긍정우

2026-08-15-ai-news-workflow

7 min read

작성 일자 : 2026-08-15

기획

OpenClaw와 로컬 Python 프로젝트를 나누어, 매일 아침 AI 기사 후보를 Telegram으로 제안하고 사용자가 고른 기사만 Obsidian 노트로 정리하는 흐름을 만드는 것이 목적이었다.

  • Telegram에서는 후보 제안과 선택 유도에 집중
  • 로컬 Python 프로젝트에서는 소스 설정, headline 수집, note 렌더링을 담당
  • 사용자가 고른 뒤에만 본문 요약과 저장을 진행
  • 기사 정리는 02_Daily_AI_News/ 아래 월별 폴더에 누적

이번 기획에서 중요한 기준은 두 가지였다.

  1. 아침 digest 단계에서는 노트를 만들지 않고 기사 후보만 보낸다.
  2. 실제 기사 노트는 사용자의 선택이 들어온 뒤에만 생성한다.

설계

역할 분리

이번 기능은 OpenClaw agent와 local Python project를 분리하는 방향으로 설계했다.

  • OpenClaw agent
    • 매일 08:00 cron 실행
    • 영어 headline의 한국어 변환
    • Telegram 메시지 작성 및 발송
    • 사용자의 출처 + 번호 선택 해석
    • 원문 확인 후 3줄 요약, 키워드, 의견 정리
  • local Python project
    • 소스 설정 로드
    • RSS/HTML/YouTube community post headline 수집
    • digest JSON 저장
    • note template 렌더링
    • 기존 note overwrite 방지

동작 플로우

  1. cron이 python3 -m app.cli build-digest --config article_curator/config/sites.json를 실행한다.
  2. Python 프로젝트가 활성화된 source를 순회하며 headline을 모은다.
  3. 결과를 data/daily_digest.json에 저장한다.
  4. agent가 digest를 읽어 source별로 묶고, 영어 제목은 한국어로 풀어 Telegram에 보낸다.
  5. 사용자가 조코딩 2처럼 답하면 agent가 해당 항목의 원문 URL을 찾는다.
  6. agent가 원문을 읽고 요약 payload를 만든 뒤 render-note로 Obsidian note를 생성한다.
  7. 사용자가 나중에 의견을 보내면 그 내용을 내 생각 정리에 반영해 note를 갱신한다.

핵심 파일

  • 설정 파일: /config/sites.json
  • digest 산출물: /daily_digest.json`
  • note template: /templates/daily_article_template.md
  • 구현 파일:
    • app/fetchers.py
    • app/workflow.py
    • app/telegram.py
    • app/obsidian.py
    • app/cli.py

구현 완료

오늘 실제로 정리된 기능

  • AI News, OpenAI News, flex AX Hub, JoCoding Posts를 현재 활성 source로 사용
  • source별 약 3개 안팎의 최신 항목을 digest에 포함
  • 영어 제목은 Telegram 제안 단계에서 한국어로 바꾸어 전달
  • digest 단계에서는 Obsidian note를 만들지 않도록 운영
  • 사용자가 선택한 기사에 대해서만 note를 생성
  • note 안의 주요 포인트 3줄 정리, 핵심 키워드, 내 생각 정리, 본문 발췌를 채우는 흐름을 연결

오늘 수행한 실제 작업

  1. 오전 8시 digest 실행
    • Telegram에 source별 기사 후보를 묶어 발송
    • digest 결과를 daily_digest.json에 저장
    • 이 단계에서는 note를 만들지 않음
  2. 사용자 선택 처리
    • JoCoding Posts 2번 글을 선택값으로 해석
    • YouTube community post 원문을 찾아 본문 내용과 지표를 추출
  3. note 생성
    • 08-13 - 5.6 Sol, 그록에 따라잡혔다 ㄷㄷ.md 생성
    • 3줄 요약과 키워드, 원문 링크, 본문 발췌를 정리
  4. 사용자 의견 반영
    • 그록의 과도한 답변 거부 문제와 악의적 질의 판별 필터 필요성을 내 생각 정리에 반영
  5. 문체 기준 확정
    • 내 생각 정리는 메신저체가 아니라 보고서체로 유지하도록 운영 원칙 추가
  6. 샘플 산출물 정리
    • 실제로 참조되지 않던 08-15 - 샘플 기사 제목.md는 휴지통으로 이동

현재 확인된 결과물

  • 기사 제안 메시지: Telegram direct chat 기준 정상 발송
  • digest 산출물: data/daily_digest.json
  • 선택 기사 payload 예시: data/jocoding_grok46_payload.json
  • 생성 note:
    • content/02_Daily_AI_News/2026-08/08-13 - 5.6 Sol, 그록에 따라잡혔다 ㄷㄷ.md
  • 운영 메모 반영:
    • workspace/TOOLS.md

요약

  • 이 기능은 아침 후보 제안과 선택 후 저장을 분리한 2단계 구조로 설계했다.
  • headline 수집과 note 렌더링은 로컬 Python 프로젝트가 맡고, 선택 해석과 본문 요약, Telegram 대화는 OpenClaw agent가 맡는다.
  • 오늘 기준으로 digest 발송, 선택 기사 note 생성, 사용자 의견 반영, 보고서체 문장 규칙 정리까지 한 사이클을 실제로 완료했다.

시행착오

  • YouTube community post는 일반 RSS처럼 다루기 어려워 별도 파서가 필요했다.
  • digest 메시지와 최종 note의 말투가 섞이면 결과물의 톤이 흐트러져, 내 생각 정리만큼은 문서 톤으로 고정할 필요가 있었다.
  • 예시 payload 기반으로 만들어진 샘플 note가 실사용 기록처럼 남아 있어 후속 정리가 필요했다.

한계점

  • AI Times, NAVER Cloud Trend는 아직 비활성 상태라 현재 digest에는 포함되지 않는다.
  • 기사 본문 추출은 source별 구조 차이가 커서, 여전히 agent의 확인과 정리가 들어가는 반수동 흐름이다.
  • 현재는 기사 선택 이후 자동 커밋/푸시까지는 이번 실행에서 잇지 않았다.

개선점

  • source별 본문 추출 규칙을 더 늘리면 요약 payload 생성 자동화 범위를 넓힐 수 있다.
  • Telegram에서 보낸 digest 메시지와 저장된 JSON 간의 매핑을 더 명시적으로 관리하면 선택 해석이 안정적이 된다.
  • 내 생각 정리의 보고서체 규칙을 note 생성 단계에서 기본값으로 강제하면 후편집이 줄어든다.

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