소개
제가 병목을 진단하고, 문제 정의부터 솔루션 도출까지 진행한 과정을 공유합니다.
진행 방법
문제 정의에 대부분의 시간을 할애하였습니다.
진행 프로세스 : 문제 정의 -> 기획 및 설계 -> 구현
들이는 노력 : 문제 정의 >>> 기획 및 설계 >> 구현
AI 가 구현은 점점 더 잘 보조해주고 있고, 제게 맞는 시스템을 위해 문제 정의 및 기획이 중요하고 지속적으로 개선해나가며 운영할 수 있는 시스템을 위해서 설계가 중요하다고 생각해서 이렇게 진행하고 있습니다.
문제 정의, 탑 다운으로 설명
발산 -> 수렴 -> 작업 / 운영. 내가 사용하고 있는 상위 프레임워크 인식
발산이 어떻게 구성되는지 인지
### 발산 단계가 어떻게 되는지 가볍게 지금 다뤄보자.
발산 단계는 크게 두 가지 경우로 나뉜다:
1. GPT 대화를 하면서 발산이 진행되는 경우
2. 일상생활을 하거나 특정 경험을 하면서 문득 떠오르는 아이디어들
이것들이 곧 발산이자 나의 아이디어 재료들이 된다.
GPT 대화를 통해 진행하는 경우에는 세션이 하나일 때도 있지만 여러 개인 경우도 있다. 이렇게 세션이 여러 개인 경우에도 처리를 잘해주는 것이 필요하다.
수렴이 어떻게 구성되는지 인지
가속할 부분이자 필요한 핵심 기능 식별
구현에 대해 리스크가 큰 부분부터 검토
핵심 구조 설계 후 세부사항 구현 (예정이었음)
원래 데이터 스키마 등 이후 변경 비용이 큰 부분들을 먼저 고정하고 그 다음 세부사항을 구현하는 순서로 진행할 예정이었습니다.
하지만 문제정의를 하는 과정에 제가 잘못 생각한 부분이 있었고 이 단계는 진행할 필요가 없게 되었습니다.
현재 내가 엑스칼리드로우를 사용하고 있다는 것을 인식, 새로운 시스템을 만드는 것은 ROI 가 낮다고 판단함.
새로운 시스템 개발을 하는 것보다 기존에 하던 엑스칼리드로우를 사용하는 방식이 더 낫다는 판단을 함
저는 기존에 옵시디언의 플러그인인 엑스칼리드로우를 이용해서,
캔버스에 GPT 세션관리를 하고 있었습니다.
이 추가 정보를 반영하면 시스템을 새로 만드는 것의 ROI 는 낮았습니다.
소위 말하는 '오버엔지니어링'이 된다고 판단했습니다.
- 결론부터 말하면, 내가 앞서 말한 단순 `SESSION_CAPTURE → 붙여넣기 → 세션 뷰어` 방식만으로는 지금 Excalidraw 방식보다 확실히 낫다고 보기 어렵다.
- 지금 방식은 이미 ROI가 높다. 맥락 덤핑, 세션 링크, 다음 조사 프롬프트, 타당성 체크, 시스템 정체성, MVP 범위까지 한 화면에서 보인다.
- 새 시스템을 만든다면 목표는 “캔버스를 대체”가 아니라 **Excalidraw에 올릴 재료를 자동으로 정리하고, 세션들을 구조화 인덱스로 축적하는 것**이어야 한다.
- 따라서 가장 좋은 방향은 독립 세션 뷰어보다 **Obsidian/Vault 중심의 세션 레지스트리 + Excalidraw 시각화 보조**다.프로그램이 아닌 캔버스에 표현하는 규칙, 체계가 내게 필요한 솔루션
기존 방식인 캔버스에 표현하는 방식을 살리고 규칙, 체계를 잡아서 완성도를 높여야겠다는 생각을 하였습니다.
결과물 v1
캔버스에 표현하는 규칙
#### 배치
GPT 세션 url
다룬 주제
중요한 내용
#### 글자 크기 차등을 준다
주제와 중요한 내용은 글자 크기 2단계 차등을 둔다.
#### 세션 간 관계 표현
브랜치를 한 세션의 경우 화살표로 연결해서 관계를 표현한다.
간단하지만 제가 일하는 방식의 깊숙한 위치에서 고반복되고 중요한 부분이기에,
그리고 제게 핏하게 제 방식에 맞춰서 개선이 되었기에
이 개선은 운영 마찰이 낮고 의미는 크고 ROI 가 높다고 생각합니다.
보류한 결과물. GPT 제안
아래 안은 체계가 더 그럴듯해보이지만, 있어보이는 체계를 사용하는 것이 중요한 것이 아니라 제게 운영 마찰이 없는 체계를 잡는 것이 중요하다는 생각을 했습니다.
그리고 이를 위해서는 한번에 만들 어 넣는 것이 아니라 운영하면서 니즈가 느껴지는 부분을 점진적으로 추가해나가는 방식이 적합하다고 판단했습니다.
