텔레그램 첨부를 다음 작업에서도 찾을 수 있게

텔레그램으로 받은 음성과 문서를 다시 쓰려면 실제 파일 위치가 필요했습니다. OpenClaw 비서에게 저장을 맡기되, 날짜별 폴더에 원본을 남기고 같은 이름의 파일은 덮어쓰지 않도록 정했습니다. 전사나 문서 편집은 그 다음 작업으로 분리했습니다.

Codex로 Python 저장 스크립트와 사용 스킬을 만들었습니다. 로컬 경로, 다운로드 URL, Telegram 파일 식별자를 구분해 받고 저장 위치·크기·SHA-256·입력 유형을 JSON과 누적 색인에 남기게 했습니다. 비서는 이 결과를 읽은 뒤 저장 완료를 안내하도록 했습니다.

처음에는 오래된 환경 설정의 계정이 선택돼 인증에 실패했습니다. 현재 OpenClaw 계정을 우선 사용하도록 바꾸고 계정 선택 옵션을 추가했습니다. 이미 받은 첨부의 media URI는 로컬 수신 파일로 해석하게 고쳤고, 한글 파일명 정규화 차이도 처리했습니다. 메시지에 실제 MediaPath가 있으면 그것부터 사용하게 했습니다.

실제 사용한 media URI 두 건과 로컬 경로 세 건을 다시 확인했습니다. 다섯 파일 모두 색인에 적힌 크기와 SHA-256이 일치했습니다. 덕분에 다음 작업에서 어떤 원본을 쓰는지 확인할 기준이 생겼습니다. URL 등 다른 입력 방식까지 같은 수준으로 시험한 것은 아닙니다.

비슷한 도구를 만들 때는 입력 출처, 이름 충돌 처리, 성공 결과, 재확인 방법을 함께 정하면 좋습니다. 저는 실제 원본 경로나 식별자가 없으면 비서가 추측하지 않고 첨부를 다시 요청하게 했습니다. 경로를 잘 해석해도 사라진 원본까지 복구할 수는 없기 때문입니다.

저장 도구와 사용 규칙, 다섯 원본 파일의 크기·해시 대조를 바탕으로 썼습니다. 파일 보존과 전사·내용 검토는 별도 작업으로 다뤘습니다.