적용 범위
2D / 3D / Video
이미지, 포인트클라우드, 프레임 검수, 사람 승인 단계를 하나의 워크플로로 묶을 수 있습니다.
OpenClaw 소개 페이지
AnnoClaw 워크플로우 / OpenClaw: 검수, 학습, 내보내기, 전달을 하나의 loop로 묶는 annotation workbench
AnnoClaw 워크플로우는 TjMakeBot의 가장 분명한 차별화 진입점 중 하나입니다. 이 페이지는 호환성만 말하지 않습니다. 2D/3D 주석, 사람 검수, 학습/내보내기, 전달 요약, 그리고 OpenClaw 호환를 팀이 평가하고 데모하며 실제 운영할 수 있는 하나의 workflow 이야기로 묶습니다.
Annotation Workbench사람 검수 게이트2D / 3D / Video학습 + 내보내기전달 요약
이 workflow가 현재 프로젝트에 맞는지 아직 판단 중이라면, 아래의 차별점, 사용 사례, 3단계 시작 경로부터 보세요.
도입 경로
3단계 도입
먼저 마법사로 확인하고, 이어서 워크벤치로 들어가며, 마지막에 학습·내보내기·전달을 연결합니다.
전달 결과
Summary + Files
단순 작업 실행으로 끝나는 것이 아니라, 검수와 다운로드가 가능한 결과 페이지로 마무리됩니다.
연동 자산
5개 기술 자산
Manifest, Skill, Template, Compatibility, Smoke Test 자산을 한 번에 사용할 수 있습니다.
핵심 차별점
기능 목록이 아니라 이 workflow가 팀의 어떤 작업을 실제로 연결하는지 알고 싶다면 여기서 시작하세요.
핵심 차별점
분리된 주석 페이지가 아니라 데이터에서 전달까지 이어지는 workbench
AnnoClaw 워크플로우의 핵심은 또 다른 단일 도구를 추가하는 것이 아닙니다. 주석, 검수, 학습, 내보내기, 전달을 하나의 운영 경로로 압축합니다.
팀이 여러 시스템을 오가며 프로젝트를 마무리할 필요가 없습니다.
관리자는 단순 작업 상태가 아니라 전달 준비 상태를 기준으로 진척을 판단할 수 있습니다.
workflow session 에서 collab 프로젝트, 리뷰 큐, 학습 페이지, 전달 워크스페이스로 다시 연결할 수 있습니다.
엔지니어링 팀은 OpenClaw 호환 경로도 유지할 수 있습니다.
사람 검수
AI가 먼저 진행하고 사람은 마지막 게이트를 지킵니다
자동화는 반복 작업을 줄이지만, 핵심 검증 지점은 메인 편집기로 되돌려 품질 책임을 분명히 유지합니다.
정확도, 검수, 고객 전달을 중시하는 팀에 적합합니다.
검수는 보조 기능이 아니라 워크플로의 핵심 노드입니다.
어디에서 크레딧과 인력이 소모됐는지 설명하기 쉬워집니다.
적용 범위
2D, 3D 포인트클라우드, 비디오 프레임을 하나의 공개 경로로 설명합니다
랜딩 페이지는 이 workbench가 현재 생산 방식에 맞는지 답해야 하므로 이미지, 포인트클라우드, 프레임 검수 시나리오를 분리해 설명합니다.
2D 데이터셋은 배치 검수와 표준화된 내보내기에 적합합니다.
3D 포인트클라우드는 멀티뷰 QA와 학습 전 점검에 적합합니다.
비디오 프레임 워크플로는 프레임 샘플링, 검수, 추적 가능한 전달에 적합합니다.
도입 속도
마법사, 워크벤치, 기술 자산을 함께 사용할 수 있습니다
비즈니스 팀은 먼저 마법사로 검증하고, 엔지니어링 팀은 manifest, skill pack, template로 더 깊게 들어갈 수 있습니다.
깊은 연동 전에 저비용으로 빠르게 검증할 수 있습니다.
기술 자산과 제품 진입점이 더 이상 흩어지지 않습니다.
평가, POC, 운영 롤아웃을 병행하기 좋습니다.
결과 중심
학습, 내보내기, 전달 요약이 하나의 결과 경로에 남습니다
중요한 것은 기능 목록이 아니라 마지막에 무엇을 얻는가입니다. 학습 지표, 내보내기 파일, 버전 정보, 전달 요약이 핵심입니다.
