별첨: 완전 자동화 사례

URL -> JSON -> Markdown 흐름은 에이전트 워크플로우의 최소 단위입니다. 사람이 URL을 고르고, 에이전트가 JSON으로 구조화하고, Markdown 노트로 바꾸는 방식입니다.

Lab 03에서 만든 Skill, Hook, Plugin, gstack과 Lab 04에서 만든 팀 협업 기록은 반복 업무를 같은 품질로 수행하기 위한 기반입니다. 완전 자동화는 그 위에 이벤트 트리거와 실행 계층을 붙이는 일입니다. Slack 메시지를 감지하고, 적절한 에이전트로 라우팅하고, 결과를 Notion, Obsidian, GitHub 같은 저장소에 남기고, 성공과 실패를 다시 보고합니다.

이 별첨에서는 두 가지 운영 사례를 봅니다.

사례	역할
OpenClaw 기반 콘텐츠 팩토리	Slack에 URL을 올리면 Notion 페이지로 적재
Hermes + Slack Gateway	Slack 대화 맥락을 수집하고 지식 기반에 연결

완전 자동화는 프롬프트가 길어진 상태가 아닙니다. 입력, 처리, 검증, 저장, 보고가 각각 모듈로 분리된 상태입니다.

최소 단위의 흐름은 위와 같습니다. 사람이 실행 버튼 역할을 하고, 에이전트는 정해진 템플릿 안에서 작업합니다.

완전 자동화에서는 사람이 직접 실행하지 않아도, 이벤트가 들어오면 시스템이 흐름을 시작합니다. 대신 실행 전후의 검증과 실패 처리 기준이 훨씬 중요해집니다.

OpenClaw 기반 사례에서는 Slack 메시지가 실행 트리거가 됩니다. 사용자가 Slack에 URL을 올리고 bot을 호출하면, OpenClaw가 해당 이벤트를 콘텐츠 작성 에이전트로 연결합니다.

처리 흐름은 다음과 같습니다.

1. Slack 메시지에서 URL, 요청자, 채널, 스레드 정보를 읽습니다.
2. OpenClaw가 이 이벤트를 담당 에이전트로 라우팅합니다.
3. 에이전트가 URL 자료를 읽고 Notion 페이지 계획 JSON을 만듭니다.
4. JSON 검증 스크립트가 필수 필드와 구조를 확인합니다.
5. Notion 적용 스크립트가 DB 페이지와 본문 블록을 만듭니다.
6. 이미지 자리 표시가 있으면 이미지 처리 모듈이 교체합니다.
7. Slack 스레드에 성공, 스킵, 실패 결과를 보고합니다.

이 사례의 핵심은 “AI가 요약한다”가 아닙니다. 좋은 결과물의 기준이 JSON 스키마, 검증 스크립트, Notion 블록 생성, Slack 보고 규칙으로 나뉘어 저장되어 있다는 점입니다.

모듈	하는 일
Slack 트리거	특정 bot 호출과 URL이 있는지 확인
라우팅	어떤 에이전트가 처리할지 결정
자료 수집	URL 본문 또는 영상 정보를 읽음
계획 생성	제목, 저자, 카테고리, TLDR, 섹션, 이미지 아이디어 생성
검증 게이트	JSON 파싱 가능성, 필수 필드, TLDR 개수 확인
저장	Notion DB 속성과 본문 블록 생성
보고	Slack 스레드에 결과와 실패 이유 기록

운영에서 중요한 기준도 함께 들어갑니다.

• 같은 URL이 이미 있으면 새로 만들지 않습니다.
• 저자는 요청자가 아니라 자료에 기록된 저자를 사용합니다.
• 큰 JSON은 셸 인자가 아니라 파일로 전달합니다.
• 토큰과 API key는 로그에 출력하지 않습니다.
• 실패 댓글은 중복으로 남기지 않습니다.

Hermes + Slack Gateway 방식은 Slack 대화를 지식 기반으로 연결하는 운영 계층으로 볼 수 있습니다. 팀의 대화가 흘러가고 사라지는 것이 아니라, 결정, 맥락, 액션으로 정리되어 다시 찾을 수 있는 자료가 됩니다.

예시 흐름입니다.

OpenClaw 사례가 “URL 하나를 결과물로 바꾸는 자동화”에 가깝다면, Hermes + Slack Gateway 사례는 “팀 대화를 장기 맥락으로 축적하는 자동화”에 가깝습니다.

구분	OpenClaw 콘텐츠 팩토리	Hermes + Slack Gateway
시작점	Slack에 올라온 URL	Slack 채널 대화
핵심 처리	URL 자료를 구조화해 페이지 생성	대화에서 결정, 맥락, 액션 추출
저장 위치	Notion DB, 콘텐츠 페이지	Obsidian, GitHub, 팀 지식 기반
적합한 일	자료 수집, 트렌드나 콘텐츠 후보 적재	팀 맥락 축적, 회의 없는 기록화
중요한 기준	중복 URL, 저자, JSON 검증	민감정보, 발화 맥락, 액션 소유자

두 방식 모두 실행 계층은 다르지만 원리는 같습니다. 반복되는 업무 단위를 만들고, 그 업무 단위를 이벤트 기반으로 실행하고, 결과를 다시 지식 기반에 남깁니다.

trend-card.json과 trend-note.md 흐름을 완전 자동화로 확장한다면 아래 카드를 채울 수 있어야 합니다.

# 완전 자동화 설계 카드

## 자동화 이름
-

## 시작 이벤트
- 예: Slack 메시지, 특정 채널의 URL, GitHub Issue, 예약 실행

## 입력 조건
-

## 라우팅 기준
- 어떤 에이전트, Skill, Plugin이 처리하는가

## 사용할 Skill / Plugin
-

## 중간 산출물
- 예: trend-card.json, plan.json

## Hook / 검증 게이트
- 필수 필드
- 중복 확인
- 출처 확인
- 민감정보 확인

## 최종 저장 위치
- Notion / Obsidian / GitHub / Google Docs / 기타

## 결과 보고
- 어디에 성공, 스킵, 실패를 남기는가

## 사람이 확인할 것
-

## 중단 조건
-