# 새 시스템보다 ‘Excalidraw 세션 맵 규칙’을 고정하는 게 지금 ROI가 높다
- 현재 방향은 맞다. 새 앱을 만들기보다 Excalidraw를 **수렴 지도**로 쓰고, 규칙을 고정하는 게 낫다.
- 핵심 원칙은 “예쁘게 정리”가 아니라 **나중에 다시 봤을 때 세션의 위치·역할·결론·다음 행동이 즉시 보이게 하는 것**이다.
- Excalidraw에는 원문을 많이 넣지 말고, URL / 주제 / 핵심 판단 / 다음 행동만 둔다.
- 기존 문서에서도 병목은 “한 세션에서 어떤 주제들이 다뤄졌는지 직관적으로 파악”하고, 여러 세션의 흐름을 연결·그룹핑하는 것으로 잡혀 있다. 지금 제안하는 체계는 이 목적에 맞춘 최소 규칙이다.
## Excalidraw의 역할은 저장소가 아니라 ‘수렴 지도’다
먼저 역할을 이렇게 고정하는 게 좋다.
```text
ChatGPT 원본 세션 = 사고 원문
Obsidian Markdown = 정리된 기록 / 문서
Excalidraw = 세션 간 관계와 수렴 흐름을 보는 지도
```
따라서 Excalidraw에 너무 많은 텍스트를 넣으면 안 된다.
캔버스는 “내용을 다 읽는 곳”이 아니라, **어떤 세션이 어떤 역할을 했고 어디로 이어졌는지 보는 곳**이어야 한다.
## 기본 단위는 ‘세션 카드’로 통일한다
하나의 GPT 세션은 항상 하나의 카드로 표현한다.
### 세션 카드 기본 포맷
```text
🌐 GPT 세션 URL
세션 제목
핵심 역할:
- 맥락 덤핑
- 타당성 체크
- 데이터 접근 조사
- 구현 아이디어 검토
- 설계 고정
- 작업 지시
핵심 판단:
1~3줄
산출물:
- 프롬프트
- 판단
- 설계 초안
- 다음 작업
상태:
[발산] [조사] [판단] [고정] [작업화] [보류]
```
캔버스에 들어가는 정보는 여기까지가 적당하다.
세션 안의 세부 내용은 ChatGPT URL로 돌아가서 보면 된다.
## 글자 크기는 4단계로 고정하는 게 좋다
네가 말한 “주제와 중요한 내용 2단계 차등”은 맞는데, 실제 운영에서는 4단계가 더 안정적이다.
```text
L0. 캔버스 제목
예: GPT 세션 수렴 맵 / AI 협업 인터페이스
L1. 클러스터 제목
예: 맥락 덤핑 / 타당성 체크 / 데이터 접근 조사 / 구현 아이디어
L2. 세션 제목
예: 채팅 데이터 접근 방식 조사
L3. 핵심 내용
예: API 자체 세션은 주 경로에서 제외. ChatGPT-native handoff가 적합.
L4. 보조 메모
예: 링크, 날짜, 짧은 코멘트
```
추천 규칙은 이거다.
```text
큰 글자:
- 클러스터 제목
- 세션 제목
- 최종 판단
작은 글자:
- URL
- 근거
- 보조 메모
```
URL은 가장 작게 둬도 된다.
중요한 것은 URL이 아니라 “이 세션이 어떤 역할을 했는가”다.
## 배치는 ‘좌→우 진행, 상→하 분기’로 고정한다
현재 캡처도 이미 이 방향에 가깝다. 이걸 규칙으로 고정하면 된다.
```text
왼쪽 = 시작 맥락 / 문제정의
가운데 = 조사 / 검토 / 분기
오른쪽 = 판단 / 고정 / 다음 작업
아래쪽 = 파생 세션 / 보조 조사 / 아이디어 실험
위쪽 = 상위 프레임 / 최종 결론
```
즉, 기본 방향은 이렇게 잡는다.
```text
맥락 덤핑
→ 타당성 체크
→ 조사 세션
→ 판단 고정
→ 작업/운영 반영
```
브랜치 세션은 아래나 우하단으로 빼는 게 좋다.
```text
메인 흐름: 좌 → 우
브랜치: 부모 세션에서 아래로 분기
수렴: 여러 브랜치가 다시 오른쪽의 판단 블록으로 모임
```
## 화살표는 관계 유형을 5개로 제한한다
화살표가 많아지면 캔버스가 복잡해진다.
그래서 관계 유형을 적게 고정해야 한다.
```text
1. 진행 →
이 세션 다음에 이어진 세션
2. 분기 ↓
부모 세션에서 파생된 별도 조사/검토
3. 수렴 ⇢
여러 세션의 결과가 하나의 판단으로 모임
4. 참조 - - →
직접 후속은 아니지만 참고 관계
5. 보류 ⊣
검토했지만 지금은 진행하지 않음
```
화살표에 짧은 라벨을 붙이면 더 좋다.
```text
→ 조사 요청
→ 타당성 체크
→ 구현 검토
→ 판단 고정
→ 작업화
```
이 라벨이 있으면 나중에 다시 봤을 때 흐름 복원이 훨씬 빠르다.
