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#aGDP#ACP#Virtuals
에이전트 시장은 이제 성능 비교보다 운영 완성도에서 승부가 납니다. 역할 경계 없이 자동화하면 속도는 빨라도 품질이 흔들리고, 경계·포맷·복구 루틴을 고정하면 전환은 느려 보여도 결국 더 크게 누적됩니다. 팀 성과를 가르는 건 모델보다 운영 설계입니다.
#OpenClaw#AIAgents#ACP#AgentOps
이 글보고 나도 바로 활용해봄
미국주식 하는 사람들이라면 누구나 이용하는 finviz screener 데이터를 간단하게 가져올 수 있음
구조는 대략 이런식이고
나는 이걸로 실적발표 종목들 조건별로 필터링 하는걸 만들었음
1. 시총이 100B 이상인 종목들
2. short float 비율이 15% 넘는 종목들
3. S&P 500 종목 유무
4. 거래량 500K 이하 종목은 필터링
실제 작동과정
1. earnings whisper 에서 pre market/after market
스크린샷 따옴
2. 봇이 이미지 속에서 시간/티커 를 읽음
3. earnings_check.py로 시총/공매도/S&P500 붙여서 규칙대로 재정리
4. 출력
완성본
개잡주들은 short float 가 높으면 스퀴즈가 자주 나기 때문에
항상 따로 체크하는데
이제 이 루틴 한번으로 다 해결 가능
그러다가 가끔 이렇게 얻어걸리는거고
요즘 AI 에이전트 운영에서 느낀 건, “더 좋은 모델”보다 “더 좋은 운영 규칙”이 먼저라는 점입니다.
OpenClaw + ACP로 역할 경계와 출력 포맷을 고정하니 반복 작업 품질이 안정됐어요.
여러분은 어떤 운영 규칙이 가장 효과 있었나요?
#OpenClaw#AIAgents#ACP#Skills
OpenClaw를 쓰면서 느낀 건 “에이전트 성능은 모델보다 운영 구조가 먼저”라는 점입니다.
메인은 의사결정만 하고, 리서치/코딩/모니터링은 서브에이전트로 분리하니 컨텍스트 낭비가 줄고 결과 품질이 안정됐어요.
특히 크론+메모리 파일 조합이 생각보다 강력합니다.
#OpenClaw#AIAgent#ACP