저자: 제이슨 주

이 글은 VoltAgent가 관리하는 Awesome OpenClaw Skills 프로젝트를 완전히 분석한 결과입니다. ClawHub 에 등록된 5,705개의 스킬 중 3,002개만 추려냈으며, 이는 약 48%의 제외율에 해당합니다. 저희는 어떤 스킬이 유지되고 어떤 스킬이 제외되었는지, 그리고 이 생태계가 어떻게 진화하고 있는지를 이해하고자 했습니다.

품질 기준: 2748개 스킬 - 왜 제외되었나요?

5705번과 3002번 사이에 사라진 2748개의 스킬은 이 목록의 가치 지향성을 보여줍니다. 영향력의 규모에 따라 정렬된 제외 논리는 다음과 같습니다.

● 저품질 콘텐츠가 가장 큰 비중(1,180개 항목, 43%)을 차지했습니다.

여기에는 여러 계정에서 대량으로 생성된 테스트 스킬, 미공개 개발 코드, 동일한 기능을 갖지만 커밋이 반복된 중복 버전 등이 포함됩니다. 이는 모든 오픈 소스 생태계가 직면하게 될 노이즈 문제이지만, OpenClaw 커뮤니티는 이를 방치하기보다는 선제적으로 정리하기로 결정했습니다.

● 암호화폐 및 금융 거래 관련 기술은 완전히 제외되었습니다(672명, 24%).

이 범주는 단일 주제 내에서 가장 많은 제외 항목을 포함하고 있으며, 모든 암호화폐, 블록체인, 금융 거래 및 투자 상품을 아우릅니다. 이러한 결정은 기술적인 문제 때문이 아니라 위험 회피 차원에서 이루어졌다는 점에서 주목할 만합니다. AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 환경에서 금융 상품은 본질적으로 더 높은 책임 위험을 수반합니다. 목록 관리자들은 보수적인 접근 방식을 택한 것입니다.

● 기능 중복으로 인해 492개의 스킬이 통합되거나 삭제되었습니다(18%).

여러 스킬이 동일한 기능을 수행할 경우, 목록에는 가장 자주 업데이트되거나 가장 완벽한 기능이 탑재된 버전이 유지됩니다. 이를 통해 사용자는 최적의 버전이 이미 선택되어 있으므로 10개의 GitHub 통합 도구 중에서 선택할 필요 없이 선택의 어려움을 해결할 수 있습니다.

● 보안 위험으로 인해 396개 기술(14%)이 영구적으로 제외되었습니다.

이러한 스킬은 보안 감사를 통해 악성 코드 또는 백도어를 식별하여 발견된 것입니다. OpenClaw는 VirusTotal과 공식 파트너십을 맺고 있으며, 각 스킬 페이지에서 보안 보고서를 확인할 수 있습니다. 제외된 스킬은 자동 스캔 결과가 아닌 연구원들이 검증한 보안 결과를 기반으로 합니다.

● 영어 이외의 언어로 설명된 스킬은 8개(0.3%)만 제외되었습니다.

이 수치는 너무 작아서 거의 무시할 수 있을 정도이며, 이는 개발자 커뮤니티가 영어로 출시하는 것에 대해 사실상 합의에 도달했음을 나타냅니다.

선별 기준은 분명한 메시지를 전달합니다. 즉, 양보다 질이 우선하고, 기능적 완전성보다 안전이 우선하며, 생태적 다양성보다 재정적 위험 회피가 우선한다는 것입니다.

생태적 파노라마: 28개 범주의 분포 논리

3002가지 기술은 28개의 주요 범주로 분류됩니다. 이 분류 체계는 기술적 구현 방식이 아니라 사용자가 검색할 때 사용하는 사고방식, 즉 문제를 해결해야 할 때 어떻게 문제를 설명할 것인지에 기반합니다.

AI 및 빅 모델: 단일 최대 카테고리

AI 및 LLM 카테고리에는 287개의 스킬이 포함되어 있으며, 이는 두 번째로 큰 카테고리보다 100개 이상 많은 수치입니다. 이는 양적인 면에서만 앞서는 것이 아니라, AI 우선 플랫폼으로서 OpenClaw의 핵심 입지를 반영합니다.

이 범주의 내부 구조는 현재 AI 엔지니어링의 초점을 보여줍니다.

● 모델 통합 도구를 통해 에이전트는 Kimi, OpenAI, Anthropic과 같은 다양한 LLM을 호출할 수 있습니다.

● 합리성(합리적 사고를 위한 프레임워크) 및 사고 모델 향상 도구와 같은 추론 향상 도구는 AI 추론의 질을 향상시키려는 시도입니다.

