소개
좀 더 본질적인 관점에서 개발을 바라보고,
제 목표를 달성하기 위해 집중할 포인트를 선정하고 작업 진행까지 이어지는 과정을 공유한 사례입니다.
1. 본질적인 관점에서 바라본 개발의 정의
개발은 **가치 창출을 위한 변화 과정**이다. 몇 가지 층위로 나눠 볼 수 있다:
1. **기술적 정의**
* 소프트웨어·하드웨어 맥락: 새로운 기능을 구현하거나 기존 시스템을 개선하는 행위. 코드 작성, 설계, 테스트, 배포를 포함.
* 제품/서비스 맥락: 사용자 문제를 해결하기 위해 아이디어를 구체화하고 반복적으로 다듬는 과정.
2. **시스템적 정의**
* 입력: 자원(시간, 인력, 지식, 도구).
* 레버: 설계, 문제 정의, 반복적 실험, 최적화.
* 출력: 동작하는 시스템, 효율성 개선, 사용자 경험의 향상.
* 즉, 개발은 "문제를 해결하는 프로세스를 체계화하여 실행하는 행위"라고 볼 수 있음.
3. **철학적 정의**
* 본질은 **가능성을 현실로 바꾸는 창조 행위**.
* 단순히 무언가를 만드는 것에 그치지 않고, 기존 상태보다 더 나은 상태로 **변화**시키는 시도.
* 따라서 "개발한다"는 것은 곧 **세상을 조금 다르게 만든다**는 것과 동의.
정리:
개발은 문제를 정의하고, 자원을 투입해, 반복적 실험과 최적화를 거쳐, 더 나은 현실을 만들어내는 과정이다.
원한다면 이 정의를 **소프트웨어 중심**, **사업/전략 중심**, **개인적 성장 중심**으로 각각 더 풀어드릴 수 있다. 어느 관점이 필요해?"문제를 해결하는 프로세스를 체계화하여 실행하는 행위"
2. 내가 가진 목표
- AI 네이티브, 1인 사업/개발에 특화된 제품 개발 프로세스를 정립하겠다.
- ESOS 구축을 하겠다.ESOS 는 개인 프로젝트로 진행 중인 자기 운영 시스템입니다.
3. 작업 1 - 내가 지금 집중할 포인트를 선정
과정
- ESOS 는 가볍게 만들어서 테스트해볼 핵심적인 부분을 먼저 정한다.
- 양쪽 모두 생각을 짧게 전체적으로 전개해보고 지금 하는 것이 좋겠다고 생각되는 한 가지를 정한다.
- Lean Startup의 Build-Measure-Learn 사이클 틀은 AI 네이티브 시대에도 유효할 가능성이 높다는 결론을 내림.결론
- Build-Measure-Learn 사이클 틀이 적용된 프로세스로 진행
- ESOS 에서 먼저 만들어서 테스트할 핵심적인 부분을 선정4. 작업 2 - ESOS 에서 먼저 만들어서 테스트할 핵심적인 부분 선정
결론
리소스 관리 시스템
5. 작업 3 - 리소스 관리 시스템의 테스트 할 핵심적인 부분 선정
1) 초안 구상을 위해 AI 활용
사용한 프롬프트
나는 **ESOS (Extended Self Operating System)** 를 구축하는 프로젝트를 진행 중이다.
ESOS는 나의 사고, 학습, 의사결정, 행동을 **구조화·자동화·최적화**하기 위한 자기 운용 시스템이다.
처음부터 완전한 시스템을 만드는 대신, **핵심적인 최소 루프**를 먼저 만들고 빠르게 테스트하는 전략을 사용한다.
현재 나는 ESOS 구축에서 **리소스 최적화·정렬**을 최우선으로 삼고 있으며, 그 첫 단계로 **리소스 관리 루프**를 구현하려고 한다.
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## 리소스 관리 루프의 정의
* **입력:** 하루의 시간, 에너지, 돈 사용 기록 (간단한 태그나 로그 형태)
* **처리:** GPT 또는 규칙 기반으로 자동 분류/해석 (예: “딥워크 2h”, “잡무 1h”, “낭비 1h”)
* **출력:** 일간 요약 리포트 (주요 소비 항목 Top 3, 병목 지점 1개 표시)
* **피드백:** 다음날 개선할 수 있는 구체적인 1가지 액션 제안
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## 내가 GPT에게 기대하는 작업
1. **리소스 관리 루프의 최소 버전(v1) 설계**
* 옵시디언 또는 간단한 도구 기반으로 즉시 실행 가능한 워크플로우 제안
* 기록 → 처리 → 요약 → 액션 도출까지 연결
2. **확장 경로 제안**
* v2: 주간·월간 패턴 분석
* v3: 목표·가치와의 정렬 루프로 확장
3. **구체적 구현 예시**
* 입력 포맷 예시 (마크다운, YAML, 태그 방식 등)
* 자동화 아이디어 (GPT 프롬프트, Dataview, n8n, 스크립트 등)
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## 톤 & 방식
* 불필요한 장황함 없이 **논리적·구조적·실행 지향적**으로 답변
* 내가 바로 시도해볼 수 있는 최소 단위의 루프 설계를 우선 제시
---
이 맥락을 바탕으로 나와 대화를 시작하면 된다. 답변
다음 설계를 그대로 쓰면 오늘 바로 v1 루프가 돈다.
