소개
최근 회사 업무 환경을 AI 중심으로 다시 설계해보는 작업을 진행하고 있습니다 😊
단순히 AI 툴 몇 개를 사용하는 수준이 아니라, 옵시디언(Obsidian)을 중심으로 회사 내부 Wiki 시스템을 만들고, Claude Code 기반으로 여러 서비스들을 MCP로 연결하여 하나의 업무 자동화 흐름으로 구축하고 있습니다.
특히 아래와 같은 서비스들을 연결하며 업무 흐름을 정리하고 있습니다.
Claude
Obsidian
Codex
Google Workspace
Git
Figma
Wix
Mintlify
처음에는 “이게 정말 필요할까?”라는 생각도 있었지만, 이제는 AI 기반 업무 시스템 구축이 선택이 아니라 필수라는 생각이 들었습니다.
업무를 더 빠르게 처리하는 것을 넘어서, 업무 지식과 흐름 자체를 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 방향으로 접근하고 있습니다.
진행 방법
📌 전체 구조
현재는 옵시디언을 중심으로 Wiki 시스템을 만들고, Claude Code에서 MCP를 활용해 외부 서비스와 연결하는 방식으로 진행하고 있습니다.
대략적인 흐름은 아래와 같습니다.
Obsidian Wiki
↓
Claude Code
↓
MCP 연결
├─ Git
├─ Gmail
├─ Figma
├─ Wix
└─ 기타 업무 도구
🛠 사용한 도구들
Claude
Claude Code
Obsidian
Codex
Git
Google Workspace
Figma
Wix
Mintlify
💡 진행하면서 중요했던 점
AI를 잘 활용하려면 단순히 프롬프트만 잘 쓰는 것이 아니라, 업무 구조 자체를 잘 설계해야 한다는 점을 많이 느꼈습니다.
특히 아래 요소들이 중요했습니다.
업무 문서 구조 정리
AI가 이해하기 쉬운 맥락 설계
Git 기반 버전 관리
반복 작업 자동화 흐름 설계
서비스 간 연결 구조 정리
AI가 똑똑해 보여도, 결국 사람이 얼마나 체계적으로 설계하느냐에 따라 결과 차이가 크게 발생했습니다.
😅 가장 현실적인 문제
재밌는 점은… 한 10시간 정도 작업하면 AI가 자꾸 퇴근하고 싶어하는 느낌이 든다는 점입니다 😂
긴 작업 흐름에서는 컨텍스트 관리와 작업 분리가 정말 중요했습니다.
그래서 최근에는:
작업 단위를 더 잘게 나누기
역할별 프롬프트 분리하기
문서 기반 컨텍스트 유지하기
Wiki를 기준으로 AI 기억 보조하기
같은 방식으로 계속 개선하고 있습니다.
결과와 배운 점
이번 작업을 하면서 가장 크게 느낀 점은:
AI를 잘 쓰려면 결국 설계를 잘해야 한다.
라는 부분이었습니다.
그리고 생각보다 훨씬 꼼꼼하게 봐야 하고, 끝없이 개선해야 한다는 점도 체감했습니다.
단순히 새로운 툴 몇 개를 익힌다고 해결되는 문제가 아니라, 계속 사용하면서 자신만의 노하우를 쌓아가는 과정에 가까웠습니다.
특히 아래 부분이 중요했습니다.
AI에게 맡길 일과 사람이 해야 할 일 구분
문서 체계화
반복 업무 정의
컨텍스트 유지 전략
장기적인 개선 루프 만들기
아직 완성형 시스템은 아니지만, 업무 방식 자체가 점점 AI 친화적으로 바뀌고 있다는 점에서 굉장히 의미 있는 경험이라고 느끼고 있습니다.
앞으로는:
더 많은 서비스 연결
업무 플로우 자동화 확대
팀 단위 협업 구조 개선
AI 기반 문서 관리 체계 고 도화
까지 계속 발전시켜볼 예정입니다 🚀
독자들에게 남기고 싶은 말 💬
단기간에 몇 가지 스킬을 추가한다고 바로 되는 문제는 아닌 것 같습니다.
결국 가장 중요한 건:
계속 사용해보기
직접 부딪혀보기
반복적으로 개선하기
였던 것 같아요.
AI는 한 번 배우고 끝나는 도구가 아니라, 계속 함께 일하면서 노하우를 쌓아가는 새로운 업무 환경에 가까운 느낌입니다 😊