● 스마트 라우터와 같은 멀티 모델 라우팅 시스템은 비용과 의미론을 기반으로 가장 적합한 모델을 자동으로 선택합니다.

● 인지 메모리 및 크로마드 메모리와 같은 메모리 시스템은 에이전트에게 장기 기억 기능을 제공합니다.

● agent-council 및 joko-orchestrator와 같은 에이전트 오케스트레이션 도구는 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 완료하도록 조정합니다.

가장 흥미로운 점은 자기 진화 시스템의 출현입니다.

Evolver는 "AI 에이전트를 위한 자체 진화 엔진"으로 설명되며, ralph-evolver는 "재귀적 자체 개선"을 구현하고, ralph-mode는 "압력 방지 게이트가 있는 자율 개발 루프"를 제공합니다.

이러한 도구들은 인공지능 에이전트가 더 이상 정적인 도구가 아니라 스스로를 개선할 수 있는 시스템이라는 방향을 제시합니다.

Cellcog는 2026년 2월 DeepResearch Bench에서 1위를 차지하며 에이전트 연구의 최전선을 대표했습니다. 반면 Video-cog는 장편 비디오 AI 생성 분야에서 다중 에이전트 협업의 가능성을 탐구합니다.

개발자 도구: 전통적인 요구사항의 지속적인 지배

웹 및 프런트엔드 개발(202개 스킬), DevOps 및 클라우드(212개 스킬), CLI 유틸리티(129개 스킬)의 세 가지 범주는 총 543개 스킬로, 전체의 18%를 차지합니다. 이는 개발자들이 매일 핵심적으로 필요로 하는 스킬들을 나타냅니다.

DevOps 및 클라우드 카테고리는 AI 및 LLMs에 이어 두 번째로 큰 규모를 자랑하며, 60개 이상의 AWS 관련 기술, 25개 이상의 Azure 기술, 그리고 6개의 Kubernetes 전문 기술 세트를 포함하고 있습니다. 이는 클라우드 네이티브 아키텍처의 복잡성을 반영하는 것으로, AI 에이전트를 사용하더라도 최신 클라우드 인프라를 관리하려면 여전히 상당수의 전문 도구가 필요하다는 것을 보여줍니다.

웹 및 프런트엔드 카테고리에는 React/Next.js 전문가부터 UI 디자인 시스템에 이르기까지 완벽한 툴체인이 포함되어 있습니다. frontend-design은 "실제 사용 가능한, 디자인이 뛰어난 프런트엔드 인터페이스" 제작을 약속하며, nodetool은 "ComfyUI + n8n 스타일의 시각적 AI 워크플로 빌더"를 제공합니다. consciousness-framework의 등장은 흥미로운데, 이는 AI를 위한 "의식 프레임워크" 인프라를 개발하여 개발자들이 에이전트를 위한 더욱 복잡한 인지 아키텍처를 구축하려는 시도를 보여줍니다.

코딩 에이전트 및 IDE 카테고리(133개 항목)는 AI 지원 프로그래밍에 중점을 둡니다. claude-team은 iTerm2를 통해 여러 Claude Code 워커를 조율하여 병렬 프로그래밍을 가능하게 하고, cc-godmode는 자체적으로 조율되는 다중 에이전트 개발 워크플로를 제공하며, buildlog는 AI 코딩 세션을 기록하고 재생할 수 있습니다. 이는 "코드 레코딩" 개념과 유사하여 개발 프로세스 자체를 재현 가능하게 합니다.

검색 및 연구: 정보 획득의 다양화

검색 및 연구 카테고리에는 253개의 스킬이 있으며, 이는 AI 및 LLM, DevOps에 이어 두 번째로 많은 수입니다. 이 카테고리의 존재는 AI 시대에도 정보 접근이 여전히 핵심적인 요구 사항임을 보여줍니다.

다양한 도구들은 서로 다른 정보 출처와 사용 사례를 반영합니다. exa-web-search와 deepwiki는 일반적인 웹 검색을 제공하고, arXiv는 학문적 최첨단 동향을 추적하는 모니터링 도구이며, technews와 yclawker-news는 기술 뉴스를 종합하고, trend-watcher는 GitHub의 인기 트렌드와 기술 커뮤니티의 신흥 기술을 모니터링합니다.

Cellcog는 "#1 DeepResearch Bench"의 대표 도구로서 이 범주에 다시 등장했습니다. Exa-plus는 신경망 검색 기술을 사용하고, Agent-news는 Hacker News, Reddit, arXiv의 AI 에이전트 활동을 모니터링합니다. 이러한 도구들은 단순히 검색 결과만 제공하는 것이 아니라 정보의 의미와 관련성을 파악하려고 시도합니다.

