회의 녹취록 요약과 담당자별 후속 조치 표 만들기

회의가 끝나면 녹취록 파일은 남지만, 그것을 읽고 요약하고 담당자별 후속 조치를 정리하는 일은 사람이 직접 해야 했습니다. 클로드 코드에 녹취록 파일 한 개와 한 줄 지시만 주면, 몇 분 뒤에는 Word 파일로 정리된 회의록이 폴더에 놓여 있습니다.

준비물은 단순합니다. Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, 파이어플라이즈, 클로바노트, Granola 중 어떤 도구를 쓰든 회의가 끝나면 녹취록을 텍스트 파일로 내보낼 수 있습니다. Zoom은 "Save Transcript"로 .vtt 또는 .txt 파일을 저장하고, Teams는 회의 상세 페이지에서 .docx로 받을 수 있습니다.

이 파일을 프로젝트 폴더의 transcripts 하위 폴더에 넣는 것이 전부입니다.

터미널에서 프로젝트 폴더로 이동한 뒤 클로드 코드를 실행합니다.

cd ~/ai_workspace/meetings

source ~/ai_workspace/venv/bin/activate

mkdir -p transcripts summaries

claude

대화가 시작되면 자연어로 지시합니다. "transcripts 폴더의 2026-04-15_임원회의.txt 파일을 읽고 10줄 요약, 결정 사항 목록, 담당자별 후속 조치 표가 포함된 Word 파일을 summaries 폴더에 저장해줘. 파일명은 원본 날짜와 회의명을 따라줘."

클로드 코드는 python-docx 라이브러리를 내부에서 호출하여 실제로 열고 편집 가능한 .docx 파일을 생성합니다. 결과물에는 세 가지 요소가 들어갑니다. 첫째, 회의 성격을 10줄로 압축한 요약입니다. 90분 회의든 20분 회의든 핵심 논지가 같은 밀도로 정리됩니다. 둘째, 결정된 사항만 따로 뽑은 목록입니다.

안건별로 "무엇을 결정했는가, 왜 그렇게 결정했는가"가 붙습니다. 셋째, 담당자/할 일/마감일 세 열로 구성된 후속 조치 표입니다. 녹취록에 "제가 수요일까지 보내드릴게요" 같은 발언이 있으면, 담당자 이름과 마감일이 자동으로 추출됩니다.

결과물의 쓸모는 프롬프트의 구체성에 비례합니다. "회의 요약해줘"보다는 맥락을 같이 주는 편이 낫습니다. "이 녹취록은 2026년 4월 15일 임원회의 기록이고, 참석자는 대표, CTO, 마케팅 이사 세 사람이다. 결정 중심으로 요약하고, 발언자별 성향 분석은 빼라"라고 쓰면 출력이 훨씬 정돈됩니다.

슬랙이나 노션에 바로 올릴 용도라면 형식을 추가로 지시할 수 있습니다. "슬랙에 붙일 거니까 마크다운 없이 300자 이내 평문으로 요약본을 하나 더 만들어줘. 노션에 붙일 거면 체크박스와 소제목이 있는 마크다운으로."

반복 업무라면 이 과정을 CLAUDE.md에 영구 지시로 저장해두는 것이 좋습니다.

cat << 'EOF' > ~/ai_workspace/meetings/CLAUDE.md

이 프로젝트는 회의 녹취록을 구조화된 회의록으로 변환합니다.

transcripts 폴더에서 .txt 또는 .vtt 파일을 읽고,

summaries 폴더에 Word 파일로 저장합니다.

회의록 형식: (1) 10줄 요약 (2) 결정 사항 목록 (3) 담당자별 후속 조치 표.

담당자 이름은 녹취록에서 언급된 사람으로 맞춥니다.

마감일이 명시되지 않았으면 3영업일 뒤로 기본 설정합니다.

경어체로 씁니다. 요약 과정에서 원문을 임의로 생략하지 않습니다.

EOF

다음 회의부터는 파일을 transcripts 폴더에 떨어뜨리고 "새 녹취록 처리해줘"라고 한 줄만 말하면 됩니다. 세션이 바뀌어도 CLAUDE.md의 규칙이 매번 로드되므로, 품질이 일정하게 유지됩니다.

한 가지 주의할 점이 있습니다. 녹취록은 회의 참석자의 발언이 그대로 담긴 민감 정보입니다. 법률 자문 회의, 인사 논의, 고객 미팅 내용은 조직의 데이터 정책에 따라 외부 AI에 전송 가능한지 먼저 확인해야 합니다. 변호사 업무에서는 의뢰인 정보가 포함된 녹취록은 특히 신중해야 합니다. 내부 규정에 따라 API 경로만 사용하거나, 익명화를 거친 뒤 올리는 절차가 필요합니다.

클로드가 만든 회의록은 초안입니다. 숫자, 날짜, 금액, 법 조항 같은 오류가 치명적인 항목은 반드시 원문 녹취록과 대조해야 합니다. 특히 "몇 퍼센트 인상에 합의했다", "언제까지 납품하기로 했다" 같은 구체적 약속은 녹취록 원문을 다시 찾아 확인하는 과정을 건너뛰면 안 됩니다.

다운로드 폴더 자동 정리

다운로드 폴더는 방치하면 수백 개의 파일이 섞여 쌓입니다. PDF 영수증, 스크린샷, 계약서 초안, 이름이 뒤엉킨 CSV, 오래된 설치 파일까지 모두 한곳에 있습니다. 찾고 싶은 파일을 다시 찾는 데만 몇 분이 걸립니다. 클로드 코드를 쓰면 한 번의 지시로 파일을 유형과 날짜별로 분류하고, 오래된 것은 보관소로 옮기고, 의심스러운 파일은 따로 빼두는 작업이 몇 분 만에 끝납니다.

시작 전 반드시 지켜야 할 원칙이 하나 있습니다. 파일 이동 스크립트는 처음부터 실제 이동시키지 말고, 먼저 드라이런으로 돌려서 무엇이 어디로 가는지 확인해야 합니다. 중요한 파일이 엉뚱한 폴더로 옮겨지면, 그 파일을 다시 찾는 일이 정리 전보다 더 고통스럽습니다.

터미널에서 작업 폴더를 준비합니다.

cd ~/ai_workspace/file_automation

source ~/ai_workspace/venv/bin/activate

claude

클로드 코드가 실행되면 지시합니다. "~/Downloads 폴더를 정리하는 파이썬 스크립트를 만들어줘. 이미지(.jpg .png .gif .webp)는 Pictures 폴더로, PDF는 Documents/PDFs로, 동영상(.mp4 .mov .mkv)은 Videos로, 코드 파일(.py .js .ts)은 Projects/Code로 분류하고, 나머지는 Other로 보내줘.

