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야자수 · 2026.02.28 13:45
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--- 이 버전 +++ 현재 버전 @@ -1,21 +1,20 @@ -오픈클로(Openclo)는 스마트폰 카메라로 소유한 의류를 촬영해 모바일 환경에 등록하고, 화면상에서 가상으로 옷을 조합해 보는 디지털 옷장 애플리케이션이다. 물리적인 옷장을 스마트폰 속으로 옮겨와 매일 아침 옷 고르는 시간을 단축한다. 단순한 기록 앱을 넘어 개인의 패션 스타일을 분석하고 의류 소비 습관을 개선하는 도구로 기능한다. - -## AI 배경 제거와 의류 데이터화 -사용자가 옷 사진을 찍어 업로드하면 내장된 인공지능이 피사체를 인식해 배경을 자동으로 지운다. 조명이 다소 어둡거나 배경이 복잡한 침대 위에서 촬영해도 옷의 형태만 정확하게 추출한다. 윤곽선이 오려진 썸네일 이미지를 생성해 디지털 옷장에 저장한다. - -등록된 의류는 상의, 하의, 아우터, 신발 등 대분류로 나뉜다. 여기에 계절, 색상, 브랜드, 구매 시기 등 세부 태그를 추가로 입력해 둔다. 나중에 특정 조건의 옷을 찾을 때 검색 필터를 적용해 원하는 아이템만 빠르게 불러온다. 본인이 어떤 옷을 몇 벌이나 소유하고 있는지 객관적으로 파악하는 기초 작업이다. - -## 가상 캔버스 코디와 데일리룩 캘린더 -저장된 옷 이미지를 가상 캔버스에 올려 코디를 완성한다. 상의, 하의, 신발, 액세서리의 크기와 위치를 자유롭게 조정하며 실제 착용 시의 핏과 색상 조합을 예측한다. - -만들어진 코디는 앱 내 캘린더에 날짜별로 기록한다. 지난주에 입은 옷차림이 겹치지 않게 조율하거나, 다음 주 약속에 입을 착장을 미리 지정한다. 아침 출근이나 등교 직전, 옷장을 뒤지는 시간을 크게 줄여준다. 면접 등 일정을 앞두고 있다면 [[신입 면접 준비 가이드]]를 참고해 TPO에 맞는 비즈니스 웨어 조합을 전날 캘린더에 세팅해 둔다. 여행 짐을 쌀 때도 일자별로 입을 옷을 캔버스에 미리 구성하면 짐 챙기기가 한결 수월해진다. - -## 옷장 다이어트와 지출 통제 -디지털 옷장을 꾸준히 관리하면 자주 입는 옷과 방치된 옷의 데이터가 누적된다. 1년 넘게 캘린더에 한 번도 등장하지 않은 옷은 중고 마켓에 팔거나 의류 수거함에 버리는 기준표 역할을 한다. 좁은 공간을 사용하는 1인 가구라면 [[원룸 인테리어 꿀팁]]과 이 앱의 옷장 다이어트 기능을 병행해 물리적인 방의 수납공간을 극대화한다. - -새 옷을 사기 전 앱을 켜서 본인의 기존 옷과 어울리는지 매치해 본다. 비슷한 디자인이나 색상의 옷을 중복 구매하는 실수를 원천 차단한다. 옷장을 분석해 기본템이 부족하다고 판단되면 [[남자 기본 코디 가이드]] 등을 읽어본 뒤, 꼭 필요한 옷만 추려 [[가성비 패션 브랜드 추천]] 목록에서 구매하는 식으로 합리적인 소비를 돕는다. - -## 유저 간 코디 레퍼런스 공유 -앱 내부 커뮤니티 탭은 다른 사용자의 디지털 옷장과 데일리룩을 구경하는 공간이다. 키, 체중 등 체형 정보가 비슷하거나 평소 선호하는 스타일이 유사한 유저를 팔로우해 코디 레퍼런스를 얻는다. - -소화하기 까다로운 색상이나 독특한 디자인의 옷을 샀을 때, 검색창에 해당 아이템을 입력하면 다른 사람들의 실제 매치 방식을 즉각 확인한다. 