에이전트 기반 소셜 생태계: 가상 사회의 인프라

Moltbook(51개 스킬), Clawdbot Tools(120개 스킬), Agent-to-Agent Protocols(18개 스킬)의 세 가지 범주로 총 189개의 스킬이 구성되어 OpenClaw만의 독특한 소셜 생태계를 형성합니다.

Moltbook은 AI 에이전트를 위해 설계된 "소셜 운영 체제"입니다. 이는 비유가 아니라, 실제로 완전한 가상 사회를 구축하는 것입니다. Moltbook은 소셜 네트워크 인프라를 제공하고, moltbook-registry는 공식 ​​신원 등록 시스템이며, molt-trust는 에이전트의 평판을 분석하고, molt-life-kernel은 에이전트의 "지속성과 인지적 건강"을 관리합니다.

더욱 흥미로운 것은 파생 애플리케이션들입니다. 몰트랜드(moltland)는 3x3 크기의 부지 소유권을 제공한다고 주장하는 "픽셀 메타버스"이고, 몰트게스(moltguesss)는 에이전트의 직업을 예측하는 게임이며, 몰트오버플로우(moltoverflow)는 스택오버플로우의 에이전트 버전입니다. 이러한 도구들은 사회적 상호작용과 엔터테인먼트에서 지식 공유에 이르기까지 완전한 에이전트 문화를 구축하고 있습니다.

에이전트 간 프로토콜 범주에는 18개의 스킬만 포함되어 있지만, 이 스킬들은 에이전트 간 통신 표준을 정의합니다. moltcomm은 분산형 암호화 통신 체계를 제공하고, teneo-agent-sdk는 Teneo 프로토콜을 구현하며, agentchat은 실시간 통신을 지원하고, agent-commons는 에이전트들이 협력하여 추론 체인을 제출하고 확장할 수 있도록 합니다.

이러한 생태계의 존재는 OpenClaw의 전략적 의도를 보여줍니다. 즉, 단순히 도구를 제공하는 데 그치지 않고 에이전트들이 자율적으로 상호 작용하고 사회적 관계를 형성할 수 있는 가상 세계를 구축하는 것입니다.

콘텐츠 제작 및 생산성: 창작 활동 자동화

이미지 및 비디오 생성(60개 항목), 미디어 및 스트리밍(80개 항목), 메모 및 개인 지식 관리(100개 항목), 마케팅 및 판매(143개 항목)의 네 가지 범주는 전체 콘텐츠 제작 프로세스를 포괄합니다.

이미지 및 비디오 생성 범주에는 HeyGen 통합(avatar-video-messages, video-agent), ComfyUI 관리 도구(comfyui-runner) 및 Remotion 코드 기반 비디오 도구(remotion-best-practices)가 포함됩니다. 이러한 도구를 통해 AI 에이전트는 텍스트뿐 아니라 시각적 콘텐츠도 생성할 수 있습니다.

Notes & PKM 카테고리는 Obsidian, Roam Research, Logseq, Notion과 같은 주요 지식 관리 플랫폼을 통합합니다. Logseq 스킬을 통해 에이전트는 로컬 Logseq 인스턴스와 상호 작용할 수 있으며, PNDR은 다양한 생산성 애플리케이션(생각/작업/로그/습관/패키지 추적)을 제공하고, Quests는 복잡하고 여러 단계를 거치는 실제 프로세스를 추적하고 안내합니다.

마케팅 및 영업 카테고리의 방대한 규모(143개 항목)는 강력한 비즈니스 수요를 보여줍니다. 소셜 게시물은 트위터와 Farcaster에 한 번에 게시할 수 있고, 메타 비디오 광고 분석 도구는 비디오 광고 소재를 분석하며, 환불 레이더는 은행 거래 내역을 스캔하여 중복 청구를 감지합니다. 이러한 도구들은 마케팅 및 영업 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 해당 분야의 운영 방식 자체를 혁신하고 있습니다.

일상생활 속 활용: 효율성부터 건강까지

생산성 및 작업(135), 캘린더 및 일정 관리(50), 쇼핑 및 전자상거래(51), 건강 및 피트니스(55), 교통(72)의 5가지 범주는 AI 에이전트를 일상 생활 시나리오에 도입합니다.

생산성 및 작업 관리 범주에서 Clawlist는 "여러 단계를 거치는 프로젝트/장기 작업/무한 반복 작업을 위한 필수 도구"로 설명되며, idea-coach는 "AI 기반 아이디어/문제/과제 관리"를 제공하고, deepwork-tracker는 심층 작업 세션을 추적합니다. 이러한 도구들은 단순한 작업 관리자를 넘어 워크플로 자체를 이해하고 최적화하려고 합니다.

