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TL;DROpenClaw는 개인 PC에서 실행되는 오픈소스 AI 에이전트로, 메신저를 “명령 입력 채널”로 삼아 이메일·캘린더 같은 실작업을 처리하는 쪽에 초점을 둡니다. (GitHub)바이럴의 핵심은 “말만 하는 챗봇”이 아니라 권한을 받아 실제로 실행한다는 점인데, 그만큼 권한·비밀(키)·플러그인(스킬) 관리 실패가 곧 사고로 이어집니다. (가디언)실제로 Moltbook 관련 노출(자격증명/키/이메일)과, 스킬 레지스트리 기반 공급망 위험, OpenClaw 자체 취약점(CVE/권고)이 연달아 보고되었습니다. (1password.com)결론: 써도 됩니다. 다만 “내 본계정 + 본PC + 무제한 권한 + 검증 안 된 스킬” 조합이면 언제든 터질 구조입니다. 이 글의 체크리스트대로 샌드박싱/최소권한/비밀..

TL;DRWebhook으로 외부 이벤트를 받고, HTTP Request/Set/Merge/Code로 데이터 흐름을 정리하면 대부분의 자동화를 구현할 수 있습니다.실패를 "숨기지" 말고 Error Trigger + Error Workflow로 알림/재시도/리커버리를 설계하는 것이 운영의 핵심입니다.대량 API 호출은 Loop Over Items(Split in Batches)와 HTTP Pagination으로 쪼개고 종료조건을 명확히 해야 합니다.트래픽/실행이 늘면 Queue mode(POSTGRES+REDIS)로 분리해 안정적으로 확장합니다.운영에서는 암호화 키(N8N_ENCRYPTION_KEY), WEBHOOK_URL/프록시 헤더, 실행 데이터 보존/프루닝, Prometheus 지표, 보안 감사(n8n..

TL;DRn8n은 트리거(스케줄/웹훅/이벤트)로 시작해 노드들을 연결해 자동화 워크플로를 만드는 플랫폼이다.처음에는 "1개 트리거 + 2~3개 액션 노드"로 작게 만들고, 데이터 구조(items)와 표현식($json 등)을 익히면 생산성이 급상승한다.자체 호스팅은 Docker가 가장 흔한 시작점이며, 운영에서는 암호화 키(N8N_ENCRYPTION_KEY), 웹훅 URL(WEBHOOK_URL), 실행 데이터 관리가 핵심이다.트래픽/실행량이 늘면 Redis 기반 queue mode로 워커를 분리해 확장한다.본문1) n8n이 뭔가요: “트리거 → 처리 → 결과”를 잇는 자동화 런타임n8n은 시각적 워크플로 에디터에서 노드(Node)를 연결해 자동화를 구성하고, 실행(Execution)을 기록·재실행·디버깅할..

TL;DR오픈노트북(Open Notebook)은 사용자 데이터에 대한 완전한 프라이버시와 주권을 제공하는 오픈소스 AI 연구 플랫폼입니다. 이는 구글 NotebookLM이 제공하는 강력한 Gemini 기반 엔진에 대항하여, 사용자가 직접 서버를 호스팅하고 16가지 이상의 다양한 AI 모델을 선택할 수 있도록 해줍니다. Nut Studio나 LocalLLaMA 기반 솔루션과 같은 무료 대안들도 기능 면에서 빠르게 발전하고 있으며, 특히 기업이나 연구 기관의 엄격한 보안 요구사항을 충족시키고 벤더 종속성을 피하려는 실무자들에게 필수적인 선택지로 자리 잡고 있습니다.1. 오픈노트북(Open Notebook)의 등장 배경과 핵심 가치AI 기반 지식 관리 도구 시장에서 구글 NotebookLM과 같은 상업적 클라..

TL;DRMintplex Labs가 개발한 Anything LLM은 오픈소스이자 온디바이스 친화형 AI 애플리케이션으로, 문서 대화(RAG), AI 에이전트, 다중 모델을 단일 클라이언트에서 운용할 수 있는 점이 특징이다.맥·윈도우·리눅스용 네이티브 앱과 도커 배포를 동시에 제공하며, 기본 내장 LLM과 임베딩(DB·벡터DB)을 모두 로컬 환경에서 실행할 수 있다.v1.9.0(2025-10-09)에서는 실시간 스트리밍 에이전트, 웹에서 직접 파일 다운로드·처리 기능 등이 새롭게 추가되었다. Anything LLM 개요제품 정의Anything LLM은 “AI 활용의 모든 것을 하나의 애플리케이션에 담는 것”을 목표로 하는 Mintplex Labs의 대표 제품이다.데스크탑 클라이언트, 셀프호스트 서버, 클..

설명 (Description): docker build 명령어의 사용법을 자세히 알아봅니다. 빌드 컨텍스트(Build Context), Dockerfile, 태그(-t) 지정, 주요 옵션(-f, --build-arg) 활용법과 빌드 최적화 팁을 예제 코드와 함께 설명합니다.TL;DR: docker build는 Dockerfile이라는 설계도와 '빌드 컨텍스트'라는 재료를 사용해 도커 이미지를 생성하는 핵심 명령어입니다. 명령어의 마지막에 위치하는 경로(예: .)는 빌드에 필요한 파일들이 담긴 컨텍스트를 지정하며, -t 옵션으로 이미지에 이름과 태그를 부여합니다. 빌드 과정은 Dockerfile의 각 명령어를 한 줄씩 실행하며 레이어(Layer)를 쌓는 방식으로 진행되며, .dockerignore 파일을 ..

설명 (Description): 초보자를 위해 도커(Docker)의 핵심 개념과 컨테이너 가상화 기술을 설명합니다. 도커 이미지, 컨테이너, Dockerfile의 작동 원리와 가상 머신(VM)과의 차이점을 비교 분석하여 개발 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.TL;DR: 도커(Docker)는 애플리케이션을 개발, 배포, 실행하기 위한 개방형 플랫폼입니다. 이는 '컨테이너'라는 격리된 환경에 애플리케이션과 모든 종속성을 패키징하여, 어떤 환경에서든 동일하게 실행되도록 보장합니다. 기존의 가상 머신(VM)이 무거운 게스트 운영체제(Guest OS)를 포함하는 것과 달리, 도커 컨테이너는 호스트 OS의 커널을 공유하여 매우 가볍고 빠릅니다. 이를 통해 개발자는 "내 컴퓨터에서는 잘 되는데..."라는 고질적인 ..

설명 (Description): 쿠버네티스(Kubernetes)의 가장 기본이 되는 배포 단위인 파드(Pod)의 정의와 핵심 개념을 알아봅니다. 컨테이너와의 관계, 작동 방식, 생명주기 및 실제 YAML 예제를 통해 초급자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.TL;DR: 쿠버네티스 파드(Pod)는 클러스터에서 실행되는 가장 작은 배포 단위입니다. 파드는 하나 이상의 컨테이너 그룹을 감싸는 논리적인 호스트 역할을 하며, 이 컨테이너들은 스토리지와 네트워크 같은 리소스를 공유합니다. 일반적으로 파드 하나에 컨테이너 하나를 실행하는 모델이 가장 흔하지만, 밀접하게 연관된 프로세스를 위해 여러 컨테이너를 함께 실행할 수도 있습니다. 파드는 컨트롤러(예: Deployment)에 의해 관리되며, 자체적으로 복구 기..