효율적인 정보 정리와 창의적인 콘텐츠 제작을 위해, 많은 1인 창작자들이 Obsidian과 같은 마크다운 기반의 지식 관리 도구를 활용하고 있습니다. 여기에 ChatGPT의 언어 모델 기능을 결합하면, 반복적인 리서치와 메모 작업을 자동화할 수 있는 강력한 아카이브 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 ‘글쓰기 리서치 아카이브’ 시스템을 만드는 구체적인 과정을 소개합니다.
왜 Obsidian과 ChatGPT를 함께 써야 하는가?
Obsidian은 연결 기반의 지식 관리를 지향하는 도구로, 마크다운 파일을 로컬에서 관리하면서도 강력한 링크 구조를 제공합니다. 그러나 수많은 노트를 만들다 보면 중복 자료나 불필요한 정리가 발생할 수 있습니다. 이때 ChatGPT API를 활용하면 노트 정리, 요약, 분류, 키워드 추출 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 곧, 콘텐츠 제작의 리서치 시간을 대폭 줄여주는 결과로 이어집니다.
시스템 구축을 위한 핵심 요소
1. Obsidian 폴더 구조 설계
먼저 Obsidian에서 아래와 같은 폴더 구조를 설계합니다.
- 00_Inbox
- 01_리서치
- 02_요약
- 03_아이디어
- 04_발행 콘텐츠
이 구조를 기반으로 각 노트의 상태를 이동시키며 관리합니다. 자동화의 시작 지점은 항상 00_Inbox 폴더입니다.
2. ChatGPT API 연결
OpenAI API 키를 발급받아 Python 또는 Make(Zapier) 등으로 연결합니다. 주요 기능은 다음과 같이 구현할 수 있습니다:
- 텍스트 요약: 리서치 노트를 간결하게 요약
- 키워드 추출: 핵심 키워드 자동 생성
- 태그 추천: 연결 가능한 다른 노트 제안
이러한 기능은 매일 새롭게 생성된 노트를 대상으로 자동 수행되도록 설정합니다.
예시: 리서치 자동 요약 흐름
Notion Web Clipper나 Readwise를 통해 수집한 콘텐츠를 Obsidian Inbox에 복사했다고 가정합시다. 다음은 자동화 흐름입니다:
- Inbox 폴더 내 새로운 노트 감지
- 내용을 ChatGPT API로 전송하여 요약 및 키워드 추출
- 요약 결과를 기존 노트에 덧붙이고, ‘리서치’ 폴더로 이동
이러한 방식으로 반복적인 수집-정리 작업을 AI가 대신 처리하게 됩니다.
연동 도구 및 활용 팁
1. Templater 플러그인
Obsidian의 템플릿 자동화를 위해 Templater 플러그인을 설치하면, ChatGPT 결과물을 노트에 자동 삽입할 수 있습니다. 특히 메타데이터 자동 기입에 유용합니다.
2. Dataview 플러그인
Dataview를 통해 노트 목록을 조건별로 정렬하면, 작성 중이거나 미완성인 리서치 노트를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
3. Github 연동
버전 관리를 위해 Obsidian Vault를 GitHub에 자동 백업하도록 설정하면, 데이터 유실 위험을 줄이고 여러 기기에서의 동기화를 보장할 수 있습니다.
마무리: AI를 도구로 만드는 창작 루틴
글쓰기 리서치 아카이브는 단순히 정보를 쌓아두는 저장소가 아닙니다. AI와 연동함으로써 ‘생각의 연결’을 자동화하고, 창작의 효율을 높이는 시스템으로 확장됩니다. 중요한 것은 기술이 아니라 습관이며, Obsidian과 ChatGPT의 연결은 이를 강화하는 촉매 역할을 할 수 있습니다.
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