제가 일상생활 자동화를 만드는 방법 공개

저는 AI 자동화를 만들 때 처음부터 거창한 서비스를 만들려고 하지 않습니다. 오히려 반대로 갑니다. 제가 매일 자주 쓰는 것, 자주 확인하는 것, 반복해서 귀찮은 것, 한 번 놓치면 다시 찾기 번거로운 것부터 자동화합니다.

예를 들면 공인중개사 공부 문제를 텔레그램으로 받는 퀴즈봇, 틀린 문제를 다시 모아주는 오답 흐름, 블로그 초안과 이미지와 검증을 이어주는 파이프라인, 러닝 기록을 일간/주간/월간으로 보여주는 대시보드, 가족용 텔레봇처럼 실제 생활 안에서 바로 쓰는 것들입니다.

이런 자동화는 만들 때도 재미있고, 만들고 나면 바로 편합니다. 그리고 하나씩 만들다 보면 나중에는 서로 연결됩니다. 퀴즈봇은 오답노트와 대시보드로 이어지고, 블로그 자동화는 이미지 생성과 검증과 발행 준비로 이어지고, 러닝 기록은 건강 대시보드와 주간 회고로 이어집니다.

처음에는 작은 자동화 하나였는데, 계속 붙이다 보면 생활 파이프라인이 됩니다.

제일 먼저 하는 일: 링크를 AI에게 던져봅니다

제가 가장 중요하게 생각하는 습관은 이것입니다.

유튜브 영상, GitHub 레포, Reddit 글, 블로그 글, 논문, 누가 공유한 툴 링크가 보이면 바로 AI에게 던져봅니다.

그냥 읽고 끝내지 않습니다. 바로 물어봅니다.

이거 우리 생활 자동화에 쓸만한지 분석해줘.
핵심 아이디어가 뭔지,
내가 이미 쓰는 자동화 중 어디에 붙일 수 있는지,
바로 만들면 위험한 점은 뭔지,
오늘 30분 안에 실험해볼 작은 버전은 뭔지 정리해줘.

이 과정이 생각보다 중요합니다.

처음에는 좋은 링크를 보면 "오, 괜찮네" 정도로 끝납니다. 그런데 AI에게 계속 던져서 분석하다 보면 보는 눈이 달라집니다.

이게 단순히 멋진 아이디어인지, 실제로 내 루틴에 붙을 수 있는지, 기존 자동화와 중복되는지, 어디서 터질 가능성이 있는지, 어떤 입력과 출력이 필요한지 보이기 시작합니다.

저는 이걸 해상도가 올라간다고 느낍니다.

예전에는 "자동화하면 좋겠다" 정도였다면, 지금은 "이건 텔레그램 입력으로 받고, 결과는 HTML 대시보드로 보여주고, 실패하면 dry-run으로 먼저 확인하고, 위험한 변경은 사람 승인으로 막아야겠다"처럼 더 구체적으로 보입니다.

저는 어려운 것보다 자주 쓰는 것을 먼저 만듭니다

AI 자동화를 처음 만들 때 너무 어려운 것부터 잡으면 금방 지칩니다.

저는 생활에서 자주 마주치는 일을 먼저 봅니다.

매일 공부해야 하는데 문제를 여는 것부터 귀찮다
블로그 글을 쓰는데 초안, 이미지, 검증, 복붙 과정이 반복된다
러닝 기록을 앱 안에서만 보면 흐름이 잘 안 보인다
가족에게도 AI 봇을 쓰게 하고 싶은데 내 운영 알림과 섞이면 안 된다
좋은 외부 링크를 봤는데 나중에 다시 찾으면 맥락이 사라진다

이런 것들은 하나하나는 작습니다. 그런데 실제로 자주 씁니다.

그래서 만들고 나면 바로 체감됩니다. 공부 문제가 정해진 시간에 오고, 틀린 문제가 다시 쌓이고, 블로그 초안이 검증 흐름을 타고, 러닝 기록이 대시보드로 보이면 "이거 더 붙여볼까?"라는 생각이 자연스럽게 듭니다.

재미도 여기서 나옵니다. 남에게 보여주기 위한 자동화가 아니라, 제가 당장 쓰는 자동화라서 그렇습니다.

완벽하게 기획하지 않고 바로 만들어봅니다

처음부터 완벽한 설계도를 만들려고 하면 시작이 늦어집니다.

저는 보통 작은 버전부터 만듭니다.

공인중개사 퀴즈봇도 처음부터 거대한 학습 시스템으로 만든 것이 아닙니다. 먼저 문제 하나가 텔레그램으로 오게 만들고, 버튼을 누르면 정답과 해설이 나오게 만들고, 그 다음에 오답 기록을 붙이고, 나중에는 주간 오답노트 대시보드로 이어졌습니다.

블로그 자동화도 마찬가지입니다. 처음에는 초안 생성이었고, 그 다음은 이미지, 그 다음은 HTML 미리보기, 그 다음은 검증, 그 다음은 발행용 복붙 파일이었습니다.

