오픈클로 맥미니 설치 방법, AI 비서 전용기 33단계와 한 달 사용기

오픈클로(OpenClaw)를 맥미니에 설치해 AI 비서 전용기로 만드는 33단계와, 그렇게 한 달 가까이 써 본 기록을 정리했습니다. 설치 난이도는 낮지만 API 요금과 보안은 꽤 무겁습니다. 영상이 건너뛴 텔레그램 봇 만들기와 페어링, 외부 접속 설정도 채워 넣었습니다.

오픈클로 맥미니 사용기 한 줄 요약

맥미니를 사서 개인용으로 쓰지 않고, 처음부터 AI 비서 전용기로 세팅한 사람이 있습니다. 유튜브 채널 Eyejoker가 올린 오픈클로 사용기입니다. 앞쪽 10분은 개봉과 설치, 나머지 17분은 실제로 써 본 이야기입니다.

먼저 짚고 갈 점이 있습니다. 영상 제목은 "2주 사용기"인데, 화자는 영상 안에서 촬영 시점을 "2월 25일"이라고 말하며 "거의 한 달 가까이 사용"했다고 합니다. 제목과 발화가 어긋납니다. 이 글은 화자가 실제로 말한 쪽을 따릅니다.

"프로토타입 자비스가 뭔지 알 수 있는, 세상에 있는 누구나 사용할 수 있는 자비스." 화자가 마지막에 내린 총평입니다. 설치 난이도는 낮고, 비용과 보안은 꽤 무겁습니다.

오픈클로가 무엇인지부터

오픈클로는 내 컴퓨터에 설치해 24시간 켜 두는 AI 비서 프로그램입니다. 텔레그램 같은 메신저로 말을 걸면, 연결해 둔 AI 모델(GPT, 클로드 등)이 내 컴퓨터의 파일, 메일, 일정 같은 도구를 직접 다루며 일을 처리합니다. 챗봇 웹사이트와 달리 내 컴퓨터 안에서 돌기 때문에 쥐여 줄 수 있는 권한이 훨씬 넓습니다. 그만큼 위험도 큽니다.

화자가 맥미니를 AI 비서 전용기로 산 이유

원래 목표는 업무 자동화였습니다. 세팅 상담부터 원격 세팅, 견적 산출까지 통째로 자동화하고 싶었다고 합니다. 다만 원격 제어는 보안 문제가 걸려 사람이 하기로 하고, 상담과 견적 쪽을 노렸습니다.

지금 실제로 쓰는 용도는 두 가지입니다. 노션을 비롯해 여기저기 흩어진 데이터를 정리하는 일, 그리고 메일 정리입니다.

맥미니여야 할 이유는 없었다고 본인이 밝힙니다. 다른 컴퓨터나 리눅스 서버로도 됩니다. 24시간 전용으로 돌리고 유지보수를 편하게 하려고 한 대를 따로 산 것입니다.

그리고 이 컴퓨터에는 퍼스널 세팅을 하지 않습니다. 내 컴퓨터가 아니라, AI가 접근할 수 있는 데이터를 다 만들어 줄 매개체라는 것이 화자의 정의입니다. AI에게 넓은 권한을 주더라도 개인 파일과 계정이 없는 기계라면 사고가 나도 피해가 그 안에서 끝난다는 뜻으로 읽힙니다.

오픈클로 설치 준비물

• 맥미니 1대
• HDMI 케이블. 없으면 초기 설정 화면 자체를 못 봅니다. 화자는 케이블이 없어서 임시로 캡처보드 선을 꽂았습니다.
• 유선이든 무선이든 키보드와 마우스(또는 터치패드). 이게 없으면 초기 설정을 시작할 수 없습니다. 화자는 이 사실을 깨닫고 차에 다녀왔고, 그 사이 강아지 두 마리가 깼습니다.
• 와이파이. 랜 케이블은 없어도 됩니다.
• 전원 케이블. 전원 버튼은 본체 뒤쪽에 있습니다.
• AI 모델 계정. 화자는 OpenAI Codex를 OAuth(이미 가입한 서비스 계정으로 로그인 권한을 빌려주는 인증 방식)로 연동했습니다.
• 텔레그램 계정.

설치 자체에 드는 비용은 영상에서 언급하지 않습니다. 운영 비용은 아래에 따로 정리했습니다.

