AI×코인
올인원 가이드

00장 · 시작하기누구나약 1분

왜 지금 AI인가

AI로 정보를 모으고, AI 일꾼에게 일을 맡기고, 그 힘으로 코인 리서치와 퍼프덱스 파밍을 굴리는 방법을 한곳에 모았어요.

일을 맡기는 시대

AI는 이제 파일을 읽고, 코드를 짜고, 밤새 시장을 지켜보다 알림을 보내는 일꾼이에요. 월 구독료 몇 개면 리서치·코딩·검증 담당을 둔 것처럼 일할 수 있으니, 갈리는 건 돈이 아니라 일을 나눠 맡기고 검증하는 방법을 아느냐예요.

코인에서는 더 그래요

24시간 쉬지 않고 거래가 거의 다 공개된 코인 시장에는 이미 기계가 많이 들어와 있어요. 그래도 결론은 "AI한테 매매를 맡겨라"가 아니라 보는 양은 기계 수준으로, 결정은 사람이예요.

어디서부터 읽을까

내 상황에 맞는 순서로 읽으면 돼요. 장마다 붙은 색 점은 난이도예요. 누구나, 코드 조금, 돈이 걸림. 형광펜 칠해진 API 같은 단어를 누르면 비유와 뜻이 바로 떠요.

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01장 · AI 기초 체력누구나약 2분

API 키, 안전하게 쓰기

내 프로그램이 AI를 직접 부르려면 API 키라는 출입증이 필요해요. 이 장은 키를 받고, 숨기고, 돈이 새지 않게 쓰는 법만 짧게 정리해요.

API와 요금의 기본

앱이 사람용 식당 홀이라면 API는 프로그램 전용 창구이고, 그 창구가 보는 회원증이 API 키예요. 앱은 월 정액 구독, API는 쓴 만큼 내는 종량제이고 요금 단위는 AI가 글을 잘라 읽는 조각인 토큰이에요. 한 번은 20원 안팎이지만, 봇이 1분마다 부르면 한 달에 수십만 원대가 돼요(2026-10 공식 가격표 기준).

키 받기와 한도 걸기

키는 각 회사의 콘솔에서 만들어요. Anthropic은 platform.claude.com, OpenAI는 platform.openai.com이고, xAI·Venice·OpenRouter는 대부분 OpenAI 호환이라 주소와 키만 바꾸면 돼요(화면이 다르면 "API keys"를 찾으세요). 키를 만들기 전에 사용량 한도부터 작게 걸고, 자동 충전은 끄세요. Venice 키는 추론 전용 권한으로 만드는 게 안전해요.

.env에 숨기고, 새면 바꾸기

키는 코드에 적지 말고 .env 파일에 두고 환경변수로 꺼내 써요. .gitignore에 .env를 적어 깃이 절대 올리지 않게 막고, 첫 커밋 전에 만들어 두세요. 키가 샜다면 옛 키부터 폐기하고 새 키로 바꾸는 키 회전을 해요.

# .env (값은 전부 가짜 예시)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx

# .gitignore
.env
.env.*
!.env.example

돈 아끼기와 429

요금은 "몇 번 × 얼마나 길게 × 어떤 모델"이에요. 가벼운 모델, 같은 앞부분을 재사용하는 프롬프트 캐싱, 급하지 않은 일을 묶는 배치 API, Claude Code·Codex 같은 구독 CLI로 셋 다 줄일 수 있어요. 너무 빨리 부르면 레이트리밋에 걸려 429가 돌아오니, 한도 단위(키인지 IP인지)부터 확인하고 재시작은 하나씩 간격을 두세요.

따라하기: 첫 요청 보내기

curl은 터미널에서 웹 주소로 요청을 보내는 기본 도구예요. Git Bash나 맥 터미널에서 실행해요.

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxxxxx"   # 가짜 예시

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-5-5","max_tokens":200,
       "messages":[{"role":"user","content":"안녕! 한 줄로 소개해 줘"}]}'

# pip install anthropic python-dotenv
from dotenv import load_dotenv
import anthropic
load_dotenv()                    # .env를 환경변수로
client = anthropic.Anthropic()   # 키를 알아서 읽음
msg = client.messages.create(model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=300,
    messages=[{"role": "user", "content": "API가 뭔지 한 줄로"}])
print(msg.content[0].text, msg.usage)

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02장 · AI 기억 만들기코드 조금약 2분

AI에게 내 기억 붙이기

AI는 똑똑하지만 내 노트와 어제 정한 규칙은 하나도 몰라요. 내가 쌓아 온 글을 AI가 뜻으로 찾아 읽게 만드는 법을 정리해요.

