Third Brain : 생산성 체계 구축의 서사와 미래
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지식관리체계의 필요성을 느끼다
2020년 봄, 고등학교 때부터 인터넷은 정보로 가득찼고, 중요한 정보들만 흘러넘치지만, 정작 내가 습득한 지식은 없었고, 그저 차곡차곡 모이기만 했다.
산발적인 정보를 정리하기 위해 플래너, 메모를 작성하였고, 결국 노션이라는 소프트웨어에 정착했다.
고등학교 때는 크게 와닿지 않았지만 대학생이 되고 나니 내가 아는 것들, 하고 있는 것들, 했던 것들, 앞으로 계획, 유용하다고 생각했던 것들 등 많은 정보들을 그냥 기록하는 것이 아닌 내가 사용할 수 있도록 체계적인 시스템에 정리해야겠다는 생각이 들었고,
그때 처음으로 Personal Knowledgement Management 라는 개인지식관리에 관한 이론을 접하게 되었고, PARA, GTD 등 다양한 지식, 생산성 이론을 접하고 이를 나에게 녹여내기 위해 노력했다.
노션을 활용한 디지털 저장소를 구축하다
노션은 원래 메모앱이라기 보다 일을 수행하는 워크스페이스로써, 단순히 지식을 저장하는 것 이상의 효과적인 도구다. 그래서 노션을 지식관리 + 워크스페이스로써 Project, Note, Insight, Plan 등 삶의 전반적인 기록들을 모두 모아놓은 생산성 체계로써 개편하였고, 이를 나만의 라이프스타일에 맞는 Life Flow 라는 템플릿을 제작하였다.
이것이 Second Brain 이론은 일부 적용한 나의 Life Flow 시스템이다. 이는 대학교 1학년 때 완성하였고, 사용을 계속 해보며 이리저리 개편하며 지금 Life Flow 3.4 버전이 되었다. 많은 개편이 있었지만 크게 변한 것은 모든 페이지들을 데이터베이스에 분류하여 정보를 더 편하고 체계적으로 관리할 수 있게 하였다는 점이다.
Life Flow 템플릿 변천사
초기 v0 - 프로토타입
v1 - 데이터베이스를 능숙하게 활용하지 못해 정보 접근성이 떨어진다
v2 - 데이터베이스를 활용하고 대쉬보드의 접근성을 개편. 겉보기에는 정돈되나 내부적으로는 부실했다
현재 v3 - 데이터베이스를 하나로 통합하였고, 정보접근성에 초점을 둔 인터페이스
프로토타입부터 v3까지 데이터베이스, 관계형, 주요 페이지별 구조, 템플릿, 서드파티 통합, 노션캘린더, 반복 등.. 많은 발전이 있었으나, v3로 개편한 올해 초 부터 진짜 정돈된 정보체계로 거듭났다.
지금은 v3을 개편하며 v4를 개발하고 있고, 생산성이 기하급수적으로 증가하고 있다.
그 이유는..
Life Flow의 한계와 AI 성장
2024년 겨울, AI의 성능이 급격하게 좋아졌다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습해 이제 어려운 질문에 답하는 인간의 수준에 도달한 것처럼 보였다
일전에 블로그에 이런 글을 작성한적이 있다. 일론 머스크의 뉴럴링크 기술은 결국 인간의 뇌외 컴퓨터를 연결하는 것인데 정보를 나의 뇌와 유사하게 체계적으로 관리하면 추후에 기술이 발전할 때 나의 체계가 유용하지 않을까?
지금은 지식을 기록하는 뇌인 디지털 기록소와 생각하는 뇌인 내가 Second Brain을 구성한다면,
더 나아가 지식을 저장하는 디지털 저장소,
데이터를 바탕으로 사고하는 AI,
지시하고 감독하는 사람으로
3개의 요소를 통합한 Third Brain 시스템을 구축할 수 있을 것 같다고 생각했다.
이때부터 Third Brain 이라는 개념을 추구하며 노션 너머 외부의 시스템을을 구축하여 AI 기반의 Third Brain을 구축하겠다고 생각하였다.
Third Brain 체계가 추구하는 생산성
기본적인 생각은 이렇다.
