구글 캘린더를 AI와 함께 쓰니 기록이 쉬워졌습니다

예전에는 구글 캘린더에 일정을 기록하려고 하면 조금 부담스러웠습니다.

예를 들어 하루 동안 한 일이 여러 개라면,

 

이런 식으로 각각을 별도의 일정으로 만들어야 한다고 생각했습니다.

하나하나 제목을 만들고 시간을 지정하고 저장하다 보니 생각보다 귀찮았습니다.

결국 처음에는 열심히 기록하다가 점점 기록을 안 하게 되었습니다.

그런데 최근에는 구글 캘린더와 AI를 같이 사용하면서 기록 방식이 많이 바뀌었습니다.

핵심은 아주 단순합니다.

사람은 편하게 기록하고, 분류와 계산은 AI에게 맡기는 것입니다.

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하루 일정을 하나의 기록으로 남깁니다

요즘에는 하루에 있었던 일을 전부 각각의 이벤트로 만들지 않습니다.

대신 daily 요약 같은 하루 단위의 일정 하나를 만들고 그 안에 시간대별로 실제 한 일을 계속 적습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

 

이 정도만 기록해도 나중에 AI가 내용을 읽고 상당 부분을 다시 분류할 수 있습니다.

중요한 것은 복잡한 형식을 만드는 것이 아니라 시간대를 가능한 명확하게 적어두는 것입니다.

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나중에 AI에게 계산을 맡깁니다

이렇게 며칠 동안 캘린더 기록이 쌓이면 AI에게 질문할 수 있습니다.

예를 들어,

이번 주 개발시간이 몇 시간이야?

라고 물어보면 캘린더의 기록을 확인한 뒤 개발에 해당하는 시간들을 찾아 합산할 수 있습니다.

또는,

이번 주 공부시간과 개발시간을 나눠줘.

라고 요청할 수도 있습니다.

기록 내용에 따라 다음과 같은 분석도 가능합니다.

• 개발시간
• 공부시간
• 프로젝트별 투입시간
• 자료 정리시간
• 개인 일정
• 수면시간
• 하루 또는 주간 활동량

제가 모든 일정을 처음부터 완벽한 데이터 형식으로 만들 필요가 없습니다.

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기록하는 사람과 정리하는 AI의 역할을 나눕니다

제가 이 방식을 사용하면서 가장 편하다고 느낀 부분입니다.

기존 방식에서는 사람이 기록과 구조화를 모두 해야 했습니다.

사람

일정 생성
→ 카테고리 결정
→ 시작시간 입력
→ 종료시간 입력
→ 제목 작성
→ 각각 저장

하지만 AI를 같이 사용하면 역할을 나눌 수 있습니다.

사람

언제 무엇을 했는지만 기록

        ↓

AI

내용 읽기
→ 시간 계산
→ 활동 분류
→ 합산
→ 주간 요약

사람에게 중요한 것은 기록을 계속 남기는 것이고, 반복적인 정리는 AI가 맡는 방식입니다.

이 차이가 생각보다 큽니다.

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완벽한 데이터보다 꾸준한 데이터가 더 유용했습니다

처음에는 데이터를 잘 활용하려면 입력부터 완벽하게 구조화해야 한다고 생각했습니다.

하지만 그렇게 하면 기록 자체가 귀찮아질 수 있습니다.

특히 하루에 여러 가지 일을 하는 경우 모든 활동을 별도 일정으로 만드는 것은 상당히 번거롭습니다.

반대로 지금처럼 하루 기록 하나에 시간대와 내용을 적는 것은 훨씬 부담이 적습니다.

 

 

이 정도면 사람 입장에서는 쓰기 쉽고 AI 입장에서는 분석할 정보가 충분합니다.

결국 저에게 더 중요한 것은:

완벽하게 입력된 며칠의 기록보다 조금 느슨하더라도 몇 달 동안 계속 쌓이는 기록

이었습니다.

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캘린더 기록시간과 실제 집중시간은 구분합니다

다만 한 가지 주의할 부분이 있습니다.

캘린더에 3시간 동안 개발했다고 기록했다고 해서 실제로 3시간 내내 쉬지 않고 개발했다는 의미는 아닙니다.

중간에 화장실을 가거나 커피를 마시거나 잠깐 다른 일을 할 수도 있습니다.

그래서 저는 두 시간을 구분해서 보는 편이 좋다고 생각합니다.