AI는 왜 내 일을 모를까

모델은 내 노트를 본 적이 없고, 한 번에 펼칠 수 있는 분량인 컨텍스트 창도 한정돼 있어요. 그래서 필요한 자료만 골라 건네야 해요. 방법은 프롬프트에 붙이기, RAG, 파인튜닝 세 가지이고, 개인 지식창고는 거의 앞의 둘에서 끝나요.

임베딩: 글을 의미 좌표로

임베딩은 글의 뜻을 숫자 목록, 즉 벡터로 바꾼 주소예요. 두 벡터가 같은 방향을 가리키는 정도인 코사인 유사도로 비교하니, "바이백"으로 물어도 "재매입"이라 쓴 노트를 찾아요.

찾는 기술과 RAG 흐름

노트를 소제목 기준 약 900자 청크로 잘라 벡터DB에 넣고, 질문이 오면 의미 검색과 키워드 검색을 함께 돌리는 하이브리드 검색으로 찾아요. 두 순위는 RRF로 합치고, 더 다듬으려면 리랭킹을 붙여요.

import os, glob, numpy as np, anthropic
from sentence_transformers import SentenceTransformer
chunks = []
for p in glob.glob("./my_notes/*.md"):
    t = open(p, encoding="utf-8").read()
    chunks += [(p, t[i:i+900]) for i in range(0, len(t), 900)]
m = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
vecs = m.encode([c[1] for c in chunks], normalize_embeddings=True)
q = "바이백이 가격에 미치는 영향"
s = vecs @ m.encode([q], normalize_embeddings=True)[0]
top = [chunks[i] for i in np.argsort(-s)[:3]]
ctx = "\n\n".join(f"[{p}]\n{t}" for p, t in top)
r = anthropic.Anthropic().messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=800,
    messages=[{"role": "user", "content":
      f"아래 자료만 근거로 답하고 [출처]를 달아.\n{ctx}\n질문: {q}"}])
print(r.content[0].text)

옵시디언 볼트와 자동 메모리

원본은 옵시디언 볼트(마크다운 폴더)에 두고, 검색 계층은 언제든 지우고 다시 만들 수 있게 해요. 바뀐 노트만 다시 계산하는 증분 갱신이면 새 글도 몇 초 만에 반영돼요. 채널 글은 날것 대신 다시 쓸 사실만 남기는 증류를 거쳐 쌓아요.

로컬 LLM: 내 PC에서 돌리기

답을 쓰는 단계는 내 PC의 로컬 LLM으로도 돼요. 벽은 그래픽카드 메모리인 VRAM이라, 정밀도를 낮춰 모델을 줄이는 양자화를 써요. 로컬 모델은 확신에 찬 오답인 할루시네이션이 잦으니 숫자·주소는 원본과 대조하세요.

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03장 · AI 운영 체계코드 조금약 2분

AI 일꾼 여러 명 부리기

답만 하던 AI가 이제 직접 파일을 열고 명령을 실행하는 '일꾼'이 됐어요. 일꾼 셋에게 일을 나누고, 서로 검사시키고, 24시간 돌리는 법을 정리해요.

챗봇과 에이전트의 차이

챗봇은 글로 답만 하고, AI 에이전트는 정해진 형식의 도구 호출로 파일을 읽고 명령을 실행해요. "생각 → 도구 사용 → 결과 확인"을 끝까지 반복하는 에이전트 루프가 힘이자 위험이에요. 손을 늘리는 건 외부 서비스 연결 표준 MCP, 업무 매뉴얼인 스킬, 그리고 새 창에서 일하고 결론만 돌려주는 서브에이전트예요. 덕분에 AI가 한 번에 드는 글 양인 컨텍스트 윈도우가 깨끗해요.

세 일꾼의 역할 나누기

Claude Code를 메인으로, Codex는 코드 감사, Grok CLI는 최신 리서치에 쓰는 식으로 성격이 다른 셋을 섞으면 한 AI의 약점이 덜 남아요. 모두 CLI라 메인 창에서 바로 부르고, 앞 대화를 모르는 AI에겐 할 일·제약·완료 조건을 담은 워크오더를 한 번에 줘요. 완료 정의는 테스트·실제 로그·감시·저장까지예요.

grok -p "지난 24시간 OO 프로젝트 공지 요약, 출처 필수"
codex exec -s read-only "이 변경에서 돈을 잃는 경로를 찾아 반증하라"

적대 검증, 다른 AI에게 반박시키기

적대 검증은 만든 AI가 아닌 다른 AI에게 "이걸 부숴 봐"라고 시키는 거예요. 이 반대편 역할을 레드팀이라 불러요. 모든 일에 걸면 한도만 녹으니, 주문·자동매도·자금 이동처럼 진짜 돈을 움직이는 코드에만 필수로 거세요.

