26시간 프로젝트 실험과 AI 지식관리 시스템 구축

안녕하세요? 생산적생산자입니다.

지난 주는 새로운 실험의 시행착오를 통해 성장하는 방법을 배우는 주간이었습니다. 26시간을 사는 새벽 루틴 도전, AI를 활용한 지식관리 시스템의 진화, 그리고 웨비나 준비 과정에서 발견한 성장의 원리까지, 완벽하지 않은 실험들이 쌓여 나만의 성장 시스템이 되어가는 과정을 경험했습니다. 실패와 성공을 모두 다음 단계로 나아갈 자산으로 활용하며 얻은 인사이트를 나누고, 여러분도 함께 적용할 수 있는 방법을 공유드리겠습니다.

26시간 프로젝트 실험 복기 - 의지력의 한계와 시스템의 힘

7월 29일 오전 5시 30분, 첫 성공의 짜릿함을 경험했습니다. 스레드 1개를 올리고 뉴스레터 작업을 시작하는 여유로운 아침이었습니다. 그런데 바로 다음 날, 알람을 설정하지 않아 새벽 시간을 완전히 놓쳐버렸습니다. 휴가 첫날인 7월 31일에는 늦게 일어났지만 그래도 할 일은 처리하는 '절반의 성공'을 경험했고요.

3일간의 시행착오로 깨달은 것은 의지력보다 환경 설계가 훨씬 중요하다는 사실입니다. 성공한 날과 실패한 날의 차이는 의지력이 아니라 알람 설정, 전날 밤 준비, 취침 시간 관리 같은 환경적 요소들이었습니다. 특히 알람을 설정하지 않고 의지력만 믿었던 둘째 날의 참패는 환경 설계의 중요성을 뼈저리게 느끼게 해주었습니다.

더 중요한 깨달음은 완벽주의 함정에서 벗어나는 것이었습니다. 하루 실패했다고 포기하는 대신, 다음날 재시도할 수 있는 힘이 습관 형성의 핵심이라는 걸 경험했습니다. 한 번에 완벽한 루틴을 만들려 하기보다는 작은 성공 경험을 축적해가는 점진적 개선 전략이 훨씬 효과적일거라 생각합니다.

새로운 습관을 시작할 때 체크해야 할 3가지 환경 요소를 정리해보았습니다. 첫째, 물리적 환경인 알람, 작업 환경 세팅입니다. 둘째, 시간적 환경인 전날 취침 시간, 다음날 할일 확인입니다. 셋째, 심리적 환경인 실패에 대한 관대함, 재시도에 대한 준비입니다. 하루 놓쳤다면 다음날 다시 시도하는 겁니다. 이렇게 하면 한 번의 실패가 아예 포기로 이어지는 것을 막을 수 있습니다.

AI 파트너십으로 진화하는 지식관리 - 도구에서 협력자로

지난 주 바이브 코딩으로 문헌메모 추출 프로그램을 만들려다 좌절을 경험했습니다. Adaptive.AI 파싱 속도 저하와 커서+Claude Code 통한 복잡한 로직으로 인해 Claude Pro 사용량을 연속 3일 모두 소진하는 상황까지 갔습니다. 그런데 이 좌절이 오히려 더 나은 해결책으로 안내해주었습니다. 바로 텍스트에서 영구메모 후보를 추출하는 GPTs를 만드는 것이었습니다.

이 과정에서 도구 중심에서 문제 해결 중심으로 사고를 전환하게 되었습니다. AI를 단순히 명령을 수행하는 도구가 아니라 함께 사고하고 문제를 해결하는 파트너로 바꾼 겁니다. 복잡한 코드를 짜려고 애쓰는 대신, LLM의 자연어 이해 능력을 활용해 내가 하이라이트하고 메모한 텍스트를 바로 분석하고 구조화하도록 했습니다.

워크플로우 진화의 법칙도 발견했습니다. 복잡해보이는 기술이 가득한 자동화가 항상 좋은 것은 아니라는 점입니다. 매크로와 파싱 로직으로 복잡하게 구현하려던 것을 간단한 LLM 활용으로 해결하니 훨씬 효과적이었습니다. 기술적 복잡성보다는 문제 해결의 관점에서 접근하는 것이 중요했습니다.