오픈클로 설치 절차 33단계

화자는 "세팅 자체는 크게 할 게 없다"며 퀵스타트로 빠르게 넘어갑니다. 중간중간 편집으로 화면을 건너뛰는 구멍이 있어, 해당 단계에는 따라 할 수 있는 방법을 덧붙였습니다.

1. 맥미니 물리 설치 (1~5단계)

1. 맥미니를 놓을 자리를 정합니다.
   • 확인: 공간이 확보됩니다. 화자 표현으로 오디오 인터페이스의 3분의 2 크기라 생각보다 작습니다.
2. HDMI 케이블로 맥미니와 모니터를 연결합니다.
   • 주의: 화자는 HDMI 케이블이 없어 임시로 캡처보드 선을 꽂았습니다.
   • 확인: 모니터에 신호가 들어옵니다.
3. 키보드와 마우스(또는 터치패드)를 연결합니다.
   • 주의: 이게 없으면 초기 설정을 진행할 수 없습니다.
   • 확인: 키 입력이 화면에 반응합니다.
4. 맥미니 뒤쪽의 전원 버튼을 누릅니다.
   • 위치: 본체 뒷면입니다. 앞도 위도 아닙니다.
   • 확인: 부팅 화면이 뜹니다.
5. macOS 초기 설정을 진행합니다.
   • 확인: 바탕화면에 들어갑니다.

영상은 5단계의 세부 항목을 다루지 않습니다. 화면 안내대로 언어와 지역, 와이파이, 사용자 계정 만들기를 차례로 진행하면 됩니다. 전용기로 쓸 생각이라면 두 가지만 신경 쓰면 됩니다. Apple 계정 로그인은 건너뛰거나 개인 계정이 아닌 별도 계정을 쓰고, 설치가 끝난 뒤 시스템 설정의 에너지 항목에서 잠자기를 끄거나 늦춰 24시간 켜 둘 수 있게 합니다.

2. 이 컴퓨터의 성격 정하기 (6~7단계)

6. 이 맥미니를 개인용으로 쓰지 않기로 정합니다.
   • 이 컴퓨터는 AI가 접근할 데이터를 담는 매개체입니다.
   • 확인: 개인 파일과 계정을 여기에 옮기지 않기로 결정했습니다.
7. 비서 이름을 정합니다.
   • 화자는 제미나이에게 후보를 물어봤습니다. "아이작"은 게임 느낌이 난다고 빼고, 최종적으로 "알고"로 정했습니다.
   • 확인: 쓸 이름 하나를 적어 둡니다. 나중에 온보딩에서 입력합니다.

3. 오픈클로 설치 명령 실행 (8~14단계, 순서 고정)

이름이 세 번 바뀐 물건입니다. 처음에는 클로드봇이었는데 Anthropic이 쓰지 말라고 해서 Moltbot이 됐고, 이번에 OpenClaw로 바뀌었다는 것이 화자 설명입니다.

8. 브라우저로 openclaw.ai에 접속합니다.
   • 확인: 세팅 안내가 보입니다.
9. 페이지에 있는 curl로 시작하는 설치 명령을 복사합니다. curl은 인터넷에서 파일을 받아 오는 터미널 명령입니다.
   • 확인: 클립보드에 명령이 담겼습니다.
10. 터미널을 엽니다.
    • 위치: Cmd+Space를 누르고 terminal을 입력한 뒤 엔터를 누릅니다. 화자는 기본 터미널 대신 Warp를 씁니다.
    • 확인: 프롬프트(입력 대기 표시)가 깜빡입니다.
11. 복사한 명령을 붙여 넣습니다.
    • 확인: 명령이 프롬프트 뒤에 붙었습니다.
12. 엔터를 눌러 실행합니다.
    • 확인: 설치 마법사가 시작됩니다.
13. 보안 관련 경고에 동의합니다.
    • 주의: 여기에 동의해야만 다음 단계로 넘어갑니다.
    • 확인: 다음 질문으로 넘어갑니다.
14. 설치 방식에서 퀵스타트(Quick Start)를 고릅니다.
    • 확인: 모델 설정 화면이 나옵니다.