AI의 기억은 파일에 둬요

AI는 창을 닫으면 다 잊어서, Claude Code는 규칙 파일(CLAUDE.md)과 메모리 폴더를 세션마다 읽어요. 핵심은 단일진실이에요. 현재 상태는 STATE 한 곳에만 적고, 바뀌면 그 자리에서 고쳐요.

24시간 돌리기와 위임의 선

자는 동안 돌 일은 리눅스의 크론(정시 실행)과 systemd(죽으면 다시 살림), 윈도우의 작업 스케줄러에 맡기고 결과는 텔레그램으로 받아요. 손실 한도에서 멈추는 페일 클로즈드 가드를 달았다면, 워치독이 그 정지를 고장으로 읽고 다시 켜지 않는지 꼭 확인하세요.

Claude Code의 권한 분류기가 위험한 명령을 막아 주지만, 발행·송금·매수 같은 마지막 버튼은 사람이 눌러요.

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04장 · 코인 기초 체력누구나약 2분

지갑·체인·가스·DEX

봇이든 밈코인이든 결국 "지갑에서 서명해 체인에 기록을 남기는 일"이에요. 그 바닥과, 많은 사람이 돈 내고 배우는 교훈을 한 번에 정리해요.

지갑은 돈이 아니라 열쇠예요

지갑은 체인 장부에서 "이 칸은 내 거야"를 증명하는 열쇠 보관함이에요. 시드 구문에서 개인키가, 개인키에서 주소가 계산되고 거꾸로는 안 돼요. 열쇠가 인터넷 기기에 있으면 핫월렛, 오프라인이면 콜드월렛이고, 하드웨어 지갑은 기기 안에서만 서명해요. 사람이 개인키로 조종하는 주소는 EOA, 코드가 규칙대로 움직이는 주소는 스마트 컨트랙트예요.

체인·가스비·익스플로러

블록체인은 여럿이 나눠 든 장부예요. 바닥 체인이 L1(이더리움·솔라나), 그 위에서 싸게 처리하는 게 L2이고, EVM 체인끼리는 0x 주소를 같이 써요. 장부를 바꾸는 행동 하나가 트랜잭션, 그 수수료가 가스비예요. 결과는 블록 익스플로러(이더스캔·솔스캔)에 트랜잭션 해시를 넣어 확인하고, 가스 상한이 빠듯하면 리버트로 끝나요.

CEX와 DEX, 가격이 정해지는 법

회사가 돈을 맡아 오더북으로 거래하는 곳이 CEX, 내 지갑에서 AMM으로 바로 사고파는 곳이 DEX예요. AMM 자판기를 채우는 금고가 유동성 풀, 채우고 수수료를 받는 사람이 LP인데, 가격이 쏠리면 비영구적 손실이 생겨요. 체인 간 이동은 브릿지보다, 스테이블코인 USDC라면 원본째 옮기는 CCTP가 안전해요.

토큰 지표와 회전 비용

시가총액보다 FDV가 몇 배 크면 풀릴 물량이 많아요. 단순한 틀은 "바이백 연간 비율 − 언락 연간 비율"이고, 남의 글 수치는 원본 데이터에서 같은 기간으로 다시 보세요. TGE 전 에어드랍을 노리고 쌓는 포인트는 법적 약속이 아니에요. 여러 종목을 한꺼번에 갈아타면 회전 비용이 회전액의 3분의 1을 넘기도 해요.

자산 보관 전략과 첫 미션

봇 돈은 전용 핫월렛에 소액만, 거래 중인 돈은 2단계 인증과 출금 화이트리스트를 건 CEX에, 오래 묵힐 돈은 콜드월렛에 둬요. 큰 금액은 멀티시그로, 다른 제조사 기기를 섞으면 더 안전해요. 연습은 테스트넷과 포싯으로 해요.

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05장 · 밈코인 리서치돈이 걸림약 2분

AI는 거르고, 사람이 고른다

밈코인 자동매매는 몇 달 돌려 보고 끄는 경우가 흔해요. 그래서 "AI는 걸러서 알려 주고, 사는 건 사람이"라는 리서치 방식을 정리했어요.

