OpenClaw(사만다) 2000% 활용 가이드

설치만 해두고 텔레그램 챗봇으로만 쓰고 있었다. 이건 포르쉐로 동네 마트만 다니는 격이었다.

배경

이전 글에서 OpenClaw를 맥북에 설치하는 과정을 다뤘다. 보안 점검도 했고, 텔레그램/디스코드도 연결했다. 뉴스 크론잡 4개도 돌렸다.

근데 문제는 — 그게 다였다.

OpenClaw에는 60개 이상의 CLI 명령어, 14개 내장 도구, 50개 이상의 스킬, 다수의 플러그인이 있다. 내가 쓰고 있는 건 그 중 5%도 안 됐다. Claude Code로 체계적으로 현황을 감사(audit)하고, 단계별로 활용도를 끌어올린 과정을 기록한다.

Phase 0: 현황 감사 — 내가 뭘 갖고 있는지 파악

모든 최적화의 시작은 현황 파악이다. Claude Code에게 OpenClaw 공식 문서(200+개)와 실제 설정 파일을 교차 분석하게 했다.

이미 작동 중인 것

Gateway: ws://127.0.0.1:18789 (loopback, LaunchAgent로 자동시작)
Proxy: http://127.0.0.1:3456 (claude-max-api, Claude Opus 4.6 무료)
모델 4개: claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-5, claude-haiku-4-5, glm-4.5-air:free
채널 2개: Telegram (@Bhmainbot), Discord
크론잡 4개: IT뉴스(09:00), OpenClaw릴리스(09:05), 생태계뉴스(09:10), 반도체(23:00)
메모리: 로컬 임베딩 모델(embeddinggemma-300m) — 무료
워크스페이스 파일 7개: AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, IDENTITY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md, MEMORY.md

잠자고 있는 것

플러그인 3개만 활성 (telegram, discord, diagnostics-otel)
대시보드 미활용
브라우저 도구 미활용
서브에이전트(Sessions Spawn) 미활용
추가 크론잡 미설정
CLI 명령어 대부분 미사용

핵심 원칙: 비용 0원

모든 최적화는 추가 비용 없이 진행한다. 이미 claude-max-api 프록시를 통해 Claude 모델을 무료로 쓰고 있고, 임베딩도 로컬 모델이다. 유료 기능(TTS, voice-call, OpenAI 임베딩)은 의도적으로 배제했다.

Phase 1: 즉시 설정 조정 (10분)

1-1. TOOLS.md 커스터마이징

OpenClaw 워크스페이스의 TOOLS.md는 AI에게 "너가 뭘 할 수 있는지" 알려주는 파일이다. 템플릿 상태로 방치되어 있었다.

Before: 빈 템플릿 After: 실제 환경 정보 반영

# TOOLS.md - Chris 환경 정보

## 개발 머신
- MacBook Pro M1 Pro, 16GB RAM, 512GB SSD
- macOS (Darwin 24.6.0)
- Node 22+, pnpm

## AI 도구
- **Claude Code**: 메인 개발 도구 (전역 설치)
- **OpenClaw (사만다)**: 개인 AI 비서 (v2026.2.13)
  - 게이트웨이: 127.0.0.1:18789
  - 프록시: 127.0.0.1:3456 (claude-max-api)

## 모델 (전부 무료)
- claude-proxy/claude-opus-4-6 (기본, 고급 작업)
- claude-proxy/claude-sonnet-4-5 (일반 대화)
- claude-proxy/claude-haiku-4-5 (간단한 응답)
- openrouter/z-ai/glm-4.5-air:free (백업)

이렇게 하면 사만다가 "내 환경에서 뭘 할 수 있는지"를 정확히 알게 된다.

1-2. 채널 확인

Discord는 토큰이 등록되어 있었지만 실제 연결 테스트를 안 한 상태. Gateway 로그를 확인해서 Discord 봇이 정상 로그인되었는지 확인했다.

discord: logged in as 1466761467654311988

dmPolicy는 pairing으로 충분 — 별도의 allowFrom 설정 없이 DM 대화가 가능하다.

1-3. 멀티 모델 확인

4개 모델이 이미 등록되어 있었고 전부 무료. 작업별 모델 분배:

Opus 4.6: 복잡한 분석, 코딩
Sonnet 4.5: 일반 대화, 요약
Haiku 4.5: 간단한 응답, 크론잡
GLM 4.5 Air: 무료 백업

Phase 2: 플러그인 + 자동화 (30분)

이 단계가 가장 임팩트가 컸다.

2-1. 플러그인 4개 추가

openclaw.json의 plugins.entries에 추가:

{
  "memory-core": { "enabled": true },
  "copilot-proxy": { "enabled": true },
  "llm-task": { "enabled": true },
  "open-prose": { "enabled": true }
}

각 플러그인의 역할:

memory-core: CLI에서 메모리 검색/저장 (openclaw memory search/list/save)
copilot-proxy: VS Code에서 OpenClaw 모델을 Copilot처럼 사용 (무료 Copilot 대체)
llm-task: JSON 스키마 기반 구조화된 작업 자동화
open-prose: /prose 명령으로 멀티에이전트 문서 작성

중요: 플러그인 추가 후 게이트웨이 재시작이 필요하다.

openclaw gateway stop
openclaw gateway start
openclaw gateway probe  # 정상 확인

2-2. 크론잡 2개 추가

기존 4개(뉴스 브리핑)에 개발 회고 자동화를 추가:

# 매일 18:00 KST - 일일 회고
openclaw cron add \
  --name "daily-retro" \
  --schedule "0 18 * * *" \
  --tz "Asia/Seoul" \
  --isolated-session \
  --deliver telegram \
  --message "오늘 하루 개발 작업을 회고해줘. git log, 변경사항 분석."