9단계의 정확한 명령 문자열은 화면 판독이 없어 확인하지 못했습니다. openclaw.ai에 표시된 것을 그대로 쓰는 것이 가장 안전합니다. 설치 도중 비밀번호를 물으면 맥에 로그인할 때 쓰는 비밀번호를 입력합니다. 입력해도 화면에 글자가 보이지 않는 것이 정상이니 그대로 치고 엔터를 누르면 됩니다.

4. AI 모델 연결 (15~16단계)

15. 모델 제공자에서 OpenAI Codex와 OAuth 연결을 고릅니다.
    • 확인: OAuth 인증이 진행됩니다.
16. 사용할 모델을 고릅니다.
    • 화자 선택은 GPT 5.2입니다. "5.3 Codex는 API로 아직 안 열린 것 같다"는 이유입니다.
    • 주의: 화자는 뒤에서 5.2가 잘하긴 하는데 너무 느리다고 평합니다.
    • 확인: 채널 설정 화면으로 넘어갑니다.

15단계에서 인증 창에서 무엇을 눌렀는지는 나오지 않습니다. 보통은 브라우저 창이 자동으로 열리고 OpenAI 로그인 화면이 나옵니다. ChatGPT에 쓰는 계정으로 로그인한 뒤 권한 허용 버튼을 누르면 터미널로 돌아와 다음 질문이 이어집니다. 브라우저가 안 열리면 터미널에 출력된 주소를 복사해 브라우저에 직접 붙여 넣습니다.

5. 텔레그램 채널 연결 (17~18단계)

17. 채널 목록에서 텔레그램(Telegram)을 고릅니다.
    • 선택지에는 WhatsApp, Discord, Google Chat, Slack, Signal, iMessage 등이 있습니다. 화자는 텔레그램이 세팅이 제일 쉽고 사람들이 보통 가장 많이 쓴다고 봅니다.
    • 주의: 카카오톡은 지원하지 않습니다.
    • 확인: 봇파더(BotFather)와 채팅하라는 안내가 나옵니다.
18. 텔레그램에서 봇파더와 채팅해 봇을 만듭니다.
    • 확인: 내 봇으로 가는 텔레그램 링크가 별도로 주어집니다.

봇파더로 텔레그램 봇 만드는 법

영상은 봇 생성 세부 절차를 보여 주지 않고 "봇파더랑 채팅을 하라고 합니다"로 넘어갑니다. 텔레그램 공식 봇 생성 절차는 이렇습니다.

1. 휴대폰이나 컴퓨터에서 텔레그램을 열고 검색창에 @BotFather를 입력합니다.
2. 파란 인증 배지가 붙은 BotFather를 고릅니다. 이름을 흉내 낸 가짜 계정이 있으니 배지를 꼭 확인합니다.
3. 대화창 아래 "시작(Start)"을 누르고 아래 명령을 보냅니다.

/newbot

4. 봇 이름을 묻으면 보여 줄 이름을 적습니다(예: 알고).
5. 사용자명을 묻으면 영어로 쓰고 끝을 bot으로 맞춥니다(예: algo_assistant_bot). 이미 쓰는 이름이면 다른 이름을 요구합니다.
6. 봇 토큰(긴 숫자와 영문 조합)이 나오면 복사해 오픈클로 설치 화면의 토큰 입력칸에 붙여 넣습니다.

토큰은 봇을 통째로 조종할 수 있는 비밀번호입니다. 캡처해 공유하거나 게시물에 올리지 않도록 조심합니다.

6. 스킬 선택 (19~22단계)

19. 스킬 목록을 살펴봅니다.
    • 스킬은 오픈클로가 무엇을 할 수 있는지를 정하는 것, 즉 여러 앱을 제어할 수 있게 미리 세팅해 둔 묶음입니다.
    • 확인: 옵시디언, 깃허브, 1Password 같은 목록이 보입니다.
20. 1Password 스킬은 켜지 않습니다.
    • 주의: 화자 판단입니다. 비밀번호를 알면 게임부터 결제 가능한 온갖 곳까지 다 접속할 수 있어서, 지금 열어 두는 것은 위험하다고 봅니다.
    • 확인: 해당 항목이 선택되지 않은 상태입니다.
21. 패키지 매니저(프로그램 부품을 내려받아 설치해 주는 도구)를 고릅니다.
    • npm, pnpm, bun 중에서 고릅니다. 화자는 빠르다는 이유로 bun을 골랐고, npm이 가장 대중적이라고 덧붙입니다. 무엇을 골라야 할지 모르겠으면 npm이 무난합니다.
    • 확인: 선택이 반영됩니다.
22. 고른 스킬들을 설치합니다.
    • 확인: 체크한 스킬이 설치되면 세팅이 완료됩니다.