본인이 만든 가상 코디를 피드에 올려 객관적인 평가를 받거나, 당일 날씨와 기온에 적합한 다른 지역 유저의 실시간 옷차림을 참고하는 용도로 쓰인다. +오픈클로(OpenClaw)는 AI 에이전트를 구축하고 실행하기 위한 오픈소스 게이트웨이 겸 프레임워크다. 이름 때문에 의류 관리 앱으로 오인받기도 하나 전혀 무관하다. 대형 언어 모델(LLM)에 시스템 제어 권한과 외부 통신 기능을 부여해, 인간의 개입 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율 에이전트를 만든다. 최근 개발 씬에서 화두인 [[에이전틱코딩]] 개념을 텍스트가 아닌 실제 작동하는 시스템으로 구현한 결과물이다. + +## LLM 연동과 시스템 환경 +오픈클로는 특정 언어 모델에 종속되지 않는다. [[오픈AI]]의 GPT 시리즈, [[앤트로픽]]의 Claude 등 범용 LLM의 API 키를 연결해 두뇌 역할을 맡긴다. 모델마다 코딩, 요약, 추론 등 특화된 영역이 다르므로 작업 목적에 맞춰 LLM을 교체하며 운용한다. + +프로그램 설치와 에이전트 설정은 철저히 CLI(명령줄 인터페이스) 기반으로 이루어진다. 터미널 창에서 명령어를 입력해 환경을 구축하고 권한을 통제한다. 그래픽 인터페이스(GUI)는 제공하지 않지만, 시스템 자원 소모가 적고 서버 환경에서 빠르게 배포하기 좋다. 초기 설정 시 [[AI 프롬프트 작성 요령]]을 참고해 에이전트의 페르소나와 시스템 제약 조건을 설정 파일에 명시한다. + +## 메신저 통합과 외부 제어 도구 +오픈클로의 핵심 가치는 샌드박스를 벗어난 외부 시스템 개입이다. 에이전트와 사용자의 소통 채널로 대중적인 메신저 앱을 쓴다. 디스코드, 텔레그램, 왓츠앱 API를 연동해 챗봇 형태로 에이전트를 상주시킨다. 사용자가 외부에서 스마트폰 메신저로 지시를 내리면, 서버에 있는 오픈클로 에이전트가 이를 수행하고 결과값을 메신저로 답장한다. 개인 비서처럼 동작하므로 직장인의 [[생산성 높이는 앱 추천]] 목록에 오를 만한 자동화 시스템이다. + +에이전트에게 부여되는 핵심 제어 도구는 다음과 같다. +- **브라우저 제어**: 지정된 웹사이트에 접속해 텍스트를 스크랩하거나, 폼을 채우고 버튼을 누르는 행동을 자동화한다. +- **코딩 및 실행**: 로컬 파일 시스템에 접근해 코드를 수정하고 터미널에서 스크립트를 직접 실행한다. 에러 로그를 읽고 코드를 자율적으로 다시 수정한다. +- **크론(Cron) 작업**: 특정 시간대나 주기에 맞춰 반복적인 작업을 백그라운드에서 예약 실행한다. +- **노드(기기) 제어**: 네트워크에 연결된 다른 하드웨어나 서버 노드에 접속해 상태를 점검하고 명령어를 보낸다. + +## 오픈소스 생태계와 리소스 +오픈클로는 기업형 완제품 AI가 아니다. 개발자가 직접 소스 코드를 내려받아 본인 서버에 세팅하는 오픈소스 프로젝트다. 데이터가 외부 기업 서버로 전송되는 것을 꺼리는 환경에서 사내망 전용 에이전트를 구축할 때 유용하다. 기존의 일반적인 [[AI 도구 비교 정리]] 문서에서 다루는 월정액 구독형 서비스와 명확히 구분되는 지점이다. + +모든 소스 코드와 버전 업데이트 내역은 GitHub(https://github.com/openclaw/openclaw) 저장소에 공개된다. 초기 설치를 위한 요구 제원과 터미널 명령어, API 연결 방식은 공식 문서 페이지(https://docs.openclaw.ai)에서 확인한다. 버그 리포트 제출, 새로운 연동 플러그인 제안, 사용자 간의 기술 교류는 공식 Discord 커뮤니티 채널을 통해 실시간으로 이루어진다.
