🤖[연구AX] 3,000개 연구 파일, Claude Code로 1.5일 만에 정리한 후기

📝 한줄 요약

인문학 연구자가 Claude Code를 활용해 흩어진 2,859개의 연구 파일을 1.5일 만에 하나의 시스템으로 통합한 구체적인 과정 공유.

🎯 이런 분들께 도움돼요

• 연구 자료가 여기저기 흩어져 있어 답답한 대학원생

• AI를 연구에 활용해보고 싶지만 어디서 시작해야 할지 모르는 인문학 연구자

• "정리해야 하는데..." 압박에 시달리는 지식 노동자

😫 문제 상황: 3,000개 파일이 여기저기

박사과정 6년차. 내 연구 자료들은 Documents 폴더 안에서 미아가 되어 있었다.

합계: 약 3,000개

막상 논문을 쓰려고 하면, 필요한 파일을 찾는 데만 한참이 걸렸다. 분명 어딘가에 정리해둔 게 있는데... 겨우 찾아서 읽고, 메모해두고는, 또 어디 저장했는지 잊는다. 반복.

🔁 이전의 시도들 (1년 전)

시도 1: 연구 프로세스 설계

약 1년 전, 지피터스 연구지식관리 스터디에 참여하면서 "개인 연구 프로세스 시각화"라는 글을 썼다.

설계한 5단계 워크플로우:

Collect(수집) → Curate(큐레이션) → Process(처리) → Build(구축) → Produce(산출)

각 단계에서 어떤 도구를 쓸지, 자료가 어떻게 흘러가야 하는지 꼼꼼하게 설계했다. 하이라이트와 인용구는 Data로, 정제된 생각만 Notes로 분류한다는 원칙도 세웠다.

시도 2: 노트 처리봇 개발

"노트 처리봇 개발 과정(1)" "노트 처리봇 개발 과정(2)" 에서 GPT API로 노트 자동 분류 봇을 만들었다. 메모를 자동으로 분류하고 태깅하는 시스템. 만들어서 작동은 시켰다.

왜 실패했나

문제 1: AI 퀄리티 한계

• 1년 전 AI 시켜서 메타데이터를 입력했는데, 퀄리티가 마음에 안 들었다

• 지금 클코의 Opus만큼 똑똑하지 않았음

문제 2: 옵시디언 활용 능력 부족

• 메타데이터는 입력했는데, Dataview 등으로 연결/시각화하는 게 어려웠다

• 옵시디언 기능에 익숙하지 않았음

문제 3: 워크플로우가 나와 안 맞았다 (가장 큰 이유)

• MBTI 대문자 P + ADHD인 나에게, 설계한 대로 "읽고 → 메모하고 → 옮기고 → 분류하는" 과정은 고통이었다

• 읽고 싶을 때 읽고, 생각하고 싶을 때 생각하고, 쓰고 싶을 때 써야 하는데...

• 워크플로우대로 하다 보니 연구에 흥미를 잃고 현타가 왔다

1년간의 타협

결국 최소한의 타협을 했다:

"하고 싶은 대로, 하던 대로 마음껏 공부하고 연구하되, 무조건 어떤 형태로든 메모를 남기자!"

그렇게 1년을 살았다. 결과:

• 옵시디언에 쌓인, 메타데이터 없는 노트들

• 아이폰 메모앱에 마구 쌓아놓은 메모들

• Plaud로 녹음해놓은 수많은 음성 메모들

• 워드로 생각나는 대로 써내려간 미완성 원고들

3,000개에 육박하는 파일들이 디지털 공간 온갖 곳에 흩어져 있었다.

💡 전환점: Claude Code를 만나다

2025년 12월 31일, Claude Code를 만났다.

처음엔 그저 "코드 짜는 AI"인 줄 알았다. 그런데 다른 목적으로 코드를 짜면서 클코와 대화를 나누다 보니, 다른 가능성이 보였다. (관련 글: "클코랑 코딩하기")

클코가 할 수 있는 것들:

• 내 작업 맥락을 이해하고 제안

• 터미널에서 파일 정리

• 스크립트 작성

• 내 연구 스타일에 맞는 작업 계획 설계

"이건 도구가 아니라, 확장된 뇌가 될 수 있다."

1년 전에 그려둔 설계도가 떠올랐다. Collect → Curate → Process → Build → Produce. 그때는 각 단계를 구현할 방법이 막막했다. 그런데 이제는 달랐다. "이렇게 해줘"라고 말하면, 클코가 만들어주었다.

🚀 핵심 아이디어: 나는 생각한다, 너는 생산한다

클코와 대화하면서 떠오른 아이디어:

연구 워크플로우를 자동화해두면, 나는 생각하고, 클코가 그 생각들을 모으고 조직하고 정리해서 생산물로 만들 수 있지 않을까?