# v1 최소 루프(기록→분류→요약→액션)
## 0) 옵시디언 구조
```
/ESOS
/resource
/daily/2025-09-10.md ← 오늘 로그
/reports/daily/2025-09-10.md ← 오늘 리포트(자동 생성)
/weekly/2025-W37.md ← v2에서 사용
config.md ← 카테고리·룰
```
## 1) 기록(Input)
* 원칙: 실시간 1줄 로그. `HH:MM–HH:MM | 태그 | 설명 | 에너지 | 금액`
* 태그는 넓게: `#DeepWork #Ops #Admin #Learning #Waste #Health #Life #Revenue`
* 에너지는 `E1~E5`(매우 낮음\~매우 높음)
예시(오늘 일지 `/resource/daily/2025-09-10.md`)
```markdown
# 2025-09-10 Resource Log
- 08:30-10:20 | #DeepWork | ESOS 설계 초안 | E4 | ₩0
- 10:30-11:10 | #Ops | 이메일·청구 정리 | E3 | ₩0
- 11:10-11:40 | #Waste | SNS 스크롤 | E2 | ₩0
- 12:20-13:00 | #Health | 점심·산책 | E3 | ₩8,500
- 13:00-15:00 | #Learning | n8n 튜토리얼 | E3 | ₩0
```
## 2) 처리(분류·해석)
* 최소 룰(규칙 기반 기본값):
* `#DeepWork, #Revenue` = 가치가치(가중치 1.0)
* `#Learning, #Health` = 유지·성장(가중치 0.6)
* `#Ops, #Admin` = 운영(가중치 0.4)
* `#Waste` = 낭비(가중치 -1.0)
* 에너지 점수: `E1..E5 → 1..5`
* 각 항목 스코어 = `시간(h) * 가중치`
* 메트릭:
* Focus Ratio = `DeepWork / (DeepWork+Ops+Learning)`
* Waste Ratio = `Waste / 총시간`
* Energy Avg = 평균 에너지
* Spend = 당일 지출 합
## 3) 출력(일간 리포트)
* Top 3 소비(시간 기준)
* 병목 1개: 규칙
1. `Waste Ratio > 0.12` → “낭비” 병목
2. `Focus Ratio < 0.4` → “집중 부족” 병목
3. `DeepWork < 2h` → “핵심 투입량 부족”
4. 그 외 → “운영 과다”
리포트 포맷(`/resource/reports/daily/2025-09-10.md`)
```markdown
# 2025-09-10 Resource Report
**Summary**
- Total: 6.3h | DeepWork: 2.8h | Ops: 0.7h | Learning: 2.0h | Waste: 0.5h
- Focus Ratio: 0.49 | Waste Ratio: 0.08 | Energy Avg: 3.2 | Spend: ₩8,500
**Top 3 by time**
1) DeepWork — ESOS 설계(2.8h)
2) Learning — n8n 튜토리얼(2.0h)
3) Ops — 이메일·청구(0.7h)
**Bottleneck**
- 집중 부족(규칙#2 충족 경계선): 내일 DeepWork 블록 확정 필요.
**One Action for Tomorrow**
- 09:00–11:00 캘린더 고정 DeepWork: “리소스 루프 자동화 n8n 초안”.
```
## 4) 피드백(내일 1가지 액션 산출 GPT 프롬프트)
옵시디언에서 텍스트 복붙만으로도 실행 가능.
**분류·요약 프롬프트(붙여넣기용)**
```
다음 로그를 규칙 기반으로 집계하라.
카테고리 가중치: DeepWork/Revenue=1.0, Learning/Health=0.6, Ops/Admin=0.4, Waste=-1.0
지표: Focus Ratio, Waste Ratio, Energy Avg, Spend.
Top3(시간), 병목 규칙(우선순위 1>2>3>4), 내일 한 가지 액션.
출력은 지정 포맷 마크다운만.
<LOG>
{{오늘 로그 원문}}
</LOG>
```
---
# 실행 워크플로우(옵시디언 최소 세팅)
1. **템플릿 파일** 만들기
`/ESOS/resource/_templates/daily-log.md`
```markdown
# {{date:YYYY-MM-DD}} Resource Log
```
2. **일지 작성**
오늘 파일 생성 후 실시간 1줄 추가.
