OpenClaw 뉴스 어시스턴트: 스포츠+기술 중복 제거 및 환각 수정에 100달러 소모

r/openclaw의 한 개발자가 OpenClaw를 사용해 스포츠와 기술/AI 뉴스를 추적하는 개인 뉴스 비서를 만들어 보려고 했습니다. 목표는 반복되는 기사를 중복 제거하고 요약하여 매일 브리핑을 제공하는 것이었습니다. 요약은 쉬웠지만 몇 가지 어려운 문제가 나타났고, 결국 Particle과 CuriousCats 같은 상용 대안으로 전환하기 전까지 API 토큰에 약 100달러를 썼습니다.

주요 과제

• 10개 이상의 소스에서 서로 다른 제목으로 나오는 동일한 기사 — 중복 제거를 위해 맞춤 로직 필요.
• 오래된 기사가 새로운 것처럼 다시 나타남 — 신선도 확인 필요.
• 스포츠 루머가 확인된 업데이트로 처리됨 — 요약에서 환각 발생.
• AI 펀딩 뉴스가 오래된 회사 컨텍스트와 혼합됨 — 컨텍스트 관리 실패.
• 두 개의 유사한 기사가 하나의 잘못된 기사로 병합됨 — 환각적 합성.
• 틀렸을 때도 자신감 있는 요약 — 검증 오버헤드.
• 스포츠 + 기술 필터링 파이프라인에 약 100달러 토큰 비용.

시도한 해결책

개발자가 추가한 것:

• 명시적 소스 링크가 포함된 엄격한 프롬프트
• 중복 제거를 위한 캐싱
• 관련성 순위 알고리즘
• 2차 검증 확인
• '어제 이후 변경된 사항' 차이 로직

이러한 방법이 도움이 되었지만 비용은 여전히 높았습니다.

시도한 대안

Particle — 정치 기사에 대한 다각적 관점에 유용함. CuriousCats — 원하는 '내가 관심 있는 것에 대해 브리핑' 모델에 더 가까워 여러 소스를 확인할 필요성을 줄여줌. 둘 다 '내가 뭘 놓치고 있나?' 하는 불안을 줄여주었습니다.

게시글은 중복 제거, 순위, 신선도, 소스 신뢰도, 토큰 비용에 대한 커뮤니티 솔루션을 요청하며 끝납니다.