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OpenClaw의 AI 어시스턴트, 자체 소셜 네트워크 Moltbook 구축

개인 컴퓨터에서 실행되며 Slack, WhatsApp 등 기존 채팅 앱과 연동되는 오픈소스 AI 어시스턴트 Clawdbot이 2개월 만에 GitHub 10만 stars를 달성했습니다. Clawdbot은 Anthropic의 상표권 이의 제기 후 OpenClaw로 리브랜딩되었으며, OpenClaw 커뮤니티는 AI 어시스턴트들끼리 소통하는 소셜 네트워크 Moltbook을 만들어냈습니다. Andrej Karpathy는 이를 "최근 본 것 중 가장 SF적인 테이크오프 현상"이라 평가했습니다.

메타, 2026년 AI 인프라에 1,350억 달러 투자 계획

메타 2026년, AI 인프라에 1350억 달러(190조 원)을 투자할 계획입니다. 메타에서 가상현실과 레이벤을 담당하는 리얼리티 랩은 700억 달러의 손실을 입었는데, 이에 1.8배 가까운 금액을 1년 만에 쏟아붓는 규모입니다. OpenAI는 1,000억 달러 규모의 신규 자금 유치, 구글은 2026년 데이터 센터에 1,150억 달러 투자, Anthropic은 500억 달러 투자를 계획하며 빅테크 간 AI 인프라 경쟁이 본격화되고 있습니다.

SpaceX, Tesla or xAI와 합병 검토

일론 머스크가 SpaceX와 Tesla, 또는 SpaceX와 xAI의 합병을 동시에 검토 중입니다. Tesla 합병은 에너지 저장 기술과 Optimus 로봇 운송의 시너지를, xAI 합병은 우주 데이터센터에서 AI 연산을 수행하려는 두 가지 시나리오를 동시에 탐색하고 있으며, 아직 최종 결정을 내려지지 않았습니다.

기본기: OpenAI가 과학 논문을 작성할 수 있는 무료 도구인 Prism을 출시했습니다. 연구자들은 문서를 벗어나지 않고도 인용문을 자동으로 생성하고, Latex 논문을 쉽게 작성할 수 있습니다.

요약: Notion API의 토큰 소모와 rate limit 문제를 해결하기 위해, 윤누리님이 Electron 앱의 로컬 캐시를 활용해 API 없이 Notion 데이터를 읽는 MCP 서버를 만든 사례입니다.

단계별 방법:

1. linear-mcp-fast 프로젝트를 분석해 "Electron 앱은 로컬에 캐시를 저장한다"는 점을 발견했습니다.
2. Claude에게 Notion.app의 로컬 캐시 구조 분석을 요청해 SQLite DB 경로(~/Library/Application Support/Notion/notion.db)와 테이블 구조를 파악했습니다.
3. linear-mcp-fast 구조를 참고해 Notion 버전 MCP 서버를 구현해 2만 페이지가 3초만에 로드할 수 있었습니다.

흥미로운 점: API 토큰이 필요한 공식 방식 대신 Electron 앱의 로컬 캐시를 읽는 우회 전략이 인상적이었습니다. 이 방식은 Slack, Discord 등 다른 Electron 앱에도 동일하게 적용 가능합니다.

요약: 회사 디자인 시스템이 있는데 Claude Code가 매번 다른 스타일로 UI를 만들어서, 규칙 파일을 만들고 자동 검증하도록 설정한 김한솔님의 사례입니다.

단계별 방법:

1. "카드 만들어줘"라고 하면 Claude가 GitHub에서 본 흔한 스타일을 그대로 만들어버리는 문제를 발견했습니다.
2. design-rules.md 파일을 만들어 "이런 스타일 쓰지 마" 목록과 "우리 디자인 토큰 써" 규칙을 정리했습니다.
3. Hook 기능으로 UI 관련 요청이 들어오면 이 규칙 파일을 자동으로 읽도록 설정했습다.
4. 코드 작성 후 규칙 위반을 자동 검사하고, 위반 시 Claude가 스스로 수정하도록 만들었습니다.

흥미로운 점: "예쁘게 만들어줘"라고 하면 Claude가 임의로 디자인하는데, 금지 목록과 자동 검증을 조합해 회사 디자인 시스템을 일관되게 따르도록 강제한 점이 인상적이었습니다.

요약: 매주 프로젝트 관리 도구 Linear에서 이슈를 하나하나 확인하며 30분씩 걸리던 주간 업데이트 작성을, 슬랙 슬래시 커맨드 한 번으로 5분 만에 끝내는 시스템을 만든 윤누리님의 사례입니다.

단계별 방법:

1. 슬랙에서 /project-update를 치면 Linear API로 이번 주 이슈를 자동으로 가져오도록 만들었습니다.
2. 이슈 상태별로 "만든 결과"(완료됨)와 "만들 결과"(진행중)를 자동 분류하도록 설정했습니다.
3. 각 이슈를 AI가 50자 이내로 한 줄 요약해주도록 구현했습니다.
4. 여러 프로젝트 업데이트를 한 번에 모아보는 /initiative-update도 만들었습니다.

흥미로운 점: 이슈 하나하나 클릭해서 확인하고 분류하던 30분짜리 작업이, 슬래시 커맨드 한 번으로 5분 만에 끝나게 된 점이 인상적이었습니다.

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