화자가 최종적으로 어떤 스킬을 체크했는지는 편집으로 생략됐습니다. 처음이라면 아무것도 체크하지 않거나 필요한 한두 개만 고르고 넘어가도 됩니다. 스킬은 나중에 오픈클로에게 "○○ 스킬을 설치해 줘"라고 말해 추가할 수 있습니다.

7. 게이트웨이 설정, 보안이 걸린 단계 (23~26단계)

게이트웨이는 오픈클로가 바깥과 연결되는 출입구입니다. 이 문을 어디까지 열어 둘지 정하는 단계입니다.

23. 게이트웨이를 내부(로컬)로만 엽니다.
    • 주의: 외부로도 열 수 있지만 화자는 "보안상 너무 위험하다"고 못 박습니다.
    • 확인: 설치가 끝나면 서버가 127.0.0.1로 돕니다. 127.0.0.1은 "이 컴퓨터 자신"을 가리키는 주소라, 내부 로컬 전용이라는 뜻입니다.
24. 웹 UI 주소로 접속합니다.
    • 위치: 브라우저 주소창에 127.0.0.1 계열의 로컬 주소를 입력합니다.
    • 확인: 오픈클로 페이지가 열립니다.
25. 외부에서 쓰고 싶다면 테일스케일(Tailscale)을 설치합니다. 테일스케일은 내 기기끼리만 통하는 사설 연결망을 만들어 주는 서비스입니다.
    • 주의: 웹으로 직접 여는 것은 하지 않습니다. 화자 권고는 테일스케일로 내부에서만 여는 것입니다.
    • 확인: 맥미니에 테일스케일이 설치됩니다.
26. 휴대폰에도 테일스케일을 설치합니다.
    • 확인: 두 기기만 터널링되어 휴대폰에서 접속됩니다.

24단계의 포트 번호(주소 뒤에 콜론과 함께 붙는 숫자)는 영상에 나오지 않습니다. 설치가 끝날 때 터미널에 출력되는 주소를 그대로 복사해 브라우저에 붙여 넣으면 됩니다. 주소를 놓쳤다면 텔레그램으로 오픈클로에게 "웹 UI 접속 주소를 알려 줘"라고 물어도 됩니다.

테일스케일 설정 순서

영상은 테일스케일 설치와 설정 절차를 보여 주지 않습니다. 일반적인 순서는 이렇습니다.

1. 맥미니에서 테일스케일 공식 사이트나 Mac App Store에서 테일스케일 앱을 설치합니다.
2. 앱을 열고 구글, 애플 등 원하는 계정으로 로그인합니다.
3. 휴대폰 앱스토어나 플레이스토어에서 테일스케일을 설치하고 같은 계정으로 로그인합니다.
4. 두 기기가 테일스케일 앱의 기기 목록에 함께 보이면 연결된 것입니다.
5. 오픈클로가 테일스케일로 웹 UI를 열도록 설정합니다. 설정 방법은 버전마다 달라질 수 있으니, 오픈클로에게 아래처럼 맡기는 편이 쉽습니다.

테일스케일로 연결된 내 휴대폰에서만 웹 UI에 접속할 수 있게 설정해 줘.
인터넷 전체에 공개되는 방식은 쓰지 말고, 설정한 뒤 접속 주소를 알려 줘.

8. 첫 대화와 온보딩 (27~31단계)

27. 웹 UI의 챗 창에 "안녕"이라고 입력합니다.
    • 확인: 앞서 고른 모델(GPT 5.2)이 답변합니다.
28. 온보딩에서 이름을 입력합니다.
    • 확인: 화자는 "알고"로 입력했습니다.
29. 역할을 입력합니다.
    • 확인: 화자는 2번 항목인 "나만의 AI 비서"를 골랐습니다.
30. 말투를 정합니다.
    • 확인: 화자는 존댓말로 정했습니다.
31. 시그니처 이모지를 정합니다.
    • 화자는 "알아서 해줘"로 맡겼습니다.
    • 확인: 세팅 완료 메시지가 뜨고, 설정 내용이 MD 파일(마크다운 텍스트 파일)로 저장됩니다. 이 MD 파일이 메모리처럼 쓰인다는 점을 화자가 관찰합니다.