밈코인은 어떻게 태어나나

밈코인은 대부분 솔라나의 Pump.fun 같은 런치패드에서 태어나요. 살수록 가격이 공식대로 오르는 본딩커브 단계를 지나 목표 금액이 차면 DEX의 유동성 풀로 옮겨 가는데, 이걸 졸업이라고 해요. 졸업률은 1%에 한참 못 미친다는 수치가 자주 인용돼요(시점에 따라 변동).

사기 코인을 거르는 9가지

리서치의 절반 이상은 사면 안 되는 걸 빨리 버리는 일이에요. CA, LP 잠금, 민트 권한·프리즈 권한, 전송세, 홀더 집중도, 번들·스나이퍼, 개발자 이력, 허니팟, 왕복 비용을 봐요. 유동성만 크고 거래는 없는 가짜 페어를 피하려면 체결 건수로 페어를 골라요.

GMGN·Nansen·Fomo·DexScreener 활용법

공통 원칙은 하나예요. 화면으로 감을 잡고, 반복되는 건 API로 자동화하고, 사는 건 사람이 해요. 실제 기록의 최종 확인은 Solscan 같은 익스플로러에서 해요.

GMGN은 지갑 라벨로 어떤 부류가 사는지 보여 주고, Nansen은 Smart Money 자금 흐름 지도예요. Nansen API는 호출마다 크레딧이 빠지니 보고 전용으로 써요. Fomo는 매매 피드라 여러 명이 같은 코인을 샀을 때만 후보로 봐요.

무료 1차 검사는 DexScreener로 페어를 고르고, 솔라나는 RugCheck, EVM은 GoPlus로 해요. 공개 API라 AI에게 맡기기 좋아요.

교육 자료이며 매수·매도 권유가 아니에요. 밈코인은 원금 전액 손실 가능성이 큰 고위험 자산이고, 판단과 책임은 본인에게 있어요.

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06장 · 퍼프덱스 파밍돈이 걸림약 1분

봇으로 볼륨 쌓기

파밍 봇의 목표는 매매 수익이 아니라 에어드랍 몫을 늘릴 볼륨이에요. 그 비용을 재고, 줄이고, 봇이 몰래 죽지 않게 지키는 법을 정리했어요.

왜 수익이 아니라 볼륨인가

새 퍼프덱스는 거래량만큼 포인트를 주고, 토큰이 처음 상장되는 TGE 때 이를 토큰으로 바꿔 줘요. 이게 에어드랍이에요. 그래서 볼륨을 깎는 개선은 하지 않고, 성적표는 볼륨 단가로 매겨요.

토큰은 베스팅으로 나눠 들어오는 경우가 많으니, 내 언락일과 시장 전체 언락일을 따로 확인하세요.

퍼프와 오더북 기초

무기한 선물(퍼프)은 코인을 사지 않고 가격 등락에 거는, 만기 없는 계약이에요. 꼭 알아야 할 말은 레버리지, 청산, 펀딩비, 그리고 주문을 걸어 두는 메이커(수수료가 싸거나 리베이트를 받음)와 바로 가져가는 테이커예요.

가격별 주문이 줄 선 장부가 오더북이고, 비용은 bp(0.01%)로 말해요. 파밍 봇은 거의 항상 메이커로 거래하니 post-only, reduce-only 옵션을 써요.

교육 자료이며 거래소 가입·매매 권유가 아니에요. 레버리지 거래는 증거금 전부를 잃을 수 있고, 포인트와 에어드랍은 보장되지 않아요.

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07장 · 보안과 사고 대응코드 조금약 2분

털리는 길 막기

코인은 한 번 빠져나가면 못 돌려받고, AI 에이전트는 내 컴퓨터를 손처럼 움직여요. 둘을 같이 쓸 때 어디가 뚫리고, 뚫렸을 땐 무엇부터 하는지 정리했어요.

돈이 새는 7가지 길

코인에서 결국 털리는 건 개인키와 그 원본인 시드 문구예요. 블록체인 자체는 안 뚫리니, 열쇠가 새는 길마다 1차 방어 하나씩만 챙기면 흔한 사고 대부분이 막혀요.

AI 에이전트에게 비밀 지키기

에이전트가 연 파일 내용은 대화 기록에 남고, 그 기록은 PC 밖에 저장될 수 있어요. 그래서 위험한 것만 빼는 방식 대신 안전한 것만 고르는 화이트리스트로, 값이 아니라 이름만 보게 해요. 에이전트가 읽는 문서에 숨은 지시를 심는 프롬프트 인젝션도 있으니, 낯선 글은 읽기 전용으로 분석시켜요.

