저는 기본적으로 노트 테이킹에 큰 즐거움이 없습니다.
옵시디언을 사용하기 시작한지는 몇 년이 되었고 예전에 옵시디언 어벤져스 스터디도 참석했던 적이 있습니다. 당시에는 열심히 따라했고, 2년 정도는 어떻게든 써본 것 같습니다. 그러다 Capacities라는 툴로 갈아타 보기도 했고요. 옵시디언은 커스텀이 자유로운게 장점이지만 너무 많은 자유가 피곤하게 만드는 것도 있어서 "이게 더 저에게 맞겠다"는 기대를 가지고. 하지만 캐퍼시티도 2년쯤 쓰다가 결국 중단했습니다.
돌아보면 이미 오래전부터 그랬던 것 같습니다. 초등학교 때 늘 개학 무렵이면 밀린 방학 일기를 급하게 쓴다고 고생했고, 대학 때 수업 노트는 늘 부지런한 친구가 정리한 걸 빌렸습니다. "저는 왜 이게 안 될까"라고 생각했지만 답은 단순했습니다. 애초에 적성이 아니었던 거죠.
이번에도 옵시디언 스터디였다면 참여하지 않았을 것입니다. 하지만 이제 막 이런 저런 시도 중이던 OpenClaw를 활용한다는 내용이 포함되어 있어서 뭔가 변화를 줄 수 있을까 싶어 참여하게 되었습니다.
노트 테이킹 자체에는 여전히 관심이 없습니다. 다만 무언가 제자리를 맴도는 것 같다는 느낌, 지식이 축적되지 않고 그냥 휘발되고 있다는 막연한 불안감이 무언가 해야겠다고 만들었습니다.
첫 스터디를 듣고 온보딩은 금방 마쳤습니다. 그런데 다 하고 나서 한숨이 나왔습니다. 몇 년 전 옵시디언 스터디 때 이미 구축해봤던 체계가 그대로 기존 볼트에 남아있었고 온보딩을 마치고 보니 비슷한 두 체계가 중복되어 있는게 보이더라구요. '마이그레이션하고 이것저것 정리하다 결국 또 시들해지는 똑같은 전철을 밟겠구나.' 그 생각이 먼저 들었습니다.
그래서 저는 방향을 바꾸기로 했습니다. 설정 작업을 시작하기 전에, 먼저 OpenClaw와 이야기를 나눠보기로 한 것입니다.
그래서 먼저 제가 결과물을 남기 는 상황을 정리해 봤습니다. 그리고 제가 그동안 어떤 식으로 노트를 해왔는지, 왜 번번이 중단했는지, 지금 어떤 불안감을 갖고 있는지를 설명했습니다. OpenClaw는 그 이야기를 듣고 문제의 핵심을 짚었습니다. 기존 PKM 체계의 한계는 "메모를 잘하는 사람이 더 잘하게 되는 구조"라는 것, 그리고 메모 자체를 하지 않는 사람에게는 아무리 좋은 시스템도 돌아가지 않는다는 것이었습니다.
그래서 방향을 바꿨습니다. 시스템에 저를 맞추는 대신, 시스템이 저를 따라오게 하는 것.
세가지를 설정했습니다.
오픈클로와 대화 상황, 발표 준비용 프레젠테이션, SNS에 작성한 글
OpenClaw가 포착자 + 사서 역할을 맡습니다.
포착 — 제가 무언가를 이야기하거나 글을 쓰는 그 순간, OpenClaw가 옆에서 줍는다
분류 — CMDS 카테고리 체계에 맞춰 frontmatter를 붙여 옵시디언에 저장
검색 — "저번에 그거" 수준의 요청에도 정확히 찾아준다
저는 어디에 저장됐는지, 왜 이 카테고리인지 알 필요가 없습니다. OpenClaw에게 던지는 것만 하면 됩니다.
방향이 정해지자 실제 구현이 이어졌습니다. OpenClaw가 옵시디언에 노트를 저장할 때 CMDS 형식을 지키도록 운영 규칙을 정비했고, 저장 전 AI가 frontmatter를 자동 검증하는 워크플로우를 구축했습니다. 다른 곳에 글을 써도 링크만 주면 알아서 적당히 요약하고 형식에 맞춰 옵시디언에 저장해줍니다.
기존 노트를 CMDS 형식에 맞춰 정리하되 ai가 색인하기 편하게 수정하는 스킬
얼마전 업데이트 된 클로드코드 skill-creator 를 사용해서 스킬을 만들었습니다. cmds-formatter — 기존 노트를 폴더 단위로 스캔해 CMDS 형식에 맞지 않는 파일을 자동 수정하는 도구입니다. 일단 한번에 전체 볼트를 수정하게 하면 무슨 짓을 할 지 모르니 폴더 단위로 지정해서 호출하면 작업하도록 했습니다. 만들고 귀찮아서 아직 안하고 있는데 시간 날 때 조금씩 해보려 합니다.
바이브코딩 후 세션 종료 전 그 세션의 인사이트를 정리해서 옵시디언으로 바로 보내는 스킬
최근 바이브 코딩 작업에 가장 많은 시간을 쓰는데 공부해보면 프롬프트도 자산이라는 말을 들었습니다. 하지만 따로 저장하기도 귀찮고 늘 하던 소리를 하게 되 더라구요. 프롬프트를 자동으로 남기고 각 프롬프트에 대해 평가해주는 스킬을 만들었습니다.
이런 걸 뽑아줍니다.
일단 이런 저런 걸 스터디 하면서 시도해볼 예정인데 일단 저는 저만의 방향으로 제가 읽기 좋은 지식 저장소가 아니라 ai가 저를 보조하면서 읽고 참고하기 좋은 지식저장소를 한번 만들어 볼 생각입니다.
이번 스터디가 끝날 때쯤에는, OpenClaw가 정말로 저의 노트 테이킹을 보조할 수 있는 체계로 자리잡아 있기를 바랍니다. 이 글은 그 과정의 1주차 기록입니다.
이 글은 ai에게 드래프트를 작성하라고 하고 어색한 부분을 제가 일부 수정했습니다. 자기가 한 일에 스스로 핵심을 짚어냈다고 하는게 웃기기도 한데 또 틀린 말도 아니어서 그러려니 합니다.