나에 대해 온전히 알고 나와 연결된 인공지능 모델에게 질문하면 그 생산성은 압도적일 것이다..!
비교 예시
일반적인 질문
내가 OO창업대회에 나가는데 인터넷에서 수상작을 참고해서 경쟁력 있는 아이디어를 리스트업하고 좋은 아이디어 추려서 기획서 초안 작성해줘
답변
→해당 대회의 과거 수상작을 조사
→A팀의 아이디어,, B팀의 아이디어,,, 정리해서 나열
→ 기획서 초안 2개 생성
사용자의 개인지식 + 생산성 체계와 연동된 질문
내가 OO창업대회에 나가는데 Life Flow에서 우선 새로운 프로젝트로 등록해주고
과거에 유사한 대회 참가한 자료 종합해서 작업 프로세스 설계해서 프로젝트 문서에 추가해줘.
그리고 인터넷에서 수상작을 참고해서 경쟁력 있는 아이디어 리스트업하고 Life Flow 프롬프트 라이브러리에서 TAM-SAM-SOM 프레임워크 반영해서 경쟁력 있는 아이디어 추려주고 해당 비교 결과도 문서에 추가해줘.
추려진 아이디어 바탕으로 기획서 초안 작성하고 양식은 저번에 수상했던 대회 양식을 틀로 작성해줘.
마지막으로 페르소나 라이브러리에서 프로덕트 매니저 페르소나 활성화 해주고 작업 프로세스에 맞게 일정 분배해서 일정 등록해주고 생성된 초안을 바탕으로 이후에 뭐할지 알려줘
사용자 자료 기반 + 생산성 체계와 상호작용하며 답변
→ 신규 프로젝트 생성, 프로젝트 정보 작성
→ 유사한 대회 프로젝트 탐색, 열람 후 내부 문서 추출 후 대화 자료에 반영
→ 과거 자료 바탕으로 사용자 맥락에 맞는 작업 프로세스 설계 후 프로젝트 문서에 추가
→ 인터넷에서 해당 대회의 과거 수상작을 조사, A팀의 아이디어,, B팀의 아이디어,,, 정리해서 나열
→ 프롬프트 라이브러리에서 TAM-SAM-SOM 프레임워크 반영 후 아이디어 평가, 기록 문서로 저장
→ 대화 자료를 바탕으로 수상한 이력이있는 대회의 기획 문서 양식 추출 후 기획서 초안 작성
→ 페르소나 라이브러리에서 PM 페르소나 호출
→ PM 페르소나의 기본적인 지침 프롬프트 수행 ( 사용자 일정 로딩, 프로젝트 정보 로딩, 등 )
→ 작업 프로세스 확인 후 일정 정리 및 캘린더에 반영
→ 프로세스 기반으로 기획서 초안 작성 이후 작업인 사업계획서 초안 작성 추천
나에 대해 온전히 아는 인공지능에게는 요청할 수 있는 것들도 나의 맥락을 기반으로 다양한 것들이 있을 것이고, 당연히도 제공하는 답변의 수준이 개인화되어 좋을 것이다
쉽게 생각하면 내가 무엇을 알고 무엇을 할 수 있는지 온전히 숙지한 유능한 수행비서가 있는 셈이다
더이상 질문에 나에 대한 설명을 추가적으로 제공하지 않아도, 이미 인공지능은 나에 대해 다 알고 있고, 어쩌면 나의 한계를 돌파한 디지털 자아와 협업하는 것이라고 생각이 되었다
이러한 체계를 위해서는 나에 대한 정보를 체계적으로 관리해야했고, 이는 Life Flow의 구조를 설계하며 기록할 수 있었다. 방향성을 잘 잡고 준비한 보람이 있다고 할 수 있겠다 :0
Third Brain 구현을 위한 노력
2025년 초 부터 나는 노션 속 나의 데이터와 인공지능을 연결하는 방법을 연구했다.
