클로드 코드는 옵시디언으로 비로소 완성됩니다 - 진짜 자동화 협업 사례
📺 원본 영상: 클로드 코드는 옵시디언으로 비로소 완성됩니다. 진짜 자동화 협업 사례를 보여드리겠습니다. 🎙️ 채널: 빌더 조시 Builder Josh 📅 정리 일자: 2026-04-27 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(Obsidian 화면, GitHub 저장소, 웹사이트 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
AI 도구를 개인이 아닌 팀 단위로 활용할 때 어떤 시너지가 발생하는가. 이 영상은 셀피시 클럽(Selfish Club)의 운영자 젬마(신주혜)가 빌더 조시 채널에 출연해, Obsidian과 GitHub, 그리고 Claude Code를 결합하여 비개발자 중심의 AI 팀이 지식관리 시스템을 구축하고 콘텐츠 자동화를 실현한 실제 사례를 공개한 대담이다. 단순한 도구 소개를 넘어, 인간의 루틴과 AI 에이전트의 자동화가 만나는 접점을 구체적인 시스템 구조로 보여준다는 점에서 주목할 만하다.
셀피시 클럽이라는 실험 - 회사도, 친목 모임도 아닌 것
젬마는 스타트업에서 11년간 마케팅 중심으로 일해온 비개발자 출신이다. 다양한 회사를 거치면서 그가 얻은 핵심 통찰은 단순했다. 회사는 바뀌어도 함께 일하는 사람들은 쉽게 바뀌지 않는다는 것이었다. 회사를 옮기면서도 같은 팀원들과 이직을 반복하고, 함께 프로젝트를 이어가면서, 어쩌면 회사 자체가 프로젝트이고 사람들이 더 근본적인 단위가 아닐까 생각하게 됐다. 그 결론이 팀 단위로 일을 지속할 수 있는 구조를 만들겠다는 결심으로 이어졌고, 셀피시 클럽은 그렇게 탄생했다.
2023년 1월 말 한국에 ChatGPT가 본격적으로 알려지기 시작할 무렵, 젬마는 AI를 마케팅에만 접목해도 할 수 있는 일이 굉장히 많겠다는 가능성을 직감했다. 이 두 가지 흐름이 맞물리면서 셀피시 클럽은 처음 5명이 “이기적 공유”라는 개념을 가지고 경험과 노하우를 나누는 형태로 출발했다. 이기적 공유란 내가 배우고 실험한 것을 나만 갖고 있는 게 아니라 드러냄으로써, 결국 나 자신에게도 이득이 되는 방식의 공유를 뜻한다.
현재 셀피시 클럽은 크루이자 팀이자 커뮤니티로 운영되고 있으며, 젬마는 올해를 “AI의 두 번째 페이즈”로 규정했다. Claude Code가 등장하면서 AI 에이전트가 기획부터 실행의 끝단까지 모두 처리할 수 있는 시대가 열렸다고 보았고, 그 흐름 위에서 “AI Agent 팀(AA팀)“이라는 새로운 조직을 셀피시 클럽 내부에 꾸렸다. 비개발자 8명이 모여 Claude Code를 중심으로 실제 프로덕트를 만들고 자동화 시스템을 구축해 나가는 이 팀이 이번 영상의 주인공이다.
왜 AI는 혼자 공부하면 안 되는가
젬마가 반복적으로 강조하는 메시지 중 하나는 AI 학습을 혼자 해서는 안 된다는 주장이다. 이는 단순한 격려성 발언이 아니라, 실무에서 직접 경험한 구조적 한계에서 나온 통찰이다. 지금 쏟아지는 AI 관련 정보를 개인이 혼자 소화하고 결과물까지 만들어내는 데는 시간적, 경험적 편향이 필연적으로 작용한다. 개인이 가진 지식과 경험의 범위 안에서만 유즈 케이스(use case)가 생성될 수밖에 없다는 것이다.
