개발자 없이 AI로 Google Meet 자동 회의록 시스템 만든 후기 [Claude Code + Codex + Bkit]

[Claude Code + Codex] 회의록 정리가 자동화 — 개발자 없이 AI로 Google Meet 자동 회의록 시스템 만든 후기

📝 한줄 요약

Google Meet 회의가 끝나면 캘린더에 요약과 액션아이템이 자동으로 저장되는 시스템을, 비개발자가 Claude Code + Codex CLI를 활용해 7일 만에 만들었습니다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

Claude Code(Anthropic)와 Codex CLI(OpenAI GPT-5), 두 AI를 번갈아 쓰며 7일 만에 완성
Claude Code가 먼저 "지금 방식에 한계가 있다"며 더 나은 구조를 제안했을 때 가장 놀랐음
Codex는 아키텍처 설계와 작업 티켓 분해에 강했고, Claude Code는 실제 구현에 강했음
Gmail 이메일 파싱 → Google Meet API 기반으로 중간에 아키텍처를 전환하면서 혼란이 있었지만, AI가 기존 코드와 새 코드를 함께 정리해줬음
"이런 게 가능하다"는 걸 직접 증명한 것 자체가 이 프로젝트의 가장 큰 수확
지금도 코드 품질 개선 계획을 AI와 함께 설계 중 (Bkit PDCA 방식으로)

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🎯 이런 분들께 도움돼요

회의가 많은데 회의록 정리는 늘 미루고 있는 팀장/직장인
AI 코딩 도구가 실제로 뭘 할 수 있는지 궁금한 비개발자
Claude Code나 Codex를 써봤지만 단순 질문 답변 이상으로 활용하고 싶은 분

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😫 문제 상황 (Before)

저는 외부 미팅이 꽤 많습니다. Google Meet으로 미팅을 하면 Gemini가 자동으로 회의록을 이메일로 보내줍니다. 여기까지는 좋아요.

문제는 그 다음부터입니다.

이메일로 받은 회의록과 관련된 액션아이템들을 따로 메모해두거나 To-do 앱에 옮겨야 했습니다. 솔직히 말하면, 귀찮아서 안 했습니다. 그러다 보니 "그 미팅에서 뭘 하기로 했더라?" 하고 나중에 기억을 더듬는 일이 생기고, 액션아이템을 까먹는 경우도 있었습니다.

더 이상 미룰 수 없겠다 싶었던 건, 중요한 비즈니스 미팅에서 나온 액션아이템을 놓쳐서 상대방에게 먼저 연락을 받았을 때였어요. 그때 "이건 자동화해야겠다"고 결심했습니다.

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🛠️ 사용한 도구

도구 1**: Claude Code (Anthropic) — 메인 구현 담당
도구 2**: Codex CLI (OpenAI GPT-5) — 아키텍처 설계 및 작업 분해 담당
모델**: Claude Sonnet 4.6 (Claude Code), GPT-5 (Codex CLI)
특이사항**: 두 AI를 역할 분담해서 사용 — 설계는 Codex, 구현은 Claude Code

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🔧 작업 과정

첫날 — "일단 만들어봐" 로 시작한 전체 파이프라인

솔직히 처음엔 어디서부터 시작해야 할지 몰랐습니다. 그래서 제가 원하는 걸 최대한 구체적으로 적어서 Claude Code에 넘겼습니다.

Claude Code는 이 요청을 받고 전체 흐름을 설계했습니다. Gmail에서 이메일을 가져오고 → 이메일 제목으로 캘린더 이벤트를 찾고 → GPT-4o로 요약을 뽑고 → 캘린더에 기록하는 파이프라인을 한꺼번에 만들어줬습니다. 그날 하루 만에 기본 뼈대가 완성됐어요.

중간에 "OpenAI 키로 바꿔줘"라고 했더니 즉시 바꿔줬고, 도메인도 구매해서 calendary.org로 설정했습니다. 첫날에 실제로 토글 링크를 클릭해서 액션아이템 상태가 바뀌는 걸 확인했을 때는 진짜 신기했습니다.

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2주차 — AI 두 개를 번갈아 쓰기 시작

잠깐 다른 작업을 하다가 돌아와서 코드를 다시 보니 전체 구조가 머릿속에 잘 안 들어왔습니다. 그래서 Codex CLI(GPT-5 기반)에게 물어봤습니다.