•
Chat GPT의 API 호출 기능을 나의 노션과 Intergration 하기
•
노션을 파일로 추출하고 Chat GPT의 Vector Store에 수동으로 임베딩하기
•
자동화 툴로 Supabase와 Vector Database를 동기화 상태로 만들고 외부 DB에서 자동화 시나리오로 RAG 하기... 등
해당 Third Brain 후보군들은 비용문제, 불필요한 워크플로우 문제, 노션의 구조적인 문제 등 여러 문제가 있었다
나와 뜻이 맞는 사람과 함께 이리저리 고민해 보았으나, 자동화에 대해 알게되었고 실질적인 진전은 거의 없었다. 그나마 수동 임베딩이 좋았지만 과한 서비스 이용 비용과 수동의 번거로운 방식으로의 데이터 업데이트가 결국 발목을 잡았다
그러다 중간에는 결국 AI 서비스들이 MCP 트렌드와 함께 맥락 관리, 도구 연결 등 다양한 서비스와 기능들을 제공하기 시작했고, 이제 사용자의 질문에 단순히 응답하는 것이 아닌 요청에 대해 여러 도구를 활용하며 발전된 결과물을 생성해냈다.
그러면서 요청에 맥락을 함께 수행하는 MCP가 단순히 API를 활용하는 것보다 더 낫다는 것을 알게 되었고, 생산성 체계와 인공지능의 통합을 직접 구현하는 방식 보다는 이미 나온 서비스들을 잘 조합하고 일부분은 직접 만들며 구현할 수 있겠다는 생각이다 들었다
그렇게 노션을 AI가 맥락 파악을 잘하고 자료를 잘 구분할 수 있게, 또 사용자가 인공지능에 대한 연결, 지침, 설정 등을 체계 내부적으로 편하게 할 수 있게 구현하고 있고 그렇게 지금은 LF v3.4를 운영하고 있다
Third Brain을 위한 지속적인 탐구
요즘은 지금 여러 후보들을 찾아내고 TB에 가장 적합한 방식을 계속해서 찾아보고 있다
그리고 그나마 노션과 연동이 잘되는 서비스를 찾았다. 젠스파크는 노션과의 연공 페이지 기반의 쿼리 검색등 권한이 있는 페이지들에 대한 탐색이 잘 되었고, 슬라이드, 팟캐스트, 드라이브 등 여러 도구 기능을 지원해서 Life Flow라는 지식도구 또한 연결된 하나의 인공지능 에이전트라고 느꼈다.
여기까지가 지금까지의 일이고, 젠스파크 또한 데이터베이스 위주의 Life Flow를 온전히 소화하지 못하였고, 페이지 내부의 블록들에 대한 인식들도 제한이 있었느데 이는 노션의 자체적인 API 문제라고 생각되었다. 여러 세부 지침 프롬프팅을 하여 페르소나, 프로토콜, 등 원하는 기능을 구현하였지만 데이터베이스 구조를 파악을 못하는 큰 단점과 페이지 내부 요소들을 온전히 불러내지 못한다는 점이 아쉬웠고, 지식의 손실과 비효율이 있는 체계였다
따라서 앞으로 더 좋아질 것이라고 생각하며 여러 서비스들을 기대하고 있는 상황이고
노션이 데이터베이스 관련 API를 지원할지?
클로드의 로컬 MCP에 노션을 연결하면 원하는 방식으로 체계를 구축할 수 있는지?
옵시디언과 스마트컴포저 조합은 좋은지? 자율성이 높은 옵시디언 체계로 이전할지? 아니면 공존할지.. 등
이러한 여러 고민들을 하고 있는 요즘이다
불확실한 것도 많지만 확실한 건 지금이 급성장을 하고 있는 시기이고 지금 트렌드를 놓치지 말고 따라가야지 기회가 생길것이다
인공지능을 주축으로한 여러 도메인 지식을 쌓으며 나만의 경쟁력을 키워야한다. 그리고 계속해서 개선 중인 이 체계가 중심이 될 것이다. 학습에도, 생산적인 루틴에도, 일, 개인 프로젝트, 등 삶의 전반적인 분야에 필수적인 체계가 될 것이다
결국 이 모든 것은 잘 기록하기 위함에서 시작되었다. 기록을 틈틈히 어디든 어떻게든 좋으니까 하고 이를 모아두자. 나중에 잘 활용할 수 있도록..!
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