Cron 작업과 Claude를 사용한 자가 개선 드림 사이클 구축

r/openclaw의 한 개발자가 cron 작업과 Claude Sonnet을 사용해 자가 개선 드림 사이클의 구현을 공유했습니다. 이 시스템은 매일 밤 자율적으로 실행되어 식별된 약점을 기반으로 연구, 성찰, 개선안을 제안합니다.

아키텍처와 설정

이 시스템은 연속적으로 실행되는 두 개의 cron 작업을 사용합니다:

• 오후 10시 30분: 드림 사이클 - 연구와 성찰
• 오후 11시: 야간 검토 - 점수 매기기와 계획

드림 사이클 단계

오후 10시 30분 작업은 네 단계를 실행합니다:

• 스캔: 현재 프로젝트와 관련된 새로운 도구, 논문, 기술을 위해 arXiv, GitHub 트렌딩, r/openclaw, r/LocalLLaMA를 가로지르는 웹 검색
• 성찰: 일일 로그와 최근 검토 점수를 읽어 구체적인 약점 식별 (예: 11일 동안 4개의 출시된 제품에도 불구하고 가장 약한 기둥으로 수익을 식별 - $0)
• 심층 연구: 가장 약한 영역과 가장 관련성이 높은 1-3개의 발견을 선택하고, 이를 가져와 읽은 후 특정 상황에 적용
• 제안: 노력 추정치와 예상 효과를 포함한 구체적인 제안을 작성하고, 수익/유통 관련 발견을 PRIORITY로 태그 지정

야간 검토 프로세스

오후 11시 작업은 드림 사이클 출력을 읽고, 그날을 1-5점으로 평가하며, 발견 사항을 내일 계획에 통합하고, 암묵적 지식 파일에 교훈을 저장합니다.

첫 번째 밤 결과

첫 실행에서 6가지를 발견했으며, 그중 세 가지는 실행 가능했습니다:

• 177,000개의 AI 에이전트 도구를 분석한 영국 정부 연구에 따르면 '액션 도구'(외부 환경을 수정하는 도구)의 사용이 27%에서 65%로 증가했습니다. 이는 제품 포지셔닝을 일반적인 '발견 및 응답'에서 '고객을 찾는 AI 에이전트'로 변경하자는 제안으로 이어졌습니다.
• r/LocalLLaMA 스레드는 AI 에이전트가 진정으로 자가 개선한다는 데 대한 회의론을 드러냈으며, 이 시스템이 자율적으로 실행되고 연구를 특정 약점과 연결하기 때문에 콘텐츠 기회를 식별했습니다.
• 코드 리뷰 벤치마크 논문은 빌더 cron이 검토 없이 코드를 배포하기 때문에 배포 전에 경량 리뷰 게이트를 추가하자는 제안을 촉발시켰습니다.

자가 개선 메커니즘

이 시스템은 이미 첫 번째 밤의 메타 노트를 기반으로 자체 연구 방법론을 개선하고 있습니다:

• 'Reddit 가져오기는 종종 로그인 벽을 반환합니다 - 다음에는 old.reddit.com을 사용하세요'
• 'GitHub 트렌딩 검색이 결과를 반환하지 않았습니다 - 다른 쿼리 형식을 시도하세요'
• '다음 사이클에 Hacker News 스캔을 추가하세요'

Claude Sonnet을 사용하는 비용은 약 $0.30-0.50/밤입니다. 개발자는 향후 반복에서 모델 라우팅을 사용할 것이라고 언급했습니다 - 저렴한 모델(Haiku)은 광범위한 스캔에, 비싼 모델(Opus)은 판단/제안 단계에만 사용하여 비용을 더욱 절감하기 위해.