Cloud Run 자동화로 구글 미트의 녹화 영상 내용을 Notion 회사소개 문서에 자동 반영한 이야기

ALT

한 무리의 사람들이 표시된 Google 시트의 스크린샷

<매일 쌓이고 있는 구글 미팅 녹화본과 영상 자막 파일들>

설명: Cloud Run 자동화로 Google Meet 회의록을 읽고 Notion 회사소개 문서에 자동 반영한 사례입니다. Drive, Google Docs, OpenAI, Notion을 연결해 반복 작업을 줄였습니다.

커피챗을 많이 하다 보면 좋은 설명이 생겨요. 어떤 질문에는 더 잘 먹히는 답변이 있고, 어떤 회사 소개 문장은 반복해서 쓰게 됩니다.

문제는 그게 대화 안에서 사라진다는 점이었어요. Google Meet 녹화와 회의록은 남아 있었지만, 다음 커피챗에서 더 잘 말하기 위한 Notion 문서로 이어지지는 않았습니다.

이번에는 Codex와 대화하면서 이 흐름을 자동화했습니다. 결과적으로 <> 김태현 온라인 커피챗 회의록 16개를 읽어 Notion 회사소개 문서에 자동으로 반영했고, 앞으로는 매일 오전 9시 30분에 새 회의록만 자동 처리되게 만들었습니다.

처음에는 녹화본을 전사하려고 했어요

처음 출발점은 Rona 스킬(https://rona.so/beta/skill-request, 오늘 할 일을 최신 AI 사용법으로 하는 방법을 알려주는 웹서비스. 최신 AI 활용법을 에이전트 Skill로 만들어 줌) 이었습니다.

“채용 커피챗 녹화본으로 회사 소개 Notion 문서를 계속 개선하기”라는 실습이었어요.

로나에게 제가 채용 커피챗을 할 때 제가 회사 설명을 하게 되는데, 그걸 모아서 회사 소개를 하는 문서로 계속 추가해가고 싶었어요.

로나가 제시한 AI 활용 방안의 처음 방향은 이런 식이었습니다.

Drive 녹화본 수집
→ AssemblyAI로 전사
→ OpenAI로 회사 소개/FAQ 추출
→ Notion에 반영

그런데 대화하다가 중요한 사실을 다시 봤습니다. Google Meet 녹화 파일이 생길 때, 이미 Gemini가 작성한 Google Docs 회의록도 같이 생기고 있었어요.

그래서 제가 Codex에게 이렇게 말했습니다.

Drive에 녹화 파일이 새로 생기면, 그걸 Transcribe한 회의록 Google Docs 파일도 함께 생겨.
그 Docs 파일을 사용하면, AssemblyAI 쓸 필요가 없을 것 같아.

이 한마디로 구조가 확 바뀌었습니다. 굳이 녹화 파일을 다시 전사하지 않고, 이미 있는 Google Docs 회의록을 읽으면 됐습니다.

여기서 첫 번째 배운 점이 있었어요. AI에게 “자동화해줘”라고 말하기 전에, 이미 주변 도구가 만들어주는 부산물이 무엇인지 먼저 확인해야 합니다. 이번에는 그게 Google Docs 회의록이었습니다.

노트북 cron 대신 Cloud Run으로 바꿨어요

처음에는 제 Mac에서 하루에 한두 번 실행하는 방식도 고민했습니다. launchd나 cron으로 돌리면 빠르게 시작할 수 있으니까요.

그런데 바로 찜찜한 점이 있었습니다.

• 노트북이 켜져 있어야 함

• 절전이나 네트워크 상태에 영향을 받음

• 자동화가 늘어나면 관리가 어려워짐

• 실패했는지 확인하기 어려움

그래서 Codex와 같이 방향을 바꿨습니다.

Google Cloud Scheduler
→ Cloud Run Job
→ Google Drive 회의록 Docs 읽기
→ OpenAI로 회사 소개 정리
→ Notion에 append
→ Cloud Storage에 처리 이력 저장

이 구조로 바꾸니 “내 노트북이 켜져 있어야 한다”는 문제가 사라졌습니다. 앞으로 비슷한 자동화를 늘려도 같은 패턴으로 붙이면 됩니다.

Google Cloud 문서에서도 Cloud Scheduler는 정해진 시간에 Cloud Run 같은 작업을 실행하는 용도로 쓰입니다. 특히 데이터 시스템 간 콘텐츠 동기화 같은 반복 작업에 맞는 방식입니다.
참고: Google Cloud Scheduler 문서, Cloud Run Scheduler 문서

실제로 만든 자동화 흐름

최종 자동화는 이렇게 동작합니다.

1단계 — Drive 폴더에서 회의록 찾기

특정 Google Drive 폴더를 봅니다. 그리고 파일명에 이 문자열이 들어간 Google Docs만 고릅니다.

