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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
AI와 Obsidian으로 흩어진 업무 기록을 다시 쓰는 개인 지식관리
AI로 노트를 분류하는 데서 시작해, Obsidian에 쌓인 개발 기록을 찾아 작업 소개문에 다시 활용했습니다. AI는 근거를 모으고 초안을 정리하며, 최종 표현과 공개 범위는 제가 확인하는 개인 지식관리 사례입니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Code, OpenAI Codex, Aside
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 서비스 개발과 강의 준비를 하며 프로젝트 기록, 학습 메모, 생각을 Obsidian의 Markdown 노트로 남깁니다. 기록이 늘수록 중요한 일은 더 많이 저장하는 것보다, 이미 기록한 내용을 현재 업무에서 다시 찾아 쓰는 것이었습니다.
최근 제가 해온 작업을 소개하는 글을 정리할 때도 이전의 개발 동기와 현재 프로젝트의 문제 정의를 함께 확인할 필요가 있었습니다. 프로젝트 이름만 나열하기보다, 각 작업이 어떤 문제에서 출발했고 어떻게 이어지는지 설명하고 싶었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
노트를 정리하는 단계에서는 제가 개발한 Metadata Auto Classifier로 노트 내용을 분석해 태그와 속성 값을 추천받는 방식을 사용했습니다. 분류 항목과 기준을 먼저 정하고, AI가 제안한 값을 확인해 노트의 맥락을 정리하는 방식입니다.
기록을 재사용하는 단계에서는 Claude Code, OpenAI Codex와 Aside 같은 AI 도구에 관련 노트를 먼저 찾고 원문을 읽게 합니다. 관련 내용을 읽은 뒤에만 현재 질문에 맞는 설명이나 초안을 만들도록 하고, 근거가 된 자료와 아직 확인되지 않은 내용을 구분합니다.
이번 작업 소개문에서는 예전에 쓴 플러그인 개발 동기, 개인 지식관리 프로젝트의 문제 정의, 공개 개발 로그를 함께 살폈습니다. 저는 설명 방향을 ‘노트의 메타데이터 자동 분류에서, 쌓인 지식의 검색·재사용으로 확장하는 흐름’으로 정하고, AI의 정리를 실제 작업과 맞춰 확인했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 개별 프로젝트 이름을 나열하는 설명에서, 문제의식과 발전 흐름을 연결하는 설명으로 정리할 수 있었습니다.
- 과거에 작성한 기록을 새 작업 소개문을 위한 근거로 재사용했습니다.
- AI가 만든 표현을 그대로 사용하는 대신, 원문과 비교해 현재 활용하고 있는 부분과 개발 중인 방향을 구분했습니다.
이 사례에서 확인한 변화는 기록을 다시 활용하는 과정과 설명의 구체성입니다. 정량적인 시간 절감률은 측정하지 않았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 제가 원하는 분류 기준과 노트의 저장·연결 규칙을 먼저 적어두고 AI에 제공합니다.
- ‘그럴듯한 답변’보다 ‘어떤 기록을 근거로 정리했는지’를 확인합니다.
- AI에 맡길 읽기·초안 작성과, 사람이 맡을 사실 확인·최종 판단을 나눕니다.
- 기록을 찾고 다시 사용하는 경험을 개선하기 위해 Oh My Second Brain을 개발하고 있습니다. 노트는 Markdown으로 유지하고, AI 도구가 기존 지식과 사용자가 정한 규칙을 참고하도록 연결하는 방향입니다.
핵심은 AI에게 개인 지식을 전부 맡기는 것이 아니라, 제가 이미 가진 기록을 확인하며 다시 쓰도록 돕는 것입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
처음부터 별도 프로그램을 개발할 필요는 없습니다. 공개하거나 AI에 제공해도 되는 소규모 Markdown 노트부터 시작할 수 있습니다.
1. 다시 활용하고 싶은 프로젝트 기록이나 학습 메모를 모읍니다.
2. 필요한 분류 항목과 AI가 수정해도 되는 범위를 정합니다.
3. AI에 관련 기록을 찾고 원문을 읽은 뒤, 근거 파일을 함께 제시하도록 요청합니다.
4. 제안한 분류와 초안을 사람이 확인하고 현재 업무에 맞게 고칩니다.
5. 새로 작성한 결과에서 관련된 과거 기록으로 다시 돌아갈 수 있게 연결을 남깁니다.
공개용 사례에는 공개 가능한 내용만 사용하고, 다른 사람의 개인정보나 비공개 업무 자료가 노출되지 않도록 범위를 확인합니다. AI의 초안은 검토 후 사용하며, 도구의 구조 점검이 사실의 정확성까지 보증한다고 여기지 않습니다.
공개 참고 자료
- Metadata Auto Classifier: https://github.com/Xia-Ataraxia/obsidian-metadata-auto-classifier
- Oh My Second Brain: https://github.com/Xia-Ataraxia/oh-my-second-brain
- 개인 지식관리 도구 개발 과정 공개 영상: https://www.youtube.com/watch?v=luHUfkSGU8c
이 사례의 설명을 정리하는 과정에도 AI의 도움을 받았으며, 기존 활용 기록과 공개 자료를 근거로 작성했습니다.