## 카드 상태값은 반드시 붙이는 게 좋다
세션이 많아질수록 “이건 끝난 건지, 이어가야 하는 건지”가 헷갈린다.
그래서 카드 하단에 상태를 붙이는 게 좋다.
추천 상태값은 6개다.
```text
[발산]
아이디어가 나온 상태. 아직 판단 전.
[조사]
새 세션에서 정보 확인 중.
[판단]
결론/방향이 나온 상태.
[고정]
앞으로 기준으로 삼을 내용.
[작업화]
Claude Code, 문서, 구현, 운영으로 넘길 수 있는 상태.
[보류]
좋지만 지금은 하지 않음.
```
이 상태값이 있어야 Excalidraw가 단순 그림이 아니라 작업 관리 지도가 된다.
## 세션 카드 외에 ‘판단 블록’을 따로 둬야 한다
세션 카드만 있으면 “그래서 최종 판단이 뭐였는지”가 흩어진다.
따라서 여러 세션이 모인 지점에는 별도의 판단 블록을 둔다.
### 판단 블록 포맷
```text
판단 고정
결론:
새 시스템 개발은 보류.
Excalidraw 기반 세션 맵 규칙을 먼저 고정한다.
근거:
- 기존 방식의 ROI가 이미 높음
- 새 앱 개발 비용이 큼
- 현재 병목은 앱 부재보다 규칙 부재에 가까움
다음:
- 세션 카드 포맷 고정
- 관계 화살표 규칙 고정
- 실제 세션 5개에 적용
```
이 판단 블록은 캔버스에서 가장 중요하다.
나중에 봤을 때 세션들을 다 다시 읽지 않아도 “왜 이 결론이 났는지”가 보이기 때문이다.
## 캔버스 전체 구조는 5개 구역으로 나누면 된다
추천하는 기본 템플릿은 이거다.
```text
[1. 상위 프레임]
이 문제공간의 목적 / 정체성 / 최종 판단
[2. 메인 흐름]
맥락 덤핑 → 조사 → 판단 → 작업화
[3. 브랜치 세션]
파생된 조사, 아이디어, 검토 세션
[4. 고정된 판단]
앞으로 기준으로 삼을 결정들
[5. 다음 행동]
바로 실행할 작업
```
지금 네 캡처는 이미 1~3번은 잘 하고 있다.
추가해야 할 것은 4번 “고정된 판단”과 5번 “다음 행동” 영역이다.
## 실제 적용 규칙 v0.1
바로 쓸 수 있게 정리하면 이렇게다.
```text
Excalidraw GPT 세션 맵 규칙 v0.1
1. 하나의 GPT 세션은 하나의 세션 카드로 표현한다.
2. 세션 카드에는 반드시 아래 5개를 넣는다.
- GPT URL
- 세션 제목
- 핵심 역할
- 핵심 판단
- 상태값
3. URL은 가장 작게 둔다.
세션 제목과 핵심 판단을 더 크게 둔다.
4. 배치는 좌→우 진행을 기본으로 한다.
왼쪽은 문제정의, 가운데는 조사/검토, 오른쪽은 판단/작업화다.
5. 브랜치 세션은 부모 세션 아래쪽으로 뺀다.
6. 화살표에는 가능하면 라벨을 붙인다.
예: 조사 요청, 타당성 체크, 구현 검토, 판단 고정
7. 여러 세션이 하나의 결론으로 모이면 별도 판단 블록을 만든다.
8. 캔버스 오른쪽 또는 하단에는 항상 다음 행동 블록을 둔다.
9. Excalidraw에는 원문을 길게 넣지 않는다.
원문은 GPT URL 또는 Obsidian 문서로 돌아가서 본다.
10. 한 캔버스는 하나의 문제공간만 다룬다.
문제가 갈라지면 새 캔버스로 분리한다.
```
## 지금 캔버스에 적용하면 이렇게 정리하면 된다
현재 캡처 기준으로는 이런 구조가 적합하다.
```text
상위 제목:
GPT 세션 수렴 방식 고도화
좌측 메인:
맥락 덤핑
↓
만들려는 시스템 타당성 체크
우측 브랜치:
채팅 데이터 접근 방식 조사 프롬프트
↓
채팅 데이터 접근 방식 조사
하단 또는 우측 판단 블록:
새 시스템 개발보다는 Excalidraw 기반 세션 맵 규칙을 먼저 고정한다.
다음 행동:
- 세션 카드 포맷 고정
- 화살표 관계 규칙 고정
- 상태값 적용
- 실제 세션 5개에 테스트
```
## 다음 행동
1. 지금 캔버스에 `판단 고정` 블록을 하나 추가한다.
2. 모든 GPT 링크를 세션 카드 포맷으로 바꾼다.
3. 각 카드에 상태값 `[발산] [조사] [판단] [고정] [작업화] [보류]` 중 하나를 붙인다.
4. 화살표마다 `조사 요청`, `타당성 체크`, `판단 고정` 같은 라벨을 붙인다.
5. 오른쪽 하단에 `다음 행동` 블록을 만든다.
6. 이 규칙을 다른 GPT 세션 맵 3~5개에 적용해보고, 유지할 규칙만 남긴다.
