OpenClaw 따라하기: Reddit→Airtable 5단계

이 따라하기는 하나의 OpenClaw 자동화를 처음부터 끝까지 다룹니다: 두 개의 Reddit 피드에서 게시물을 가져오고, 명시적인 루브릭으로 필터링하고, 승인된 주장을 Airtable에 작성하고, 워크플로를 스킬로 저장하고, 예약합니다. 결과물은 r/openclaw와 r/hermesagent에서 스크래핑한 모델 주장 보드이며, 각 주장에 문장과 링크가 포함됩니다.

파이프라인을 다섯 단계로 나누는 이유

가르치는 형태는 다섯 부분으로 구성됩니다: 변하는 소스, 직접 정의하는 판단, 볼 수 있는 목적지, 재사용 가능한 스킬, 일정. 단계를 분리하면 실패 지점을 더 쉽게 찾을 수 있습니다 — RSS에 게시물이 있었는지, 루브릭이 거부했는지, Airtable 쓰기가 모든 필드를 보존했는지 확인하세요. 작성자는 RSS가 로그인과 Reddit API 신청을 모두 피할 수 있다고 언급했으며, 이는 에이전트가 먼저 계획을 세우라고 요청했을 때 스스로 제시한 것입니다.

0단계 — 데이터보다 먼저 계획을 요청하세요

데이터 요청으로 시작하지 마세요. 사용된 프롬프트는 본질적으로 다음과 같았습니다: r/openclaw와 r/hermesagent에서 새로운 AI 모델에 대한 사람들의 의견을 지켜보는 것을 설명하고, 주장 보드를 계속 유지하고, 단계별로 진행하고, 무엇을 가져올지, 어떻게 판단할지, 출력이 어디로 갈지, PDF로 작성하라고 요청하세요. 응답은 소스, 필터, 목적지, 열린 질문을 다루는 짧은 PDF였으며, RSS를 사용할 계획이었습니다.

1단계 — 데이터를 가져와 살펴보세요

각 피드에서 가장 최근 게시물 20개를 요청하고, 제목, 작성자, 날짜, 본문 첫 몇 줄을 번호가 매겨진 목록으로 출력하세요. 두 피드 모두 반환되었습니다; 거의 모든 것이 설정 이야기, "어떤 모델을 사용해야 하나요", 텍스트 없는 이미지 게시물이었습니다. 변환하기 전에 살펴보는 것이 핵심입니다.

2단계 — 판단을 작성하세요

게시물을 주장으로 바꾸고, 주장당 한 행으로 만들고, 어디에도 쓰기 전에 행을 보여주세요. 작성자의 9월 22일 실행에서 Reddit은 20개 요청에도 불구하고 피드당 25개 게시물을 반환했습니다 — 총 50개 게시물. 피드 수는 달라질 수 있습니다. 8개가 주장을 생성했고, 나머지 42개는 모델을 언급하지 않았거나 명확한 긍정 또는 부정 주장을 하지 않았습니다.

3단계 — 볼 수 있는 곳으로 푸시하세요

"First hour"라는 이름의 Airtable 베이스와 "Model Claims" 테이블을 만들고, Model과 Sentiment를 단일 선택으로, Summary와 Full Claim을 긴 텍스트로, Post를 URL로 설정하세요. 그런 다음 airtable.com/create/tokens에서 data.records:read, data.records:write, schema.bases:read 권한을 가진 토큰을 생성하고, 해당 베이스에만 범위를 지정하세요. 초기 테스트를 위해 TOOLS.md에 넣고, 절대 커밋하지 말고, 통합이 작동하면 일반 비밀 관리자로 이동하세요. 첫 번째 쓰기는 검토된 8개 주장을 추가했고, 이후 실행 후 보드에는 28개 모델에 걸쳐 38개 주장이 있었으며, 모든 행이 게시물에 연결되었습니다.

4단계 — 단계를 스킬로 저장하세요

모델 + 게시물 URL + 요약으로 구성된 Claim Key를 사용하여 흐름을 스킬로 전환하세요. 생성 또는 업데이트만 하고, 절대 삭제하지 마세요. 동일한 입력을 다시 실행하면 중복이 생성되지 않아야 합니다. 첫 실행 전에 스킬 파일을 승인한 다음, 한 번 실행하고 생성된 행과 변경되지 않은 행을 보고하세요. 스킬은 피드, 루브릭, 목적지, 일정을 보유합니다.