소개
21기 옵시디언 1주차 OT 내용 (구요한 이태극)이 날라가기 전에 요약 정리 복습해 보았습니다.
진행 방법
Plaud 녹음, Plaud 전사 및 요약, 챗지피티 정리
[21기 옵시디언] 옵시디언, 오픈클로, 클로드 코드로 AI 에이전트 워크플로 만들기
— 전반부는 “왜 옵시디언인가”, 후반부는 “어떻게 자동화하는가”
1. 한 줄 요약
이번 스터디에서는 옵시디언을 단순한 메모 앱이 아니라, AI가 읽고 일할 수 있는 개인 지식 운영체제로 바라보는 관점이 인상적이었습니다.
전반부에서는 왜 마크다운과 연결된 지식 구조가 중요한지, 후반부에서는 클로드 코드와 시스템 파일을 활용해 실제로 자동화하는 방법을 구체적으로 보여주었습니다.
2. 왜 이 강의가 인상적이었나
저는 그동안 옵시디언을 “좋다고는 하는데, 제대로 쓰기가 어려운 도구”로 느껴왔습니다.
그런데 이번 강의에서는 옵시디언을 예쁘게 정리하는 도구로 보지 않고, AI에게 나의 맥락을 공급하는 데이터 구조로 설명해 주어서 이해가 훨씬 쉬웠습니다.
특히 기억에 남은 점은 다음과 같습니다.
AI 시대에는 내가 가진 데이터의 질과 구조가 경쟁력이 된다는 점
옵시디언은 단순한 메모 저장소가 아니라 연결된 지식을 관리하는 에디터라는 점
클로드 코드, 오픈클로 같은 에이전트가 잘 일하려면 결국 AI가 읽기 좋은 문서 규격이 필요하다는 점
그래서 마크다운, 위키링크, YAML 메타데이터, 시스템 파일이 중요하다는 점
즉, 이번 스터디는 “옵시디언 사용법” 강의라기보다,
개인 지식을 AI와 함께 일하게 만드는 실전 설계 수업에 가까웠습니다.
3. 전반부: 왜 옵시디언과 마크다운이 AI 시대에 중요한가
3-1. 핵심 메시지: AI는 파편보다 연결된 지식을 더 잘 다룬다
전반부에서 가장 먼저 강조된 것은,
이제는 단순히 자료를 많이 모으는 것보다 AI가 이해할 수 있도록 구조화된 나만의 데이터를 갖는 것이 중요하다는 점이었습니다.
옵시디언의 본질은 화려한 기능이 아니라 다음 두 가지라고 느꼈습니다.
마크다운 기반으로 문서를 남긴다
문서와 문서를 연결해 맥락을 만든다
이 구조가 중요한 이유는, AI가 단일 문서 하나만 보는 것이 아니라
여러 노트 사이의 연결관계, 누가 썼는지, 어떤 프로젝트인지, 어떤 맥락인지를 함께 읽을 수 있기 때문입니다.
예전에는 메모가 흩어져 있어도 사람이 대충 기억으로 메꿨다면,
AI와 함께 일하려면 흩어진 정보가 아니라 연결된 정보망이 필요하다는 말이 굉장히 설득력 있게 다가왔습니다.
3-2. “정리”보다 “규칙”이 중요하다는 관점
또 하나 인상 깊었던 부분은,
자료를 잘 정리하는 사람만 AI를 잘 쓰는 것이 아니라,
어떤 규칙으로 저장하고 관리할지를 정한 사람이 유리하다는 설명이었습니다.
예를 들면,
음성 녹음은 텍스트로 변환한다
PDF, HWP, DOCX는 그대로 두더라도, 그 파일의 내용을 설명하는 메타 노트를 만든다
작성일, 저자, 프로젝트, 상태 같은 속성을 일정하게 적는다
파일명과 연결 방식에 일관성을 준다
이런 규칙이 있어야 AI가 반복 작업을 대신할 수 있다는 것입니다.
