OpenClaw를 사용한 Reddit 소셜 리스닝 워크플로우 구축

한 개발자가 OpenClaw를 사용해 Reddit 소셜 리스닝 워크플로우를 구축한 경험을 공유했습니다. 이전에 수작업이 필요했던 브랜드 모니터링 작업을 자동화하는 시스템입니다.

워크플로우 구성 요소

이 시스템은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

• 데이터 수집: Reddit이 API 키를 제공하지 않아, 개발자는 JSON과 HTML 스크래핑을 사용한 대체 시스템을 만들었습니다. 데이터는 새 Reddit과 구 Reddit을 포함한 여러 엔드포인트에서 가져오며, 사용자 에이전트 회전을 통해 기능을 유지합니다.
• 게시물 분석: 각 게시물은 의도(추천 요청, 불만, 비교), 경쟁사 언급 및 감정 분석, 기본적인 위험 신호(스팸성 스레드, 잠긴 게시물)에 대해 분석됩니다.
• 순위 시스템: 게시물은 관련성, 최신성, 참여도, 의도 등 여러 요소를 기반으로 순위가 매겨집니다.
• 브랜드 매칭: 게시물은 의미적 유사성을 사용해 브랜드 프로필(키워드, 경쟁사, 구매 의도)과 비교되어 관련 주제를 찾습니다.
• 데이터 저장: 결과는 cron 작업과 Google Workspace CLI를 사용해 매시간 Google Sheets에 추가됩니다.
• 학습 시스템: 개발자는 시트에서 게시물을 검토하며 저장 또는 관련 없음으로 표시합니다. 시스템은 이 피드백을 학습해 향후 검색을 개선합니다.

현재 한계

개발자는 현재 구현의 몇 가지 과제를 언급했습니다:

• 브랜드 프로필을 추가하면 시스템이 중단됨
• 때때로 완전히 맥락에서 벗어난 결과를 반환함(LLM을 사용해 브랜드 프로필을 생성하기 때문일 수 있음)
• 현재 코드 문제를 수정하는 데 상당한 시간을 소비하고 있음

이 워크플로우는 수동 모니터링에 비해 결과와 속도가 향상되었지만, 개발자는 아직 완벽하지 않으며 유사한 프로젝트를 작업한 다른 사람들의 통찰을 구하고 있습니다.