9. 텔레그램 페어링, 마지막 관문 (32~33단계, 순서 고정)

32. 텔레그램에서 봇에게 "안녕"을 보냅니다.
    • 확인: 처음에는 "아직 세팅이 안 됐다"는 답이 옵니다.
33. 페어링을 해 줍니다. 페어링은 "이 텔레그램 계정은 내 주인이 맞다"고 오픈클로에 승인해 주는 절차입니다.
    • 주의: 화자가 자막으로 명시한 마지막 필수 단계입니다. "마지막으로 페어링해 줘야 함."
    • 확인: 텔레그램에 "입력 중" 표시가 뜨고, 텔레그램에 보낸 내용이 웹 UI에도 올라옵니다. 양방향 연동 성공입니다.

텔레그램 페어링 하는 법

영상은 페어링을 말로만 언급하고 실제 조작을 보여 주지 않아서 여기서 한 번 막힙니다. 일반적으로는 이렇게 풀립니다.

1. 32단계에서 봇이 보낸 답을 잘 읽습니다. 보통 "아직 승인되지 않은 사용자"라는 안내와 함께 짧은 페어링 코드가 들어 있습니다.
2. 맥미니의 터미널에서 오픈클로 명령 목록을 확인합니다.

openclaw --help

3. 목록에서 pairing(페어링) 관련 명령을 찾아, 받은 코드를 승인합니다. 명령 형태는 버전마다 다를 수 있으니 openclaw pairing --help로 사용법을 확인한 뒤 입력합니다.
4. 명령이 헷갈리면 웹 UI 챗 창에 아래처럼 적어 오픈클로에게 맡겨도 됩니다.

텔레그램에서 방금 나에게 온 페어링 요청을 승인해 줘.
승인한 뒤 텔레그램으로 확인 메시지를 하나 보내 줘.

5. 텔레그램에서 다시 "안녕"을 보내 답이 오는지 확인합니다.

그래도 안 되면 openclaw.ai 공식 문서의 텔레그램 채널 안내를 확인합니다.

설치 최종 체크리스트

• 맥미니가 켜지고 macOS 초기 설정이 끝났다
• openclaw.ai의 curl 명령을 실행했다
• 보안 경고에 동의했다
• 퀵스타트로 진행했다
• OpenAI Codex OAuth 연동이 끝났다
• 모델을 골랐다
• 텔레그램 봇을 봇파더로 만들었다
• 1Password 스킬은 켜지 않았다
• 패키지 매니저를 골랐다
• 게이트웨이를 외부가 아닌 내부(127.0.0.1)로 열었다
• 외부 접속이 필요하면 테일스케일을 맥미니와 휴대폰에 깔았다
• 온보딩에서 이름, 역할, 말투, 이모지를 입력했다
• 텔레그램 페어링까지 마쳤다
• 텔레그램 메시지가 웹 UI에도 올라온다

설치를 끝낸 화자의 총평은 담담합니다. "사실 별게 없다. API 연결된 봇 세팅이다. 이 정도는 직접 만들 수도 있는데, 기본 틀을 만들어 놨다는 게 편한 점."

오픈클로 비용, 여기가 제일 무섭습니다

아래 숫자는 전부 화자가 직접 써 보고 말한 주장입니다.

• 화자는 Claude MAX 20x(월 200달러) 요금제를 쓰는데, 오픈클로 용도로는 거의 무제한 수준이라고 봅니다.
• API로 돌렸을 때는 Opus를 최대 Thinking으로 하루 써 보니 40달러가 나왔습니다. 한 달 풀로 쓰면 1,200달러가 된다는 계산입니다.
• 그 40달러에는 크론 작업이 빠져 있습니다. 크론(정해진 시각마다 자동 실행되는 예약 작업)은 GPT 5.3 Codex 구독 연동으로 돌려서 API 요금에 안 잡혔습니다.
• 그마저도 기본 작업과 채팅 위주였습니다.

Opus는 OAuth 구독 연동이 되지만 계정 밴 위험이 있습니다. 화자는 그 위험을 알면서도 연동해 쓰고 있습니다. 반면 GPT 구독 연동은 공식 지원입니다. 화자가 든 이유는 오픈클로 개발자가 OpenAI에 입사했다는 것입니다.

