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Openclaw Skills

Chatlayer

Openclaw용 Chatlayer

AI 에이전트가 Membrane을 통해 대화 데이터를 관리하고 고객 서비스 워크플로우를 자동화하며 챗봇 기록을 조작할 수 있도록 지원하는 Chatlayer를 위한 포괄적인 통합입니다.

membranedev

v1.0.4

Apr 30, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install chatlayer

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 chatlayer 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

Chatlayer란 무엇인가요?

Chatlayer는 기업이 고객 서비스 및 판매 자동화를 위해 정교한 챗봇을 배포할 수 있도록 지원하는 최고의 대화형 AI 플랫폼입니다. Openclaw Skills 라이브러리의 일부인 이 Skill은 Chatlayer를 Membrane 에코시스템과 통합하여 개발자와 AI 에이전트에게 교육 데이터, 의도, 엔티티 및 대화 로그와 상호 작용할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

이 Skill을 활용함으로써 개발자는 수동 API 인증 및 자격 증명 갱신의 복잡성을 피할 수 있습니다. 이 통합을 통해 Chatlayer 리소스를 높은 수준에서 관리할 수 있어 보안 환경 내에서 봇 동작을 동적으로 업데이트하고 고객 데이터를 동기화하며 복잡한 상호 작용 주기를 자동화할 수 있는 에이전트를 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

Chatlayer 활용 사례

Chatlayer와 외부 CRM 플랫폼 간의 고객 테이블 기록 동기화.
의도 및 사용자 발화를 포함한 교육 데이터 관리 자동화.
자동화된 감정 분석 또는 보고를 위해 대화 로그 필터링 및 검색.
라이브 상호 작용 중 Chatlayer 데이터 테이블의 기록을 동적으로 삽입 및 업데이트.
실시간으로 봇 상태를 쿼리하고 수정할 수 있는 AI 기반 지원 에이전트 프로토타이핑.

Chatlayer 작동 원리

Openclaw Skills 실행에 필요한 환경을 제공하기 위해 Membrane CLI를 설치합니다.
환경을 특정 에이전트 유형에 연결하는 login 명령을 사용하여 세션을 인증합니다.
앱 도메인을 사용하여 Chatlayer 플랫폼에 대한 보안 연결을 설정하여 Membrane이 전체 OAuth 라이프사이클을 관리할 수 있도록 합니다.
자연어 의도 검색을 사용하여 고객 목록 표시 또는 테이블 데이터 업데이트와 같은 사용 가능한 작업을 검색합니다.
자동 헤더 주입 및 자격 증명 관리를 통해 특정 작업을 실행하거나 원시 API proxy 요청을 수행합니다.

Chatlayer 설정 가이드

이 Skill을 워크플로우에 통합하려면 먼저 CLI를 설치하고 계정으로 인증하세요.

npm install -g @membranehq/cli@latest
membrane login --tenant --clientName=openclaw

Chatlayer 인스턴스를 연결하여 Openclaw Skills 사용을 시작하세요.

membrane connection ensure "https://engage.sinch.com/chatlayer-advanced-chatbot-ai-technology/" --json

연결 상태가 BUILDING인 경우 준비 상태를 폴링합니다.

membrane connection get <connection_id> --wait --json

Chatlayer 데이터 스키마 및 분류 체계

이 Skill은 다음과 같이 구성된 Chatlayer의 계층적 데이터 모델과 상호 작용합니다.

Resource	Description
Agent	루트 챗봇 구성 및 모델 환경.
Training Data	의도(사용자 발화) 및 엔티티(메타데이터 값)를 포함합니다.
Tables	기록 및 고객 정보 관리에 사용되는 구조화된 데이터 저장소.
Conversations	사용자 대 봇 상호 작용의 실시간 및 기록 로그.
Integrations	Chatlayer 대시보드 내에서 관리되는 외부 서비스 연결.