6개월 이상 된 파일은 Archive로 옮기고, 같은 이름 파일이 둘 이상 발견되면 'DuplicateCheck' 폴더로 분리해줘. 아무것도 삭제하지 말고, --dry-run 플래그를 기본으로 켜줘. 실행 로그를 organize_log.txt에 기록해줘."

클로드 코드가 스크립트를 작성한 뒤, 터미널에서 드라이런으로 먼저 돌려봅니다.

python organize_downloads.py --dry-run

출력 로그를 확인한 뒤, 의도대로 움직일 것 같으면 실제 실행합니다.

python organize_downloads.py --execute

186개 파일 기준으로 약 1분 30초에서 2분 안에 정리가 끝납니다. 파일 내용까지 읽어서 분류하도록 지시하면 시간은 더 걸리지만 정확도가 올라갑니다. 예를 들어 "image_001.jpg"라는 이름의 파일이 실제로는 스캔된 영수증이라면, 확장자만 보고 Pictures로 보내는 대신 내용을 읽어 Documents/Receipts로 보내는 판단이 가능합니다.

이 작업을 한 번 만들어두면 다시 짤 필요가 없습니다. 완성된 스크립트는 버전 관리해두고, 매달 한 번씩 돌리면 됩니다. 크론탭에 등록해 매주 일요일 새벽에 자동 실행되게 할 수도 있습니다.

crontab -e

0 3   0 cd ~/ai_workspace/file_automation && source ~/ai_workspace/venv/bin/activate && python organize_downloads.py --execute >> ~/logs/organize.log 2>&1

여기서 한 걸음 더 나아가면, 내용 기반 분류도 가능합니다. 영수증 PDF를 폴더에 모으고 "각 파일의 PDF 내용을 읽어서 '연도-월-일_업체명_금액' 형식으로 이름을 바꿔줘. 원래 이름과 바뀐 이름을 기록한 changelog.txt도 남겨줘"라고 하면, OCR과 텍스트 추출을 거쳐 일괄 이름 변경이 이루어집니다.

OCR 인식이 불확실한 항목은 파일명에 "[확인필요]" 접두어가 붙어서 사람이 검토할 수 있도록 표시됩니다.

변호사 사무실에서 이 방식을 응용하면 쓸모가 더 커집니다. 사건별로 '의뢰인이 보내준 자료' 폴더가 만들어지는데, 여기에는 사진, 스캔 파일, 한글 문서, 녹취록이 뒤섞여 들어옵니다. 분류 규칙을 사건 성격에 맞게 짜두면, 의뢰인이 자료를 보낼 때마다 폴더 구조가 자동으로 정돈됩니다.

"형사/증거_사진, 형사/증인진술서, 형사/의뢰인_메모, 민사/계약서, 민사/거래내역" 같은 분류를 CLAUDE.md에 저장해두면 됩니다.

큰 원칙 하나만 지키면 됩니다. 파일 작업 스크립트는 항상 드라이런 옵션을 기본값으로 두고, 실제 실행은 명시적 플래그를 붙여야만 동작하도록 만듭니다. 클로드 코드에 스크립트 작성을 맡길 때마다 이 규칙을 프롬프트에 넣으면 실수를 줄일 수 있습니다. 5분 걸리는 반복 업무를 2시간 들여 자동화하면, 그 뒤로 매년 28시간이 남습니다. 시간의 복리 이자입니다.

이메일 분류와 답장 초안 작성

받은 편지함이 일을 지배하는 상황은 누구에게나 익숙합니다. 하루 200통, 300통이 쌓이면 중요한 메일이 광고와 자동 알림 사이에 묻혀버립니다. 클로드 코드에 Gmail을 연결하면, 아침에 30초 안에 "답장 필요 / 한 번 볼 것 / 소음" 세 단계로 분류된 요약이 나오고, 중요 메일에 대해서는 내 말투로 쓰인 답장 초안까지 임시보관함에 저장됩니다.

핵심은 두 가지입니다. 첫째, 절대 자동 발송하지 않는다. 둘째, 내 말투를 학습시킨다.

Gmail을 클로드 코드에 연결하는 방법은 여러 가지인데, Gmail MCP 연결 기능를 쓰는 쪽이 가장 안정적입니다. Google Cloud Console에서 OAuth 자격증명을 만들고, 클로드 코드에 등록합니다.

claude mcp add --transport stdio google-workspace \

-- npx -y google-workspace-mcp \

--client-id YOUR_GOOGLE_CLIENT_ID \

--client-secret YOUR_GOOGLE_CLIENT_SECRET

최초 실행 시 브라우저에서 구글 계정 인증을 마치면 연결이 완료됩니다. 계정이 여러 개면(개인, 업무, 뉴스레터) 각각 다른 이름으로 등록합니다. gmail-personal, gmail-business처럼 이름을 구분해두면 "업무 메일만 분류해줘" 같은 지시가 가능해집니다.

내 말투 프로파일을 먼저 만들어둡니다. 보낸편지함의 최근 20통을 클로드 코드에게 읽히고, 말투의 특징을 뽑아내게 합니다.

claude

"내 gmail-personal 보낸편지함에서 최근 20통을 읽어서 내 말투의 특징을 분석해줘.
문장 길이, 인사말 패턴, 자주 쓰는 접속사, 격식 수준, 사인오프 스타일을 정리해서
'나의_이메일_톤.md' 파일로 저장해줘."

이 .md 파일이 이후 답장 초안의 기준이 됩니다. 다음부터는 이렇게 지시하면 됩니다. "지난 12시간 동안 받은 메일을 훑어서 (1) 답장 필요 (2) 한 번 볼 것 (3) 소음 세 단계로 분류해줘. 답장 필요 항목에는 '나의_이메일_톤.md'의 톤을 적용한 답장 초안을 만들어서 Gmail 임시보관함에 저장해줘. 절대 발송하지 말고 초안으로만 저장해줘.

VIP 목록은 (대표, 주요 거래처 대표, 법인카드 담당자)다. VIP 메일은 최우선으로 올려줘."

결과는 이렇게 돌아옵니다. 918통의 안 읽은 메일 중 7통이 "답장 필요"로 올라오고, 각 메일 옆에 초안 번호가 붙습니다. "3번 초안 어투를 조금 더 부드럽게 바꿔줘"라고 이어서 말하면 즉시 수정됩니다.