데모, POC, 엔터프라이즈 검수 설명에 더 적합합니다.
작업 완료 후 결과가 흩어지는 마찰을 줄입니다.
Pricing 및 Tutorials로 이어지는 흐름도 더 자연스럽습니다.
적합한 시나리오
아래의 이미지, 포인트클라우드, 비디오, 팀 handoff 시나리오를 보고 이 workflow가 현재 작업 방식에 맞는지 판단하세요.
사용 사례
2D 이미지 운영
주석, 샘플 검수, 배치 수정, 표준화된 내보내기를 하나의 전달 리듬으로 운영해야 하는 팀에 적합합니다.
이미지 작업량이 계속 증가한다
사람 검수와 고객 검수가 중요하다
학습과 내보내기를 다른 시스템으로 넘기고 싶지 않다
결과: “라벨링 완료”를 “검수 가능, 내보내기 가능, 전달 가능”으로 끌어올립니다.
사용 사례
3D 포인트클라우드 및 로보틱스 데이터
멀티뷰 점검, 포인트클라우드 주석, 학습 전 QA 사이에 안정적인 협업이 필요한 워크플로에 적합합니다.
포인트클라우드 작업이 복잡하고 검수 비용이 높다
멀티뷰 품질 확인이 필요하다
학습 전에 라벨 재작업이 자주 발생한다
결과: 3D 데이터를 편집기 작업에서 학습, 내보내기, 결과 요약까지 하나의 경로로 연결합니다.
사용 사례
비디오 프레임 및 시퀀스 검수
일회성 내보내기가 아니라 프레임 샘플링, 타임라인 검수, 단계별 전달이 필요한 워크플로에 적합합니다.
프레임 수가 많다
전달이 단계별로 이뤄진다
운영 및 검수 담당이 최근 비용 흐름을 알아야 한다
결과: 시퀀스 데이터에도 팀이 추적할 수 있는 review-to-delivery 경로를 제공합니다.
사용 사례
팀 운영 및 고객 인계
운영, 검수, 학습, 고객 검수를 흩어진 링크가 아니라 하나의 서사로 묶고 싶은 조직에 적합합니다.
고객이 검수 요약을 요구한다
역할이 팀 간에 나뉘어 있다
모든 비용 사용을 실제 업무 행동과 연결하고 싶다
결과: OpenClaw를 단순한 엔지니어링 연결점이 아니라 프로젝트 운영 표면으로 바꿉니다.
OpenClaw가 팀 워크스페이스로 어떻게 돌아오는가
OpenClaw는 자동화를 분리된 곳에 두지 않고, 팀이 이미 쓰는 프로젝트·리뷰·학습·전달 페이지로 다시 연결해야 합니다.
프로젝트 워크스페이스
현재 blocker, 버전, 규칙, release readiness를 한곳에서 볼 수 있습니다.
다음 단계 ->리뷰 큐
사람 검수 지점을 하나의 리뷰 큐로 모으고 issue 및 SLA를 함께 볼 수 있습니다.
다음 단계 ->학습 워크스페이스
dataset lineage, release 출처, 학습 지표, 내보내기 결과를 같은 workflow run에 연결합니다.
다음 단계 ->전달 워크스페이스
delivery summary, artifact, 고객 공유 페이지, audit를 메인 플랫폼 안에서 마무리할 수 있습니다.
다음 단계 ->3단계 시작 경로
이제 시도해 볼 준비가 됐다면, 아래 3단계가 가장 빠른 시작 방법입니다.
01
먼저 마법사로 가장 짧은 도입 경로를 검증합니다
Gateway, 템플릿, 사이트 진입점이 모두 동작하는지 먼저 확인한 뒤 가벼운 검증으로 끝낼지 더 깊게 연동할지 결정합니다.
기본 연결 검증
권장 진입 경로 확인
첫 설정의 마찰 감소
02
workbench에서 사람 검수와 단계 진행을 처리합니다
workbench는 단계 상태, 사람 승인, 다음 행동을 함께 보여 주므로 단일 API 호출보다 실제 워크플로 검증에 적합합니다.
워크플로 단계 확인
사람 검수 완료
품질 게이트 유지
03
학습, 내보내기, 전달 결과를 검수 가능한 페이지로 정리합니다
최종 산출물은 파일 하나가 아니라 학습 지표, 버전 정보, 다운로드 경로, 전달 메모를 담은 결과 페이지입니다.