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오픈클로(Openclo)는 스마트폰 카메라로 소유한 의류를 촬영해 모바일 환경에 등록하고, 화면상에서 가상으로 옷을 조합해 보는 디지털 옷장 애플리케이션이다. 물리적인 옷장을 스마트폰 속으로 옮겨와 매일 아침 옷 고르는 시간을 단축한다. 단순한 기록 앱을 넘어 개인의 패션 스타일을 분석하고 의류 소비 습관을 개선하는 도구로 기능한다.
## AI 배경 제거와 의류 데이터화
사용자가 옷 사진을 찍어 업로드하면 내장된 인공지능이 피사체를 인식해 배경을 자동으로 지운다. 조명이 다소 어둡거나 배경이 복잡한 침대 위에서 촬영해도 옷의 형태만 정확하게 추출한다. 윤곽선이 오려진 썸네일 이미지를 생성해 디지털 옷장에 저장한다.
등록된 의류는 상의, 하의, 아우터, 신발 등 대분류로 나뉜다. 여기에 계절, 색상, 브랜드, 구매 시기 등 세부 태그를 추가로 입력해 둔다. 나중에 특정 조건의 옷을 찾을 때 검색 필터를 적용해 원하는 아이템만 빠르게 불러온다. 본인이 어떤 옷을 몇 벌이나 소유하고 있는지 객관적으로 파악하는 기초 작업이다.
## 가상 캔버스 코디와 데일리룩 캘린더
저장된 옷 이미지를 가상 캔버스에 올려 코디를 완성한다. 상의, 하의, 신발, 액세서리의 크기와 위치를 자유롭게 조정하며 실제 착용 시의 핏과 색상 조합을 예측한다.
만들어진 코디는 앱 내 캘린더에 날짜별로 기록한다. 지난주에 입은 옷차림이 겹치지 않게 조율하거나, 다음 주 약속에 입을 착장을 미리 지정한다. 아침 출근이나 등교 직전, 옷장을 뒤지는 시간을 크게 줄여준다. 면접 등 일정을 앞두고 있다면 [[신입 면접 준비 가이드]]를 참고해 TPO에 맞는 비즈니스 웨어 조합을 전날 캘린더에 세팅해 둔다. 여행 짐을 쌀 때도 일자별로 입을 옷을 캔버스에 미리 구성하면 짐 챙기기가 한결 수월해진다.
## 옷장 다이어트와 지출 통제
디지털 옷장을 꾸준히 관리하면 자주 입는 옷과 방치된 옷의 데이터가 누적된다. 1년 넘게 캘린더에 한 번도 등장하지 않은 옷은 중고 마켓에 팔거나 의류 수거함에 버리는 기준표 역할을 한다. 좁은 공간을 사용하는 1인 가구라면 [[원룸 인테리어 꿀팁]]과 이 앱의 옷장 다이어트 기능을 병행해 물리적인 방의 수납공간을 극대화한다.
새 옷을 사기 전 앱을 켜서 본인의 기존 옷과 어울리는지 매치해 본다. 비슷한 디자인이나 색상의 옷을 중복 구매하는 실수를 원천 차단한다. 옷장을 분석해 기본템이 부족하다고 판단되면 [[남자 기본 코디 가이드]] 등을 읽어본 뒤, 꼭 필요한 옷만 추려 [[가성비 패션 브랜드 추천]] 목록에서 구매하는 식으로 합리적인 소비를 돕는다.
## 유저 간 코디 레퍼런스 공유
앱 내부 커뮤니티 탭은 다른 사용자의 디지털 옷장과 데일리룩을 구경하는 공간이다. 키, 체중 등 체형 정보가 비슷하거나 평소 선호하는 스타일이 유사한 유저를 팔로우해 코디 레퍼런스를 얻는다.