Codex가 전체 데이터 흐름을 시각화해서 정리해줬습니다. 그걸 보면서 현재 방식의 문제점이 보이기 시작했어요. 이메일로 받은 회의록에 너무 의존하고 있다는 점이었습니다.

그래서 Claude Code에게 다시 돌아가서 시나리오를 새로 정리하며 맞춰봤습니다.

실제 이메일 제목 샘플을 붙여넣으며 파싱 로직을 다듬었습니다. "이메일 제목: 회의록: 김현철(GPTers)과 Coffee Chat (정다희) 2026년 3월 12일" 같은 실제 데이터로 테스트하면서 오차를 줄여나갔습니다.

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중요한 전환점 — AI가 먼저 "이 방식엔 한계가 있어요"라고 했다

가장 인상 깊었던 순간입니다. Codex에게 더 나은 방향이 있는지 물었더니 예상 밖의 답이 나왔습니다.

Codex는 현재 이메일 파싱 방식의 한계(이메일 발송 지연, 외부 미팅 의존성 등)를 짚어내고, Google Meet REST API를 직접 사용하면 회의 종료 직후 트랜스크립트에 접근할 수 있다고 제안했습니다. 제가 막연하게 "Meet API가 더 낫지 않을까"라고 생각은 했지만, 왜 낫고 어떻게 바꿔야 하는지까지 정리해줬어요.

Codex가 Phase 0부터 Phase 5까지 단계별 작업 티켓을 만들어줬고, 심지어 GitHub Projects에 바로 넣을 수 있는 CSV 형식으로도 변환해줬습니다. 그리고 Claude Code가 실제로 작업할 수 있도록 plan.md 파일까지 만들어줬습니다. 설계는 Codex, 구현은 Claude Code라는 분업이 자연스럽게 생겼습니다.

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가장 혼란스러웠던 구간 — 기존 코드와 새 코드가 섞이다

아키텍처를 전환하는 과정이 가장 복잡했습니다. 기존에 Gmail 파싱 방식으로 만든 코드가 있는 상태에서, Meet API 기반으로 새 경로를 추가해야 했기 때문입니다.

Claude Code와 저 사이에서 일종의 합의가 생겼습니다. 저는 맥락만 주고, Claude Code가 알아서 Phase를 하나씩 진행했습니다. 중간에 선택이 필요한 지점에서는 물어봤고, 저는 짧게 답했습니다.

이런 식으로 큰 결정은 제가 하고, 구현 세부사항은 Claude Code가 맡았습니다. Phase 5까지 완료했을 때 71개 테스트가 모두 통과했고, Gmail 파싱 경로와 Meet API 경로가 함께 동작하는 하이브리드 시스템이 완성됐습니다.

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지금도 진행 중 — AI로 코드 품질 개선 계획 세우기

완성 후에도 Claude Code와 작업을 이어가고 있습니다. 코드를 전부 리뷰해달라고 했더니 7가지 개선 항목을 발견했고, 비개발자도 이해할 수 있게 설명해줬습니다.

예를 들어 이런 식입니다. "관리형 미팅 전용 모드로 설정하면 아예 회의 데이터 수집을 시작조차 안 합니다. 스위치를 켰는데 전구가 없는 방 같은 상황입니다." 이렇게 설명해주니 개발 지식 없이도 어디가 문제인지 바로 이해가 됐습니다.

지금은 Bkit: PDCA 방식(계획-설계-구현-검증)으로 개선 작업을 체계적으로 이어가고 있습니다.

