트위터 글 → 볼트 자동 저장 워크플로 인수인계

작성일: 2026-04-24
작성: Claude Code (실측 기반)

§ 1 개념 요약

해리는 매일 트위터/X에서 본 흥미로운 글을 Claude에게 링크로 던진다. twitter-apply 스킬이 자동 발동해서 글 내용을 가져오고, opus 서브에이전트가 심층 분석해서 볼트에 노트로 저장한다. 그 결과가 쌓이면서 투자 아이디어·지식 그래프가 자동으로 축적된다. 수동 트리거 방식이라 해리가 "이건 꼭 남겨야 해"라고 판단한 글만 들어오는 큐레이션 레이어 역할을 한다.

§ 2 twitter-apply 스킬 원리

스킬 파일 위치: ~/.claude/skills/twitter-apply/SKILL.md

트리거 조건

다음 중 하나라도 해당되면 자동 발동:

트리거	예시
URL 패턴	`x.com/...` 또는 `twitter.com/...`
한국어 문구	"트위터 글", "이 트윗", "이 글 적용"

실행 순서

1단계 — 트윗 내용 가져오기

URL에서 트윗 ID 추출 후 fxtwitter API 호출:

https://api.fxtwitter.com/{username}/status/{tweet_id}

WebFetch 또는 websearch_tool.py로 가져옴
로그인 불필요, 무인증 무료 API

2단계 — opus 서브에이전트 심층 분석

반드시 model='opus'로 Agent 툴 호출. 분석 프롬프트 핵심:

## 우리 시스템 현황
- Claude Code 기반 자동화 파이프라인 (OpenClaw)
- ~/knowledge/ Obsidian 볼트 (Zettelkasten — seedling/budding/evergreen)
- antfarm 에이전트: 뉴스/트위터 수집 → 분석 → 볼트 저장
- 파이프라인: oil_supply_monitor, geopolitical_monitor 등 투자분석 자동화
- 훅 시스템: loop-guard, tier-gate, stop-verify, prompt-model-gate

## 트윗 내용
{tweet_text}

## 분석 항목
1. 우리가 이미 하고 있는 것 vs 없는 것
2. 도입 가치 TOP 3 (구체적 구현 방법 포함)
3. 우리 시스템에 맞게 변형할 아이디어
4. 도입하지 말아야 할 것 (이유)
5. 즉시 실행 가능한 것 1가지 (오늘 바로 할 수 있는 것)

3단계 — 볼트에 노트 저장

분석 결과를 볼트에 저장 (경로는 § 3 참조)

4단계 — 해리에게 보고

**트윗 요약:** (2줄)

**즉시 도입 가능:** X가지
1. ...
2. ...

**볼트 저장:** 파일 경로

주의사항

트위터 직접 접근 불가 → 반드시 api.fxtwitter.com 경유
분석은 반드시 opus. sonnet으로 대체하지 않음
볼트 저장은 선택 아닌 필수 (나중에 연결 소재로 활용)

§ 3 저장 경로 3종 (실측 확인)

실제로 쓰이는 폴더 3개. 모두 해리 볼트와 에이전트 볼트에 미러링됨.

경로 목록

폴더	해리 볼트 경로	에이전트 볼트 경로	용도
x_twitter	`~/knowledge/100 수신함/120 지식사랑방/125 x_twitter/`	`~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/125 x_twitter/`	트윗 원문 + 분석
insights	`~/knowledge/100 수신함/120 지식사랑방/123 insights/`	`~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/123 insights/`	추출된 시장 인사이트
llm	`~/knowledge/100 수신함/120 지식사랑방/126 llm/`	`~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/126 llm/`	LLM·AI 관련 글 캡처

폴더별 용도 구분

125 x_twitter — 트위터에서 가져온 글 원본 + twitter-apply 분석 결과. 주제 불문 모든 트윗 캡처의 기본 착지점.

123 insights — 트윗에서 추출한 핵심 시장 인사이트. 호르무즈 해협, 에너지, 거시 등 투자 판단에 직결되는 정보. 원문보다 분석·요약이 중심.

126 llm — LLM·AI 기술 관련 트윗 전용. Claude, GPT, 에이전트, 개발 도구 등 AI 생태계 정보. 양이 가장 많음.

