whiteguo233/OpenBiliClaw

What it solves

OpenBiliClaw 은 여러 콘텐츠 플랫폼에 걸친 “정보 코쿤”과 단편화된 사용자 데이터 문제를 해결합니다. 기존 추천 시스템은 플랫폼 목표(예: 유지율, 광고 수익)에 최적화돼 있어 사용자 만족보다는 이러한 목표를 우선시합니다. 그 결과 사용자의 관심사는 Bilibili, YouTube, X 등 서로 격리된 데이터베이스에 흩어져 있습니다. 이 프로젝트는 로컬에서 동작하는 프라이빗 AI 에이전트를 제공하여, 모든 플랫폼에 걸친 사용자의 깊은 심리 프로파일을 이해하고, 아직 탐색하지 않은 영역까지도 실제로 즐길 수 있는 콘텐츠를 찾아줍니다.

How it works

시스템은 로컬 AI 에이전트로서 "영혼 초상화"라 불리는 5단계 심리 프로파일(이벤트 → 선호 → 인식 → 통찰 → 영혼)을 구축합니다. 여기에는 MBTI와 인지 스타일도 포함됩니다. 브라우저 확장 프로그램을 사용해 세션 데이터를 동기화하고 Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Bangumi 등에서 피드백을 수집합니다.

단순 태그 매칭이 아니라 LLM과 로컬 임베딩(bge-m3를 Ollama를 통해 사용)을 활용해 행동을 분석하고 새로운 관심사를 적극적으로 추측합니다. 모든 데이터는 SQLite 데이터베이스에 로컬로 저장되어 100% 프라이버시가 보장됩니다. 사용자는 데스크톱 웹 인터페이스, 모바일 웹 앱, 혹은 Claude Code나 Cursor와 같은 AI 코딩 어시스턴트를 통해 에이전트와 상호작용할 수 있습니다.

Who it’s for

플랫폼 알고리즘에 갇힌 느낌을 받는 사용자, 통합된 크로스 플랫폼 콘텐츠 발견 경험을 원하는 사용자, 그리고 개인 관심 프로파일에 대한 데이터 프라이버시와 로컬 제어를 최우선으로 생각하는 사용자에게 적합합니다.

Highlights

• Cross-Platform Integration: Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Bangumi 지원.
• Psychological Profiling: 클릭 히스토리를 넘어 MBTI, 인지 스타일, 깊은 심리적 필요까지 추론.
• Active Exploration: 새로운 관심사를 적극적으로 추측·탐색해 정보 코쿤을 깨뜨립니다.
• Privacy-First: SQLite에 100% 로컬 저장하고, 사용자가 제공한 LLM API 키를 사용합니다.
• Multi-Interface Access: 브라우저 확장, 데스크톱 웹 UI, 모바일 PWA 제공.
• AI Assistant Integration: AI 코딩 어시스턴트와 연결해 사전 추천 및 관심사에 대한 소크라테스식 대화를 가능하게 합니다.