가장 큰 변화는 학습자에서 설계자로의 전환이었습니다. 기존 방법을 따라하기에서 벗어나 나만의 시스템을 정교화하기 시작한 것입니다. GPTs를 만들면서 내가 반복하는 작업들을 발견하고, 이를 자동화할 수 있는 지점들을 찾아가는 과정이 설계자적 사고의 시작이었습니다. '하기 힘든 모든 일은 모두 AI로'라는 생각이 선명해지고, 실제로 월간 메모를 한 번에 넣어서 영구메모로 변환하는 워크플로우까지 실험에 성공했습니다.

AI를 더한 The Knowledge ARC 웨비나 준비

9월 초에 있을 웨비나 기획을 준비하고 있습니다. 가제인 "The Knowledge ARC : AI-Powered Knowledge Mastery"라는 컨셉을 구상하면서 제 워크플로우를 다시 한번 점검하게 되었습니다. 가르치려고 준비하니 내 방법론을 돌아보며 체계화해야 했고, 이 과정에서 그동안 무의식적으로 해오던 일들을 명확하게 정리할 수 있었습니다.

웨비나 준비 과정에서 발견한 성장 원리가 있습니다. 첫째, 남에게 설명하려면 내 방법론을 체계화해야 한다는 점입니다. 막연하게 '이렇게 하면 돼'라고 생각했던 것들을 단계별로 정리하고, 각 단계의 목적과 방법을 명확히 해야 했습니다. 둘째, 차별점은 기술적 복잡성이 아닌 문제 해결의 독창성이라는 깨달음입니다. Claude CLI나 API 활용 같은 기술적 요소도 중요하지만, 정작 핵심은 수강생들이 겪는 개인지식관리의 허들을 정확히 파악하고 쉽게 쓸 수 있도록 해결하는 것이었습니다.

셋째, 학습자 관점에서 허들을 재정의하는 과정이 필요했습니다. 제가 쉽게 여기는 것들이 다른 사람에게는 큰 장벽일 수 있고, 반대로 내가 어려워하는 부분은 다른 사람에게는 간단할 수 있다는 점을 인식하게 되었습니다. 특히 개인지식관리의 단계인 독서와 정보 요약(임시메모, 문헌메모), 영구메모 아이디어 도출(연결), 콘텐츠 초안(출력) 작성이라는 3대 허들을 발견하고 명시화한 것은 큰 수확이었습니다.

이 과정에서 워크플로우 최적화의 원칙도 정립되었습니다. 속도보다는 안정성, 복잡함보다는 지속가능성을 우선시하는 것입니다. 화려한 자동화보다는 매일 꾸준히 실행할 수 있는 단순한 시스템이 더 가치 있다는 걸 깨달았습니다. 내가 하기 힘든 부분을 확인하고, 필요에 따라 기존에 구축된 소스를 AI와 함께 적극적으로 분석하고 빠르게 활용하는 방향으로 사고를 전환한 것도 큰 변화였습니다.

다음주 미리보기

다음 주에는 두 가지 구체적인 실험을 진행할 예정입니다. 첫째, 영구메모 30개 작성하기입니다. 이번 주 완성한 GPTs를 활용해서 지금까지 쌓여있던 임시메모들을 영구메모로 체계화하는 작업입니다. 단순히 개수만 채우는 것이 아니라, 제가 만든 GPTs의 성능을 실제로 검증하고 개선점을 찾는 과정이 될 것입니다.

둘째, 매일 꾸준히 노력하는 한 주 보내기입니다. 제가 실제로 보낸 한 주가 곧 뉴스레터의 소스가 됩니다. 매일 해야 할일을 적어놓고, 업무 내역을 기록해서 더 깊이 있는 개인지식관리 콘텐츠를 만들어보려고 합니다. 새벽 시간 활용(26시간 프로젝트)도 안정화시켜서 할일을 제대로 처리하는 시스템을 구축하는 것이 목표입니다. 실패는 개선을 위한 데이터가 되고, 성공은 다음 실험의 기반이 되는 선순환 구조를 만들어가겠습니다.

고맙습니다.
생산적생산자 드림