저는 서비스 개발과 강의 준비를 하며 프로젝트 기록, 학습 메모, 생각을 Obsidian의 Markdown 노트로 남깁니다. 기록이 늘수록 중요한 일은 더 많이 저장하는 것보다, 이미 기록한 내용을 현재 업무에서 다시 찾아 쓰는 것이었습니다.
최근 제가 해온 작업을 소개하는 글을 정리할 때도 이전의 개발 동기와 현재 프로젝트의 문제 정의를 함께 확인할 필요가 있었습니다. 프로젝트 이름만 나열하기보다, 각 작업이 어떤 문제에서 출발했고 어떻게 이어지는지 설명하고 싶었습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
노트를 정리하는 단계에서는 제가 개발한 Metadata Auto Classifier로 노트 내용을 분석해 태그와 속성 값을 추천받는 방식을 사용했습니다. 분류 항목과 기준을 먼저 정하고, AI가 제안한 값을 확인해 노트의 맥락을 정리하는 방식입니다.
기록을 재사용하는 단계에서는 Claude Code, OpenAI Codex와 Aside 같은 AI 도구에 관련 노트를 먼저 찾고 원문을 읽게 합니다. 관련 내용을 읽은 뒤에만 현재 질문에 맞는 설명이나 초안을 만들도록 하고, 근거가 된 자료와 아직 확인되지 않은 내용을 구분합니다.
이번 작업 소개문에서는 예전에 쓴 플러그인 개발 동기, 개인 지식관리 프로젝트의 문제 정의, 공개 개발 로그를 함께 살폈습니다. 저는 설명 방향을 ‘노트의 메타데이터 자동 분류에서, 쌓인 지식의 검색·재사용으로 확장하는 흐름’으로 정하고, AI의 정리를 실제 작업과 맞춰 확인했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 개별 프로젝트 이름을 나열하는 설명에서, 문제의식과 발전 흐름을 연결하는 설명으로 정리할 수 있었습니다.
- 과거에 작성한 기록을 새 작업 소개문을 위한 근거로 재사용했습니다.
- AI가 만든 표현을 그대로 사용하는 대신, 원문과 비교해 현재 활용하고 있는 부분과 개발 중인 방향을 구분했습니다.
이 사례에서 확인한 변화는 기록을 다시 활용하는 과정과 설명의 구체성입니다. 정량적인 시간 절감률은 측정하지 않았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 제가 원하는 분류 기준과 노트의 저장·연결 규칙을 먼저 적어두고 AI에 제공합니다.
- ‘그럴듯한 답변’보다 ‘어떤 기록을 근거로 정리했는지’를 확인합니다.
- AI에 맡길 읽기·초안 작성과, 사람이 맡을 사실 확인·최종 판단을 나눕니다.
- 기록을 찾고 다시 사용하는 경험을 개선하기 위해 Oh My Second Brain을 개발하고 있습니다. 노트는 Markdown으로 유지하고, AI 도구가 기존 지식과 사용자가 정한 규칙을 참고하도록 연결하는 방향입니다.
핵심은 AI에게 개인 지식을 전부 맡기는 것이 아니라, 제가 이미 가진 기록을 확인하며 다시 쓰도록 돕는 것입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
처음부터 별도 프로그램을 개발할 필요는 없습니다. 공개하거나 AI에 제공해도 되는 소규모 Markdown 노트부터 시작할 수 있습니다.
1. 다시 활용하고 싶은 프로젝트 기록이나 학습 메모를 모읍니다.
2. 필요한 분류 항목과 AI가 수정해도 되는 범위를 정합니다.
3. AI에 관련 기록을 찾고 원문을 읽은 뒤, 근거 파일을 함께 제시하도록 요청합니다.
4. 제안한 분류와 초안을 사람이 확인하고 현재 업무에 맞게 고칩니다.
5. 새로 작성한 결과에서 관련된 과거 기록으로 다시 돌아갈 수 있게 연결을 남깁니다.
공개용 사례에는 공개 가능한 내용만 사용하고, 다른 사람의 개인정보나 비공개 업무 자료가 노출되지 않도록 범위를 확인합니다. AI의 초안은 검토 후 사용하며, 도구의 구조 점검이 사실의 정확성까지 보증한다고 여기지 않습니다.
공개 참고 자료
- Metadata Auto Classifier: https://github.com/Xia-Ataraxia/obsidian-metadata-auto-classifier
- Oh My Second Brain: https://github.com/Xia-Ataraxia/oh-my-second-brain
- 개인 지식관리 도구 개발 과정 공개 영상: https://www.youtube.com/watch?v=luHUfkSGU8c
이 사례의 설명을 정리하는 과정에도 AI의 도움을 받았으며, 기존 활용 기록과 공개 자료를 근거로 작성했습니다.
