OpenClaw를 트레이딩에 붙이면 “지표 조회 자동화” 수준을 넘어서, 전략 문서를 해석하고 점수화 로직을 만들고 주문까지 연결하는 운영 체계를 만들 수 있습니다.
이번 글은 아래 두 소스를 기준으로, 실제로 따라 할 수 있는 구축 순서와 운영 체크포인트를 한 번에 정리한 실전형 포스팅입니다.
영상: OpenClaw Utilization Guide 문서: OpenClaw Trading Notion
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AI 코딩 도구를 쓰고 있는데도 결과가 들쑥날쑥하다면, 문제는 모델 성능보다 사용 방식일 가능성이 큽니다.
이번 글은 메이커 에반님의 영상 **“클로드 이렇게 쓰면 100배 차이 납니다”**를 참고해, Claude Code를 단순 챗봇이 아니라 재현 가능한 작업 시스템으로 쓰는 방법을 정리한 포스팅입니다.
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바이브 코딩으로 기능은 빠르게 완성했는데, 화면을 여는 순간 “AI가 만든 티"가 나는 경험을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
이번 글은 메이커 에반님의 영상 “바이브코딩 결과물, 3초만에 들통나는 이유“를 참고해서, 디자인 전공 지식 없이도 바로 적용 가능한 규칙 중심으로 재구성한 실전 요약입니다.
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“에이전트는 많이 만들었는데, 왜 자꾸 컨텍스트가 오염되지?”
“읽기 전용 조사 작업인데 왜 메인 세션에서 토큰을 이렇게 많이 먹지?”
Claude Code를 오래 쓰다 보면 결국 Subagent 설계가 생산성을 결정합니다.
이 글은 Claude 공식 문서의 sub-agents를 중심으로, 실제로 바로 적용 가능한 방식으로 정리했습니다. 추가로 Agent SDK 관점과 멀티 에이전트 운영 사례를 함께 묶어서, “어디서부터 어떻게 시작하면 되는지"를 한 번에 이해할 수 있게 구성했습니다.
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터미널 작업이 길어질수록 이런 상황이 자주 생깁니다.
SSH 연결이 끊겨서 실행 중이던 작업이 날아감 프로젝트마다 터미널 창을 여러 개 열어두다가 관리가 안 됨 같은 명령을 여러 서버에 반복 입력해야 함 이때 가장 확실한 해결책이 tmux입니다. 이 글에서는 처음 쓰는 분도 바로 따라할 수 있게 기본 개념부터 실무 팁까지 정리했습니다.
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