결국 AI 자동화는 마법이 아니라,
“내 자료를 어떤 규칙으로 다룰 것인가”를 먼저 정하는 일에서 시작된다는 점이 분명하게 느껴졌습니다.
3-3. 전문용어 인식 문제와 용어집 아이디어
회의록, 녹취록, 강의 전사 같은 작업을 많이 하는 입장에서 특히 공감된 부분은
STT가 전문용어를 자주 잘못 인식한다는 문제였습니다.
여기서 나온 해결 아이디어가 용어집(Glossary List) 관리였습니다.
자주 틀리는 용어를 따로 관리하고
AI 서비스에 참고시키거나
초기에는 수동으로 수정하면서 점차 정확도를 높이는 방식
이 부분은 상담, 연구, 교육, 강의 기록을 많이 다루는 저에게도 매우 실용적으로 느껴졌습니다.
단순히 “전사가 잘 안 된다”에서 끝나는 것이 아니라,
내가 자주 쓰는 용어를 AI가 학습할 수 있게 환경을 만드는 방식이 중요하다는 생각이 들었습니다.
3-4. 팀 단위 활용 가능성도 보였다
옵시디언은 기본적으로 개인 도구처럼 느껴지지만,
강의에서는 소규모 팀이 주제별 볼트를 운영할 때도 충분히 의미가 있다고 설명했습니다.
특히 협업 시에는 다음이 중요하다고 했습니다.
메타데이터에 저자(author) 를 넣는다
문서 목적과 상태를 명시한다
AI가 팀의 맥락을 읽을 수 있도록 폴더와 규칙을 정한다
다만, 옵시디언이 본질적으로 협업툴은 아니기 때문에
누구나 쉽게 쓸 수 있는 방식은 아니며,
IT 친숙도에 따라 도입 난도가 있다는 점도 솔직하게 짚어준 것이 좋았습니다.
4. 후반부: 클로드 코드와 시스템 파일로 실제 자동화하기
후반부는 훨씬 더 실천적이었습니다.
전반부가 “왜 이런 구조가 필요한가”를 설명했다면,
후반부는 “그 구조를 가지고 실제로 어떻게 AI가 일하게 만드는가”를 보여주는 시간이었습니다.
4-1. 인물 노트 자동 생성 시연이 매우 인상적이었다
가장 먼저 시연된 것은 인물 정보 관리 자동화였습니다.
발표자는 옵시디언에 사람별 노트를 만들어 두고,
언제 처음 만났는지
어디서 만났는지
어떤 맥락에서 연결되었는지
어떤 전문성이 있는지
같은 정보를 연결해서 관리하고 있었습니다.
원래는 새 사람이 생길 때마다
새 노트 만들기
템플릿 적용하기
내용 입력하기
관련 노트와 연결하기
를 반복해야 했는데,
이제는 클로드 코드에 프롬프트를 넣으면
기존 인물은 기존 노트와 연결하고
없는 인물은 새 노트를 생성하고
사람 노트 양식에 맞춰 자동으로 작성
하는 방식으로 바뀌었다고 했습니다.
이 부분이 특히 강력하게 느껴졌던 이유는,
옵시디언이 단순 저장소가 아니라 기억을 보조하는 관계형 지식 시스템처럼 작동한다는 점을 실제로 보여주었기 때문입니다.
4-2. “사람을 기억하는 시스템”이라는 관점
발표자는 이름을 잘 외우지 못하는 편이라
“그 사람을 어디서 만났는지, 무슨 이야기를 했는지는 기억나는데 이름이 안 떠오를 때”가 많다고 했습니다.
그런데 사람별 노트를 연결해 두면,
어디서 만났는지
어떤 주제를 나눴는지
이전에 어떤 방식으로 연결되었는지
를 다시 찾기가 매우 쉬워진다고 했습니다.