이 워크플로를 매일 아침 자동 실행시키려면, 스케줄 훅을 걸어둘 수 있습니다.

cat << 'EOF' > ~/.claude/commands/morning-email.md

아침 이메일 브리핑 루틴입니다.



1. gmail-personal, gmail-business 두 계정의 지난 12시간 메일을 확인합니다.



2. VIP 발신자(config에 저장된 목록)의 메일을 최우선으로 올립니다.



3. 답장 필요 / 한 번 볼 것 / 소음으로 분류합니다.



4. 답장 필요 항목에 대해 나의_이메일_톤.md의 말투로 초안을 씁니다.



5. 초안은 반드시 Gmail 임시보관함에만 저장합니다. 자동 발송 절대 금지.



6. 결과 요약을 Morning_Email_Brief.md 파일로 저장합니다.

EOF

이제 매일 아침 "/morning-email"이라고 치면 이 루틴이 실행됩니다. 사람이 하는 일은 초안을 읽고, 고치고, 보내기 버튼을 누르는 것뿐입니다.

변호사 업무에 이 방식을 쓰면 특히 쓸모가 큽니다. 사건별로 의뢰인과 주고받은 메일 스레드가 수백 통 쌓이는데, 아침마다 어느 사건에서 무엇이 진척됐는지 파악하는 데만 30분이 걸립니다. "사건번호 라벨이 붙은 메일을 사건별로 그룹핑하고, 각 사건에서 최근 24시간 안에 일어난 일을 한 문단으로 요약해줘.

의뢰인이 새로 제공한 자료, 상대방이 보낸 내용, 내가 약속한 후속 조치를 구분해서 정리해줘"라고 지시하면, 사건별 브리핑이 즉시 나옵니다.

절대 건너뛰면 안 되는 원칙이 있습니다. AI가 쓴 이메일 초안을 그대로 보내지 않는 것입니다. 친구에게 보낼 편지, 비즈니스 파트너에게 보낼 제안, 의뢰인에게 보낼 회신은 말 한 마디의 뉘앙스가 결과를 바꿉니다. 코드는 AI에게 맡겨도 되지만, 이메일은 마지막에 사람이 읽고 고쳐야 합니다. 버그가 있는 메일은 이미 보낸 뒤 지울 수 없습니다.

법률 자문 메일에서 단어 하나가 잘못 쓰이면, 의뢰인은 그 메일을 근거로 움직입니다. 초안은 빠르게 만들되, 보내기 버튼은 사람이 누른다는 원칙을 한 번도 어기지 않는 것이 변호사의 실무에서는 특히 중요합니다.

파일 일괄 이름 변경 — 내용을 읽어서 바꾸기

영수증, 계약서, 스캔한 세금계산서처럼 내용은 구조화되어 있지만 파일명은 엉망인 경우가 많습니다. IMG_2341.jpg, scan_0019.pdf, 무제-3.pdf 같은 이름들 사이에서 특정 거래를 찾으려면 파일을 하나씩 열어봐야 합니다. 클로드 코드는 파일 안을 직접 읽고, 일관된 규칙에 따라 이름을 다시 붙여줍니다.

작업 순서는 항상 같습니다. 첫째, 백업을 만듭니다. 둘째, 드라이런으로 결과를 먼저 봅니다. 셋째, 실제 이름 변경을 실행합니다. 넷째, 변경 로그를 남깁니다.

터미널에서 작업 폴더를 준비합니다.

cd ~/Documents/receipts_2026Q1

cp -r . ../receipts_2026Q1_backup_$(date +%Y%m%d)

claude

클로드 코드에 지시합니다. "이 폴더의 모든 영수증 PDF와 JPG 파일 내용을 읽고, 상호명, 거래 일자, 금액을 추출해줘. 파일명을 '2026-MM-DD_상호명_금액.확장자' 형식으로 바꿔줘. 상호명에 공백이 있으면 언더스코어로 바꿔줘. 추출이 애매한 파일은 이름 앞에 '[확인필요]'를 붙이고 rename_log.csv에 이유를 기록해줘. 먼저 --dry-run으로 돌려서 어떻게 바뀔지 보여줘."

클로드가 만든 스크립트를 드라이런으로 확인합니다. 예상 변경 내역이 표 형태로 출력됩니다.

원본 파일명 → 새 파일명
IMG_2341.jpg → 2026-01-15_스타벅스_4800.jpg
scan_0019.pdf → 2026-01-22_서울가든_87000.pdf
무제-3.pdf → [확인필요]_무제-3.pdf (상호명 불명확)

의도대로면 실제 실행합니다.

python rename_receipts.py --execute

변경 로그에는 원본 파일명, 새 파일명, 추출된 데이터, 신뢰도 점수가 모두 기록됩니다. 이 로그 파일 하나만 있으면 나중에 문제가 생겼을 때 어느 파일을 어떻게 바꿨는지 100% 추적할 수 있습니다.

법률사무소에서는 이 방식이 특히 유용합니다. 사건 기록은 수천 개 PDF가 쌓이는데, 스캔해서 올린 파일은 대부분 무의미한 파일명을 가지고 있습니다.

"각 파일에서 사건번호, 문서유형(소장/답변서/준비서면/증거), 작성일자를 추출해서 '사건번호_문서유형_작성일자.pdf' 형식으로 이름을 바꿔주고, 사건번호별 하위 폴더로 이동시켜줘"라고 지시하면, 며칠 걸릴 분류 작업이 몇 시간 안에 끝납니다. 사건번호 추출이 불가능한 파일은 '미분류' 폴더로 빠집니다.

판별이 애매한 파일은 항상 '[확인필요]' 접두어로 표시하도록 지시하는 것이 안전합니다. AI가 "이 정도면 맞겠지"라고 추정한 결과를 그대로 받아들이면, 사건 기록에서 한두 개 파일이 잘못된 사건번호로 분류되는 일이 발생할 수 있습니다. 법률문서에서 이런 실수는 치명적입니다.

응용 범위는 계속 넓어집니다. 사진 폴더에서는 "EXIF 메타데이터를 읽어서 '촬영일자_장소.jpg' 형식으로 바꿔줘"가 가능합니다. 동영상 녹화본은 "화면 녹화 프레임을 분석해서 '날짜_프로그램명_활동내용.mp4'로 바꿔줘"가 됩니다. 논문 PDF는 "파일에서 저자, 연도, 제목을 추출해서 '저자_연도_제목.pdf' 형식으로 바꿔줘"로 끝납니다.