젬마가 AI 활용에서 가장 가치 있다고 보는 것은 완성된 결과물 자체가 아니라, 그 결과물이 나오기까지의 워크플로우(workflow)다. 그런데 혼자 일할 때 이 워크플로우의 다양성에는 한계가 생긴다. 그는 이를 육회비빔밥 비유로 설명한다. 음식이 테이블에 차려진 결과물만 보는 게 아니라, 재료가 어떻게 공수됐고 어떤 조리 과정을 거쳤는지, 그 과정에서 부딪힌 문제들이 무엇인지가 진짜 배울 내용이라는 것이다. 이 “조리법”을 혼자는 한 가지 맥락 안에서만 볼 수밖에 없지만, 팀이 모이면 각자 다른 맥락의 조리법이 겹치면서 전혀 다른 창의적 조합이 나온다.
또한 젬마는 팀 단위 AI 활용의 본질이 업무 분담에 있지 않다고 본다. AI가 실행의 많은 부분을 담당하는 시대에 사람이 해야 하는 일은 “판단”이다. 사람 대 사람이 만나서 고급 의사결정을 하고, AI가 생성한 다양한 결과물 중 어떤 방향으로 나아갈지를 결정하는 것이 AX(AI Transformation)의 본질이라는 것이다. 실행은 AI에게, 판단은 사람에게—이 구조를 팀 단위로 최적화할 때 개인 단위와는 비교할 수 없는 레버리지가 발생한다.
Obsidian 선택의 배경 - 노션의 한계와 로컬 파일의 가능성
AA팀이 Obsidian을 팀 지식관리 도구로 선택하게 된 계기는 사실 거창한 분석에서 나온 게 아니었다. LinkedIn에서 “노션이 AIX를 하는 데 있어서 허들이 될 수 있는 주범”이라는 글을 우연히 접했고, 그 주장에 공감하면서 자연스럽게 Obsidian을 한번 실험해보자는 흐름으로 이어졌다. 젬마 스스로도 Obsidian이 절대적으로 좋아서 선택한 게 아니라, 지금 진행하는 이 프로젝트에 한해서 도입해볼 수 있겠다는 가벼운 마음이었다고 솔직하게 밝혔다.
핵심 판단 기준은 두 가지였다. 첫째, Obsidian은 마크다운(Markdown) 파일 기반으로 작동한다는 점이다. 마크다운 문서는 LLM이 읽기에 최적화된 형식이기 때문에, 문서가 쌓였을 때 Claude Code가 이를 소스로 삼아 요약, 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 둘째, 이미 일부 사용자들이 Obsidian을 “LLM 위키”처럼 헤비하게 활용하며 에이전트를 연결해 지속적으로 지식을 채워 넣는 형태로 운용하고 있다는 레퍼런스를 확인했다는 점이다. 실제로 동작 가능성이 검증된 사례가 있다는 것이 도입 결정에 안정감을 주었다.
노션 대비 Obsidian의 가장 큰 실용적 강점은 파일이 “로컬에 존재한다”는 사실이다. 노션은 클라우드 기반 데이터베이스 구조이기 때문에 Claude Code 같은 로컬 에이전트가 파일을 직접 읽고 쓰기 어렵다. 반면 Obsidian의 마크다운 파일들은 로컬 폴더에 실제 파일로 존재하기 때문에 Claude Code가 이 파일들을 소스로 삼아 바로 작동할 수 있다. 젬마는 이 점이 “회의록이 아카이빙 이상의 역할을 하게 만들고 싶다”는 오랜 욕망과 정확히 맞아떨어진다고 설명했다.
시스템 아키텍처 - Obsidian, GitHub, Claude Code의 역할 분담
11:57 - Obsidian 실제 사용 화면 - 미션 폴더와 주차별 제출 문서들
AA팀이 구축한 시스템은 크게 세 레이어로 구성된다. 젬마의 설명을 정리하면 다음과 같다.
