Notion에 쌓인 할일을 Claude가 자동 정리해주는 마법

은퇴 후 발견한 디지털 자동화의 매력

교직을 떠난 지 3년째, 저는 예상 밖의 취미를 발견했습니다. 바로 업무 자동화입니다. 매일 아침 Notion에 쌓여가는 독서 목록, 블로그 아이디어, 학생들과의 연락 메모들을 정렬하는 데만 30분이 소요되곤 했습니다. 은퇴했다고는 하지만, 여전히 온라인 강의를 진행하고 블로그를 운영하다 보니 정보는 끊임없이 쌓여갔던 것입니다.

작년 여름, 저는 n8n이라는 오픈소스 자동화 플랫폼을 발견했고, 거기에 Claude AI와 Notion API를 결합해보기로 결심했습니다. 이제 저는 손가락 하나 까딱하지 않아도 매일 밤 자동으로 할일이 정리되는 경험을 하고 있습니다.

n8n 워크플로우 구축의 첫 단계

n8n은 마치 Zapier나 Make처럼 작동하지만, 개인 서버에 설치할 수 있다는 점이 매력적입니다. 저는 Docker를 통해 로컬 환경에 n8n을 설치했고, 첫 번째 워크플로우를 만들기로 했습니다.

기본 흐름은 간단합니다. 매일 오후 6시에 실행되는 스케줄 트리거로 시작해서, Notion API를 통해 지난 24시간 동안 생성된 모든 항목을 가져옵니다. 저는 Notion의 공식 문서를 참고해 데이터베이스 ID와 인증 토큰을 설정했습니다. 처음에는 JSON 응답을 이해하는 것이 어려웠지만, 몇 번의 시행착오 끝에 필요한 필드만 추출하는 방법을 익혔습니다.

중요한 것은 에러 핸들링입니다. 네트워크가 불안정하거나 API 응답이 늦어질 때를 대비해서 재시도 로직을 추가했습니다. 이제 워크플로우는 매우 안정적으로 작동합니다.

Claude AI로 지능형 분류와 요약

Notion에서 데이터를 받은 후, 제가 가장 기대하던 부분은 Claude AI의 개입입니다. n8n에서 Claude API를 호출해서, 각 항목을 자동으로 분류하고 요약하도록 설정했습니다.

예를 들어, 제가 “월요일에 경영학부 학생들과 온라인 회의가 있는데, 지난달 프로젝트 결과물을 검토해야 함”이라고 자연스럽게 메모했다면, Claude는 이를 읽고 카테고리를 ‘교육’, 우선순위를 ‘높음’, 기한을 ‘자동 추출’하는 식으로 정리해줍니다. 가장 인상적인 부분은 Claude가 때때로 제 메모의 모순점을 지적하거나, 더 효율적인 방식을 제안한다는 것입니다.

이를 위해 저는 Claude API 호출 노드에 상세한 프롬프트를 작성했습니다: “다음 텍스트를 읽고 카테고리(교육/개인/프로젝트), 우선순위(높음/중간/낮음), 예상 소요시간을 판단해줘. 결과를 JSON 형식으로 반환해.”

완성된 자동화의 일상적 변화

이제 매일 밤 9시가 되면, 제 Notion 데이터베이스는 마치 비서가 정렬해놓은 것처럼 깔끔해집니다. 먼저 우선순위별로 정렬되고, 각 항목에는 Claude가 추가한 메타데이터가 붙어있으며, 관련된 항목끼리는 자동으로 링크됩니다.

제가 구축한 전체 워크플로우는 약 15개의 노드로 구성되어 있습니다. 스케줄 트리거에서 시작해서, Notion 데이터 조회, Claude 분류, Notion 업데이트, 최종적으로는 요약 이메일 발송까지 이어집니다. 가장 놀라운 부분은 이 모든 작업이 한 번 설정하면 다시 손댈 필요가 거의 없다는 것입니다.

지난 6개월간 이 자동화 시스템을 운영하면서, 저는 제 생산성이 약 35% 증가했음을 느꼈습니다. 더 중요한 것은 정신적 부담이 줄었다는 것입니다. 더 이상 “어떤 일을 먼저 해야 하나”라는 고민을 하지 않아도 됩니다. 매일 아침 일어나서 정렬된 우선순위 목록을 보면, 오늘 하루의 방향이 명확해집니다.

이 여정 속에서 배운 가장 중요한 교훈은, 기술은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 우리 손에 가까워 있다는 것입니다. 은퇴한 노 교수도 할 수 있는 것들이 많습니다.

당신도 Notion과 자동화 도구 조합에 관심이 있다면, 이번 주말에 직접 n8n을 설치해보고 간단한 워크플로우부터 시작해보세요. 처음 자동화가 작동할 때의 그 짜릿한 느낌, 저는 여전히 기억하고 있습니다.