크론 주기는 오픈클로에게 "이 정도면 비용이 얼마나 나올까"라고 직접 물어서 정하라는 것이 화자 조언입니다. 이렇게 물으면 됩니다.

매일 오전 8시와 오후 6시에 Gmail을 정리하는 크론을 만들고 싶어.
지금 연결된 모델 기준으로 한 달 비용이 대략 얼마나 나올지 먼저 계산해 주고,
더 싸게 돌릴 방법이 있으면 같이 알려 줘.

요금제와 API 단가는 자주 바뀌니 실제 금액은 각 회사의 공식 요금 안내를 확인해야 합니다. API를 쓴다면 제공사 콘솔에서 월 지출 한도를 먼저 걸어 두는 것이 가장 확실한 안전장치입니다.

오픈클로 모델 선택, 화자가 권한 조합

모두 화자 주장입니다.

• 오픈클로 개발자가 추천하는 모델은 Claude Opus 4.6입니다. 화자도 지금 기준 에이전틱(스스로 도구를 쓰며 일을 이어 가는) 성능 1위로 봅니다.
• GPT는 5.2 아니면 5.3 Codex 둘 중 하나만 쓰는 게 좋습니다.
• 5.2는 잘합니다. 대신 너무 느립니다.
• 5.3 Codex는 에이전트로 쓰기엔 불친절하고 지나치게 기술적입니다. 정밀도가 떨어져서 다 안 됐는데 됐다고 하는 경우가 가끔 있습니다.
• Thinking(답하기 전 생각의 깊이)은 최소 미디움 이상, 추천은 Xhigh. 그 아래는 환각(없는 사실을 지어내는 현상)이 심합니다. 대신 Xhigh는 조금 느립니다.
• 돈이 상관없거나 밴을 감수한다면 Opus. 구독자라면 Sonnet을 쓸 이유는 없다고 봅니다.
• 싸게 가려면 중국 모델인 Kimi 2.5. Claude 계열과 비슷한 느낌이고 비용이 크게 나오지 않았다고 합니다. 당시에는 구독 연동이 안 돼서 API로 썼습니다.
• 일반 사용자라면 GPT Plus 구독 정도로도 무난합니다. 화자 본인은 Pro 구독이라 다 쓰는 게 불가능에 가깝다고 합니다.
• 제미나이는 연동해도 되지만 에이전틱 능력이 상대적으로 부족하고, 최신 3.1 Pro 기준으로도 환각이 있다고 평합니다.

한 달 동안 오픈클로에 실제로 시킨 일

텔레그램 그룹과 토픽으로 용도 나누기

그룹 채팅의 토픽 기능으로 대화 범주를 나눴습니다. 크론 자동 응답, 직접 대화, 코딩 위임, 이렇게 세 갈래입니다. 텔레그램에서 그룹을 만들고 그룹 설정에서 토픽(주제) 기능을 켠 뒤, 내 봇을 그룹에 초대하면 같은 방식으로 쓸 수 있습니다.

코딩은 중간 관리자 방식

오픈클로가 코딩을 직접 하지 않습니다. Claude Code나 Codex CLI 같은 하위 도구를 호출하고 결과만 전달받는 구조입니다.

화자의 비유가 정확합니다. 사장은 중간 관리자하고만 이야기하고, 그 아래 직원들에게 무엇을 시켰는지는 정확히 알 수 없습니다. 오픈클로가 정리해 주는 것만 믿어야 한다는 것이 단점입니다.

Gmail 정리 자동화

개인 계정과 회사 계정, 두 개의 Gmail을 크론으로 정리하게 했습니다. 광고와 불필요한 메일을 걸러내고 중요와 비중요를 나눠 보고합니다.

보고에는 TRASH로 간 것, 아카이브, 인박스 잔여가 들어가고 OTP, 프로모션, 뉴스레터, 알림 같은 태깅 분류도 붙습니다. Gmail 권한을 다 줬기 때문에 Gmail 안에 라벨이 실제로 정리되고, "검토" 섹션에 사람이 확인할 것들이 모입니다. 완벽하지는 않지만 어느 정도 학습은 된다는 것이 화자 평가입니다.

비슷하게 시켜 보고 싶다면 처음에는 삭제 권한 없이 분류와 보고만 맡기는 편이 안전합니다.

