서론 (Intro)

Day 18!

Day 17에서는 저의 AI 대화 33,469건을 감사(audit)했습니다. 이를 바탕으로, 오늘은 제 작업 관리(task management)를 수행할 고양이 회사(company of cats)를 구축했습니다 🐱

사용 도구: Claude Code / DGX Spark / Slack & Notion.

오늘의 계획 (Today's plan)

• 목표: 작업 관리의 귀찮은 부분들을 고양이 회사에 맡기기
• 접근 방식: 조직(org), 작업 흐름(task flow), 원장(ledger), AI 협업 규칙을 순서대로 구축한 후 두 대의 머신에 모두 배포
• 완료의 정의: 매일 아침, Necco와 제가 "오늘의 세 가지 작업"을 선정함
• 결과:
  • 6마리의 고양이로 구성된 회사. Inbox = Slack, 단일 진실 공급원(source of truth) = Notion, 메모리 = 원장(ledger)
  • 프로젝트 목록 작성 완료: 총 80개. 이제 모두 원장에 기록됨
  • Claude Code / Codex / qwen을 위한 한 페이지 분량의 협업 규칙

① 조직 구축 (Built the org)

역할 기반의 직원(subagents)들로, 모두 이름 뒤에 "__-neko"("neko" = 고양이)를 붙였습니다.

구축하기 전에 기존 사례(prior art)를 살펴보았습니다. 개인이 자신의 관리를 AI에게 위임하는 것은 AI Chief of Staff 패턴으로 확립된 것으로 보입니다.

직원들의 내부 구조는 내일 Day 19에서 다룹니다.

② 작업 흐름 구축 (Built the task flow)

작업 발생 → 휴대폰으로 Slack에 한 줄 입력 (3초)
             → [아침 회의] Necco가 수신함(inbox)을 훑음
             → 정리 후 마감일 추가, Notion에 등록
...

생각나는 것을 Slack에 한 줄 남기세요. 아침이면 Notion에 들어가 있습니다. 저녁에 "완료: ___"라고 한 줄 남기면 다음 날 아침의 원장 업데이트와 작업 종료로 이어집니다.

③ 원장 구축 (Built the ledger)

원장(LEDGER.md)이란? 모든 프로젝트를 나열한 하나의 파일로, Necco가 "그 프로젝트가 어디 있었지?"라는 질문에 즉각 답변할 수 있게 합니다.

초기 데이터를 위해 제 두 대의 머신을 모두 조사했습니다. 집계 결과: 80개의 프로젝트. 이렇게 많을 줄은 몰랐습니다...

④ AI 협업 규칙 설정 (Set the AI collaboration rules)

매번 "어떤 AI에게 이 일을 맡길지" 결정하는 대신, 이제 한 페이지로 정리되었습니다:

Rusuban-neko는 이 규칙의 DGX 측면입니다. API 비용이 전혀 들지 않으며, 데이터가 외부로 유출되지 않습니다.

⑤ 두 머신 모두에 배포 완료

이 회사는 하나의 git 저장소(repository)입니다. 저는 이 저장소에 프라이빗 GitHub 원격 저장소(remote)를 부여하고 DGX에 클론(clone)했습니다. 설치 스크립트는 스태프와 기술(skills)을 ~/.cla/에 배치합니다.

이제 어느 머신에서든 동일한 회사를 소환할 수 있습니다.

첫 번째 아침 회의

사무실에서 Claude Code를 열고 첫 번째 아침 회의를 실행했습니다.

전날 밤 Slack에 던져두었던 한 줄짜리 메시지는 Necco에 의해 정리되어 Notion에 등록되었습니다. 이것은 진정으로 편안한 경험입니다.

전체 그림

secretary/                   ← 사무실 (두 머신 모두에 클론됨)
  CLAUDE.md                  ← Necco의 페르소나, 내부 규칙, 회의 런북 (runbook)
  LEDGER.md                  ← 원장 (80개 프로젝트)
...

Notion은 그대로 유지되며, 입구만 바뀌었을 뿐입니다. Necco가 포맷팅과 등록을 수행합니다.

오늘의 교훈 (Takeaways)

• 인박스(inbox)와 신뢰할 수 있는 단일 출처(source of truth)를 분리할 것: Notion이 두 가지 역할을 모두 수행하고 있었기 때문에 번거롭게 느껴졌습니다.
• 회사의 기억을 git에 보관할 것: AI의 자동 메모리 (auto-memory)가 두 머신에 걸쳐 분산됩니다.
• 기본 패턴을 활용해도 괜찮음: 기존 사례(prior art)에서 형태를 빌려오고, 세부 사항은 자신의 설정에 맞게 조정하세요.

세부 사항

아침 회의 런북 (8단계)

1. git pull (다른 머신의 업데이트를 가져옴)
2. Rusuban-neko가 input/에 있는 새로운 항목들을 사전 처리 (pre-processes)
3. 어제의 세 가지 항목 마무리 (Notion 상태 업데이트)
4. Slack 인박스 정리 → TODO로 변환 → Notion에 등록
5. Notion + 캘린더 + 인박스 + 원장(ledger) → "오늘의 세 가지" 제안
6. 저녁의 한 줄 메시지들을 원장에 반영
7. 최종 요약본을 Slack에 게시
8. git push

Git 동기화(1번 및 8번)와 마무리(3번)는 런북 (runbook)에 내장되어 있습니다. 인간은 오직 "게시"하고 "답변"할 뿐입니다.

미리 파악해 둔 함정 (Pitfalls)

두 대의 기기 동기화 (Two-machine sync)

• 스태프 정의 (agents/) 및 기술 (skills/)는 신뢰할 수 있는 단일 원천 (source of truth)으로서 저장소 (repository)에 존재합니다.
• install.sh (Linux) / install.ps1 (Windows)가 이를 ~/.claude/에 배치합니다.
• 스태프 구성원을 추가하는 과정 = 커밋 (commit) → 다른 기기에서 풀 (pull) → 설치 실행

기존 사례 (Prior-art) 참고 사항

• mimurchison/claude-chief-of-staff: CLAUDE.md가 핵심이며, 목표 (goals)가 모든 우선순위를 필터링하고, 인간이 최종 결정권을 가집니다.
• Claudia: 약속과 관계를 기억하며, 휴대폰을 통한 메시징 게이트웨이 역할을 합니다.
• loganhc-09/claude-chief-of-staff: 예약된 스크립트를 통해 상주형 운영 (resident operation)을 수행합니다.

공통 규칙: 상시 적용 규칙 → CLAUDE.md / 간헐적 방법 → 기술 (skills) / 컨텍스트 (context) 집약적 작업 → 하위 에이전트 (subagents). 이번 빌드 역시 이 규칙을 따릅니다.

내일: Day 19

스태프의 날 — 4개의 하위 에이전트 (subagent) 정의 파일과 더불어, Rusuban-neko (로컬 LLM)를 상주 서비스 (resident service)로 실행하는 과정을 다룹니다.

읽어주셔서 감사합니다!