# 나쁜 예 — 위험 단어만 빼기(이름이 다르면 샘)
grep -viE 'key|secret|pass' .env

# 좋은 예 — 변수 이름만, 값은 절대 안 나옴
cut -d= -f1 .env

# npm 설치 스크립트 자동 실행 끄기
npm config set ignore-scripts true

가짜 사이트·ClickFix·주소 바꿔치기

여기는 기술보다 습관 싸움이에요. ClickFix는 가짜 확인창이 명령 붙여넣기를 시켜 인포스틸러를 깔고, 주소 바꿔치기는 닮은 가짜 주소를 거래 기록에 섞어 둬요. 주소는 주소록에서, 사이트는 즐겨찾기로 열어요.

지갑 쪼개기

위 방어가 다 뚫려도 피해를 줄이는 마지막 장치예요. 키가 자주 노출되는 핫월렛엔 적게, 장기 보관용 콜드월렛엔 주 자산을 두고, 봇 지갑은 봇마다 따로 써요. 거래소는 2FA를 인증 앱으로, 출금 화이트리스트는 켜고, 봇용 API 키는 출금 권한을 꺼요.

키가 샜다면 이 순서로

사고 땐 머리가 하얘지니 순서를 미리 정해 둬요. 핵심은 노출된 키를 버리고 새 키로 갈아타는 키 회전이고, 지갑은 키를 바꿀 수 없어 깨끗한 기기에서 만든 새 지갑으로 큰 자산부터 옮겨요. 백업 사본에 남은 옛 키까지 지워야 끝나요.

chmod 600 .env
ls -l .env   # 맨 앞이 -rw------- 이면 정상

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08장 · 자주 터지는 사고누구나약 2분

봇 실패 박물관

봇은 조용히 죽고, 엉뚱한 숫자를 믿고, 안전장치끼리 싸워요. 봇을 오래 돌리면 자주 만나는 사고 8가지를 전시품처럼 모았어요. 각 전시품은 "무슨 일이 생기나 → 막는 법" 순서예요.

전시품 1. 숫자 한 번 잘못 읽고 멈춘 봇

대부분의 봇에는 손실이 한도를 넘으면 멈추는 손실정지가 있어요. 잔고를 한 번 잘못 읽으면 큰 손실로 착각해 이틀 가까이 멈추고, 포지션은 방치돼요.

전시품 2. '켜져 있음'인데 죽어 있는 봇

"실행 중" 표시를 단 채 주문을 하나도 안 내는 봇, 일주일 넘게 0건인 알림기는 드물지 않아요. 헬스체크는 "최근 실제 체결·발송이 있었나"로 판정해요.

전시품 3. 호가를 잘못 읽는 봇

바뀐 줄만 보내는 거래소에서 첫 줄을 최우선 호가로 읽으면 절반 이상 틀리는 경우가 흔해요. 손실 원인 분석까지 이 틀린 숫자 위에서 나와요.

전시품 4. 유동성 1등이 가짜인 코인 페어

레이더가 같은 이름의 거래쌍 중 유동성이 가장 큰 걸 대표로 고르면, 하루 거래 한두 건뿐인 가짜 쌍이 뽑히곤 해요.

전시품 5. 팔린 줄 알았는데 그대로인 코인

접수 번호만 보고 매도 성공으로 믿으면, 코인은 그대로인데 장부는 "닫힘"이 돼요. 블록에 확정된 영수증과 실제 잔고 감소를 본 다음에만 장부를 고쳐요.

전시품 6. 복구는 안 되는 백업

키 유출을 막으려 백업에서 "0x로 시작하는 긴 값"을 전부 지우면, 같은 모양인 거래 계약 주소까지 사라져 복구가 안 돼요.

전시품 7. 검색어 한 단어가 서버를 끄는 일

AI가 원격 서버로 "loss|stop|halt"를 찾는 명령을 한 줄로 보낼 때 따옴표가 벗겨지면, 세로줄 뒤의 halt가 관리자 권한으로 실행돼 서버가 꺼져요.

전시품 8. 안전장치끼리 싸우는 일

손실 한도로 멈춘 봇을 워치독이 "로그가 멈췄으니 고장"으로 보고 다시 살리면, 보호가 풀린 채 돈을 굴려요.

사고에서 뽑은 원칙 5개

여덟 사고는 다섯 원칙으로 모여요. 자동화를 하나 더 붙이기 전에 이 다섯 줄부터 점검해요.