이 설명을 들으면서 저는 옵시디언이 단순히 ‘공부 정리용’이 아니라,
관계와 맥락을 오래 축적하는 도구가 될 수 있다는 점을 다시 보게 되었습니다.
특히 상담, 교육, 스터디, 프로젝트처럼
사람과 맥락이 중요한 활동을 하는 사람에게는 굉장히 유용한 방식이라고 느꼈습니다.
4-3. OpenGlo / 오픈클로와 채널별 메모리 분리 개 념
후반부에서는 오픈클로(OpenGlo/OpenGlo로 지칭된 도구)의 활용 방식도 소개되었습니다.
여기서 흥미로웠던 점은 채널별 메모리가 분리된다는 개념이었습니다.
즉, 모든 맥락을 한꺼번에 섞는 것이 아니라,
어떤 채널은 캡처 전용
어떤 채널은 특정 프로젝트 전용
어떤 채널은 실행/관리 전용
처럼 역할을 나누어 운영할 수 있다는 것입니다.
이 방식은 사람에게도 도움이 되지만, AI 에이전트 입장에서도 중요해 보였습니다.
왜냐하면 모든 것을 한꺼번에 넣으면 오히려 맥락이 흐려질 수 있기 때문입니다.
즉, 무조건 많이 넣는 것이 아니라
어떤 맥락을 어느 공간에서 다룰지 구획하는 설계가 필요하다는 통찰을 얻었습니다.
4-4. 시스템 파일: AI에게 내 작업 방식을 설명하는 문서
이번 강의에서 가장 핵심적인 개념 중 하나는 시스템 파일(System Files) 이었습니다.
시스템 파일은 쉽게 말하면,
“내 옵시디언 볼트는 이런 규칙으로 작동합니다”를 AI에게 알려주는 설명서였습니다.
여기에는 예를 들어 다음과 같은 내용이 들어갑니다.
폴더 구조
파일명 규칙
위키링크 사용 방식
메타데이터 작성 규칙
저자 표기 방식
노트 종류별 작성법
본문 편집 원칙
AI가 참고해야 할 연결 기준
즉, 사람은 대충 알아듣는 것을 AI는 모릅니다.
그래서 AI가 제대로 일하게 하려면
내 작업 환경의 운영 원칙을 문서화해야 한다는 것입니다.
이 부분이 정말 중요하게 느껴졌습니다.
결국 좋은 자동화는 좋은 프롬프트 한 줄이 아니라,
좋은 시스템 설명서에서 시작된다는 뜻이기 때문입니다.
4-5. 온보딩 시나리오가 실용적이었다
후반부에서는 참가자들이 직접 따라 할 수 있도록
온보딩 시나리오도 제시되었습니다.
흐름은 대략 이렇습니다.
준비된 볼트와 시스템 파일을 연다
인터뷰 문서의 질문에 답한다
그 내용을 클로드 코드에 넣는다
AI가 시스템 파일을 사용자 맞춤형으로 수정한다
이후 Phase 2 프롬프트로 폴더 구조와 목차 노트를 자동 생성한다
이 과정이 인상적이었던 이유는,
단순히 “잘 쓰는 사람의 예시”를 보여주는 데서 끝나지 않고,
초기 세팅을 AI가 도와주는 구조까지 제안했기 때문입니다.
옵시디언이 어렵게 느껴지는 가장 큰 이유 중 하나가
처음 설계를 어떻게 해야 할지 모르겠다는 점인데,
이 온보딩 방식은 그 장벽을 낮춰주는 좋은 아이디어로 보였습니다.
5. 제가 얻은 핵심 인사이트
이번 강의를 들으며 제가 정리한 핵심 인사이트는 다음과 같습니다.
5-1. AI 활용의 본질은 “툴 추가”가 아니라 “맥락 설계”다
많은 사람이 새로운 AI 툴을 계속 찾지만,
이번 강의는 오히려 그 반대로 느껴졌습니다.