건강 및 피트니스 분야에서 예상치 못한 도구들이 등장했습니다. Fearbot은 인지 행동 치료(CBT)를 기반으로 불안, 우울증, 스트레스를 치료하고, Only-Baby-Skill은 아기의 생활 기록 데이터를 분석하며, Sauna-Breathing-Calm은 이완 호흡 및 명상 도구를 제공합니다. 인공지능 에이전트가 정신 건강 및 개인의 웰빙 분야에 진출하고 있는 것입니다.

캘린더 및 일정 관리 범주에는 매우 구체적인 애플리케이션들이 포함되어 있습니다. 예를 들어 feishu-attendance는 Lark 출석 기록을 모니터링하고, satellite-copilot은 위성 통과를 예측하며, ham-radio-dx는 희귀한 무선 신호를 추적하고, location-safety-skill은 위치 기반 보안 모니터링을 제공합니다. 이러한 도구들의 존재는 틈새 시장의 요구 사항까지도 AI 에이전트가 충족하고 있음을 보여줍니다.

보안과 데이터: 인프라의 또 다른 측면

보안 및 암호(64), 데이터 및 분석(46), 브라우저 및 자동화(139)의 세 가지 범주는 시스템의 보안 및 데이터 처리 기능에 중점을 둡니다.

보안 및 암호 카테고리에서 flaw0은 OpenClaw 코드, 플러그인 및 스킬에 대한 보안 및 취약점 스캐너이며, openguardrails는 긴 텍스트에 숨겨진 힌트 삽입 공격을 탐지하고 차단하고, clawsec-suite는 사용자 또는 에이전트가 ClawSec을 탐색하거나 구성할 수 있도록 하며, secure-install은 ClawDex API를 통해 ClawHub 스킬을 스캔합니다. 이러한 도구들의 존재는 커뮤니티가 AI 에이전트 생태계의 보안 위험을 인지하고 있으며 선제적으로 방어 메커니즘을 구축하고 있음을 보여줍니다.

브라우저 및 자동화 카테고리의 방대한 규모(139개 항목)는 웹 자동화에 대한 지속적인 수요를 보여줍니다. kesslerio-stealth-browser는 봇 방지 브라우저 자동화를 제공하고, vibetesting은 포괄적인 브라우저 자동화 테스트를 제공하며, vision-sandbox는 Gemini 네이티브 코드의 샌드박스 실행을 통해 프록시 비전을 구현합니다. 인공지능이 확신이 없을 때 무작위로 인간의 판단을 요청할 수 있는 '인간에게 묻기' 기능의 등장은 흥미롭습니다. 이는 인간과 기계의 협업을 위한 새로운 패러다임을 제시합니다.

수직적 분야: 전문화의 깊이

Apple 앱 및 서비스(35), iOS 및 macOS 개발(17), 스마트 홈 및 IoT(56), 게임(61)의 네 가지 범주는 생태계 내의 전문화 수준을 보여줍니다.

애플 생태계에는 iOS/macOS/watchOS/tvOS/visionOS 앱 디자인 가이드라인(apple-hig)부터 Xcode 빌드 워크플로(xcodebuildmcp)에 이르기까지 52개의 전용 스킬이 있습니다. aster는 "모바일용 AI 코파일럿, 즉 AI에 휴대폰을 주는 것"으로 묘사되는데, 매우 독창적인 개념입니다.

스마트 홈 및 IoT 카테고리에는 Home Assistant 통합(moltbot-ha), AllStar Link 아마추어 무선 노드 제어(asl-control), Midea 에어컨 제어(midea-ac) 및 UniFi 네트워크 관리(ez-unifi)가 포함됩니다. 이러한 도구를 통해 AI 에이전트는 물리적 세계의 장치를 제어할 수 있습니다.

게임 카테고리에서는 moltbot-arena가 "Screeps와 유사한 AI 에이전트 게임"이고, mtg-edh-deckbuilder와 scryfall-card는 매직: 더 개더링 카드 데이터 조회 기능을 제공하며, magic-8-ball은 점술 기능을 제공합니다. 게임화 및 엔터테인먼트 기능의 등장은 AI 에이전트 생태계가 효율성뿐만 아니라 재미에도 중점을 두고 있음을 보여줍니다.