Obsidian은 팀 내부의 지식 축적 공간이다. 팀원들은 주마다 부여되는 미션을 수행하고, 그 결과물을 마크다운 문서 형태로 Obsidian에 작성한다. 초기에는 노션에서 글을 쓰고 Notion MCP(Model Context Protocol)를 통해 Obsidian으로 가져왔지만, 팀원들이 점차 익숙해지면서 현재는 Obsidian에 직접 작성하고 있다. 미션 폴더 외에도 주간 회의록(위클리), 스킬 인사이트, 공유회 초안, 분석 문서 등 다양한 폴더가 운용된다. 단, 위클리 회의록처럼 실시간 동기화가 필요한 문서는 여전히 노션에서 작성하고 Notion MCP로 가져오는 방식을 유지하고 있다.
GitHub은 이 시스템의 클라우드 동기화 레이어다. Obsidian은 유료 동기화 서비스를 제공하지만, AA팀은 무료 대안으로 GitHub을 선택했다. 팀원들이 Obsidian에서 문서를 작성하고 나면 GitHub에 Push하는 방식으로 동기화가 이루어진다. 이를 위해 팀 초기에 Claude Code를 도입하면서 팀 단위 GitHub 워크샵을 별도로 진행했을 만큼, 비개발자 팀원들이 GitHub를 실제로 활용할 수 있는 기반을 먼저 갖추는 과정이 선행됐다. 저장소는 두 개를 운용한다. 하나는 팀원들의 Obsidian 문서 전체가 담기는 내부용 저장소이고, 다른 하나는 외부에 공개할 폴더만 동기화되는 admin 저장소다. admin 저장소에 반영된 내용은 자동으로 셀피시 클럽 웹사이트에 배포된다.
Claude Code는 이 전체 구조의 두뇌이자 개발자 역할을 맡는다. 첫째, 문서 분석 자동화다. Obsidian에 마크다운 문서들이 쌓이면 Claude Code가 주기적으로 이를 읽어 참여자별 활동 요약, 관심 키워드 추출, 주차별 분석 문서를 생성하고 analysis 폴더에 저장한다. 둘째, 콘텐츠 파생 자동화다. 팀원이 미션을 수행하고 나면 Claude Code가 해당 내용을 바탕으로 LinkedIn 포스팅 초안을 자동으로 생성한다. 팀원들은 미션만 수행하면 LinkedIn 글이 자동으로 만들어지는 구조다. 셋째, 사이트 배포 자동화다. 공개 폴더의 내용이 매주 일요일 회의 후 월요일 오전에 크론(Cron) 스케줄로 자동 배포된다. 넷째, 시스템 개선 파트너 역할이다. 새로운 스킬 추가, 폴더 구조 조정, 워크플로우 개선 등 시스템 전반의 발전 방향을 Claude Code와 상의하여 결정하고 실제 개발까지 맡긴다.
자동화 워크플로우의 실제 - 미션에서 퍼블리싱까지
이 시스템의 핵심 매력은 “원래 하던 일만 하면 모든 것이 자동으로 쌓이는 구조”에 있다. 팀원 입장에서의 루틴은 단순하다. 주간 미션을 수행하고, 그 내용을 Obsidian에 마크다운으로 작성하고, GitHub에 Push하면 된다. 이후의 분석, 요약, LinkedIn 초안 생성, 웹사이트 배포는 모두 자동화되어 있다.
14:48 - Obsidian analysis 폴더 - Claude Code가 자동 생성한 참여자별 활동 요약 및 주차별 분석 문서
19:10 - LinkedIn 문서 폴더 - 미션 수행 후 자동 생성된 LinkedIn 포스팅 초안들
공개 범위는 세심하게 설계되어 있다. 팀 내부용 회의록이나 개인적 내용은 외부에 노출되지 않는 내부 저장소에만 머물고, 주간 미션 결과물, 스킬 인사이트, 공유회 콘텐츠 등 공개 가치가 있는 폴더만 선별적으로 웹사이트에 배포된다. 이렇게 구분된 공개 구조는 팀이 학습한 내용을 “이기적 공유”의 형태로 자연스럽게 외부에 드러내는 마케팅 파이프라인이기도 하다. 젬마의 표현을 빌리면, AI를 활용한 배움 자체가 내부 자산으로 끝나는 게 아니라 마케팅으로 자동 연결되는 구조다.