파일을 여는 사람의 습관에 맞춰 규칙만 바꾸면, 같은 엔진이 온갖 폴더를 정리합니다.

가장 중요한 원칙 하나. 이름 변경은 되돌리기가 어렵습니다. 1,000개 파일을 일괄 변경한 뒤 결과가 엉뚱하면, 로그를 보고 하나씩 되돌리는 수밖에 없습니다. 그래서 세 가지를 항상 지킵니다. 백업을 떠둔다. 드라이런으로 먼저 본다. 로그를 남긴다. 이 세 가지를 프롬프트에 미리 못 박아두면, 같은 실수를 반복하지 않습니다. 사소해 보이는 이 세 줄이, 주말 하루를 통째로 잃는 사고를 막아줍니다.

영수증과 세금계산서 엑셀화

스캔 영수증과 PDF 세금계산서가 수십 장 쌓이면, 매달 말 정산이 고통입니다. 엑셀을 열어 상호명, 날짜, 금액, 카테고리를 하나씩 입력하는 일은 단순하지만 지겹고, 실수가 잘 납니다. 클로드 코드는 이 작업을 한 번의 지시로 끝냅니다. 수식까지 살아 있는 실제 .xlsx 파일이 폴더에 생성됩니다.

준비는 간단합니다. 영수증 사진과 PDF를 한 폴더에 모으고, 클로드 코드를 그 폴더에서 실행합니다.

mkdir -p ~/Documents/receipts_2026April

# 영수증 파일들을 이 폴더에 넣는다

cd ~/Documents/receipts_2026April

source ~/ai_workspace/venv/bin/activate

claude

지시합니다. "이 폴더에 있는 모든 영수증 이미지와 PDF를 읽고, 상호명, 날짜, 금액, 결제 카테고리(식비/교통/사무용품/접대비/기타)를 추출해줘. 엑셀 파일로 저장하되, 날짜순으로 정렬하고, 카테고리별 합계를 SUMIF 수식으로 넣어줘. OCR 인식이 애매한 항목은 비고란에 '확인필요'로 표시해줘. 파일명은 receipts_2026April.xlsx로 해줘."

몇 분 뒤 폴더에 엑셀 파일이 생성됩니다. 열어보면 여섯 열로 구성된 표가 있습니다. 날짜, 상호명, 금액, 카테고리, 결제수단, 비고. 표 아래에는 카테고리별 합계가 수식으로 들어가 있습니다. 엑셀에서 직접 숫자를 바꿔도 합계가 자동으로 갱신됩니다.

수식이 실제로 동작하는 엑셀 파일이라는 점이 핵심입니다. 클로드 코드는 openpyxl 라이브러리를 내부에서 호출해서 셀 값뿐 아니라 수식, 조건부 서식, 피벗 테이블까지 파일에 기록합니다. 열어보면 =SUMIF(D:D,"식비",C:C) 같은 수식이 실제로 남아 있습니다.

정산 카테고리가 회사마다 다르다면, CLAUDE.md에 카테고리 정의를 저장해둡니다.

cat << 'EOF' > ~/Documents/receipts_template/CLAUDE.md

영수증 카테고리 분류 기준:

- 식비: 음식점, 카페, 편의점 식품

- 교통: 주유, 택시, KTX, 항공권, 주차

- 사무용품: 문구, 잉크, 소프트웨어, 전자기기

- 접대비: 거래처 미팅 식대, 선물

- 통신: 휴대폰, 인터넷, 클라우드 서비스

- 교육: 도서, 세미나, 온라인 강의

- 기타: 위 분류에 해당하지 않는 모든 것



엑셀 출력 규칙:

- 날짜 형식: YYYY-MM-DD

- 금액은 숫자로만 기록 (₩ 기호 제외)

- 부가세 10%는 별도 열로 분리 기록

- 카테고리별 합계를 SUMIF 수식으로 표 하단에 추가

- 월 전체 합계와 부가세 합계를 맨 아래에 기록

EOF

이제 다음 달부터는 파일을 폴더에 떨어뜨리고 "이번 달 영수증 엑셀로 만들어줘"라고 한 줄만 말하면 됩니다.

세금계산서는 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 홈택스에서 받은 전자세금계산서 XML을 폴더에 모으고, "XML을 파싱해서 공급자, 공급받는자, 품목, 공급가액, 세액, 합계를 엑셀로 정리해줘. 매출분과 매입분을 별도 시트로 나눠줘. 월별 부가세 합계를 한 시트에 따로 요약해줘"라고 지시하면, 부가세 신고 기초자료가 바로 나옵니다.

변호사 사무실에서는 이 방식을 수임료 관리에도 씁니다. 의뢰인별로 수임계약서, 입금 확인증, 출장 경비 영수증이 섞여 쌓이면, 사건이 끝난 뒤 정산이 복잡해집니다. "사건번호별로 폴더에 들어있는 영수증과 입금증을 읽어서, 수임료 청구분과 실비 상환분을 별도 열로 분리한 엑셀을 만들어줘.

각 사건별로 총 실비, 총 수임료, 미수 잔액을 계산해줘"라고 지시하면, 의뢰인에게 바로 보낼 수 있는 정산서 초안이 완성됩니다.

OCR 인식률이 떨어지는 영수증은 반드시 존재합니다. 흐릿한 사진, 구겨진 종이, 영수증 뒷면의 광고 문구가 섞인 경우. AI는 이런 파일을 "확인필요"로 표시하지만, 사람이 마지막에 비고란을 훑어서 직접 수정해야 합니다. 법인 정산에서는 건별 금액이 정확해야 하고, 세무조사에서는 원본 영수증과 장부 기록이 일치해야 합니다.

숫자 자동화의 편리함은 숫자 검증의 책임을 줄여주지 않습니다. 엑셀을 만드는 데 30분이 걸리든 30초가 걸리든, 숫자가 맞다고 확신하는 일은 사람의 몫입니다.

여러 문서를 하나의 보고서로 병합

사건 하나, 프로젝트 하나를 마무리할 때쯤 폴더를 열면 파일 형식이 제각각입니다. PDF 자료조사 보고서, 텍스트 메모, 마크다운 노트, CSV 데이터, 엑셀 시트, 워드 초안까지. 이걸 하나의 워드 문서로 합치려면 열어서 복사하고 붙여넣고 형식을 맞추는 지루한 작업이 반나절입니다. 클로드 코드는 파일 형식이 달라도 내용을 읽어서 하나의 보고서로 조립합니다.

