소개
논문을 쓸 때 가장 많은 시간을 소모하게 되는 과정 중 하나는, 참고할 문헌을 찾고 그 내용을 읽고 요약하는 일이었습니다. 방대한 양의 연구논문을 일일이 읽고 정리하는 건 너무나 번거롭고 비효율적이었어요. 그래서 이 과정을 자동화할 수 있다면 얼마나 좋을까? 하는 생각으로 이번 사례를 시작하게 되었습니다 😊
특히 최근에는 AI 기반 요약 기능이 굉장히 발전하면서, 논문 내용을 빠르게 파악할 수 있는 여러 도구들이 등장하고 있죠. 저는 그 중에서도 클로드 코드를 활용해서, 논문 PDF 파일을 읽고 요약한 뒤, 바로 Obsidian에 마크다운 형식으로 정리해주는 자동화 루틴을 만들었습니다.
또한 예전에 제가 직접 만들었던 GPTS 챗봇 기반의 논문 요약 자동화 방식과 이번에 만든 클로드 기반 자동화 시스템을 비교해보면서 어떤 차이가 있는지도 함께 정리해봤습니다.
진행 방법
사용한 도구 및 구성
🧠 클로드 코드 (Claude with Code Interpreter): PDF 읽기 + 요약 + 마크다운 생성
📂 Obsidian: 마크다운 형식으로 논문 정리 (템플릿 플러그인은 사용하지 않았음)
🤖 GPTS 챗봇: 이전에 만들었던 논문 요약 자동화 시스템으로 비교군 역할
먼저 논문 PDF 파일을 클로드에 업로드하고 나의 옵시디언 폴더의 경로를 주면서 이곳에 내용을 요약해서 넣어달라는 단순한 프롬프트로 시작했어요.
자동화 흐름 요약
논문 PDF 파일을 클로드에 업로드
슬래시 커맨드를 통해 요약 명령 실행
클로드가 요약 후 템플릿 형식의 마크다운으로 결과 출력
출력된 내용을 지정된 Obsidian 폴더에
.md파일로 저장하여 바로 확인 가능'앞으로 연구논문 pdf나 논문 링크를 넣으면 같은 템플렛으로 글을 작성해서 자동화해줘'라는 프롬프트를 넣어 클로드에서 직접 정의한 슬래시 커맨드
.claude\commands\research-summary.md파일에 템플릿화 함
GPTS 챗봇과 비교 분석
제가 이전에 만들었던 GPTS 챗봇도 꽤 훌륭하게 작동했습니다. PDF를 넣으면 텍스트를 추출해서 요약해주고, 미리 지정한 포맷으로 마크다운 파일을 생성해서 Obsidian에 복사해서 넣어주는 방식이었어요. 하지만 GPTS 방식은 다음과 같은 점에서 조금 더 손이 갔습니다:
텍스트 추출 정확도는 좋았지만, 요약 품질은 클로드가 더 자연스럽고 정돈됨
클로드는 슬래시 커맨드 한 줄로 실행 가능하며 바로 옵시디언에 넣어
GPTS는 특정 프롬프트에 민감해서 다듬는 시간이 필요했지만, 클로드는 대부분 처음부터 만족스러운 결과를 줌
요약하자면:
✅ GPTS 챗봇: 세부 제어가 가능하고, 내 입맛대로 커스터마이징하기 좋음
✅ 클로드 코드: 간편하고 즉시 사용 가능하며, 결과물이 매우 자연스럽고 포맷이 깔끔함
결과와 배운 점
📌 클로드 코드의 슬래시 커맨드 기능은 논문 요약 자동화에 탁월하게 활용 가능하다는 걸 확인했습니다.
🧠 요약 품질, 구성, 실행 속도까지 모두 뛰어났고, 반복 작업을 줄이는 데 큰 도움이 되었어요.
📁 Obsidian과의 연계도 부드러워서, 이제는 논문을 읽을 때마다 이 루틴을 사용하는 게 습관이 되었습니다.
🤖 GPTS 챗봇도 여전히 유용한 도구지만, 클로드 쪽이 더 빠르고 간단하며, 특히 비개발자에게 더 적합하다는 인상을 받았습니다.
가장 중요한 건, 이 모든 자동화가 생각보다 금방 구현 가능하다는 점! 처음만 살짝 세팅하면 이후엔 반복적으로 사용할 수 있어서, 연구 생산성을 높이는 강력한 무기가 되어주었습니다 💪
📌 남기고 싶은 한마디:
"복잡할 것 같아도, 막상 해보면 정말 금방 됩니다! 자동화는 생각보다 가까운 곳에 있어요 😊"