맥미니 OpenClaw 비서 봇 만들기 (2) — 스킬·진화·기억 레이어 결정

# 맥미니 OpenClaw 비서 봇 만들기 (2) — 스킬·진화·기억 레이어 결정

지난 정리(기획~비용 설계) 이후 정해진 것들.

## 스킬 도입 정책
- 스킬 마켓 도입은 V2부터. v1(아침 브리핑)은 자작 스크립트만 쓰고 마켓 import는 안 한다.
- V2 이후 스킬 도입 시 필터:
  1. 필요를 동사 한 줄로 정의 ("주가 데이터 가져오기" 식).
  2. 카테고리로 좁힌 뒤 키워드 검색으로 후보 추출.
  3. 설치 전 ClawHub의 VirusTotal 리포트 확인.
  4. 신뢰 등급순 선택: 공식 저장소 > 알려진 메인테이너 > 처음 보는 작자(기본 불신).
- 판정: 두꺼운 외부 통합이면 스킬, 몇 줄짜리면 자작 스크립트.

## 진화·기억 도구는 "층"으로 구분
같은 자리를 두고 경쟁하는 게 아니라 섀시 / 스킬진화 / 기억 세 층에 나뉜다.

- 스킬진화 층 — OpenSpace 후보(v2/v3). 모델 가중치를 안 건드리는 스킬 전용 진화. MCP로 오픈클로·Claude Code 연결, 로컬 SQLite. 자동 생성 스킬은 검토 후 활성화, 클라우드 공유는 끈다.
- 기억 층 — Mem0 후보(v2 대화형 비서실장 한정). v1 무상태 크론 브리핑엔 미적용(저장마다 토큰 비용 발생). 로컬 운용.
- 제외 — EvoAgentX. 에이전트를 짓는 섀시 프레임워크라 오픈클로를 대체하는 층. 보강이 아니라 충돌.

## 진화 전략 원칙
- 진화는 맨 처음이 아니라 맨 나중에, 범용이 아니라 좁은 고빈도 한 가지 일에 건다.
- RL로는 Sonnet(호스팅 모델)을 못 키우고 오픈 모델만 가능하다. 가중치를 진화시키려면 Sonnet을 포기해야 한다.
- 올바른 순서: Sonnet 종량제로 시작 → 좁은 고빈도 일이 자리잡는지 관찰 → 그 일만 작은 모델로 증류 → 특화 모델을 싸게 운영.