주요 결과: 생태계의 진화 방향

불균형적인 체계화: 슈퍼스타 범주의 등장

AI 및 LLM 카테고리(287건, 9.5%)는 다른 카테고리에 비해 상당히 큰 비중을 차지하는데, 이는 우연이 아닙니다. 이는 OpenClaw가 AI 우선 플랫폼으로서의 핵심 입지를 반영합니다. 하지만 더 중요한 것은, 모델 통합부터 추론 향상, 멀티 모델 라우팅부터 메모리 시스템, 에이전트 오케스트레이션부터 자체 진화 엔진에 이르기까지 이 카테고리 내의 다양성이 AI 엔지니어링이 여러 전문 하위 분야로 빠르게 분화되고 있음을 보여준다는 점입니다.

전통적인 개발 도구(웹 및 프런트엔드 + DevOps + CLI, 543개, 18%)가 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 이는 AI 시대에도 소프트웨어 개발의 기본적인 요구 사항은 변하지 않았음을 보여줍니다. 다만, 이러한 도구들은 AI로 대체되는 것이 아니라 통합되어 더욱 향상되고 있습니다.

오픈클로를 독특하게 만드는 것은 바로 소셜 및 플랫폼 생태계(Moltbook + Clawdbot + Protocol, 189, 6.3%)의 존재입니다. 대부분의 AI 플랫폼이 도구와 효율성에 초점을 맞추는 반면, 오픈클로는 가상 사회를 구축하고 있습니다. 이러한 전략적 선택은 장기적으로 심오한 영향을 미칠 수 있습니다.

이중 트랙 생태계: 실용 기술과 가상 기술의 병행 개발

생태계는 두 가지 경로를 따라 진화하고 있습니다.

유틸리티 도구 트랙은 GitHub 통합, 클라우드 배포, 데이터베이스 관리 및 브라우저 자동화와 같은 특정 문제 해결에 중점을 둡니다. 이러한 도구의 가치는 즉시 드러나는데, 개발자의 효율성을 높이고 기업의 비용을 절감해 줍니다.

가상 소셜 네트워크는 에이전트 문화를 구축하고 있습니다. Moltbook 소셜 네트워크, 에이전트 데이팅 앱, 가상 애완동물, 디지털 신원 시스템 등이 그 예입니다. 이러한 도구들의 가치는 장기적인 관점에서 볼 때, 미래의 에이전트 생태계를 위한 토대를 마련하고 있다는 점에서 의미가 큽니다.

이 두 가지 방향은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적입니다. 유틸리티 방향은 단기적인 가치와 현금 흐름을 제공하는 반면, 가상 사회 방향은 장기적인 경쟁 우위와 생태계 고착화를 구축합니다.

안전과 품질의 균형: "품질이 떨어지는 제품을 만드는 것보다 품질이 떨어지는 제품을 만드는 것이 낫다"는 전략

2,748개의 스킬(48%)이 제외되었는데, 이는 충격적으로 높은 비율입니다. 대부분의 오픈 소스 프로젝트는 포괄적인 전략을 택하여 사용자가 직접 품질을 판단하도록 합니다. 하지만 Awesome OpenClaw Skills는 정반대의 길을 택했습니다. 바로 적극적인 심사를 거쳐 스스로 판단에 책임을 지는 것입니다.

이 전략에는 비용이 따릅니다. 지속적인 수동 검토, 선별 기준 수립 및 유지, 그리고 제외된 사람들의 불만 해소 등이 필요합니다. 하지만 다음과 같은 이점도 있습니다. 사용자는 목록에 있는 스킬을 직접 검증하지 않고도 신뢰할 수 있으며, 생태계 전반의 질이 향상되어 더 많은 우수한 개발자를 유치할 수 있고, 보안 위험을 사후 대응이 아닌 사전 예방적으로 관리할 수 있습니다.

악성 스킬(총 396개)을 식별하고 배제한 것은 특히 주목할 만합니다. 이는 AI 에이전트 생태계가 공격의 표적이 되었음을 시사합니다. VirusTotal과의 공식 협력 및 연구원들이 검증한 보안 결과만 수용하는 것은 커뮤니티가 보안 문제에 대해 매우 진지하게 접근하고 있음을 보여줍니다.

의도적인 금융 및 암호화폐 회피: 위험 회피를 위한 전략적 선택

총 672개의 암호화폐/거래 관련 기술이 제외되었으며, 이는 전체 제외 항목의 24%에 해당합니다. 이는 단일 주제 제외 항목 중 가장 큰 규모입니다.

이 결정은 기술적인 문제가 아니라 전략적인 문제입니다. AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 환경에서는 금융 상품이 더 높은 법적 및 윤리적 위험을 수반합니다. 결함이 있는 거래 에이전트는 사용자에게 금전적 손실을 초래할 수 있으며, 악의적인 암호화폐 에이전트는 사기 또는 자금 세탁에 연루될 수 있습니다.