내 Gmail에서 지난 24시간 동안 온 메일을 광고, 뉴스레터, 알림, OTP, 중요로 분류해 줘.
메일을 지우거나 휴지통으로 옮기지는 말고, 라벨만 붙인 뒤 결과를 표로 보고해 줘.
내가 직접 확인해야 할 메일은 "검토" 목록으로 따로 모아 줘.

일정 브리핑

구글 캘린더를 연동해 등록한 일정이 얼마나 남았는지 브리핑받습니다. 캘린더 자체 알림은 놓칠 수 있으니, 매일 대화하는 김에 파악한다는 용도입니다.

크론과 하트비트, 그리고 한계

특정 시간마다 도는 크론을 걸 수도 있고, 하트비트(일정 간격으로 상태를 확인하는 방식)로 주기 체크 후 확실한 알림만 받게 할 수도 있습니다.

다만 완전한 풀 자동화는 안 된다고 화자는 선을 긋습니다. 1초마다 LLM(대화형 AI 모델)을 호출하면 되긴 하는데, API 요금 폭탄이 납니다.

자기 자신 업데이트

오픈클로에게 자기 버전을 체크하고 업데이트한 뒤 게이트웨이 재시작까지 시킬 수 있습니다. 대신 재시작되면 답변이 유실되는 경우가 있습니다. brew(맥용 프로그램 설치 도구) 설치를 기다리는 동안 답이 안 와서 "다 됐냐"고 물으니 됐다고 답한 사례를 듭니다. 업데이트를 시킨 뒤 답이 없으면 몇 분 기다렸다가 다시 말을 거는 것이 방법입니다.

콘텐츠 기획 리포트

화자가 핵심으로 꼽는 기능입니다. 오픈클로를 쓰기 전부터 만들어 두고 쓰던 자체 사이트가 있는데, 그 API를 오픈클로에게만 열어 두고 기간별로 쌓인 데이터를 분석해 의견을 내게 했습니다.

그 사이트는 데이터를 자동 수집하고 제미나이로 분석한 뒤 카테고리, 회사, 제품명을 자동 태깅하는 시스템입니다. 대시보드에서 신작과 인기, 출시일이 확정인지 분기 단위인지 루머인지까지 정리해 봅니다. 화자는 이 시스템의 정확도를 "90% 정도까지는 끌어올린 것 같다"고 말하며 100%는 아니라고 명시합니다.

중요한 단서를 본인이 답니다. 이것은 오픈클로만으로 된 것이 아니라, 따로 코딩한 자기 서비스와 연계한 결과입니다.

제휴 링크 수집

쿠팡은 들어가서 제품 검색이 됩니다. 반면 네이버 브랜드 커넥트는 생긴 지 얼마 안 돼 API가 없습니다. 그래서 에이전트가 웹에서 직접 계정을 연동하고 키를 발급받아 링크를 긁어오게 했습니다.

화자가 신기해한 대목은 따로 있습니다. 같은 제품이 여러 개 검색될 때 무슨 기준으로 골랐냐고 물었더니, 정확히 이름이 들어간 것을 우선하고 파생 모델은 제외했으며 검색 결과 정렬 우선순위를 따랐다고 답했다는 것입니다. 없는 모델(G PRO 슈퍼라이트 X4)에 대해서는 "확인 안 됨"이라고 답하면서 공식 라인업 링크까지 뽑아 줬습니다. Brave Search(검색 엔진)를 연동해 뒀기 때문에 검색 결과로 링크까지 나온다는 설명입니다.

오픈클로의 진짜 차별점과 보안 경고

화자는 선부터 긋습니다. "기존에 없던 기능이 아니다." 크론도 자동화도 검색도 GPT, 제미나이, 클로드가 다 합니다.

차이는 로컬로 쓸 수 있다는 것, 그리고 툴을 내가 원하는 대로 쥐여 줄 수 있다는 것입니다. 기성 서비스는 보안 때문에 읽기만 되고 쓰기는 막혀 있는 경우가 많습니다. MD 파일을 메모리처럼 쓰면서 사용자 정보와 이전 질문을 계속 학습하고 축약해 저장하는 것도 특징입니다.

권한을 다 줄 수 있다는 것은 뒤집으면 보안에 취약할 수 있고, 모델이 실수하면 사고가 난다는 뜻입니다. 화자가 가장 강한 어조로 말한 부분이 이 대목입니다.