원리는 간단합니다. 클로드 코드는 pypdf, python-docx, openpyxl, pandas 같은 라이브러리를 상황에 맞게 골라서 파일을 읽고, 형식이 다른 내용을 텍스트로 통일한 뒤 최종 문서를 조립합니다. 사람이 할 일은 "원본이 어디에 있고, 결과물을 어떻게 만들고 싶다"는 지시를 한 번 주는 것뿐입니다.

작업 폴더를 준비합니다.

cd ~/ai_workspace/reports/case_2026_042

ls

# investigation_report.pdf, interview_notes.txt, evidence_log.xlsx,

# timeline.md, witness_statements.docx, financial_data.csv

클로드 코드를 실행하고 지시합니다.

claude

"이 폴더의 모든 파일을 읽고, 하나의 사건 종결 보고서를 Word로 조립해줘. 구성은 (1) 사건 개요 (2) 시간순 타임라인 (3) 관련자 진술 요약
(4) 증거 목록 (5) 재무 분석 (6) 결론 및 후속 조치 순서로 해줘. 날짜 표기는 YYYY-MM-DD로 통일하고, 금액은 모두 원화(₩) 기준으로 통일해줘. CSV의 표는 Word 표로 변환해서 넣어줘.

각 섹션 끝에 출처 파일명을 각주로 달아줘. 파일명은 Case_2026_042_Final_Report.docx로 저장해줘."

클로드 코드는 내부적으로 세 단계를 거칩니다. 첫째, 추출 단계. 각 파일을 형식에 맞는 라이브러리로 열어 텍스트로 변환합니다. 둘째, 정제 단계. 날짜 표기, 통화 단위, 이름 표기를 통일합니다. 같은 사람이 "홍길동"과 "홍 길동"으로 섞여 있으면 한 이름으로 정리합니다. 셋째, 조립 단계. 지시받은 섹션 구조에 맞춰 내용을 재배치하고, CSV의 표는 실제 Word 표로 변환해 삽입합니다.

파일 수가 많으면 클로드 코드는 보조 에이전트를 병렬로 가동합니다. 한 에이전트가 PDF를 읽는 동안 다른 에이전트가 엑셀을 파싱하고, 또 다른 에이전트가 녹취록을 요약합니다. 50개 파일이 섞인 폴더도 몇 분 안에 정리됩니다.

변호사 업무에서 이 방식은 특히 유용합니다. 사건이 몇 달에 걸쳐 진행되면, 클라이언트가 보낸 자료, 상대방 답변서, 증인 진술서, 판례 자료, 은행 거래내역이 파일별로 쌓입니다. 재판 준비서면을 쓸 때 이 모든 자료를 훑어보며 사실관계를 정리하는 일이 제일 오래 걸립니다. "이 폴더에 든 모든 자료를 읽고, 시간순 사실관계 정리표를 만들어줘.

각 사실의 출처 파일명과 페이지를 반드시 기재해줘. 상충하는 진술이 있으면 별도 섹션에 표시해줘"라고 지시하면, 준비서면 초안의 뼈대가 한 시간 안에 나옵니다.

한 가지 명심할 점. 클로드가 조립한 보고서는 초안입니다. 법률문서에서 사실 하나가 틀리면 전체 논리가 무너집니다. 각 섹션 끝에 달아둔 출처 파일명과 페이지를 근거로, 중요한 사실은 반드시 원본을 다시 열어 확인해야 합니다. 특히 금액, 날짜, 당사자 이름, 계약 조항 번호는 눈으로 한 번 더 대조하는 과정을 건너뛸 수 없습니다.

반복되는 보고서 형식이 있다면 CLAUDE.md에 템플릿을 저장해둡니다.

cat << 'EOF' > ~/ai_workspace/reports/CLAUDE.md

사건 종결 보고서 표준 구성:



1. 사건 개요 (사건번호, 수임일, 종결일, 의뢰인, 상대방, 사건 성격)



2. 시간순 타임라인 (날짜/사건/출처 3열 표)



3. 관련자 진술 요약 (인물별 그룹핑)



4. 증거 목록 (증거번호/제목/제출일/출처 4열 표)



5. 재무 분석 (총 수임료, 실비 내역, 미수금)



6. 결론 및 후속 조치



통일 규칙:

- 날짜: YYYY-MM-DD

- 금액: ₩ 기호 + 천 단위 콤마

- 사람 이름: 띄어쓰기 없이 성+이름

- 법 조항: 「법률명」 제○조 제○항 형식



출처 표기: 각 사실문 끝에 (파일명, 페이지) 형식 각주

EOF

다음 사건부터는 "사건 폴더에 든 자료로 종결 보고서 만들어줘"라고 한 줄만 말하면 같은 형식의 보고서가 나옵니다. 형식이 일정하면 읽는 사람이 사건마다 다시 구조를 파악할 필요가 없고, 사무실 내 자료 관리도 일관성을 얻습니다.

주간 보고서 자동 생성 — Notion, Slack, Google Drive 통합

월요일 아침 주간 보고서를 쓰려고 책상에 앉으면, 지난 한 주 동안 벌어진 일을 다시 끌어모으는 것부터가 일입니다. Notion 프로젝트 보드를 열어 완료 이슈를 세고, Slack을 거슬러 올라가며 결정 사항을 찾고, Google Drive에서 새로 올라온 문서를 확인합니다. 자료 수집에만 한 시간, 정리에 또 한 시간이 걸립니다. 클로드 코드는 세 도구를 동시에 연결해서 이 과정을 몇 분으로 줄입니다.

먼저 세 개 커넥터를 연결합니다. Notion, Slack, Google Drive 각각 공식 MCP 연결 서버가 제공됩니다.

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

claude mcp add --transport http slack https://mcp.slack.com/mcp

claude mcp add --transport stdio google-workspace \

-- npx -y google-workspace-mcp \

--client-id YOUR_GOOGLE_CLIENT_ID \

--client-secret YOUR_GOOGLE_CLIENT_SECRET

각 커넥터의 최초 인증은 브라우저에서 OAuth 창이 열리고, 계정과 접근 범위를 선택하는 한 번의 절차입니다. Notion은 특정 워크스페이스와 페이지에만 권한을 주고, Slack은 필요한 채널에만 접근하도록 제한할 수 있습니다. 의뢰인 정보가 들어 있는 노션 페이지나 법무팀 전용 슬랙 채널은 의식적으로 범위를 좁혀 연결하는 편이 안전합니다.

