Notion에 쌓인 할 일 목록을 Claude AI로 자동 정리하는 법, 75세의 나도 해냈다

은퇴 후의 의외의 발견

올해 75세가 된 나는 40년간의 대학 교수 생활을 마감했다. 학생들을 가르치던 시절 회의록, 연구 계획서, 강의 자료는 모두 체계적이었지만, 은퇴 후 취미 활동과 봉사 일정들을 관리하면서 문제가 생겼다. 친구들의 추천으로 Notion을 시작했는데, 며칠 사이 할 일 목록이 수백 개로 쌓여버린 것이다.

“이건 좀 정리가 필요하겠는데…”

그렇게 시작된 여정이 내가 처음 n8n이라는 자동화 도구를 만나는 계기가 되었다. 손자가 보여준 유튜브 영상에서 “Claude AI로 자동 정리한다”는 내용을 봤고, 노인이 새로운 것을 배우는 것이 얼마나 어려운지 알면서도, 한번 도전해보기로 마음먹었다.

n8n 워크플로우 구성하기: 생각보다 간단했다

n8n은 처음엔 복잡해 보였다. 하지만 직장에서 수십 년간 프로세스를 설계하던 경험이 도움이 되었다. 결국 모든 자동화의 핵심은 ‘입력-처리-출력’의 3단계일 뿐이었다.

내가 만든 워크플로우는 다음과 같다:

1단계: Notion 데이터 읽기 Notion API를 이용해 매일 오전 9시에 나의 할 일 데이터베이스에서 ‘분류 안 됨’ 상태의 항목들을 자동으로 읽어온다. 초기에는 API 인증 키 설정이 까다로웠지만, Notion 개발자 포털의 가이드를 천천히 따라가며 설정할 수 있었다.

2단계: Claude AI로 분석 및 정리 읽어온 항목들을 Claude AI의 프롬프트로 보낸다. 내가 작성한 프롬프트는 다음과 같다:

다음의 할 일 목록들을 분석하고,
각 항목을 '긴급', '중요', '취미', '봉사' 중 하나로 분류하세요.
그리고 비슷한 성격의 항목들을 그룹화하여 추천하세요.
결과는 JSON 형식으로 반환해주세요.

Claude API의 응답 속도가 놀라웠다. 복잡한 의미 파악과 분류를 3초 안에 완료했다.

3단계: Notion으로 결과 되돌리기 Claude의 분석 결과를 n8n에서 가공해 다시 Notion의 해당 항목들을 업데이트한다. ‘분류 안 됨’에서 ‘긴급’, ‘중요’ 등의 카테고리로 자동 변환되는 모습을 처음 봤을 때의 감동은 잊을 수 없다.

실제 효과: 번거로움을 기계에 맡기다

지난 3주간 이 워크플로우를 운영해본 결과는 놀라웠다.

시간 절약 이전에는 매주 토요일 오후 3시간을 들여 손수 정리했다. 이제는 자동으로 처리된 결과를 5분만에 검토한다. 주당 2시간 50분이 절약된 것이다.

분류의 정확성 향상 인간은 피곤하면 판단력이 떨어진다. 하지만 Claude AI는 일관되게 높은 수준의 분류를 수행했다. 몇 번의 프롬프트 조정만으로 내 판단 기준을 거의 완벽하게 학습했다.

의외의 통찰 Claude의 그룹화 추천 기능 덕분에 내가 놓친 패턴들을 발견했다. 예를 들어, “도서관 봉사”, “시니어 대학 강의”, “초등학교 멘토링”이 모두 ‘교육 관련 봉사’로 묶여 일주일의 요일별 일정으로 재편성되었다. 이렇게 되니 시간 배분이 훨씬 효율적이 되었다.

초보자가 마주친 어려움들

물론 처음엔 문제도 많았다.

API 인증 오류로 3일 동안 워크플로우가 작동 안 했을 때는 정말 답답했다. 하지만 ChatGPT에 오류 메시지를 복사-붙여넣기하니 정확한 해결책을 찾을 수 있었다.

두 번째 문제는 프롬프트였다. 처음 프롬프트는 너무 모호해서 Claude가 엉뚱한 결과를 내놨다. “각 항목별로 우선순위 점수(1~10)를 매기고, 그 이유를 50자 이내로 설명하세요”라고 구체화하니 완벽해졌다.

은퇴자가 배운 교훈

이 프로젝트를 통해 깨달은 점은, 나이가 들었다고 해서 새로운 기술을 포기해야 하는 건 아니라는 것이다. 오히려 수십 년의 업무 경험이 ‘프로세스 설계’라는 관점에서 엄청난 자산이 되었다.

젊은 사람들은 n8n의 기술적 세부사항에 빠져 시간을 낭비하곤 하지만, 나