Claude Code + Obsidian: My family’s AI brain
원본 영상: Claude Code + Obsidian: My family’s AI brain
채널: How I AI
진행: 클레어 보
AI는 우리 집에 대해 무엇을 기억할까
“AI는 나에 대해 무엇을 알고, 무엇을 기억하고 있을까?”
게스트는 웹에서 ChatGPT나 Claude를 사용할 때 느꼈던 이 의문에서 이야기를 시작한다. AI가 어떤 정보를 가지고 답하는지 사용자가 알기 어렵다는 것이다. 그가 원한 것은 자신의 실제 상황에 근거해 답하고, 그 바탕이 되는 정보를 확인할 수 있는 시스템이었다.
진행자 클레어 보는 이번 대화의 주제를 주택 소유자를 위한 Claude 활용으로 소개한다. 업무와 코딩을 넘어, 집에 관한 정보와 해야 할 일을 다루는 사례다. 영상은 파일에 정보를 남기는 방식에서 출발해 보험 프로젝트, 가전제품 기록, 할 일 목록과 가족이 함께 볼 수 있는 화면으로 이어진다.
대화 밖에 남기는 기억
게스트는 Claude Code가 Markdown 파일을 읽고 쓰도록 시스템을 구성했다고 설명한다. AI가 참고하는 정보를 대화창 안에만 두지 않고, 파일로 남기는 방식이다.
이 선택은 “AI가 무엇을 기억하는가”라는 질문을 구체적인 기록의 문제로 바꾼다. 기억의 근거가 파일에 있다면, 사용자는 그 내용을 직접 살펴볼 수 있다. 게스트가 강조하는 것도 자신의 정보에 근거해 AI가 답한다는 확신이다.
보험 프로젝트를 Markdown으로 남기기
보험 관련 사례에서는 프로젝트 자체를 담은 Markdown 파일을 소개한다. 보험에 관한 논의를 하나의 프로젝트 기록으로 다루는 모습을 보여 주는 대목이다.
여기서 눈여겨볼 점은 특정 보험 상품이나 절감액보다 정보를 담는 방식이다. 집과 관련된 문제를 프로젝트 단위로 기록하면, 무엇을 논의하고 있는지 살펴볼 수 있는 기준이 생긴다.
가전제품 정보와 집안일을 기록으로 모으기
냉장고에서 시작하는 정보 수집
가정에 관한 기록은 무엇을 모아야 할지 묻는 데서 시작할 수도 있다. 영상에서는 냉장고 같은 가전제품을 이야기하며 집 안을 돌아다니고 사진으로 정보를 모으는 방법을 다룬다.
09:47 - 가전제품 사진을 모아 가정 정보로 정리하는 방법
처음부터 완성된 분류 체계를 만드는 대신, 주변의 물건을 살펴보고 자료를 수집하는 방식이다. “우리 집에 대해 어떤 정보를 남겨야 할까?”라는 질문이 기록을 만드는 출발점이 된다.
자주 열어 보는 종합 할 일 목록
게스트가 직접 자주 확인한다고 말하는 기록은 커다란 할 일 목록이다. AI와 대화하는 것뿐 아니라, 사람이 목록을 열어 보고 활용하는 과정도 시스템의 일부다.
가정의 정보를 보관하는 파일과 해야 할 일을 모아 둔 목록은 서로 다른 역할을 한다. 전자가 집에 관한 맥락을 담는다면, 후자는 그 맥락 속에서 무엇에 주의를 기울여야 하는지 살펴보는 접점이 된다.
노트북 밖으로 꺼내 가족과 공유하기
게스트는 정보를 자신의 노트북 밖으로 꺼내 모두가 볼 수 있게 하고 싶었다고 말한다. 벽면 디스플레이를 활용하려는 구상은 여기서 나온다. 개인이 필요할 때 찾아보는 기록을 가족이 함께 접할 수 있는 정보로 확장하려는 것이다.
20:43 - 벽면 디스플레이의 최근 성과 영역에 대한 설명
이 대목에서는 장기적으로 신경 써야 할 일과 아이들에 관한 정보도 언급된다. 가정용 정보 시스템은 자료를 잘 저장하는 데서 끝나지 않는다. 가족이 그 정보를 어디에서 접하게 할지도 함께 고민해야 한다는 이야기로 이어진다.
넓은 질문을 프로젝트의 출발점으로 삼기
“지진에 대비해야 할까?”
영상에 등장하는 이 질문은 가정 관리에서 AI와 대화를 시작하는 또 다른 방식을 보여 준다. 처음부터 해야 할 작업을 세세하게 정하기보다, 집에 관해 마음에 걸리는 문제를 넓게 묻는 것이다.
이어지는 설명에서는 프로젝트 파일이 시스템의 구성 요소로 소개된다. 가정에 관한 질문을 대화로 꺼내고, 관련 내용을 프로젝트라는 단위로 다루는 흐름이다. 이때 중요한 것은 질문만으로 주택의 안전 상태를 단정하는 것이 아니라, 무엇을 생각해 봐야 할지 논의를 시작하는 데 있다.
24:16 - 지진 대비 논의에서 이어지는 프로젝트 파일의 역할
학생에게 설명을 이끌어 내는 챗봇
대화 후반부에서는 학생과 챗봇의 관계로 주제가 옮겨 간다. 여기서 제시되는 방향은 챗봇이 학생에게 가르치기만 하는 것이 아니라, 학생에게서 설명을 이끌어 내는 것이다.
학생은 AI의 답을 받는 역할에만 머무르지 않는다. 자신이 아는 것을 꺼내 설명하는 역할도 맡는다. 챗봇의 역할을 이렇게 바꾸면, 대화의 초점도 AI가 제공하는 설명에서 학생이 표현하는 생각으로 이동한다.
28:50 - 학생의 지식과 사고를 끌어내는 챗봇 튜터의 역할
가정 관리에서는 사람이 가진 정보를 파일로 꺼내고, 교육에서는 학생이 가진 생각을 말로 꺼낸다. 두 주제는 AI와의 상호작용을 통해 사람에게 이미 있는 정보와 생각을 드러낸다는 점에서 연결해 읽을 수 있다.
32:05 - 진행 상황이 할 일 표에 누적되어 목록이 지나치게 길어진 문제
기록을 남기고, 다시 활용할 수 있게 만들기
이 사례의 출발점은 AI의 기억에 대한 불투명함이다. 게스트는 Claude Code가 Markdown 파일을 읽고 쓰게 함으로써, AI가 참고할 정보를 확인 가능한 기록으로 남기려 했다.
보험 프로젝트와 가전제품 정보, 종합 할 일 목록은 그 기록이 가정생활과 만나는 사례다. 벽면 디스플레이 구상은 한 걸음 더 나아가, 개인의 노트북 안에 있던 정보를 가족이 함께 접하도록 만드는 시도다.
영상이 던지는 질문은 단순히 AI에게 얼마나 많은 정보를 줄 수 있느냐가 아니다. 그 정보를 어떤 형태로 남기고, 사람이 어떻게 다시 확인하고 활용할 수 있게 하느냐에 있다.
출처
How I AI — Claude Code + Obsidian: My family’s AI brain