연결이 끝나면 클로드 코드 세션에서 지시합니다.

claude

"매주 금요일 오후 5시에 실행될 주간 보고서 스킬을 만들어줘.

• Notion의 '프로젝트 보드' 데이터베이스에서 지난 7일 동안 상태가 '완료'로 바뀐 항목을 모두 가져와.
• Slack의 #project-updates, #legal-team 채널에서 지난 7일간 결정 사항 메시지를 찾아줘

(이모지 가 붙은 메시지를 결정 사항으로 간주).

• Google Drive의 '주간 자료' 폴더에서 이번 주에 수정된 문서 목록을 가져와.
• 이 세 가지를 합쳐서 주간 보고서 Word 문서를 만들어줘.
• 구조는 (1) 이번 주 완료 업무 (2) 주요 결정 사항 (3) 새로 올라온 자료 (4) 다음 주 예정 업무.
• 결과물은 '~/weekly_reports/2026_Week_XX.docx'로 저장해줘."

클로드 코드는 세 도구를 동시에 호출합니다. 노션에서 데이터베이스 필터를 걸어 완료 항목만 가져오고, 슬랙에서 채널별 메시지를 검색해  이모지가 붙은 것만 추려냅니다. 드라이브에서는 modifiedTime 필드로 최근 변경 파일만 필터링합니다. 이 모든 결과를 하나의 보고서로 조립해 Word 파일로 떨어뜨립니다.

더 나아가 이 작업을 스케줄로 올릴 수 있습니다. 2026년 4월 14일 출시된 Claude Code Routines를 쓰면 매주 금요일 오후 5시에 자동 실행됩니다.

claude

"/schedule 매주 금요일 오후 5시에 주간 보고서 루틴 실행"

Routines는 Anthropic 클라우드에서 실행되기 때문에 노트북을 닫아도, 출장 중이어도 돌아갑니다. Pro 플랜은 하루 5회, Max는 15회, Team과 Enterprise는 25회 실행이 가능합니다. 내 컴퓨터 맥에서만 돌리고 싶다면 Desktop의 Scheduled Tasks를 쓰는 쪽이 단순합니다.

이 경우 컴퓨터가 켜져 있고 Claude Desktop 앱이 열려 있어야 한다는 제약이 있지만, 내 컴퓨터 파일 접근은 훨씬 자유롭습니다.

주의점 두 가지가 있습니다. 첫째, 민감 데이터는 연결 범위를 신중하게 정해야 합니다. 의뢰인 이름, 사건 상세, 계약 금액 같은 내용은 연결된 서비스를 거쳐 AI 서버로 오가는 구조이므로, 수임 계약에서 AI 도구 사용을 허용한 경우에만 쓰거나, 익명화 처리를 거친 별도 워크스페이스를 만들어 운영하는 편이 낫습니다.

둘째, 보고서 초안을 그대로 상급자에게 보내지 않는 것이 좋습니다. Notion 데이터베이스 필터가 잘못 걸려서 완료 항목이 누락되는 일이 가끔 생깁니다. 사람이 마지막에 한 번 훑어보고, "이 항목이 빠졌다"고 지적하면 즉시 수정해 다시 생성합니다. 자동화는 사람의 판단을 대체하는 것이 아니라 사람이 판단할 시간을 만들어주는 도구입니다.

경쟁사 뉴스 모니터링과 브리핑

법률시장의 경쟁 환경, 새로 나온 판례, 관심 기업의 공시 같은 정보는 매일 따라가야 쓸모가 있습니다. 하지만 뉴스 사이트 열 개를 돌아다니며 읽고, 중요한 것을 추려내는 일은 하루 한두 시간을 잡아먹습니다. 클로드 코드는 웹 검색을 도구로 품고 있어서, "오늘 이 기업들에 대해 새로 나온 뉴스를 정리해달라"고 한 번 말하면 알아서 검색하고 요약해 폴더에 저장해줍니다.

이 작업의 핵심은 검색 범위와 요약 형식을 구체적으로 지정하는 것입니다.

claude

"매일 아침 7시에 실행될 경쟁사 모니터링 루틴을 만들어줘. 대상 기업은 법무법인 김&장, 광장, 세종, 율촌, 태평양 다섯 곳이고,
확인할 내용은 (1) 새로 영입한 파트너 변호사 (2) 새로운 프랙티스 그룹 출범
(3) 주요 수임 공지 (4) 미디어 인터뷰·칼럼 기고 네 가지야. 지난 24시간 동안 발표된 내용만 가져오고, 한국어 뉴스 위주로 검색해줘.

결과는 '~/intel/YYYY-MM-DD_law_market_brief.md' 파일로 저장하고,
각 항목 끝에 출처 URL을 반드시 적어줘. 중요도는 상/중/하로 분류해서 상 항목만 맨 위에 모아줘."

클로드는 웹 검색 도구를 써서 각 기업명과 키워드 조합으로 검색합니다. "김&장 파트너 영입 2026", "광장 새 그룹 출범"처럼 날짜를 포함해 쿼리를 만들고, 상위 결과를 읽어 핵심만 뽑아냅니다. 결과는 마크다운 파일로 저장되어 Obsidian이나 Notion에서 바로 열어볼 수 있습니다.

기업 뉴스만이 아니라 판례·법령 모니터링에도 같은 패턴이 들어맞습니다.

claude

"매주 월요일 아침 8시에 실행될 신규 판례 브리핑을 만들어줘. 관심 영역은 (1) AI·데이터 관련 판례 (2) 개인정보보호법 위반 (3) 스타트업 투자계약 분쟁 세 가지. 국내 법원 사이트(law.go.kr, scourt.go.kr)와 주요 로펌 블로그에서
지난주 선고·공개된 판례를 찾아줘.

각 판례에 대해 사건번호, 쟁점, 판시사항을 정리하고,
왜 실무에 중요한지 2에서 3문장 해설을 덧붙여줘. 결과는 '~/intel/YYYY-MM-DD_precedent_brief.md'로 저장하고,
'~/blog_ideas.md' 파일에 블로그 포스팅 아이디어 3개를 제안해줘."

여기서 한 걸음 나아가면, 수집한 정보를 단순히 저장하는 데 그치지 않고 바로 글로 만들 수도 있습니다. 경쟁사 동향 요약 뒤에 "이 정보 중 블로그 포스팅 주제로 좋을 만한 것 3개를 뽑고, 각 주제에 대해 개요를 써줘"라고 덧붙이면, 매일 아침 콘텐츠 기획 자료까지 함께 나옵니다.

