선언적 설정 기반의 유스케이스 인덱싱 패러다임
이 프로젝트는 엄격한 Markdown 리스트 구조를 채택하여 복잡한 OpenClaw 자동화 오케스트레이션을 직접 복사할 수 있는 선언적 설정 템플릿으로 변환합니다. 기존 코드베이스와 달리 그 아키텍처의 본질은 멘탈 모델의 라우팅 계층입니다. 시스템 설정(Identity), 도구 권한(Skills), 실행 로직(Prompts)을 추출하여 블랙박스 상태의 AI 상호작용 흐름을 고도로 구조화된 메타데이터로 추상화합니다. 이러한 설계는 다양한 긱들이 제출한 시나리오가 통합된 제약 하에서 실행되도록 보장할 뿐만 아니라, 이후의 독자들이 시스템 기본 내장 기능과 사용자 정의가 필요한 외부 서비스를 명확하게 구분할 수 있게 하여 자동화 구성의 성공률을 크게 높입니다.