25:21 - GitHub 저장소 구조 및 셀피시 클럽 웹사이트 - 공개 폴더만 자동 배포되는 구조
시스템을 관리하는 PM 역할은 크루 중 다다(김다솔)가 맡고 있다. 원래 노션 기반으로 조직 운영 시스템을 설계해온 전문가인 다다가 이 Obsidian 기반 구조를 처음 설계했다. 그러나 여러 명이 함께 작업하다 보면 폴더 구조를 변경할 때 GitHub 충돌이 발생하거나 변경 이력 파악이 어려워지는 문제가 생겼다. 이를 보완하기 위해 볼트 로그(Vault log)라는 개념을 도입해, Obsidian 볼트(vault, 즉 Obsidian 폴더 전체) 내에서 어떤 구조 변경이 일어났는지를 기록하고 추적할 수 있는 장치를 계속 개선하고 있다. 예를 들어 폴더 구조가 크게 변경될 때 스냅샷을 찍어 이전 상태를 보존하는 방식이다.
팀 협업의 질적 변화 - 회의록의 재발견
젬마와 진행자 조시가 공통적으로 공감한 지점은 “회의록이 아카이빙 이상의 역할을 하길 바라는 욕망”이었다. 많은 팀이 회의를 녹화하거나 속기록을 작성하지만, 그 자료가 실제로 재활용되는 경우는 드물다. 정보를 꺼내 쓸모 있는 형태로 가공하는 데 별도의 노력이 필요하기 때문이다. 그런데 Obsidian + Claude Code 구조에서는 이 가공 작업이 자동화된다. 회의록이 마크다운으로 누적되면 Claude Code가 이를 읽어 요약 문서를 생성하고, 공유회 기획 초안을 만들어내며, LinkedIn 포스팅의 소재가 된다.
진행자 조시는 이를 “인간의 시스템과 AI 시스템이 만나는 느낌”이라고 표현했다. 인간의 시스템은 주간 정기 미팅과 미션 수행이라는 루틴이고, AI 시스템은 그 루틴에서 생성된 문서를 읽어 다양한 파생 산출물을 만들어내는 자동화 레이어다. 이 두 시스템이 맞물리면서 팀원은 자신의 본업에 집중하기만 해도 콘텐츠 자산이 복리처럼 쌓이는 구조가 완성된다.
실험 사례 - AI 크리에이터 팀의 워크플로우 공유
💡 [영상 참조] 젬마는 이 부분에서 이전 AI 크리에이터 팀의 Midjourney 활용 사례 영상과 워크플로우 화이트보드를 화면으로 공유합니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
AA팀 이전에 운영된 AI 크리에이터 팀에서 젬마가 특히 강조하는 것은 결과물이 아닌 워크플로우의 공유다. 예를 들어, 크루 중 한 명이 AI로 특정 모션 스타일의 영상을 만들기 위해 수많은 시행착오를 거쳤다. 처음에는 이미지 생성 AI에서 프롬프트를 여러 방식으로 수정하며 원하는 스타일을 얻으려 했지만 계속 실패했고, 결국 Midjourney의 Edit 기능을 활용하는 방법을 찾아냈다. 이 “삽질의 기록” 자체가 팀 내에서는 값진 학습 자산이 된다. 다른 팀원들이 유사한 작업을 시도할 때 이 워크플로우를 참고하면 같은 시행착오를 반복하지 않아도 되기 때문이다.