나는 읽고 싶은 걸 읽고, 생각하고 싶은 만큼 생각하고, 쓰고 싶은 만큼 써두면, 클코가 그걸 내가 요구한 규칙에 따라 조직하고, 정리하고, 아웃풋으로 만들어줄 수 있지 않을까?

그러려면 먼저 흩어진 사유의 조각들을 하나의 공간으로 통합할 필요가 있었다.

그 공간에 이름을 붙였다. 누코스모스(Noocosmos).

• Noos: 그리스어로 '정신', '지성'

• Cosmos: 질서 있는 우주

• = "사유의 우주"

🔧 실제 작업 과정: 1.5일의 대통합

Day 1 (약 4.5시간)

Step 1: 파일 변환 환경 구축

클코에게 요청: "Documents 폴더에 있는 파일들을 markdown으로 변환하고 싶어. docx, hwp, pdf 다 있어. 각주나 메모는 보존해줘."

클코의 작업:

• pandoc 설치 및 설정

• hwp 변환용 도구 설정

• 변환 스크립트 작성

Step 2: Documents 폴더 전체 변환

변환 대상:

• 원고 파일 136개 → markdown

• 수업 자료 414개 → markdown

• 사료/리딩노트 → markdown

소요 시간: 약 2시간 (대부분 변환 대기 시간)

Step 3: Apple Notes 674개 분류

클코에게 요청: "Apple Notes에 있는 메모들을 가져와서 분류하고 싶어."

클코의 작업:

• Apple Notes export

• 내용 기반 자동 분류 (연구/일상/아이디어 등)

• markdown 변환

Step 4: 동기화 자동화

클코에게 요청: "앞으로 Apple Notes에 메모하면 자동으로 여기로 들어왔으면 좋겠어."

클코의 작업:

• 동기화 스크립트 작성 (/sync-notes 스킬로 등록)

Day 2 (집중 작업)

Step 5: 파일 분류 철학 정립

클코와 대화:

나: "2,859개를 어떻게 분류하지? 완성도 높은 것과 낮은 것을 구분하고 싶은데..." 클코: "보석(gems)은 어때요? 원석도 있고, 연마된 보석도 있잖아요." 나: "오 좋아. 그럼 raw → working → polished로 가자."

결과: gems 시스템 탄생

• polished (⭐⭐⭐): 출판/발표 완료

• working (⭐⭐): 정리됨, 활용 중

• raw (⭐): 미정리, 초안

Step 6: 다중 관점 아키텍처 설계

문제: 품질별로 분류하면 프로젝트별로 못 본다. 프로젝트별로 분류하면 품질 관리가 안 된다.

클코 제안: "심볼릭 링크로 여러 관점을 동시에 유지하면 돼요."

결과: 3개 레이어 아키텍처

• 품질별 (실제 파일 위치): polished/working/raw

• 활용도별 (자동 갱신 symlink): active/dormant/archive

• 프로젝트별 (수동 symlink): dissertation/ (박사논문 관련 507개)

Step 7: 박사논문 집필 시스템 구축

클코에게 요청: "박사논문 쓸 때 필요한 워크스페이스를 만들어줘."

결과: collect → compose → complete 3단계 구조

• collect/: 자료 수집 및 정리

• compose/: 원고 집필

• complete/: 완성본 관리

추가 작업: 노트 인덱싱 및 자료 연결

• 정리한 노트들에 인덱싱 (키워드, 주제, 관련 파트 등)

• 박사논문 각 파트별로 관련도 높은 순으로 정렬

• collect/에 symlink로 연결 → 집필할 때 바로 참조 가능

Step 8: AI 협업 규칙 문서화 ("헌법")

클코에게: "지금까지 정한 규칙들을 CLAUDE.md에 정리해줘. 앞으로 새 세션 시작할 때 이거 읽으면 바로 작업 시작할 수 있게."

결과: CLAUDE.md 745줄 (버전 2.4)

• 폴더 구조

• 분류 규칙

• 금지 사항 (sources/ 수정 금지 등)

• 작업 흐름

• 모델 선택 규칙 (Opus/Sonnet/Haiku)

💡 각 스텝에 대한 상세 포스팅을 추후 공개할 예정입니다. 이 글에서는 전체 흐름만 소개하고, 구체적인 프롬프트, 대화 과정, 삽질기는 개별 포스팅에서 다룰게요. (물론 포스팅 초안도 클코랑 함께 만듭니다 😉)

✅ 결과 비교

핵심 변화:

• 나는 전체를 조망하고 연결을 상상하기만 하면, 클코가 노가다를 다 수행해준다

• 연구물 산출에 드는 시간과 에너지가 현격히 줄었다

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