OpenClaw를 활용한 Reddit 게시물 탐색 및 스코어링 자동화 워크플로우

작성자의 첫 GitHub 프로젝트에 대해 구조적 개선 방향과 피드백을 구하고 있으며, 실무적인 리서치 도구로서의 가능성에 주목하고 있다.

• 리서치 자동화 시 초기에는 인간의 피드백(HITL)을 포함하여 스코어링 로직을 검증하고 데이터를 축적하는 것이 중요하다.
• LLM 에이전트에게 특정 웹 플랫폼의 API나 크롤러를 연결한 Python 스크립트를 도구로 제공하여 정보 수집 범위를 확장할 수 있다.

• OpenClaw와 Python을 결합하여 특정 도메인의 데이터를 수집하고 의도 기반으로 필터링하는 자동화 파이프라인을 구축할 수 있다.
• Human-in-the-loop 피드백 루프를 도입하면 초기 스코어링 모델의 부정확성을 사용자의 판단 데이터로 보완하며 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있다.
• LLM 에이전트에게 외부 스크립트 실행 권한을 부여하고 자연어로 상호작용하게 함으로써 비기술적 사용자도 복잡한 데이터 분석 워크플로우를 활용 가능하다.