# 매주 금요일 18:05 KST - 주간 회고
openclaw cron add \
  --name "weekly-retro" \
  --schedule "5 18 * * 5" \
  --tz "Asia/Seoul" \
  --isolated-session \
  --deliver telegram \
  --message "이번 주 전체 개발 활동 주간 회고."

이제 크론잡이 총 6개:

| 크론잡 | 시간 | 용도 | |--------|------|------| | morning-it-news | 09:00 | 실리콘밸리 IT 뉴스 | | openclaw-release-briefing | 09:05 | OpenClaw 릴리스 | | openclaw-ecosystem-news | 09:10 | OpenClaw 생태계 | | daily-retro | 18:00 | 일일 개발 회고 | | semiconductor-news | 23:00 | 반도체 뉴스 | | weekly-retro | 금 18:05 | 주간 회고 |

2-3. 대시보드 업데이트

커스텀 대시보드(localhost:9090)에 새로 추가한 플러그인과 크론잡이 빠져있었다. generate.js를 수정해서:

DATA 수집부: openclaw cron list --json과 plugins.entries 데이터 추가
개요 탭: 통계 그리드에 플러그인/크론잡 카운터 추가 (4칸 → 6칸)
도구 탭: "활성 플러그인" 섹션과 "크론잡" 섹션 신규 추가
최적화 탭: "200% 활용 가이드" → "2000% 활용 가이드"로 변경, 동적 상태 판단 로직 적용

Phase 3: 고급 활용 (인프라 준비 완료)

Phase 3는 "설치"가 아닌 "실사용" 단계다. 인프라는 전부 준비되었고, 실제로 써보면서 활용도를 높이는 과정이다.

3-1. 브라우저 도구

Playwright v1.58.2가 이미 설치되어 있다. 사만다에게 텔레그램으로:

"이 URL 가서 내용 요약해줘: https://..."
"Claude Code CHANGELOG 최신 버전 확인해줘"

3-2. Sessions Spawn

maxConcurrent: 8로 설정되어 있어서, 사만다가 복잡한 요청을 받으면 서브에이전트를 최대 8개까지 병렬 생성할 수 있다.

3-3. copilot-proxy 실사용

VS Code에서 OpenClaw 모델을 Copilot처럼 사용. claude-max-api 프록시를 통해 무료로 코드 자동완성이 가능하다.

비용 함정 — 하지 말아야 할 것

| 기능 | 비용 | 대안 | |------|------|------| | voice-call (Twilio) | 유료 | 텍스트로 충분 | | TTS (ElevenLabs) | 유료 | 텍스트 응답 | | Web Search (Brave API) | 유료 | 브라우저 도구로 직접 검색 | | memory-lancedb (OpenAI 임베딩) | 유료 | 이미 로컬 임베딩 사용 중 |

핵심은 이미 갖고 있는 것을 극한까지 쓰는 것이지, 새로운 유료 서비스를 추가하는 게 아니다.

Before vs After

| 항목 | Before | After | |------|--------|-------| | 활성 플러그인 | 3개 | 7개 | | 크론잡 | 4개 | 6개 | | TOOLS.md | 빈 템플릿 | 실제 환경 정보 | | 대시보드 | outdated | 플러그인/크론잡 반영 | | 최적화 점수 | ~40% | ~80% | | Copilot 대체 | 없음 | copilot-proxy | | 메모리 CLI | 없음 | memory-core | | 문서 작성 | 없음 | open-prose | | 추가 비용 | $0 | $0 |

삽질 기록

Gateway 재시작 주의

플러그인 추가 후 openclaw gateway stop && start를 해야 하는데, 이전에 openclaw doctor --fix 후 LaunchAgent가 제거되어 게이트웨이가 19분 다운된 적이 있다. SOP를 만들어뒀다:

# 안전한 게이트웨이 재시작 순서
openclaw gateway stop
openclaw gateway install  # LaunchAgent 확인
openclaw gateway start
openclaw gateway probe    # 정상 확인

cronJobs 데이터 형식

대시보드에 크론잡 스케줄을 표시하려 했는데, openclaw cron list --json의 schedule이 { kind: "cron", expr: "0 9 * * *", tz: "Asia/Seoul" } 객체 형태로 온다. 단순히 j.schedule을 렌더링하면 [object Object]가 출력되므로, j.schedule.expr로 추출해야 한다.

결론

OpenClaw는 설치 후 텔레그램 챗봇으로만 쓰면 전체 기능의 5%만 쓰는 것이다.

10분 투자: TOOLS.md 작성, 채널 확인, 모델 확인 30분 투자: 플러그인 4개 추가, 크론잡 2개 추가, 대시보드 반영

총 40분, 비용 0원으로 활용도를 끌어올렸다.

다음 글에서는 copilot-proxy로 VS Code에서 무료 Copilot을 실제로 써보는 과정을 다룰 예정이다.

OpenClaw(사만다) 2000% 활용 가이드: 무료로 AI 비서 극한까지 쓰기