복 제거 및 LLM 큐레이션

• 품질 점수 부여 스크립트가 소스 계층, 키워드 신호 및 속보 표시를 기준으로 점수를 할당합니다
• 제목 유사성 매칭을 80%로 설정하여 중복 기사를 통합합니다
• 결정론적 URL 사전 필터가 두 개의 기록 파일(스캔된 모든 항목 및 게시된 모든 항목)에 대해 확인합니다
• 상위 8개 기사에 대해 전체 텍스트를 가져옵니다(Cloudflare Markdown 선호, HTML 대체, 1,200자 제한)
• Gemini Flash가 점수가 부여된 목록, 강화된 기사 및 편집 프로필을 받아 상위 7개 기사를 선택하고 순위를 매깁니다

3단계: 편집 프로필 학습

• Markdown 파일이 시간이 지남에 따른 선호도를 캡처합니다(Anthropic 뉴스, 1억 달러 이상의 M&A, AI 보안 사건, 지정학적 문제 등)
• 현재 82%의 스캐너 승인율(5개 기사 중 4개가 선호도와 일치)을 보입니다
• 매일 밤 cron 작업이 일일 승인 및 거부 결정을 기반으로 프로필을 업데이트합니다

4단계: 게시 파이프라인

• 스캔이 순위가 매겨진 7개 기사를 Telegram 뉴스 편집 그룹으로 전달합니다
• "초안 #3" 명령이 게시 파이프라인을 트리거합니다
• 기사는 사실 검증 및 소스 수집을 위해 Perplexity로 이동합니다
• 작성 서브 에이전트(Claude Sonnet)는 작성 스타일에 대해 훈련되었으며 AI 흔적을 제거하는 인간화 도구를 사용합니다
• 초안은 정확성 및 작성 피드백을 위해 Perplexity가 검토합니다
• 작성자가 최종 수정을 합니다
• Gemini Nano Banana 2가 기사와 일치하는 커버 이미지를 생성합니다
• 먼저 테스트 채널에 게시한 후 승인 후 메인 채널에 게시합니다
• 게시된 모든 기사는 타임스탬프, 메시지 ID 및 소스 URL과 함께 기록됩니다

비용 및 기술적 세부사항

• 총 비용: 월 약 5달러
• Gemini Flash가 LLM 편집 필터링을 처리합니다(OAuth 문제 이후 Gemini CLI에서 전환)
• Tavily 무료 티어가 웹 검색을 커버합니다
• Reddit JSON 및 GitHub API는 무료입니다
• Telegram 그룹의 기본 모델은 GPT-5.3-codex입니다(thinking = high 설정 후 개선됨)