OpenClaw
사용 사례초급10 min

OpenClaw로 데일리 뉴스 다이제스트 구축하기

관심 주제의 뉴스를 자동으로 검색하고, 주요 기사를 요약하여, 설정한 일정에 따라 간결한 브리핑을 전달하는 데일리 뉴스 다이제스트를 구축합니다.

최종 업데이트: 2026-03-31

필요한 Skills

Tavily Web Search
추천

AI 최적화 웹 검색, 구조화된 결과 반환.

가이드 보기
Summarize
추천

URL, PDF, 비디오, 문서 요약.

Cron Creator
추천

자연어를 cron 스케줄 표현식으로 변환.

무엇을 구축하나요

자동화된 뉴스 다이제스트 파이프라인을 만듭니다:

  1. 웹 검색 — AI, 기술, 업계, 경쟁사 등 정의한 주제의 뉴스를 검색합니다
  2. 필터링 및 순위 지정 — 관련성과 최신성을 기준으로 기사를 필터링합니다
  3. 기사 요약 — 각 기사를 핵심 포인트와 함께 2-3문장으로 요약합니다
  4. 포맷된 다이제스트 전달 — 터미널, Telegram, 이메일, Markdown 파일 등 선호하는 채널로 매일 전달합니다

이 가이드를 완료하면 매일 아침 업무 시작 전에 개인 맞춤 뉴스 브리핑이 자동으로 실행됩니다.

뉴스 다이제스트를 자동화해야 하는 이유

정보를 파악하는 것은 중요하지만, 대부분의 방식에는 문제가 있습니다:

  • 정보 과부하 — RSS 피드, Twitter, 뉴스레터, Hacker News를 합치면 하루에 수백 개의 기사가 쏟아집니다
  • 품질 편차 — 대부분의 기사는 같은 뉴스를 다른 제목으로 반복하며, 인사이트 없이 노이즈만 추가합니다
  • 시간 비용 — 소스를 수동으로 스캔하고 기사를 읽는 데 매일 30-60분이 소요됩니다
  • 최신성 편향 — 가장 중요한 것이 아니라 먼저 보이는 것을 읽게 됩니다
  • 일관성 부족 — 어떤 날은 모든 것을 파악하고, 어떤 날은 주요 소식을 놓칩니다

AI 기반 다이제스트는 여러 소스를 검색하고, 중복 보도를 제거하며, 각 기사를 핵심 인사이트로 압축합니다. 한 시간이 걸릴 내용을 5분 만에 파악할 수 있습니다.

사전 준비

  • OpenClaw 설치 및 설정 완료 (시작 가이드)
  • Tavily API 키 (무료 티어: 월 1,000 크레딧 — 기본 검색당 1 크레딧, tavily.com)
  • Node.js 18+

1단계: 필요한 Skills 설치

bash
# 1. 뉴스 검색용 웹 검색
npx clawhub@latest install tavily

# 2. AI 요약
npx clawhub@latest install summarize

# 3. 예약 전달
npx clawhub@latest install cron

2단계: 주제 설정

추적하려는 주제를 정의합니다. 설정 파일을 생성하세요:

yaml
# .openclaw/news-digest.yml
topics:
  - name: "AI & 머신러닝"
    queries:
      - "AI news today"
      - "large language model breakthroughs"
      - "AI regulation updates"
    max_articles: 5

  - name: "개발자 도구"
    queries:
      - "developer tools news"
      - "new programming frameworks 2026"
      - "devops automation news"
    max_articles: 3

  - name: "스타트업 & 기술 비즈니스"
    queries:
      - "tech startup funding news"
      - "SaaS industry trends"
    max_articles: 3

주제 커스터마이징

  • 구체적으로 — "AI regulation EU 2026"이 "AI news"보다 효과적입니다
  • 주제당 여러 쿼리를 사용하여 폭넓은 커버리지를 확보합니다
  • 기사 제한을 설정하여 다이제스트를 간결하게 유지합니다
  • 경쟁사 이름을 추가하면 경쟁 인텔리전스를 수집할 수 있습니다

3단계: 일정 설정

bash
# 매일 오전 7시 30분 — 업무 시작 전에 준비됩니다
clawhub run cron --schedule "30 7 * * *" --task "news-digest"