<> 김태현 온라인 커피챗

2단계 — Google Docs 본문 읽기

회의록 문서를 열어서 본문을 읽습니다. 녹화 파일을 다운로드하거나 음성을 다시 전사하지 않습니다.

3단계 — OpenAI로 회사 소개 재료 추출

회의록 전체가 아니라, 다음 커피챗에서 다시 쓸 만한 내용만 뽑습니다.

• 30초 one-liner

• 2분 회사 소개

• 자주 받은 질문

• 반복 표현

• 설명이 애매했던 부분

• 다음에 개선할 포인트

4단계 — Notion에 누적

기존 Notion 문서를 덮어쓰지 않고, 날짜별 업데이트 블록을 추가합니다. 그래서 “언제 어떤 커피챗에서 어떤 표현이 추가됐는지”를 나중에 볼 수 있습니다.

(이 부분은 나중에 하나의 정리된 문서가 되도록 내용을 수정하는 방식으로 바꿔야 겠더라구요)

5단계 — 처리 이력 저장

이미 처리한 Google Docs ID는 Cloud Storage에 저장합니다. 같은 회의록을 다시 처리하지 않기 위해서입니다.

막힌 부분도 꽤 있었어요

가장 먼저 막힌 건 Google Cloud billing이었습니다.

처음 알려준 프로젝트에는 billing이 연결되어 있지 않았고, 그래서 Cloud Run API를 켤 수 없었습니다. 나중에 Google Cloud Console 화면을 보니 실제 billing이 연결된 프로젝트는 meeting-recording-process였습니다.

두 번째로 막힌 건 권한이었습니다.

Cloud Run Job이 Google Drive 폴더를 읽으려면 서비스 계정에 Drive 폴더를 공유해야 했습니다. 이걸 공유하니 Drive와 Docs 읽기는 성공했습니다.

세 번째로 막힌 건 Notion이었습니다.

Notion token은 있었지만, 대상 Notion 페이지가 integration에 공유되어 있지 않았습니다. 그래서 처음 실행은 Notion append 단계에서 실패했습니다. 페이지를 integration에 공유한 뒤에는 정상 처리됐습니다.

이 과정이 오히려 좋았습니다. 자동화는 코드를 짜는 것보다 권한 연결에서 더 자주 막힌다는 걸 다시 확인했거든요.

그리고, 로컬 LLM이 이런 역할을 해 주면 어떨까 하는 생각을 하게 되었습니다. 개발자들이야 이런 일을 수도 없이 해서 쉽게 할 수 있지만, 회사 내의 자동화를 할 때 token, secret 같은 것을 발급 받아 외부 공유하지 않고 내부에서만 처리하는 온프레미스 로컬 LLM이 필요하겠다 싶었어요.

ALT

한국어 텍스트가 포함된 페이지의 스크린샷

<이제 커피챗을 하고 나면 그 내용을 처리해서 회사 소개 문서에 업데이트가 됩니다. 아직, 하나의 문서로 계속 개선해 나가는 것을 하진 못했어요>

결과: 회의록 16개가 Notion에 반영됐어요

최종 결과는 이렇습니다.

자동화 상태도 확인했습니다.

Cloud Run Job: meeting-transcript-sync
Scheduler: meeting-transcript-sync-daily
실행 시간: 매일 09:30 Asia/Seoul
처리 완료: 16개
마지막 확인: pending 0

이제 Drive 폴더에 새 커피챗 회의록이 생기면, 다음날 오전 9시 30분에 Notion에 자동 반영됩니다.

Rona 스킬이 좋았던 점

이번 작업은 처음부터 “정답을 알고 시작한 자동화”가 아니었습니다. 오히려 반대에 가까웠어요. 커피챗 회의록을 잘 활용하고 싶다는 문제의식은 있었지만, 어디서부터 손대야 할지는 명확하지 않았습니다.

이때 Rona 스킬이 좋았던 점은 하나의 시작점을 만들어줬다는 점입니다.

처음 스킬은 녹화본을 수집하고, 전사하고, Notion 문서로 정리하는 흐름을 제안했습니다. 실제로는 그 안에서 꽤 많은 방향 수정이 있었습니다. AssemblyAI 대신 이미 생성된 Google Docs 회의록을 쓰기로 했고, 로컬 launchd 대신 Cloud Run Job과 Cloud Scheduler를 쓰기로 했습니다.

그런데도 스킬이 유용했던 이유는, “무엇을 결정해야 하는지”를 드러내줬기 때문입니다.

• 원천 데이터는 녹화본인가, 이미 만들어진 회의록인가?

• 자동 실행은 내 노트북에서 할 것인가, 클라우드에서 할 것인가?

• Notion에는 덮어쓸 것인가, 변경 이력처럼 누적할 것인가?