중요한 것은 툴을 많이 붙이는 것이 아니라,
내 자료가 어떤 구조로 저장되는지
AI가 무엇을 읽을 수 있는지
어떤 규칙으로 연결되는지
어떤 문서를 기준 삼아 일하는지
를 설계하는 일이라는 점입니다.
즉, AI 생산성은 프롬프트보다 맥락 설계 능력에 더 크게 좌우될 수 있다는 생각이 들었습니다.
5-2. 마크다운은 단순한 포맷이 아니라 “교환 가능한 지식 규격”이다
강의에서는 TXT, DOCX, MD 같은 교환 가능한 데이터 포맷의 중요성도 강조했습니다.
이 부분이 인상 깊었던 이유는,
특정 앱 안에 갇힌 데이터보다
표준적이고 이동 가능한 형식이 AI와의 연동에 훨씬 유리하기 때문입니다.
옵시디언을 써야 해서가 아니라,
AI가 읽고, 옮기고, 다시 쓰기 쉬운 포맷이 필요하기 때문에 마크다운이 중요하다는 점이 명확해졌습니다.
5-3. 앞으로의 지식관리는 “내가 쓰는 문서”이자 “AI가 읽는 문서”여야 한다
예전에는 문서를 사람만 읽었습니다.
하지만 이제는 내가 남기는 문서가 동시에
미래의 나도 읽고
동료도 읽고
AI도 읽고
에이전트도 실행에 활용하는
다층적 문서가 되고 있습니다.
그래서 앞으로의 문서는 단순 기록이 아니라
실행 가능한 지식 자산이어야 한다는 생각이 들었습니다.
6. 이 강의를 듣고 바로 해보고 싶은 것
저는 이 강의를 듣고 나서 아래 세 가지를 바로 해보고 싶어졌습니다.
1) 내 옵시디언 규칙부터 문서화하기
지금까지는 폴더와 노트를 그냥 사용해 왔다면,
이제는 AI가 읽을 수 있도록
폴더 구조
파일명 규칙
태그/링크 기준
노트 종류별 템플릿
메타데이터 항목
을 먼저 정리해 보고 싶습니다.
2) 사람/프로젝트/이벤트 노트를 구분해 보기
이번 시연처럼 사람 노트를 자동 생성하고 연결하는 구조는
상담, 스터디, 프로젝트 기록에 매우 유용해 보였습니다.
저도 앞으로는
사람
프로젝트
강의/이벤트
아이디어
작업(Task)
를 분리해서 연결하는 방식으로 실험해 보고 싶습니다.
3) “시스템 파일” 개념을 내 볼트에 도입해 보기
AI가 내 작업 방식을 이해하려면
내가 먼저 그 방식을 설명할 수 있어야 한다는 점이 크게 와닿았습니다.
그래서 앞으로는 단순히 노트를 많이 만드는 것보다,
내 볼트를 설명하는 문서를 먼저 만드는 연습이 더 중요하겠다고 느꼈습니다.
7. 마무리
이번 스터디는 단순한 옵시디언 사용법 강의가 아니라,
AI 시대에 개인 지식을 어떻게 구조화하고, 그 구조 위에서 에이전트가 일하게 할 것인가를 보여준 시간이었다고 생각합니다.
전반부에서는
“왜 마크다운과 연결된 지식이 중요한가”를 이해하게 되었고,
후반부에서는
“그 구조를 실제로 어떻게 클로드 코드와 시스템 파일로 자동화하는가”를 구체적으로 볼 수 있었습니다.
저에게 가장 크게 남은 문장은 이것입니다.
이제는 메모를 잘하는 사람이 아니라,
AI가 이해할 수 있는 방식으로 맥락을 설계하는 사람이 강해진다.
옵시디언이 아직 어렵게 느껴지는 분들에게도
이번 스터디는 “기능 익히기”보다 먼저
왜 이 구조가 필요한지를 이 해하게 해주는 좋은 시간이 될 것 같습니다.
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