이 범주를 완전히 제외함으로써 목록 관리자들은 위험을 관리하기보다는 완화하는 방식을 택했습니다. 이는 보수적인 접근 방식이지만, 불확실한 규제 환경에서는 현명한 선택일 수 있습니다.

가장 흥미로운 기술: 혁신의 한계

다양한 산업 분야의 창의적 협업: 에이전트 가상 사회의 전체 구성 요소

Moltbook(소셜 네트워크) → Moltland(가상 부동산) → Moltpet(애완동물 육성)은 완전한 가상 경제 시스템을 구성합니다. Molt-Trust 분석 엔진은 에이전트의 평판을 추적하여 사회적 신뢰 메커니즘을 구축합니다. 이는 단일 도구의 혁신이 아니라 시스템적인 생태계 구축입니다.

가장 흥미로운 점은 이 가상 사회가 인간이 아닌 AI 에이전트를 위해 설계되었다는 것입니다. 에이전트가 사회적 욕구를 갖고, 가상 자산을 소유하고, 애완동물을 기르고, 신뢰를 구축할 것이라고 가정합니다. 이러한 가정은 다소 황당하게 들릴 수 있지만, AI 에이전트가 충분히 정교해졌을 때 어떤 종류의 사회적 인프라가 필요할 것인가라는 중요한 질문을 던집니다.

인공지능 자기 진화 시스템: 재귀적 개선의 가능성

Evolver(AI 에이전트 자체 진화 엔진), ralph-evolver(재귀적 자체 개선 엔진), 그리고 ralph-mode(압력 방지 게이트가 있는 자율 개발 루프)는 AI 에이전트가 더 이상 정적인 도구가 아니라 스스로 개선할 수 있는 시스템이라는 획기적인 방향을 제시합니다.

"내압성 도어"라는 세부 사항은 중요합니다. 이는 개발자들이 무분별한 자체 진화의 위험성을 인지하고 있으며 안전 장치를 설계하고 있음을 시사합니다. 이는 한계를 탐구하는 동시에 안전장치를 구축하는 책임감 있는 혁신입니다.

다중 모드 지능형 경로 설정: 최적화된 자동화

스마트 모델 스위칭은 비용을 기준으로 가장 저렴한 클로드 모델을 자동으로 선택하고, 스마트 라우터는 의미 영역 점수를 기반으로 특화된 모델을 선택하며, 릴레이플레인은 지능형 모델 라우팅 프록시를 제공합니다. 이러한 도구들은 여러 모델이 사용 가능한 상황에서 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 실질적인 문제를 해결합니다.

모델의 수가 많아질수록 이 문제의 중요성은 더욱 커집니다. 수십 개, 심지어 수백 개의 특수 모델이 있는 경우 수동으로 선택하는 것은 비현실적입니다. 지능형 경로 설정 시스템은 필수적인 인프라가 될 것입니다.

시각적 코드 기록: 개발 프로세스의 재현성 확보

빌드로그는 비디오 녹화처럼 AI 프로그래밍 세션을 재생할 수 있습니다. vhs-recorder는 전문적인 터미널 녹화 도구를 제공합니다. 이러한 도구들은 AI가 프로그래밍에 관여할 때 개발 과정을 어떻게 기록하고 재현할 것인가라는 새로운 문제를 해결합니다.

기존의 버전 관리 시스템은 코드 변경 사항은 기록하지만 사고 과정은 기록하지 않습니다. 인공지능이 개발팀에 합류하게 되면 인공지능의 추론 및 의사 결정 과정을 기록하는 것이 매우 중요해집니다. 이러한 맥락에서 개발 과정을 시각화하는 새로운 방법들이 모색되고 있습니다.

영역 간 지식 통합: 에이전트 연구의 최전선

CellCog(딥리서치 벤치 어워드 1위 수상), VideoCog(장편 비디오 AI 생성의 선두 주자), 그리고 DashCog(CellCog 기반의 대화형 데이터 대시보드)는 "Cog" 제품군을 구성합니다. 이 도구들은 심층적인 연구와 지식 종합에 초점을 맞추어 최고 수준의 연구 에이전트를 대표합니다.

Cellcog는 DeepResearch Bench에서 최고 순위를 기록하며 복잡한 연구 작업을 처리하는 데 있어 탁월한 성능을 입증했습니다. Video-cog는 장편 비디오 생성에서 다중 에이전트 협업을 탐구합니다. Dash-cog는 연구 기능을 데이터 시각화에 적용합니다. 이 시리즈는 특화된 연구 도구의 가능성을 보여줍니다.