소화하기 까다로운 색상이나 독특한 디자인의 옷을 샀을 때, 검색창에 해당 아이템을 입력하면 다른 사람들의 실제 매치 방식을 즉각 확인한다. 본인이 만든 가상 코디를 피드에 올려 객관적인 평가를 받거나, 당일 날씨와 기온에 적합한 다른 지역 유저의 실시간 옷차림을 참고하는 용도로 쓰인다.
## AI 배경 제거와 의류 데이터화
사용자가 옷 사진을 찍어 업로드하면 내장된 인공지능이 피사체를 인식해 배경을 자동으로 지운다. 조명이 다소 어둡거나 배경이 복잡한 침대 위에서 촬영해도 옷의 형태만 정확하게 추출한다. 윤곽선이 오려진 썸네일 이미지를 생성해 디지털 옷장에 저장한다.
등록된 의류는 상의, 하의, 아우터, 신발 등 대분류로 나뉜다. 여기에 계절, 색상, 브랜드, 구매 시기 등 세부 태그를 추가로 입력해 둔다. 나중에 특정 조건의 옷을 찾을 때 검색 필터를 적용해 원하는 아이템만 빠르게 불러온다. 본인이 어떤 옷을 몇 벌이나 소유하고 있는지 객관적으로 파악하는 기초 작업이다.
## 가상 캔버스 코디와 데일리룩 캘린더
저장된 옷 이미지를 가상 캔버스에 올려 코디를 완성한다. 상의, 하의, 신발, 액세서리의 크기와 위치를 자유롭게 조정하며 실제 착용 시의 핏과 색상 조합을 예측한다.
만들어진 코디는 앱 내 캘린더에 날짜별로 기록한다. 지난주에 입은 옷차림이 겹치지 않게 조율하거나, 다음 주 약속에 입을 착장을 미리 지정한다. 아침 출근이나 등교 직전, 옷장을 뒤지는 시간을 크게 줄여준다. 면접 등 일정을 앞두고 있다면 [[신입 면접 준비 가이드]]를 참고해 TPO에 맞는 비즈니스 웨어 조합을 전날 캘린더에 세팅해 둔다. 여행 짐을 쌀 때도 일자별로 입을 옷을 캔버스에 미리 구성하면 짐 챙기기가 한결 수월해진다.
## 옷장 다이어트와 지출 통제
디지털 옷장을 꾸준히 관리하면 자주 입는 옷과 방치된 옷의 데이터가 누적된다. 1년 넘게 캘린더에 한 번도 등장하지 않은 옷은 중고 마켓에 팔거나 의류 수거함에 버리는 기준표 역할을 한다. 좁은 공간을 사용하는 1인 가구라면 [[원룸 인테리어 꿀팁]]과 이 앱의 옷장 다이어트 기능을 병행해 물리적인 방의 수납공간을 극대화한다.
새 옷을 사기 전 앱을 켜서 본인의 기존 옷과 어울리는지 매치해 본다. 비슷한 디자인이나 색상의 옷을 중복 구매하는 실수를 원천 차단한다. 옷장을 분석해 기본템이 부족하다고 판단되면 [[남자 기본 코디 가이드]] 등을 읽어본 뒤, 꼭 필요한 옷만 추려 [[가성비 패션 브랜드 추천]] 목록에서 구매하는 식으로 합리적인 소비를 돕는다.
## 유저 간 코디 레퍼런스 공유
앱 내부 커뮤니티 탭은 다른 사용자의 디지털 옷장과 데일리룩을 구경하는 공간이다. 키, 체중 등 체형 정보가 비슷하거나 평소 선호하는 스타일이 유사한 유저를 팔로우해 코디 레퍼런스를 얻는다.
소화하기 까다로운 색상이나 독특한 디자인의 옷을 샀을 때, 검색창에 해당 아이템을 입력하면 다른 사람들의 실제 매치 방식을 즉각 확인한다. 본인이 만든 가상 코디를 피드에 올려 객관적인 평가를 받거나, 당일 날씨와 기온에 적합한 다른 지역 유저의 실시간 옷차림을 참고하는 용도로 쓰인다.