📝 한 줄 요약
흩어진 할 일과 아이디어를 수집함에 넣으면 중요도·긴급도·목표 연관성으로 분류하고, 아이젠하워 매트릭스와 캘린더 초안을 만든 뒤 사용자가 승인하게 하는 일정관리 MVP를 구현했다.
바쁘시면 이것만 읽어도 돼요: - 목표: 할 일 수집부터 승인형 일정 초안까지: AI 일정관리 집사 MVP를 만들었다 - 핵심 과정: 할 일 수집과 일정 초안이 분리돼 있었다 → 수집·분류·초안·승인 상태를 모의 화면에서 연결했다 - 검증 경계: 모의 화면 검토를 실제 Calendar 연동 완료로 표현하지 않는다.
🎯 이런 분께 도움돼요
할 일 앱과 캘린더를 따로 쓰느라 우선순위를 놓치는 분
AI 일정 추천에 사용자 승인 단계를 넣고 싶은 분
실제 API 연동 전에 핵심 사용자 흐름을 검증하고 싶은 제작자
😫 문제 상황
할 일, 아이디어, 프로젝트, 일정이 서로 다른 곳에 흩어져 있었다. 수집한 항목을 실행 가능한 일로 바꾸고, 중요도와 긴급도를 판단하고, 프로젝트와 연결하고, 캘린더에 시간을 배치하는 과정을 매번 수동으로 해야 했다.
Google Calendar는 시간을 보여주지만 무엇이 중요한지는 판단하지 않는다. GoalGraph가 목표와 행동의 연결에 집중했다면, 이번 MVP는 확정된 행동을 승인 가능한 시간 초안으로 바꾸는 데 집중했다. 할 일 앱은 목록을 보여주지만 중요한 장기 목표가 실제 시간 블록으로 이어지지 않는 경우가 많다.
💡 원하는 결과
수집함 입력 → 할 일·프로젝트·보류 분류 → 중요도·긴급도·목표 연관성 점수 → 네 가지 우선순위 배치 → 일정 초안 → 사용자 승인
AI는 일정을 마음대로 쓰는 자동 집행자가 아니라 판단 근거와 초안을 제공하는 집사 역할을 맡는다.
🛠️ 사용한 도구
Next.js·TypeScript
로컬 JSON과 모의 데이터
아이젠하워 점수 계산 모듈
일정 초안 생성 모듈
AI 집사 모의 대화
대시보드 UI
AI 도구/모델: 현재 공개 근거에서 확인되지 않음
🔧 작업 과정
일정을 잘 추천하는 것보다 캘린더를 멋대로 바꾸지 않는 것이 먼저였다.
해야 할 일을 수집하면 중요도와 긴급도로 정리하고, 일정 초안을 제안하되 내 승인 전에는 캘린더를 바꾸지 않게 해줘.
수집함, 네 가지 우선순위 분류, 충돌 탐지, 후보 시간 제안, 사용자 승인, 반영 영수증 순으로 흐름을 만들었다. 추천과 실제 Calendar 쓰기를 분리하고, 시뮬레이션 통과를 실제 일정 생성 성공처럼 표현하지 않았다.
1. 실제 캘린더 연동 전에 핵심 흐름을 검증했다
처음부터 OAuth, 동기화, 알림을 붙이면 기술 작업이 제품 가설을 가릴 수 있다. 1차 MVP는 로컬 데이터로 수집·분류·초안·승인 흐름이 자연스러운지 확인하는 데 집중했다.
2. 세 가지 점수와 사용자 수정권을 함께 뒀다
중요도, 긴급도, 목표 연관성을 바탕으로 네 가지 우선순위를 계산한다. 하지만 AI 분류를 최종 결정으로 고정하지 않고 사용자가 이유를 보고 수정할 수 있게 설계했다.
3. 일정 등록과 일정 초안을 분리했다
추천 시간 블록은 캘린더에 즉시 쓰지 않는다. 먼저 초안 상태로 보여주고 승인 여부를 표시한다. 외부 시스템 쓰기 전에 사람이 맥락을 확인하게 했다.
4. 챗봇을 데이터 기반 행동 도구로 제한했다
AI 집사는 자유 대화보다 오늘 브리핑, 주간 계획, 기한초과 재배치, 프로젝트 분해, 시간 블록 추천 같은 구체적 업무를 수행하도록 정의했다.
🧩 막혔던 점
중요도와 긴급도는 사람과 상황에 따라 달라 고정 규칙만으로 충분하지 않 다.
실제 Calendar 연동을 붙이면 구현은 화려해지지만 핵심 흐름 검증이 늦어진다.
챗봇이 대시보드 데이터와 분리되면 일반적인 조언만 반복한다.
그래서 점수의 이유와 수정권을 제공하고, 1차 MVP 범위를 명시적으로 제한했다. AI 답변도 대시보드 데이터에 근거한 짧은 실행 순서로 한정했다.
✅ 결과
수집함, 할 일, 프로젝트, 아이젠하워 매트릭스, 모의 캘린더를 한 화면에 구현했다.
자동 분류와 일정 초안 생성 로직이 모듈로 분리됐다.
사용자 승인 없는 캘린더 등록을 범위 밖으로 명확히 뒀다.
모의 화면에서 수집→분류→일정 초안→승인 상태 흐름을 검토할 수 있는 MVP가 생겼다. 실제 사용자 검증과 Calendar 연동은 아직 하지 않았다.
Before vs After
항목
Before
After
작업 방식
할 일 수집과 일정 초안이 분리
수집·분류·초안·승인 상태를 모의 화면에서 연결
💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁
효과적이었던 것
외부 API 연동은 제품 가설이 아니라 구현 수단이다.
AI 추천에는 근거, 수정권, 승인 상태가 함께 있어야 한다.
일정관리 AI의 가치는 대화 길이가 아니라 다음 행동을 얼마나 구체적으로 만드는가에 있다.
범위 밖을 명확히 쓰면 MVP가 실패한 완제품처럼 보이는 것을 막을 수 있다.
이렇게 하면 안 돼요
모의 화면 검토를 실제 Calendar 연동 완료로 표현하지 않는다.
🌍 다른 업무에 적용한다면?
업무 요청과 회의 후속 조치를 승인 가능한 일정 초안으로 바꾸는 데 적용할 수 있다.
🚀 다음 계획
실제 사용자가 분류를 얼마나 자주 수정하는지 확인한 뒤, 승인된 초안만 Google Calendar에 쓰는 2차 연동을 진행할 예정이다.
📋 재사용 프롬프트
내 업무는 수집함, 할 일, 프로젝트, 캘린더로 흩어져 있어. 중요도, 긴급도, 목표 연관성을 기준으로 우선순위를 제안하되 AI 판단 이유와 사용자 수정권을 제공해줘.
실제 캘린더 쓰기 전에는 반드시 일정 초안과 승인 상태를 두고, 1차 MVP는 모의 데이터로 핵심 흐름만 검증하도록 범위를 나눠줘.
🖼️ 게시 전 체크
수집함 입력부터 매트릭스 배치까지 화면
자동 분류 이유와 사용자 수정 장면
일정 초안과 승인 상태 비교
GoalGraph와 다른 목적을 설명하는 비교 문장
추천 이미지: - 문제 상황: 기존 방식의 불편을 보여주는 합성 화면 - 작업 과정: 입력→판단→검증 흐름도 - 결과: 실제 정보가 제거된 합성 결과 화면