파일명 규칙

YYMMDD_{topic}_{URL_또는_내용요약}.md

예시: - 260305_x_twitter_httpsxcomrklb_investstatus2029415.md - 260318_llm_httpsxcomlucas_flatwhitestatus203.md - 260311_insights_미_해군은_해운업계에_호르무즈_해협_...md

§ 4 노트 구조 (frontmatter 실제 예시)

x_twitter 폴더 실측 샘플

파일: 260305_x_twitter_httpsxcomrklb_investstatus2029415.md

---
title: "https://x.com/rklb_invest/status/2029415"
date: "2026-03-05"
tags: ["topic/x_twitter", "status/seed", "reconciled"]
category: "기업"
subcategory: ""
zk_type: "fleeting"
maturity: "seedling"
para_bucket: "inbox"
domain: "general"
source_type: "capture"
source_url: "https://x.com/rklb_invest/status/2029415788546015636?s=52&t=isYWfF2KYWH97rviyUmcRQ"
url_fetched: true
url_fetch_method: "cu_enricher:link_extractor"
enriched_at: "2026-03-24"
source_author: "현우"
source_msgid: "41758"
purpose: "지식사랑방 x_twitter 토픽에서 수집 (reconciled)"
---

llm 폴더 실측 샘플

파일: 260318_llm_httpsxcomlucas_flatwhitestatus203.md

---
title: "https://x.com/lucas_flatwhite/status/203"
date: "2026-03-18"
tags: ["topic/llm", "status/seed", "reconciled"]
category: "프로그래밍"
subcategory: ""
zk_type: "fleeting"
maturity: "seedling"
para_bucket: "inbox"
domain: "engineering"
source_type: "capture"
source_url: "https://x.com/lucas_flatwhite/status/2034051480785932580?s=52&t=isYWfF2KYWH97rviyUmcRQ"
url_fetched: true
url_fetch_method: "cu_enricher:link_extractor"
enriched_at: "2026-03-24"
source_author: "현우"
source_msgid: "45410"
purpose: "지식사랑방 llm 토픽에서 수집 (reconciled)"
---

insights 폴더 실측 샘플

파일: 260311_insights_미_해군은_해운업계에_호르무즈_해협_호위는_현재로서는_불가능하다고_밝혔습.md

---
title: "미 해군은 해운업계에 호르무즈 해협 호위는 현재로서는 불가능하다고 밝혔습"
date: "2026-03-11"
tags: ["topic/insights", "status/seed", "reconciled", "호르무즈"]
category: "정책"
subcategory: "지정학"
zk_type: "fleeting"
maturity: "seedling"
para_bucket: "inbox"
domain: "intelligence"
source_type: "capture"
source_author: "현우"
source_msgid: "43604"
purpose: "지식사랑방 insights 토픽에서 수집 (reconciled)"
---

본문 구조 (공통 패턴)

출처: https://x.com/{handle}/status/{id}

---
## 원문 발췌
{트윗 전문 또는 주요 내용}

## 관련 노트
- [[연결된_노트_1]] -- 연결 이유
- [[연결된_노트_2]] -- 연결 이유

§ 5 해리의 실제 사용 패턴

노트 수 (실측, 2026-04-24 기준)

폴더	md 파일 수	이미지 포함 총 파일
125 x_twitter	23	23
123 insights	19	22 (이미지 3장 포함)
126 llm	98	106 (이미지 8장 포함)
합계	140	151

주로 다루는 주제 (frontmatter category/subcategory 분포)

폴더	주요 주제
x_twitter	기업·반도체·산업분석·거시
insights	지정학·에너지·호르무즈·거시경제
llm	LLM 동향·Claude·GPT·에이전트·개발도구

던지는 빈도

2026년 2월~3월 집중 활발 (월 20~30건)
llm 폴더가 가장 빠르게 쌓임 (AI 관련 글 많이 캡처)
파일명 날짜 기준 2026-03 말까지가 메인 활동 시기

사용 양식

해리가 쓰는 실제 입력 패턴 두 가지:

# 패턴 1: URL만 붙여넣기
https://x.com/someone/status/2029415788546015636

# 패턴 2: 짧은 지시 + URL
이거 적용해줘
https://x.com/someone/status/2029415788546015636

두 방식 모두 twitter-apply가 자동 감지해서 처리함.

§ 6 인수받는 사람이 똑같이 쓰려면

설치 (1회)

1단계 — 스킬 파일 확인

ls ~/.claude/skills/twitter-apply/
# SKILL.md 있으면 준비 완료

없으면 복사:

# 원본 위치에서 복사
cp -r {원본_경로}/twitter-apply ~/.claude/skills/

2단계 — fxtwitter API 설정

추가 설정 없음. api.fxtwitter.com은 무인증 무료 공개 API.

3단계 — 볼트 폴더 확인

ls ~/knowledge-agent/100-inbox/120\ 지식사랑방/
# 125 x_twitter, 123 insights, 126 llm 폴더 있으면 OK

없으면 생성:

mkdir -p ~/knowledge-agent/100-inbox/120\ 지식사랑방/125\ x_twitter
mkdir -p ~/knowledge-agent/100-inbox/120\ 지식사랑방/123\ insights
mkdir -p ~/knowledge-agent/100-inbox/120\ 지식사랑방/126\ llm

4단계 — 테스트

Claude Code 세션에서 임의 트윗 링크 붙여넣기:

https://x.com/anyone/status/{tweet_id}

→ twitter-apply 스킬 발동 메시지 확인 → 볼트에 파일 생성 확인

사용 흐름

해리 → Claude Code: https://x.com/someone/status/12345
  ↓ twitter-apply 자동 감지
  ↓ fxtwitter API로 트윗 내용 가져오기
  ↓ opus 서브에이전트에 심층 분석 위임
  ↓ 볼트 노트 작성 (frontmatter + 원문 + 분석)
  ↓ 해리에게 요약 보고