학습 지표
내보내기 파일
버전 및 전달 요약
마지막에 팀이 실제로 받는 것
고객과 내부 팀이 함께 검토할 수 있는 전달 요약 페이지.
모델 결과를 설명하기 쉬운 학습 지표와 버전 정보.
결과 페이지에서 바로 후속 작업으로 넘어가는 다운로드 진입점.
자동화가 멈춘 지점과 사람이 승인한 지점을 보여 주는 검수 흔적.
마이그레이션이나 디버깅이 필요한 팀을 위한 OpenClaw 호환 자원.
Tutorials, Pricing, 솔루션 페이지로 자연스럽게 이어지는 경로.
왜 팀이 이 경로를 선택하는가
많은 팀이 이 경로를 먼저 보는 이유
중요한 것은 단일 기능이 아니라 데이터 생산, 검수, 학습/내보내기, 전달을 명확히 연결하는지 여부입니다.
+고객, 관리자, 구매팀에게 비용 사용처와 전달 준비 상태를 설명해야 하는 팀에 적합합니다.
+단일 주석 화면보다 2D / 3D / 비디오 혼합 생산에 더 적합합니다.
+검수, 학습/내보내기, 프로젝트 인계를 하나의 루프로 설명해야 하는 SaaS 워크플로에 적합합니다.
기술 자원
더 깊은 연동, 디버깅, 마이그레이션을 진행할 준비가 됐다면 아래 자원부터 시작하세요.
기계 판독형
Agent Tool Manifest
OpenClaw 또는 다른 agent가 TjMakeBot의 workflow, 사람 검수, 학습/내보내기, 전달 기능을 자동 발견하도록 합니다.
호출 정책
OpenClaw 호환 Skill Pack
엔지니어링 팀에 재사용 가능한 호출 정책, 검수 경계, 전달 의사결정 로직을 제공합니다.
권장 경로
Agent Workflow Template
annotate-review-train-export 경로를 빠르게 세워야 하는 연동 팀을 위한 권장 워크플로 템플릿입니다.
마이그레이션 / 디버깅
Compatibility Template
레거시 마이그레이션과 호환성 디버깅에는 유용하지만, 장기적인 공개 메인 경로로는 권장되지 않습니다.
최단 검증
Smoke Test Template
가장 짧은 경로의 gateway 검증에는 유용하지만 장기 workflow 진입점으로는 적합하지 않습니다.
hosted 모드에서는 `/api/openclaw-gateway`만 호출하세요. 상위 서비스 주소를 브라우저 노드에 노출하지 마세요.
App-Id, Salt, Sign 또는 `apiSecretKey`를 공개 JSON, 템플릿, 클라이언트 스크립트에 넣지 마세요.
운영 환경에서는 smoke test 의존 대신 workflow session, 검수 handoff, delivery summary를 주 경로로 두는 것이 좋습니다.
FAQ
이 페이지는 누구를 위한 것인가요?
워크플로 전체 그림을 보고 싶으면서 실제 연동까지 이어가려는 사람을 위한 페이지입니다. 앞부분은 적합성 판단을, 뒤쪽은 연동 자원을 제공합니다.
일반적인 주석 도구 페이지와 가장 큰 차이는 무엇인가요?
핵심은 단일 주석 동작이 아닙니다. 검수, 학습/내보내기, 전달 요약, 결과 추적성을 하나의 워크플로 서사로 묶는 데 있습니다.
가장 짧은 검증 경로만 먼저 보고 싶다면 어디서 시작해야 하나요?
먼저 Config Wizard에서 시작하세요. 가장 빠른 첫 확인 지점입니다. 기본 연결이 확인되면 workbench로 들어가 전체 단계 흐름을 검증합니다.
기술 자원 영역은 모든 방문자를 위한 것인가요?
아니요. 대부분의 방문자에게는 워크플로 개요, 사용 사례, 시작 단계만 먼저 봐도 충분합니다. 리소스 영역은 더 깊은 설정, 디버깅, 마이그레이션 작업에 적합합니다.
다음 단계
먼저 이 경로를 한 번 돌린 뒤, 더 깊은 연동으로 갈지 팀 평가로 바로 넘어갈지 결정합니다
아직 적합성을 판단 중이라면 사용 사례 페이지와 튜토리얼로 이어가고, 이미 연동할 준비가 됐다면 마법사, workbench, 위 자원으로 바로 이동하세요.