또 다른 크루는 AI 영상 제작 시 캐릭터 일관성을 유지하기 위한 캐릭터 시트를 만드는 데서 더 나아가, 공간 일관성을 위한 공간 시트(space sheet)를 별도로 제작하는 방법을 고안했다. 이 아이디어는 곧 팀 전체의 표준 워크플로우에 반영됐다. 젬마는 이런 개인의 발견이 팀 전체의 자산이 되는 이 흐름 자체를 확장하는 것이 셀피시 클럽의 핵심 방향이라고 설명했다.
AI 기술 자체는 계속 발전하며 에이전트가 점점 더 많은 것을 자동화하는 방향으로 나아가고 있지만, 그렇기 때문에 오히려 “어떤 조합을 선택하느냐”의 중요성이 더 커진다는 것이 젬마의 시각이다. 기술은 누구에게나 열려 있지만, 그 기술을 어떻게 조립하고 어떤 순서로 엮어내느냐는 사람마다 다르고, 그 조합법을 공유하는 공간이 바로 셀피시 클럽이 추구하는 가치라는 것이다.
AA 스타터 키트 - 시스템을 공개 배포하다
35:21 - AA 스타터 키트 GitHub 저장소 화면 - AI 스터디 실무팀을 위한 기본 운영 시스템 템플릿
젬마가 영상 말미에 공개한 AA 스타터 키트(AA Starter Kit)는 이 시스템 전체를 누구나 따라 구축할 수 있도록 Claude Code와 대화한 내용을 바탕으로 GitHub 저장소 형태로 정리한 템플릿이다. AA팀이 실제로 사용하는 Obsidian 폴더 구조, Claude Code 슬래시(slash) 명령어들, 자동화 스킬들이 담겨 있으며, 처음 이 구조를 설계한 다다를 비롯한 팀원들의 크레딧도 포함되어 있다.
젬마의 설명에 따르면, 이 저장소를 포크(fork)해서 자신의 조직 상황에 맞게 변형하면 유사한 시스템을 구축할 수 있다. 완성형 템플릿은 아니라는 점도 솔직히 밝혔다. 젬마 본인도 계속 시스템을 개선하고 있기 때문에, 이 저장소는 살아있는 문서처럼 지속적으로 업데이트된다. 영상 시청 후 링크를 통해 직접 확인하는 것이 가장 정확하다.
마무리 - 팀플레이의 미래
젬마는 자신의 궁극적인 비전을 간결하게 표현했다. 팀으로 같이 즐겁고 재미있게 잘 사는 것. AI 기술이 빠르게 발전하고 1인 유니콘이 등장하는 시대이지만, 그렇다고 사람 간의 밀도 있는 커뮤니케이션과 협업의 가치가 줄어드는 것은 아니라는 생각이다. 오히려 실행의 많은 부분을 AI가 담당하기 때문에, 사람이 해야 할 고급 판단과 관계의 질이 더욱 중요해진다는 역설이 있다.
셀피시 클럽은 이 원칙 위에서 지금까지 팀 내부에서 실험하고 축적해온 시스템을 외부에 열기 시작하고 있다. 비개발자 마케터들을 위한 AI 커뮤니티로 확장하면서, 새로운 참여자들이 들어와 미션을 수행하고 그 결과물이 사이트에 쌓이는 구조를 키워나갈 계획이다. 현재의 Obsidian 기반 시스템은 그 확장의 인프라가 된다.
진행자 조시가 마지막에 표현한 것처럼, 이 사례는 단순한 도구 활용법이 아니다. 인간의 루틴이라는 아날로그 시스템 위에 AI 에이전트의 자동화라는 디지털 레이어를 얹어, 매주 하는 일상적인 팀 활동이 복리처럼 콘텐츠 자산과 시스템으로 쌓여가는 구조를 설계한 이야기다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 클로드 코드는 옵시디언으로 비로소 완성됩니다 |
| 채널 | 빌더 조시 Builder Josh |
| 출연 | 셀피시 클럽 젬마 (신주혜) |
| 리포트 작성 | 2026-04-27 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.