# 평일만 오전 8시
clawhub run cron --schedule "0 8 * * 1-5" --task "news-digest"

4단계: 첫 번째 다이제스트 실행

수동으로 테스트합니다:

bash
clawhub run tavily --topics ".openclaw/news-digest.yml" --summarize

출력 예시 (설명을 위한 가상의 기사):

=== 데일리 뉴스 다이제스트 ===
날짜: 2026년 3월 31일 월요일

## AI & 머신러닝 (5개 기사)

1. **OpenAI, 2M 컨텍스트 윈도우의 GPT-5 Turbo 출시**
   출처: TechCrunch | 6시간 전
   OpenAI가 2M 토큰 컨텍스트 윈도우와 30% 낮은 지연 시간의 GPT-5 Turbo를
   발표했습니다. 초기 벤치마크에서 긴 문서 추론 작업에서 상당한 개선이
   확인되었습니다. 가격은 입력 토큰 1M당 $5부터 시작합니다.

2. **EU AI Act, 고위험 시스템 대상 시행 시작**
   출처: Reuters | 12시간 전
   EU AI Act의 고위험 조항이 오늘 발효되어 채용, 신용 평가, 법 집행에
   사용되는 AI 시스템의 등록이 의무화되었습니다. 미준수 시 글로벌 매출의
   6%까지 벌금이 부과됩니다.

3. **Google DeepMind, 수학적 추론에서 새로운 SOTA 달성**
   출처: arXiv Blog | 1일 전
   DeepMind의 AlphaProof-2가 IMO 2026 문제의 78%를 풀었으며, 이는
   작년의 65%에서 상승한 수치입니다. 형식적 검증과 체인 오브 소트
   추론을 결합한 새로운 아키텍처를 사용합니다.

4. **Anthropic, $90B 밸류에이션으로 $5B 시리즈 D 투자 유치**
   출처: Bloomberg | 8시간 전
   Anthropic이 Spark Capital과 Google이 주도한 $5B 라운드를
   마감했습니다. 자금은 Claude 인프라 확장과 엔터프라이즈
   파트너십 확대에 사용될 예정입니다.

5. **오픈소스 LLM Llama 4, 코딩 벤치마크에서 GPT-4와 동등**
   출처: The Verge | 1일 전
   Meta의 Llama 4가 HumanEval과 MBPP 벤치마크에서 GPT-4와
   동등한 성능을 달성했습니다. 자유로운 라이선스로 제공되어
   자체 호스팅 AI 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다.

---

## 개발자 도구 (3개 기사)

1. **Bun 2.0, 네이티브 Windows 지원과 함께 출시**
   출처: Bun Blog | 4시간 전
   Bun 2.0이 완전한 Windows 지원, 커버리지 포함 내장 테스트
   러너, 40% 빠른 npm install을 추가했습니다. 대부분의
   프로젝트에서 Node.js로부터의 마이그레이션이 원활해졌습니다.

2. **Vercel, 스트리밍 지원 Edge Middleware v3 출시**
   출처: Vercel Blog | 1일 전
   Edge Middleware v3가 스트리밍 응답과 WebSocket 패스스루를
   지원합니다. 미들웨어 집중 애플리케이션의 지연 시간이
   벤치마크에서 최대 60% 감소했습니다.

3. **GitHub Copilot Workspace GA 출시**
   출처: GitHub Blog | 2일 전
   GitHub의 AI 기반 개발 환경이 GA로 전환되었습니다. 이슈
   분석, 코드 생성, PR 작성을 하나의 워크플로우로 결합합니다.
   오픈소스 프로젝트는 무료로 사용 가능합니다.

---

## 스타트업 & 기술 비즈니스 (3개 기사)

[...]

5단계: 전달 채널 선택

터미널 출력 (기본값)

다이제스트가 터미널에 출력됩니다 — 빠른 확인에 적합합니다.