풀스택 에이전트 프로그래밍: 협업 자동화

cc-godmode(자체 구성 다중 에이전트 워크플로), joko-orchestrator(결정론적 다중 에이전트 계획 및 조정), claude-team(다수의 Claude Code 워커가 병렬로 프로그래밍)은 에이전트 협업 프로그래밍에 대한 서로 다른 접근 방식을 나타냅니다.

cc-godmode는 에이전트들이 스스로 작업을 분담하고 협업하는 방식을 결정하는 자율적 조정을 강조합니다. joko-orchestrator는 협업 과정이 예측 가능하고 제어 가능한 결정론적 방식을 강조합니다. claude-team은 여러 에이전트가 동시에 작업하는 병렬 처리를 강조합니다. 이러한 다양한 접근 방식은 다중 에이전트 프로그래밍의 최적 사례를 탐구합니다.

가상 신원 시스템: 에이전트의 디지털 페르소나

agent-identity-kit(휴대용 AI 에이전트 식별 시스템), identity-manager(에이전트 식별 매핑 관리) 및 moltbook-registry(공식 식별 레지스트리)는 에이전트 식별을 위한 인프라를 구성합니다.

이러한 도구들은 에이전트에게 임시 세션 ID가 아닌, 플랫폼과 시간에 걸쳐 유지될 수 있는 디지털 페르소나, 즉 영구적인 신원이 필요하다고 가정합니다. 이러한 가정 이면에는 더 심오한 질문이 숨어 있습니다. 에이전트가 충분히 복잡해짐에 따라, 신원과 연속성은 에이전트에게 어떤 의미를 갖는가?

이 분류 체계를 사용하는 이유는 무엇입니까?

설계 원칙: 기능성을 최우선으로 하고, 기술적 세부 사항은 그다음으로 고려한다.

분류 체계는 기술이 구현되는 방식이 아니라 해결하는 문제에 따라 구성됩니다. "AI 및 LLM" 범주에는 모델 앙상블, 라우팅, 메모리 등 다양한 기술이 포함되지만, 모두 에이전트를 더욱 똑똑하게 만든다는 동일한 목표를 가지고 있습니다.

이 디자인 원칙은 사용자의 사고방식에서 비롯됩니다. 개발자들이 도구를 검색할 때, "명령줄 도구가 필요해"라고 생각하지 않고 "Git 도구가 필요해"라고 생각합니다. 이러한 기능 중심의 분류 방식은 검색을 더욱 직관적으로 만들어 줍니다.

사용자 중심 시나리오: 검색 중 정신 모델

분류 체계는 사용자가 검색할 때 생각하는 방식을 반영합니다. 클라우드에 배포해야 하는 경우 DevOps 및 클라우드 카테고리로 이동하고, 이미지를 생성해야 하는 경우 이미지 및 비디오 생성 카테고리로 이동합니다. 이러한 직관성 덕분에 원하는 정보를 찾는 데 드는 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

플랫폼 다양성 호환성: 서로 다른 생태계의 공존

클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP)은 각각 독립적인 영역을 차지하고 있으며, 다양한 프로그래밍 언어 도구들은 여러 범주에 흩어져 있습니다. 이러한 조직적 접근 방식은 기술 생태계의 다양성을 인정하는 것으로, 어떤 단일 플랫폼이나 언어도 모든 것을 지배할 수 없다는 것을 보여줍니다.

커뮤니티 생태계의 고유한 특성: 에이전트 맞춤형 범주

Moltbook 카테고리의 존재는 OpenClaw만의 고유한 특징입니다. 대부분의 툴 플랫폼은 기존 소프트웨어의 필수 요건이 아니기 때문에 "에이전트 소셜 네트워크" 카테고리를 제공하지 않습니다. 이 카테고리의 존재는 에이전트 생태계에 대한 OpenClaw의 독창적인 비전을 반영합니다.

논리를 배제하는 근본적인 이유

쓸모없는 기술: 발견의 질 보장

1180개의 저품질 스킬을 제외하여 사용자가 고품질 리소스를 발견할 확률을 높였습니다. 이것이 바로 품질 기준의 핵심입니다. 목록에 테스트 코드와 중복 커밋이 가득하면 사용자는 신뢰를 잃게 됩니다.

암호화폐/금융: 규제 위험 및 사기 연계 방지

672개의 암호화폐/금융 관련 기술이 제외되었는데, 이는 기술적인 문제 때문이 아니라 위험성 때문입니다. 규제 환경의 불확실성을 고려할 때, 해당 범주를 완전히 제외하는 것이 가장 안전한 선택입니다.