특히 Clawhub(오픈클로 스킬 공유 저장소)의 공유 스킬을 경고합니다. 스킬 안에 악성 코드와 프롬프트 인젝션이 많다는 것입니다. 프롬프트 인젝션은 "내가 말한 것처럼 꾸며서 민감한 것들을 다 실행하게 하는 것"이라는 설명입니다.

대응책으로 세 가지를 듭니다.

1. 문제없는 기본적인 것만 가져다 쓴다.
2. 오픈클로에게 "내가 지금 받으려는 거 문제없어?"라고 직접 체크시킨다.
3. 제일 좋은 것은 그냥 만들어 쓰는 것. 오픈클로에게 만들어 달라고 하면 본인에게 최적화된 것을 만들어 준다.

1Password처럼 개인정보와 결제로 이어지는 스킬은 아예 켜지 않는다는 원칙도 함께 말합니다.

2번을 실제로 할 때는 이렇게 물으면 됩니다.

Clawhub에서 이 스킬을 설치하려고 해. 설치하기 전에 스킬 파일 내용을 전부 읽고,
외부로 데이터를 보내거나, 비밀번호나 키를 읽거나, 다른 명령을 몰래 실행하는 부분이 있는지 점검해 줘.
의심스러운 줄이 있으면 그 줄을 그대로 보여 주고 설치는 하지 마.

맥미니 사양은 어디서 부족해지나

모델 자체는 API 호출이라 부하가 크지 않습니다. 문제는 개발 루프입니다. Vitest나 Playwright 같은 테스트 툴을 돌리고 자동 최적화 루프를 태우면 사양을 많이 먹습니다. 특히 CPU와 메모리이고, 그래픽카드는 덜 먹습니다.

화자는 자기 맥북 프로 48GB로도 메모리가 부족하다고 말합니다. 크롬 창을 많이 띄우는 탓도 있다고 스스로 인정하긴 합니다. 맥미니에서 테스트를 병렬로 돌리자 오픈클로가 중간에 몇 번 터졌고, 리소스 부족을 원인으로 봅니다.

그래서 맥미니를 추가로 살지 맥 스튜디오로 갈지 고민 중입니다. M5 맥 스튜디오가 3월에 나올 수도 있다고 하면서, 현재는 M4 MAX 48GB 1TB를 보고 있습니다. 512GB는 부족하더랍니다. 참고로 맥미니는 싹 품절이고 M2 맥미니도 싼 것은 다 품절이라고 전합니다. 출시 일정과 재고는 촬영 시점의 이야기이니 구매 전에 다시 확인해야 합니다.

화자의 총평, 될 것 같으면 다 물어보라

"생각보다 많이 좋다." 될 것 같으면 다 물어보라는 것이 화자의 활용법입니다. "너 이거 돼? 어떻게 하면 될까? 한번 해볼래?"

막히면 자동으로 할 방법, 내가 안 해 줘도 될 방법을 되물으면 됩니다. 툴이 없으면 툴을 만들어 쓰라고 하면 그만입니다.

그리고 결론. "프로토타입 자비스가 뭔지 알 수 있는, 세상에 있는 누구나 사용할 수 있는 자비스."

맥미니 AI 비서 전용기, 할지 말지 판단 기준

설치는 33단계지만 실제로 손이 많이 가는 곳은 몇 군데 없습니다. 진짜 관문은 두 개입니다. 영상에서 끝내 보여 주지 않은 텔레그램 페어링, 그리고 한 달에 1,200달러까지 갈 수 있다는 API 요금.

구독 연동으로 비용을 누르는 방법이 있지만 Opus 쪽은 밴 위험을 본인이 감수해야 합니다. 이 두 가지를 감당할 수 있는지가, 맥미니 한 대를 AI 비서 전용기로 만들지 말지를 가르는 지점으로 보입니다.

이 글은 Eyejoker 채널의 26분 55초 영상을 자동 자막 기반(빠른 모드)으로 정리했고, 화면은 대조하지 못했습니다. 영상에서 화면으로만 지나간 명령어와 주소는 확인하지 못했으며, 봇파더 봇 생성, 페어링, 테일스케일 설정 등 영상이 건너뛴 절차는 편집자가 일반적인 방법으로 보충했습니다.

출처: youtu.be/…