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✅ 결과 (After)

Before vs After

| 항목 | Before | After |

|------|--------|-------|

| 회의록 캘린더 등록 | 수동으로 복사-붙여넣기 | 자동 (회의 종료 후 자동 처리) |

| 액션아이템 관리 | 이메일/메모 앱에 따로 정리 | 캘린더에 포함 + 링크로 완료 처리 |

| 팔로업 미팅 생성 | 직접 캘린더에서 생성 | 승인 링크 클릭 한 번으로 자동 생성 |

| 회의록 확인 위치 | 이메일 받은편지함 | 구글 캘린더 이벤트 |

결과물

Cloudflare Tunnel 연결
71개 자동화 테스트 통과
Gmail 경로 + Meet API 경로 하이브리드 동작

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💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

두 AI를 역할 분담해서 쓰기: Codex는 "이 방향이 맞나요?"를 물을 때, Claude Code는 "이걸 실제로 만들어줘"를 요청할 때 효과적이었습니다. 같은 AI에게만 의존하면 한 관점에 갇힐 수 있어요.
"자동으로 계속 진행하세요": 한 Phase가 끝나면 다음 Phase로 자동으로 넘어가라고 했더니 중간중간 불필요한 확인 없이 빠르게 진행됐습니다. 신뢰를 주는 만큼 속도가 올라갔어요.
실제 데이터를 바로 붙여넣기: "이메일 제목이 이런데 파싱해줘"처럼 실제 샘플을 주면 추상적인 설명보다 훨씬 정확하게 처리했습니다.
비개발자 설명 요청: 코드 리뷰 결과를 "비개발자가 이해할 수 있게 설명해줘"라고 하면 무엇이 문제인지 맥락과 함께 파악할 수 있습니다.

이렇게 하면 안 돼요

중간에 방향을 너무 자주 바꾸기: Gmail 파싱에서 Meet API로 전환할 때 기존 코드와 새 코드가 섞이면서 혼란이 생겼습니다. 큰 방향 전환은 작업 전에 충분히 고민하고 결정하는 게 좋습니다.
API 키를 대화창에 직접 붙여넣기: DEVLOG를 보니 실제로 API 키를 대화창에 넣었던 적이 있는데, 보안상 위험합니다. 항상 .env 파일을 만들고 파일 경로만 알려주는 방식으로 처리하세요.

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🌍 다른 업무에 적용한다면?

이 방식은 "반복적으로 수동으로 하는 정보 이동 작업"에 모두 적용할 수 있습니다.

고객 미팅 → CRM 자동 기록**: 미팅 종료 후 CRM에 요약과 다음 액션이 자동으로 저장
팀 스탠드업 → 프로젝트 도구 연동**: 매일 스탠드업 내용이 Linear/Jira에 자동으로 기록
인터뷰 녹화 → 인사이트 추출**: 사용자 인터뷰를 자동으로 요약하고 테마별로 분류

핵심은 "어떤 이벤트가 발생하면 → 어디서 데이터를 가져와서 → 어디에 어떤 형식으로 저장한다"라는 흐름을 먼저 정리하는 것입니다. 이걸 글로 명확하게 쓸 수 있으면 AI가 구현할 수 있습니다.

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🚀 앞으로의 계획

지금 막 Claude Code + Bkit으로 코드 개선 계획을 세웠습니다. 발견된 7가지 개선 항목을 우선순위별로 하나씩 구현할 예정입니다. 특히 알림 이메일 발송이 아직 구현이 안 된 상태인데, 이 부분을 먼저 완성하면 운영 안정성이 많이 올라갈 것 같습니다.

더 나아가서는 팀원들도 쓸 수 있는 구조로 확장하고 싶습니다. 지금은 저 혼자만 쓰도록 만들어졌는데, 회의록 자동화가 필요한 팀이라면 분명히 더 있을 것 같아서요.

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📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: 자동화 도구 기획 시작

> [원하는 자동화 결과]를 만들어줘.

> 나는 [사용자 설명 — 예: [email protected]의 단일 사용자]이고,

> [트리거 — 예: 특정 이메일이 오면] → [처리 — 예: 내용을 분석해서] → [결과 — 예: 캘린더에 저장]하는 흐름으로 만들고 싶어.

> [특별 조건 — 예: 링크 클릭으로 상태를 바꿀 수 있어야 해]

> [수정할 부분]은 본인 상황에 맞게 변경하세요.

프롬프트 2: 아키텍처 개선 방향 탐색

> 지금 코드베이스를 분석해서 더 나은 개발 방향을 제안해줘.

> 특히 [내가 관심 있는 기술 — 예: Google Meet API]를 활용하는 방향으로 생각해봐.

> 현재 방식의 한계가 뭔지, 어떻게 바꾸면 좋은지 같이 설명해줘.