• 사람이 해야 하는 권한 설정과 AI가 할 수 있는 구현 작업은 무엇인가?

혼자였다면 “언젠가 해야지” 하고 미뤘을 가능성이 큽니다. Rona 스킬은 완벽한 답을 바로 준다기보다, 각잡고 시작하게 만드는 효과가 있었습니다. 그리고 Codex와 대화하면서 실제 상황에 맞게 계속 수정할 수 있었습니다.

다음 버전의 Rona 스킬에는 이런 질문이 먼저 들어가면 더 좋겠다고 느꼈습니다.

이미 자동 생성되는 회의록이나 전사본이 있나요?
외부 유료 SaaS 없이 처리하고 싶나요?
로컬 노트북에서 돌려도 되나요, 아니면 클라우드에서 안정적으로 돌아야 하나요?

이 질문들이 앞에 있었다면 더 빨리 지금 구조에 도달했을 것 같습니다.

또한, 이 작업은 혼자 했으면 시작이 늦어졌을 가능성이 큽니다.

처음에는 “어떻게 해야 하지?”부터 막혔는데, AI가 하나의 시작 방안을 제시해주니 대화가 시작됐습니다. 그리고 제가 상황을 설명하면서 방향을 계속 바꿀 수 있었습니다.

특히 좋았던 건 이 부분입니다.

처음에는 AssemblyAI 전사를 생각했다.
그런데 실제로는 Google Docs 회의록이 이미 있었다.
그래서 원천 데이터를 바꿨다.
처음에는 launchd를 생각했다.
그런데 장기 운영에는 Cloud Run이 맞았다.
그래서 실행 환경을 바꿨다.

AI가 처음부터 정답을 낸다기보다, 대화하면서 더 맞는 방향으로 좁혀가는 느낌이었습니다.

AI 활용 팁!

이런 자동화를 만들 때는 처음부터 “코드 짜줘”라고 하기보다, 먼저 이 질문들을 던지는 게 좋았습니다.

지금 내가 가진 원천 데이터가 무엇인지 먼저 확인해줘.
이미 자동으로 생성되는 파일이나 문서가 있는지 보고, 외부 유료 SaaS 없이 처리할 수 있는 방법을 우선 검토해줘.
로컬 노트북에서 돌리는 방식과 클라우드에서 돌리는 방식을 비교하고, 장기 운영에 맞는 구조를 추천해줘.
사람이 꼭 해야 하는 권한 설정과 AI가 대신 할 수 있는 구현 작업을 분리해서 진행해줘.

이번 작업에서 가장 중요한 팁은 “이미 있는 데이터부터 보기”였습니다.

녹화본이 있다고 해서 바로 전사 API를 붙일 필요는 없었습니다. Google Meet이 이미 만들어준 회의록을 쓰면 됐습니다. 그 덕분에 비용도 줄고, 구조도 단순해졌습니다.

또 하나는 “권한 체크를 별도 단계로 보기”입니다.

Drive 공유, Notion integration 공유, Cloud billing, Secret Manager 권한처럼 사람이 해야 하는 일이 있습니다. 이걸 초반에 분리하면 자동화가 훨씬 덜 막힙니다.

이런 분께 추천해요

커피챗, 세일즈콜, 고객 인터뷰, 내부 회의처럼 반복되는 대화에서 좋은 표현이나 FAQ가 계속 생기는 분께 추천합니다.

특히 이런 상황이면 잘 맞습니다.

• Google Meet 회의록이 Drive에 자동으로 쌓이고 있음

• Notion에 지식 문서를 관리하고 있음

• 회의가 끝나도 좋은 표현이 문서화되지 않음

• 노트북이 켜져 있어야 하는 자동화는 피하고 싶음

• 외부 유료 SaaS를 최소화하고 싶음

AI 자동화는 거창한 것부터 시작하지 않아도 됩니다. 이미 생기는 회의록을 읽고, 다음에 더 잘 말하기 위한 문서로 바꾸는 것부터도 충분히 효과가 있었습니다.

SEO 최적화 정보

메인 키워드: Cloud Run 자동화
서브 키워드: Google Meet 회의록 자동화, Google Docs Notion 연동, Cloud Scheduler, Notion 자동 업데이트, AI 활용 사례
추천 태그: AI활용사례, 업무자동화, CloudRun, GoogleDrive, Notion, Codex
메타 설명: Cloud Run 자동화로 Google Meet 회의록을 읽고 Notion 회사소개 문서에 자동 반영한 사례입니다.
추천 카테고리: AI 활용 사례 / 업무 자동화

참고한 공개 문서:

• Google Cloud Scheduler documentation: https://docs.cloud.google.com/scheduler/docs

• Cloud Run Scheduler guide: https://docs.cloud.google.com/run/docs/triggering/using-scheduler