Markdown 파일

아카이브를 위해 파일로 저장합니다:

yaml
delivery:
  format: markdown
  output: "~/digests/{{date}}-news.md"

Telegram

Telegram Skill과 결합하여 Telegram으로 다이제스트를 받습니다:

yaml
delivery:
  channel: telegram
  chat_id: your_chat_id

이메일

Gmail Skill과 결합합니다:

yaml
delivery:
  channel: email
  to: "you@example.com"
  subject: "Daily News Digest — {{date}}"

고급: 소스 다양화

RSS 피드 추가

Tavily가 놓칠 수 있는 소스를 위해 특정 RSS 피드를 추가합니다:

yaml
rss_feeds:
  - url: "https://news.ycombinator.com/rss"
    name: "Hacker News"
    max_items: 10
  - url: "https://feeds.feedburner.com/TechCrunch"
    name: "TechCrunch"
    max_items: 5

중복 제거

여러 소스가 같은 뉴스를 다룰 때 요약기가 자동으로 중복을 감지하고 여러 소스 인용이 포함된 단일 항목으로 병합합니다. 수동 개입 없이 다이제스트가 깔끔하게 유지됩니다.

감성 및 트렌드 분석

요약기에 감성 태깅과 트렌드 식별을 요청합니다:

오늘 뉴스를 요약하고 다음을 추가해 줘:
- 각 기사에 감성 태그 (긍정/부정/중립)
- 기사 전반에 걸쳐 반복되는 테마를 나열하는 "트렌드" 섹션을 마지막에 추가

문제 해결

Tavily가 오래되거나 관련 없는 기사를 반환하는 경우

  • 검색어에 날짜 필터를 추가합니다: "2026" 또는 "this week"을 검색어에 추가
  • recency 파라미터를 사용하여 최신 콘텐츠를 우선시합니다
  • 쿼리를 좁힙니다 — "AI"와 같은 넓은 용어는 너무 많은 일반적인 결과를 반환합니다

다이제스트가 너무 긴 경우

  • 주제별 max_articles를 줄입니다
  • 우선순위가 낮은 주제를 제거합니다
  • 덜 중요한 카테고리는 "헤드라인만" 형식으로 전환합니다

다이제스트가 너무 일반적인 경우

  • 더 구체적인 쿼리를 사용합니다
  • 업계별 용어를 추가합니다
  • 타겟 커버리지를 위해 경쟁사 이름이나 제품명을 포함합니다

Cron 작업이 실행되지 않는 경우

  • 일정을 확인합니다: clawhub list --cron
  • 시스템 시간과 타임존을 확인합니다
  • OpenClaw 데몬이 실행 중인지 확인합니다

자주 묻는 질문

주요 비용은 Tavily API 사용량입니다. 3개 주제에 각 5개 쿼리를 포함하는 일반적인 다이제스트는 하루에 약 15회 기본 검색(15 크레딧)을 사용하며, 월 약 450 크레딧으로 무료 티어의 1,000 크레딧 한도 내에 충분히 들어옵니다. AI 요약 비용은 제공자에 따라 다르지만 전체 다이제스트 한 번에 보통 $0.01-0.03입니다. 일일 다이제스트의 월 총 비용은 $1 미만입니다.

가능합니다. `tavily` 대신 `exa`(시맨틱 검색) 또는 `brave-search`로 교체하세요. 나머지 워크플로우는 동일합니다. 일부 사용자는 기술 주제에 Exa를 선호하는데, 키워드 검색이 아닌 시맨틱 매칭을 사용하기 때문입니다.

가능합니다. 전달을 공유 Telegram 그룹, Slack 채널, 또는 이메일 배포 목록으로 설정하세요. 다이제스트 형식은 아침에 모두가 읽는 팀 브리핑으로 잘 작동합니다.

자연어로 관리할 수 있습니다: OpenClaw에게 "사이버 보안 뉴스 주제를 추가해 줘" 또는 "다이제스트에서 스타트업 섹션을 제거해 줘"라고 말하세요. Skill이 설정 파일을 자동으로 업데이트합니다.

가능합니다. cron 스케줄에서 `0 9 * * 1-5`(평일만) 대신 `0 9 * * *`(매일)를 사용하세요. 주말에는 다른 주제 세트를 설정할 수도 있습니다 — 업무 주제는 줄이고 개인 관심사를 늘리는 방식입니다.

다이제스트 자체가 읽기 습관을 자동으로 학습하지는 않습니다. 하지만 유용하다고 느끼는 내용을 기반으로 주제 쿼리를 수동으로 개선할 수 있습니다. 시간이 지나면 설정이 점점 관심사에 맞게 조정됩니다.

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