후속 활용

저장된 노트는 자동으로 다른 파이프라인이 참조:

company-research 스킬 — 기업 분석 시 x_twitter·insights 폴더 자동 탐색
daily_intelligence_report 등 하류 파이프라인 — 수집된 insights 인용
filtered-ideas 태그 검색 — tags: [filtered-idea] 붙은 노트 모아보기
지식 그래프 — 관련 노트 섹션의 [[링크]]로 노트 간 연결

§ 7 유사 워크플로 비교 (자동 수집과의 차이)

트위터 관련 수집 채널이 여럿 있음. twitter-apply는 그 중 수동 큐레이션 레이어.

워크플로	방식	대상	저장 위치
twitter-apply	해리 수동 트리거	해리가 직접 선택한 글	125 x_twitter / 123 insights / 126 llm
twitter_collector.py	크론 자동	following 146개 계정	112 twitter-reports
ingest_telegram_realtime.py	실시간 자동	텔레그램 채널	118 텔레그램
blog_monitor.py	크론 자동	블로그 RSS	110 blog-insights

핵심 차이: twitter-apply는 자동 수집과 별개로 해리가 "이건 꼭 분석해야" 판단할 때 쓰는 수동 채널. 자동 수집이 양(量)이라면, twitter-apply는 질(質) 큐레이션.

§ 8 인수 체크리스트

[ ] ~/.claude/skills/twitter-apply/SKILL.md 존재 확인
[ ] ~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/125 x_twitter/ 경로 확인
[ ] ~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/123 insights/ 경로 확인
[ ] ~/knowledge-agent/100-inbox/120 지식사랑방/126 llm/ 경로 확인
[ ] 첫 테스트: 임의 트윗 링크 던져서 노트 생성 확인
[ ] 생성된 노트에 frontmatter 포함 여부 확인
[ ] 기존 노트 140개 (필요 시) 참고용으로 이관 검토

부록: SKILL.md 전문

---
name: twitter-apply
description: >
  트위터/X 링크를 받으면 내용을 가져와서 OpenClaw 시스템에 적용할 수 있는 것을
  opus로 심층 분석하고 볼트에 노트로 저장한다.
triggers:
  - "x.com/"
  - "twitter.com/"
  - "트위터 글"
  - "이 트윗"
  - "이 글 적용"
---

# twitter-apply — 트위터 글 → 시스템 적용 분석

해리가 트위터 링크를 던지면 자동 실행한다.

## 실행 순서

### 1단계: 트윗 내용 가져오기

URL에서 트윗 ID 추출 후 fxtwitter API 호출:

    https://api.fxtwitter.com/{username}/status/{tweet_id}

WebFetch 또는 websearch_tool.py로 가져온다. 로그인 불필요.

### 2단계: opus 서브에이전트로 심층 분석

반드시 model='opus'로 Agent 툴 호출. 분석 프롬프트:

    ## 우리 시스템 현황
    - Claude Code 기반 자동화 파이프라인 (OpenClaw)
    - ~/knowledge/ Obsidian 볼트 (Zettelkasten — seedling/budding/evergreen)
    - antfarm 에이전트: 뉴스/트위터 수집 → 분석 → 볼트 저장
    - 파이프라인: oil_supply_monitor, geopolitical_monitor 등 투자분석 자동화
    - 훅 시스템: loop-guard, tier-gate, stop-verify, prompt-model-gate

    ## 트윗 내용
    {tweet_text}

    ## 분석 항목
    1. 우리가 이미 하고 있는 것 vs 없는 것
    2. 도입 가치 TOP 3 (구체적 구현 방법 포함)
    3. 우리 시스템에 맞게 변형할 아이디어
    4. 도입하지 말아야 할 것 (이유)
    5. 즉시 실행 가능한 것 1가지 (오늘 바로 할 수 있는 것)

### 3단계: 볼트에 노트 저장

분석 결과를 ~/knowledge/ 볼트에 저장:
- 경로: ~/knowledge/300 리소스/트위터-인사이트/
- 파일명: YYYY-MM-DD-{작성자핸들}-핵심주제.md
- frontmatter: title, date, tags: [twitter, 인사이트, 적용검토], maturity: seedling
- 내용: 원문 링크 + 분석 결과

### 4단계: 해리에게 보고

    **트윗 요약:** (2줄)

    **즉시 도입 가능:** X가지
    1. ...
    2. ...

    **볼트 저장:** ~/knowledge/300 리소스/트위터-인사이트/파일명.md

## 주의

- 트위터 직접 접근 불가 → 반드시 api.fxtwitter.com 사용
- 분석은 반드시 opus. sonnet으로 처리하지 않는다
- 볼트 저장은 선택이 아닌 필수 (나중에 연결 소재로 활용)