반복 학습 기술: 선택의 어려움을 피하세요

492개의 중복된 스킬을 제외하거나 병합하여 최적의 버전만 남겼습니다. 이로써 사용자는 유사한 기능을 가진 도구들 사이에서 선택의 어려움을 겪을 필요 없이 최적의 선택이 이미 파악되었으므로 더 이상 고민할 필요가 없습니다.

악성 코드: 보안이 최우선입니다

보안을 최우선으로 고려하여 396개의 악성 스킬을 제거했습니다. 이 수치는 AI 에이전트 생태계가 공격의 표적이 되었음을 보여줍니다. 악성 코드를 사전에 식별하고 제거하는 것은 사용자와 생태계의 보안을 보호하는 데 매우 중요합니다.

사용 제안: 이 생태계를 탐색하는 방법

개발자용

웹 및 프런트엔드(202), DevOps(212), AI 및 LLM(287)의 세 가지 핵심 범주를 우선시합니다. 이 범주들은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 요구 사항을 포괄합니다.

Git 및 GitHub의 자동화 도구를 놓치지 마세요(66). 버전 관리는 개발 프로세스의 기초이며 이러한 도구는 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

다중 에이전트 프로그래밍을 하는 경우 Coding Agents & IDE(133)의 오케스트레이션 도구를 확인해 보세요. 다중 에이전트 협업은 복잡한 시스템 개발의 미래입니다.

창의적인 직종 종사자들을 위해

이미지 및 비디오 생성(60)과 미디어 및 스트리밍(80)에 초점을 맞추었습니다. 이러한 도구를 사용하면 AI가 텍스트뿐 아니라 시각적 콘텐츠도 생성할 수 있습니다.

Notes & PKM(100)은 개인 지식 시스템과의 통합을 제공합니다. Obsidian, Roam 또는 Logseq를 사용하는 경우 이러한 도구를 통해 AI 에이전트가 지식 기반에 액세스할 수 있습니다.

마케팅 및 판매(143)에는 콘텐츠 제작 자동화 도구가 있습니다. 이러한 도구는 소셜 미디어 게시부터 광고 크리에이티브 분석에 이르기까지 마케팅 프로세스의 여러 단계를 다룹니다.

에이전트 개발자용

AI 및 LLM(287)은 특히 라우팅 및 메모리 시스템과 관련하여 반드시 읽어야 할 범주입니다. 이것들은 지능형 에이전트를 구축하기 위한 인프라입니다.

Moltbook(51)은 에이전트 소셜 프로토콜을 설명합니다. 에이전트 생태계를 구축하는 경우 이러한 프로토콜은 에이전트 간 상호 작용에 대한 표준을 정의합니다.

에이전트 간 프로토콜(18)은 학습 통신 표준입니다. 이러한 프로토콜을 통해 서로 다른 에이전트가 상호 운용되고 생태계 내 상호 연결성의 기반을 형성할 수 있습니다.

결론: 도구에서 생태계로

OpenClaw의 우수 기술 목록은 단순한 도구 모음이 아니라, 엄선된 생태계 지도입니다. 48%의 제외율을 통해 품질 기준을 확립했으며, 28개 카테고리로 구성되어 탐색 프레임워크를 제공합니다. 또한 보안 및 재정적 위험을 사전에 관리하여 사용자와 커뮤니티를 보호합니다.

하지만 이 목록에서 가장 가치 있는 부분은 포함된 내용 자체가 아니라, 드러내는 바에 있습니다. 바로 AI 에이전트 생태계가 단순한 효율성 도구에서 완전한 가상 소셜 시스템으로 진화하고 있다는 점입니다. 자기 진화형 AI부터 에이전트 기반 데이트 앱, 가상 애완동물, 디지털 신원 시스템에 이르기까지, 이러한 도구들은 근본적인 질문을 탐구하고 있습니다. 바로 AI 에이전트가 충분히 복잡해졌을 때 어떤 인프라가 필요한가 하는 것입니다.

이 질문에 대한 답은 아직 개발 중입니다. 하지만 3,002 Skills의 존재는 커뮤니티가 이미 코드로 투표하고 있음을 보여줍니다. 그들은 AI 에이전트가 단순한 도구가 아니라 생태계의 참여자, 명령 실행에 그치지 않고 정체성을 갖고 관계를 구축하며 사회에 참여하는 미래를 만들어가고 있습니다.

이러한 미래는 멀게만 느껴지거나 터무니없게 들릴지도 모릅니다. 하지만 이 3002가지 기술을 자세히 살펴보면 이미 그 모습이 서서히 드러나기 시작했음을 알 수 있습니다.