개인 영역에서도 같은 패턴이 쓰입니다. 투자 포트폴리오에 담긴 기업들, 내가 쓰는 서비스들의 약관 변경, 관심 있는 기술 분야의 주요 논문을 매일 훑어 하루치 요약을 받는 식입니다. "삼성전자, SK하이닉스, 네이버의 지난 24시간 주가 관련 뉴스와 공시를 확인해줘. 가격 변동률이 ±3% 이상인 종목은 맨 위로 올려줘.

중요한 공시는 전문을 요약해줘"라고 지시하면, 개별 종목 분석을 위한 기초자료가 매일 아침 폴더에 쌓입니다.

웹 검색 결과에는 한 가지 맹점이 있습니다. 출처의 신뢰도가 들쭉날쭉합니다. AI가 검색해서 가져온 뉴스는 가끔 블로그 요약본이나 두세 단계 걸러진 기사이기도 하고, 드물게는 잘못된 날짜가 붙은 과거 기사일 때도 있습니다. 그래서 결과 파일에 반드시 원본 URL을 출처로 남기도록 지시합니다. 중요한 내용은 사람이 원본을 한 번 더 열어 확인합니다.

특히 "누가 어디로 옮겼다"는 인사 동향 뉴스는 같은 이름의 다른 사람과 혼동되는 경우가 종종 있으므로, 원문의 사진과 경력 소개를 함께 보는 습관이 필요합니다.

시장 분석 보고서나 경제 지표를 다룰 때는 또 다른 주의가 필요합니다. AI는 수치를 그럴듯하게 말하는 데 능하지만, 수치 자체의 정확성을 보증하지는 않습니다. "이번 주 원유 가격이 전주 대비 4.2% 상승했습니다"라는 문장이 브리핑에 나와도, 실제로는 3.8%일 수 있습니다.

숫자가 의사결정의 근거가 된다면, 반드시 원본 데이터 소스(한국은행, 통계청, 거래소 공시)로 한 번 더 내려가서 확인해야 합니다.

경쟁사 모니터링은 정보의 가치가 시간에 민감합니다. 어제 나온 뉴스를 일주일 뒤에 보면 쓸모가 반으로 줄어듭니다. 그래서 이 작업을 매일 자동으로 돌리는 것이 중요하고, Routines에 올려두면 노트북이 꺼져 있어도 클라우드에서 실행됩니다. 매일 아침 커피를 타러 부엌에 갔다 오는 사이에 오늘의 시장 브리핑이 책상 위 폴더에 놓여 있는 상태가 됩니다.

매일 아침 자동 브리핑 생성

하루를 시작하는 첫 30분이 어떻게 쓰이느냐가 그날 전체의 밀도를 결정합니다. 받은 편지함을 열어 어수선한 메일에 끌려다니기 시작하면, 오전 내내 반응만 하다가 정작 집중해야 할 일에 도달하지 못합니다. 아침 브리핑은 이 시작점을 뒤집습니다. 책상에 앉기 전에, 오늘 중요한 것들이 한 페이지로 요약되어 있는 상태를 만드는 일입니다.

구조는 이렇습니다. 오늘 일정, 답장이 시급한 메일, 지난 회의에서 약속한 후속 조치, 방해받지 말아야 할 집중 시간대. 이 네 가지가 한 눈에 보이는 마크다운 파일 하나만 있으면 됩니다.

터미널에서 브리핑 스킬을 만듭니다.

mkdir -p ~/.claude/skills/morning_briefing

cat << 'EOF' > ~/.claude/skills/morning_briefing/SKILL.md

# Morning Briefing Skill



## Trigger

/morning 또는 매일 오전 7시 자동 실행.



## Workflow



1. Google Calendar에서 오늘과 내일 일정을 가져온다.



2. 각 일정에 대해 (a) 누가 참석하는지 (b) 지난번 이 사람/팀과 만났을 때 녹취록·메모에서 미완료

후속 조치가 있는지 확인한다.



3. Gmail에서 지난 12시간 동안 도착한 메일 중 VIP 발신자(config에 저장)의 것과

'긴급' 키워드가 포함된 것을 추린다.



4. 최근 녹취록 파일에서 "제가 ~하겠습니다", "~까지 보내드리겠습니다" 같은

내가 한 약속을 찾아서, 아직 실행되지 않은 것을 나열한다.



5. 위 내용을 합쳐서 '~/briefings/YYYY-MM-DD_morning.md' 파일을 만든다.



6. 맨 마지막에 "오늘 최소 90분 딥 워크 블록 1개를 확보하세요" 문구를 넣는다.



## Output format

- 일정은 시간순으로, 참석자와 사전 준비 메모 함께 표기

- 메일은 긴급도 3단계로 분류, 각 메일에 왜 긴급한지 한 줄 해설

- 후속 조치는 원래 약속 날짜와 함께 표기

- 모든 내용은 한 페이지 안에 들어가도록 압축

EOF

Claude Code Desktop의 Scheduled Tasks에서 새 작업을 만들고, 프롬프트에 "/morning 스킬 실행해줘"라고 적은 뒤 매일 오전 7시로 설정합니다. 노트북이 켜져 있고 앱이 열려 있으면 매일 아침 자동으로 브리핑 파일이 생성됩니다. Routines를 쓰면 클라우드에서 실행되기 때문에 노트북 상태와 무관하게 돌아갑니다.

claude

"/schedule 매일 오전 7시에 morning_briefing 스킬 실행"

결과 파일을 열면 이런 형태가 됩니다. 맨 위에는 오늘의 일정 세 건. 10시 의뢰인 미팅 옆에는 "지난번 만남에서 약속한 의견서 초안, 아직 전달 안 됨"이라는 메모가 붙어 있습니다. 14시 자문 통화 옆에는 지난 통화 요약 두 줄과, 상대 회사의 최근 보도자료 한 줄이 붙어 있습니다. 그 아래에는 답장이 시급한 메일 세 통.

대표가 보낸 내부 메일, 주요 거래처 대표의 계약 문의, 관할 법원의 공판 일정 알림. 각각 왜 시급한지 한 문장으로 설명이 붙어 있습니다. 그 아래에는 지난 회의에서 약속했던 후속 조치 네 가지. "수요일까지 보내겠다고 한 자료", "금요일까지 회신하기로 한 메일" 같은 것들이 원래 약속일과 함께 나열됩니다.

맨 아래에는 "오늘 최소 90분 딥 워크 블록 1개 확보" 문구.

