OpenClaw는 AI 모델로 비디오의 90%를 제작하며 비용은 69.5달러입니다.

레딧 사용자가 OpenClaw를 사용하여 비디오의 90%를 생성하는 과정을 시연했으며, 나머지 10%는 CapCut에서의 기본 편집과 YouTube 업로드로 구성되었습니다.
OpenClaw가 처리한 작업
- 주제 선택
- 캐릭터 생성
- 스토리보드 제작
- 장면 설정 구성
- 첫 프레임 준비
- 비디오 프롬프트 생성
- 비디오 세그먼트 생성
필요한 수동 단계
- CapCut을 사용하여 인트로, 일부 텍스트, 자막 및 몇 가지 전환 효과 추가
- YouTube에 업로드 (에이전트에 의해 자동화 가능할 수 있음)
결과 및 출력
최종 비디오에는 결함이 있었지만 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
- 비디오 전체에 걸쳐 일관된 캐릭터
- 많은 수동 단계의 자동화 처리
- 2개의 캐릭터, 3개의 설정 환경, 50개의 첫 프레임 이미지 및 50개의 4~8초 클립 생성
모델 및 비용
사용된 모델:
- 주제 선택, 스토리보드 및 프롬프트 생성을 위한 OpenAI GPT-5
- VEO3.1 fast
- Nano Banana Pro
비디오 생성 비용 분석:
- 이미지: 50 × $0.15 = $7.50
- 클립: 50 × $0.15 × 8 = $60.00
- LLM: 200 × $0.01 = $2.00
- 총계: $69.50
테스트 및 설정을 위한 여러 번의 시도로 추가로 $100이 소요되었습니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

개발자가 프로젝트 관리 및 작업 추적을 위한 Claude 설정 방법을 설명합니다
한 개발자가 새로운 재택근무 미디어 직무를 관리하기 위한 Claude 구현을 공유했습니다. 여기에는 마스터 마크다운 프로젝트 파일, Notion 통합, Slack, Gmail, Google Calendar에 대한 MCP 연결, 그리고 아침 브리핑을 위한 맞춤형 스킬이 포함됩니다.

취약한 테스트 스크립트가 릴리스를 지연시킨 사례와 한 팀의 해결 방법
약 15명의 엔지니어로 구성된 팀은 UI 리프레시로 인해 로케이터가 손상되면서 Appium 테스트 스위트가 QA 엔지니어의 시간 중 50-60%를 유지보수에 소모하고, 두 차례의 릴리즈가 지연되는 문제를 발견했습니다. 이제 그들은 사람처럼 화면을 읽고 UI 변경에 적응하는 도구를 사용하여 테스트를 재구축하고 있습니다.

저렴한 AI 에이전트가 Claw Earn 마켓플레이스 개발을 스트레스 테스트한 방법
Claw Earn 팀은 개발 과정에서 의도적으로 저렴하고 능력이 떨어지는 AI 에이전트를 사용하여, 오래된 스크립트, 부실한 메모리, 잘못된 가정과 관련된 실패를 노출시켰습니다. 이러한 실패는 문서화와 플랫폼 견고성 개선을 촉진했습니다.

AI 유튜브 크리에이터, 수익 창출 및 작업 흐름 변화 보고
Claude Opus 4.6를 스크립팅에 사용하는 한 개발자가 AI 생성 YouTube 채널에서 28,400회 조회수로 12.20달러를 벌었다고 보고하며, 이에 따라 비즈니스를 위한 프리랜서 콘텐츠 제작으로 전환을 선언했습니다.