러닝 대시보드도 처음부터 완벽한 건강 플랫폼이 아니라, 오늘 뛴 기록을 보기 좋게 보여주는 카드에서 시작했습니다. 그게 일간, 주간, 월간 흐름으로 넓어졌습니다.

중요한 건 한 번에 크게 만드는 게 아니라, 오늘 한 번 돌아가는 작은 버전을 만드는 것입니다.

그리고 실제로 써보면 바로 문제가 보입니다.

"문장은 너무 길다."
"텔레그램에서 보니 줄간격이 답답하다."
"버튼을 눌렀을 때 기록이 남아야 한다."
"가족용 봇에는 내 운영 알림이 섞이면 안 된다."
"대시보드가 샘플처럼 보이면 안 되고 실제 상태가 보여야 한다."

이런 수정이 쌓이면서 실행력이 빨라집니다. 기획력도 같이 올라갑니다. 왜냐하면 매번 입력, 출력, 실패 상황, 승인 경계, 사용자 화면을 직접 정해야 하기 때문입니다.

만들다 보면 자동화끼리 연결됩니다

처음에는 각각 따로 만든 것처럼 보입니다.

공부 봇은 공부 봇이고, 블로그 자동화는 블로그 자동화이고, 러닝 대시보드는 러닝 대시보드입니다.

그런데 계속 만들다 보면 공통 구조가 보입니다.

입력을 받는다
AI가 정리하거나 판단한다
사람이 볼 수 있는 형태로 바꾼다
실행 결과를 남긴다
다음 자동화가 그 결과를 다시 쓴다

이 구조가 생기면 자동화끼리 붙이기 쉬워집니다.

예를 들어 퀴즈봇에서 틀린 문제 기록은 주간 오답노트로 이어질 수 있습니다. 블로그 초안은 이미지 생성과 검증과 발행 준비로 이어질 수 있습니다. 러닝 기록은 주간 회고나 건강 대시보드로 이어질 수 있습니다. 외부에서 본 좋은 아이디어는 AI에게 분석시킨 뒤, 기존 자동화 중 어디에 붙일지 판단할 수 있습니다.

이때부터는 "자동화 하나 만들기"가 아니라 "내 생활 운영체제에 기능 하나 붙이기"처럼 느껴집니다.

제가 자주 쓰는 질문

외부에서 좋은 자료를 봤을 때 저는 AI에게 이런 식으로 묻습니다.

이 링크를 내 상황 기준으로 분석해줘.

1. 핵심 아이디어는 뭐야?
2. 내가 지금 쓰는 자동화 중 어디에 붙일 수 있어?
3. 그냥 따라 하면 위험하거나 안 맞는 부분은 뭐야?
4. 30분 안에 만들 수 있는 가장 작은 실험 버전은 뭐야?
5. 성공 여부는 무엇으로 확인하면 돼?
6. 나중에 파이프라인으로 키우려면 어떤 입력/출력 구조가 좋아?

이 질문을 반복하면 단순히 지식만 늘지 않습니다.

내가 뭘 만들 수 있는지, 뭘 만들면 안 되는지, 어디부터 작게 시작해야 하는지 감이 생깁니다. 링크를 보는 눈도 달라지고, 자동화 아이디어를 기획하는 속도도 빨라집니다.

저는 이 과정이 공부라고 생각합니다.

강의를 보기만 하는 공부가 아니라, 본 것을 바로 내 생활에 대입하고, AI와 같이 분석하고, 작은 버전으로 만들어보고, 실패하면 고치면서 몸에 붙이는 공부입니다.

그래서 제 결론은 단순합니다

일상생활 자동화는 대단한 기술 프로젝트로 시작하지 않아도 됩니다.

오히려 자주 쓰는 것부터 시작하는 게 더 좋습니다.

매일 보는 것, 매주 반복하는 것, 자꾸 까먹는 것, 한 번만 정리해두면 계속 편해질 것. 이런 것들을 AI에게 던지고, 분석하고, 작게 만들고, 써보고, 고치면 됩니다.

그러다 보면 지식이 늘고, 실력이 늘고, 해상도가 올라갑니다.

그리고 무엇보다 실행력이 빨라집니다.

"좋은 아이디어네"에서 멈추지 않고 "그럼 오늘 작은 버전으로 만들어보자"로 넘어가게 됩니다.

저는 이게 AI 시대에 제일 큰 차이라고 생각합니다.

정보를 많이 아는 것도 중요하지만, 좋은 아이디어를 내 생활에 붙여보고, 실제로 돌아가게 만들고, 계속 수정하면서 키우는 사람이 훨씬 빨리 성장합니다.

제가 만드는 자동화들은 아직 완성형이 아닙니다. 하지만 하나씩 실제 생활에 붙어 있습니다. 그리고 그 자동화들이 서로 연결되면서 점점 더 큰 파이프라인이 되고 있습니다.

저에게 AI 자동화는 거창한 프로젝트가 아니라, 매일 조금씩 생활을 편하게 만들고, 동시에 제 기획력과 실행력을 키워주는 연습장입니다.