변호사 업무에서 이 방식은 특히 가치가 큽니다. 하루에 사건 여러 개를 동시에 진행하면, 각 사건의 현재 상황을 다시 파악하는 데 시간이 많이 걸립니다. 브리핑에 "사건별 오늘의 할 일" 섹션을 추가하면, 각 사건의 마감일과 다음 단계가 자동으로 갱신되어 올라옵니다. "X사건: 내일 서면 마감", "Y사건: 증인 신문 준비 필요" 같은 식으로 사건 이름만 보고도 우선순위를 정할 수 있게 됩니다.

브리핑이 제 역할을 하려면 한 가지가 중요합니다. 너무 길면 안 됩니다. 한 페이지, 3분 안에 읽을 수 있어야 브리핑입니다. 20가지 항목이 나열된 브리핑은 브리핑이 아니라 그냥 또 다른 할 일 목록이 됩니다. 프롬프트에 "한 페이지, 읽는 데 3분 이내로 압축"이라는 제약을 꼭 넣어두는 편이 좋습니다. 자동화는 필요한 것을 빠르게 내놓는 데 쓰지, 더 많이 내놓는 데 쓰는 것이 아닙니다.

흩어진 메모를 논리적 초안으로 정리

글 쓰는 사람의 폴더는 어느 시점이든 메모가 어수선하게 쌓여 있습니다. 아이디어가 떠오른 순간 아이폰에 받아적은 한 줄 메모. 회의 중간에 종이에 갈겨쓴 뒤 스캔한 스케치. 강연을 들으며 타이핑한 마크다운 파일. 책을 읽다가 옮겨 적은 인용문. 카카오톡 '나에게' 방에 던져둔 한 단락.

이 파편들 사이에는 분명 연결고리가 있는데, 한 편의 글로 엮으려면 시간과 집중력이 필요합니다. 클로드 코드는 이 파편들을 읽고, 주제별로 묶고, 논리 흐름을 잡아 초안으로 재구성합니다.

시작은 파일을 한 폴더에 모으는 일입니다. 형식은 뒤섞여도 상관없습니다. 텍스트, 마크다운, 워드, PDF, 음성 메모의 전사본까지 모두 한 폴더에 넣습니다.

mkdir -p ~/Documents/writing/raw_notes_ai_law_book

# 그동안 쌓인 메모들을 이 폴더에 모은다

cd ~/Documents/writing/raw_notes_ai_law_book

ls

# idea_20260301.txt, lecture_notes.md, book_excerpt.pdf,

# conference_memo.docx, voice_transcript.txt, kakao_clip.md...

클로드 코드를 실행하고 지시합니다.

claude

"이 폴더의 모든 파일을 읽어줘. 같은 주제끼리 묶고,
중복되는 아이디어는 하나로 합쳐줘. 단, 원문의 미묘한 뉘앙스 차이는 유지해줘. 그 다음 주제별로 소제목을 붙이고, 논리적 흐름에 따라 재배치해줘. 초안 형태의 한글 원고로 조립해서 'AI법_원고초안_v1.md'로 저장해줘. 각 문단 끝에는 출처 파일명을 대괄호로 표시해서, 나중에 원본을 찾아갈 수 있게 해줘.

필자 말투는 경어체('~입니다', '~합니다')로 통일하고,
금지된 표현 목록은 project_style.md를 참고해줘."

결과물은 한 편의 완성된 원고가 아닙니다. 조각들이 분류되어 주제별로 모이고, 논리적으로 연결될 만한 순서로 재배치된 상태입니다. 이것을 필자가 다시 읽으며 흐름을 고치고, 자기 문장으로 다듬는 것이 다음 단계입니다.

이 방식이 의미 있는 이유는 기억의 작업을 덜어주기 때문입니다. 반년 전에 써둔 한 줄 메모와 지난달에 들은 강연 노트가 같은 주제로 묶였을 때, 필자는 "아, 이 둘이 연결될 수 있겠구나"라는 연결을 비로소 인식합니다. 사람은 이런 연결을 우연히 발견하면 기뻐하지만, 파일이 수백 개 쌓이면 우연조차 일어나지 않습니다. AI가 파편을 한 번 훑어 분류해주면, 연결의 가능성 자체가 눈앞에 펼쳐집니다.

변호사의 집필에는 특별한 규칙이 필요합니다. 인용과 출처가 글의 생명이기 때문입니다.

cat << 'EOF' > ~/Documents/writing/CLAUDE.md

집필 폴더 공통 규칙:

- 원문의 한 글자도 생략·요약·수정하지 않는다. 재배치만 한다.

- 인용문은 큰따옴표로 감싸고, 출처 파일명과 해당 라인을 반드시 함께 기록한다.

- 같은 아이디어의 다른 표현 두 개가 있으면, 둘 다 보존하고 차이점을 주석으로 남긴다.

- 경어체로 통일: '~입니다', '~합니다', '~했습니다'

- 금지 표현: '단순', '특히', '활용', '극대화', '강화', '다양한 관점이 존재하지만', '결론적으로'

- 소제목은 꼭 필요할 때만 붙인다. 글의 2/3 이상이 문단으로 흘러야 한다.

- 번호 목록, 불릿 포인트는 5개 이상 연속 사용 금지.

- 사실 먼저 놓고 해석은 뒤에 붙인다. '필자가 중요성을 선언하는' 문장을 쓰지 않는다.

EOF

이 규칙이 있으면 폴더에 메모를 던져두고 "초안 만들어줘"라고만 해도 필자의 문체가 유지된 결과물이 나옵니다. 다른 필자의 폴더에는 그 필자의 규칙이 적혀 있고, AI는 매번 그 규칙에 맞춰 결과를 조립합니다.

한 가지 경계할 점이 있습니다. AI는 '논리적으로' 재배치하는 데 능하지만, 논리적인 것이 꼭 좋은 글은 아닙니다. 좋은 글은 때로 논리를 깨뜨리고, 장면으로 시작하고, 결론을 유보합니다. AI가 정리해준 초안을 그대로 쓰면 글이 매끈하지만 밋밋해지는 일이 흔합니다.

필자가 해야 할 일은 AI의 정리본을 받은 뒤, "어디서 장면으로 시작할까", "어느 구간을 일부러 건너뛸까", "어떤 문장을 끝에서 두 번째 줄로 옮겨 여운을 만들까"를 고민하는 것입니다. AI는 파편을 줄 세워 주고, 필자는 줄을 흐트러뜨려 리듬을 만듭니다. 이 두 작업의 구분이 명확해질수록 결과물이 좋아집니다.