3. **리포트 생성**
* 로그 전체 복사 → GPT에 위 프롬프트로 요청 → 출력 결과를
`/ESOS/resource/reports/daily/{{date:YYYY-MM-DD}}.md`에 붙여넣기.
4. **캘린더 블록**
리포트의 “One Action”을 캘린더에 즉시 2시간 블록으로 고정.
> v1은 수동+복붙로 끝. 도구 없이 바로 시작.
---
# 자동화 옵션(선택)
## A. 옵시디언 플러그인만
* **QuickAdd**: “일일 리포트” 매크로
1. 현재 노트 내용 캡처
2. OpenAI API 호출
3. 결과를 `/reports/daily/{{DATE}}.md`에 저장
## B. n8n 초간단 플로우
* Trigger: 매일 23:10
* Nodes:
1. **Read Binary File**: `/resource/daily/{{today}}.md`
2. **OpenAI Chat**: 위 프롬프트 주입
3. **Write Binary File**: `/reports/daily/{{today}}.md`
* 보너스: 병목이 “낭비”면 슬랙 DM 전송.
---
# Dataview(요약 보드, v1에서도 유용)
`/ESOS/resource/dashboard.md`
````markdown
## 최근 7일 리포트
```dataview
TABLE file.day as Day,
substring(regexreplace(join(file.content," "), ".*Focus Ratio: ([0-9.]+).*", "$1"),0) as Focus,
substring(regexreplace(join(file.content," "), ".*Waste Ratio: ([0-9.]+).*", "$1"),0) as Waste,
substring(regexreplace(join(file.content," "), ".*Spend: ₩([0-9,]+).*", "$1"),0) as Spend
FROM "ESOS/resource/reports/daily"
SORT file.day desc
LIMIT 7
````
````
---
# v2 확장: 주간·월간 패턴
## 주간 롤업 규칙
- 합계: DeepWork, Ops, Learning, Waste 시간
- 평균: Focus Ratio, Waste Ratio, Energy Avg
- Top Recurring Waste(합계 상위 태그)
- “레버” 1개: 다음 주에 이동시킬 핵심 변수
주간 템플릿(`/ESOS/resource/weekly/2025-W37.md`)
```markdown
# 2025-W37 Weekly Resource Rollup
- DeepWork: Xh | Ops: Yh | Learning: Zh | Waste: Wh
- Focus Ratio(avg): A | Waste Ratio(avg): B | Energy(avg): C
- Spend: ₩S_total
**Patterns**
- Recurring Waste: {태그/활동} — {총시간}h
- Prime Lever: {예: 오전 블록 확보}
**One Action for Next Week**
- {예: 3일 이상 09:00–11:00 DeepWork 고정}
````
자동화: 주말 18:00 n8n가 지난 7일 리포트 파일을 파싱→주간 파일 생성.
---
# v3 확장: 목표·가치 정렬 루프
## 목표 정의(config.md)
```yaml
goals:
- id: g1
name: Zero-Downtime Datacenter MVP
target_deepwork_h: 15
aligned_tags: [#DeepWork, #Revenue, #Learning]
anti_tags: [#Waste]
values_weight:
execution: 0.5
learning: 0.3
health: 0.2
```
## 정렬 스코어
* Goal Alignment = `aligned_tags시간 / 총시간`
* Execution Score = `DeepWork시간 / (DeepWork+Ops)`
* Health Floor = `Health시간 ≥ 0.5h/day` 미달 시 경고
리포트에 섹션 추가:
```
**Alignment**
- Goal g1: 0.62
- Execution: 0.58 | Health OK
```
---
# 운영 기준선(KPI)
* DeepWork ≥ 3h/day(평일), ≥ 15h/week
* Focus Ratio ≥ 0.50
* Waste Ratio ≤ 0.10
* Energy Avg ≥ 3.2
* Health ≥ 0.5h/day
* Daily One Action 이행율 ≥ 80%
---
# 오늘 시작 체크리스트
1. `/ESOS/resource/daily/{{오늘}}.md` 생성
2. 실시간 1줄 로그로 기록 시작
3. 밤 23:00, 로그 복사→GPT 프롬프트 실행→리포트 저장
4. 리포트의 “One Action”을 내일 09:00–11:00로 캘린더 블록
필요시, n8n/QuickAdd는 나중에 붙인다.
2) 생각
리소스 중에서도 시간, 에너지부터 시작.
어떻게 기록할지가 SW의 자료구조와 본질적인 부분이 비슷하다고 느꼈음.
이 모듈의 요구사항을 정리하고 자료구조를 고민해볼 것임. 그리고 스펙을 정의해서 구현
대화하고 싶은 부분
'Lean Startup의 Build-Measure-Learn 사이클 틀은 AI 네이티브 시대에도 유효할 가능성이 높다'에 대한 반론
해당 모듈의 유사 서비스 (참고 혹은 활용 목적)
비슷한 고민이나 접근을 하신 분의 생각과 경험.