캘린더 기록시간
= 실제 해당 활동을 하려고 확보한 전체 시간

순집중시간
= 그중 실제 집중해서 작업한 것으로 추정되는 시간

예를 들어 캘린더에 40시간이 기록되어 있다면 그것을 그대로 순수하게 40시간 집중했다고 해석하지 않는 것입니다.

AI에게도 이런 기준을 알려두면 조금 더 현실적인 분석을 할 수 있습니다.

저는 2시간 중 30분은 쉬었다고 AI에게 기준을 알려주었습니다.

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주간 단위로 보면 더 유용합니다

하루 데이터만 보는 것보다 일주일 정도 기록이 쌓인 뒤 분석하면 훨씬 재미있습니다.

예를 들어 AI에게:

이번 주 내가 가장 많은 시간을 쓴 활동은 뭐야?

또는:

이번 주 프로젝트 개발시간을 날짜별로 정리해줘.

라고 물어볼 수 있습니다.

그러면 단순히 캘린더를 확인하는 것을 넘어 자신의 실제 시간 사용 패턴을 확인할 수 있습니다.

계획은 개발을 많이 하는 것이었는데 실제 기록을 보면 자료 정리에 시간을 더 많이 썼을 수도 있고, 반대의 경우도 있습니다.

기억에 의존해서 생각하는 것보다 실제 기록을 기반으로 보는 것이 훨씬 정확합니다.

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장기적으로는 개인 활동 데이터가 됩니다

이 방식을 계속 사용한다면 구글 캘린더는 단순한 일정 관리 도구를 넘어갈 수 있습니다.

저는 역할을 대략 이렇게 생각하고 있습니다.

Google Calendar
→ 언제 무엇을 했는가
→ 얼마나 시간을 사용했는가

Obsidian
→ 개발하면서 무엇을 했는가
→ 어떤 문제와 해결방법이 있었는가

Notion
→ 정리된 프로젝트 정보
→ 검토된 문서와 계획

AI
→ 이 데이터를 검색하고 분석

각각의 도구에 모든 정보를 넣으려고 하지 않고 역할을 나누는 것입니다.

Calendar는 특히 시간과 행동에 대한 기록으로 사용하기 좋습니다.

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나중에는 이런 질문도 가능할 것 같습니다

데이터가 충분히 쌓이면 단순한 시간 합산보다 더 다양한 분석도 가능할 것 같습니다.

예를 들면:

지난 3개월 동안 개발시간 변화

프로젝트별 실제 투입시간

개발 계획 대비 실제 수행률

평균 공부시간

수면시간과 작업량의 관계

완료된 프로젝트와 중단된 프로젝트

특정 기술을 공부한 기간

이 단계까지 가면 구글 캘린더는 일종의 개인 활동 로그 DB 역할을 하게 됩니다.

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AI 시대에는 기록 방식도 달라질 수 있습니다

예전에는 컴퓨터가 내용을 이해하지 못했기 때문에 사람이 처음부터 데이터를 정확한 형식으로 입력해야 했습니다.

하지만 AI는 어느 정도 자연어를 이해할 수 있습니다.

그래서 앞으로는 모든 것을 처음부터 완벽한 표와 데이터베이스 형태로 만들기보다,

사람은 사람이 쓰기 편한 방식으로 기록하고, AI가 그것을 나중에 구조화하는 방식

도 점점 유용해질 것 같습니다.

저 역시 처음에는 구글 캘린더에 일정을 하나씩 입력하는 것이 귀찮아서 제대로 기록하지 못했습니다.

그런데 지금은 하루 동안 한 일을 시간대별로 적고 나머지는 AI에게 맡기니 훨씬 부담이 줄었습니다.

그리고 기록이 계속 쌓이기 시작했습니다.

아직 사용해본 기간이 아주 길지는 않지만, 현재까지는 꽤 만족스럽습니다.

앞으로 데이터가 더 쌓이면 월간 개발시간이나 프로젝트별 투입시간 같은 것도 직접 분석해볼 생각입니다.

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제가 사용하는 방식 요약

1. 하루 단위의 Calendar 기록을 만듭니다.

2. 하루 중 한 일을 시간대별로 계속 추가합니다.

3. 일정을 하나하나 별도 이벤트로 만들지는 않습니다.

4. 시간대는 가능한 명확하게 기록합니다.

5. 나중에 AI에게 Calendar를 확인하게 합니다.

6. AI가 공부·개발·생활 등을 분류합니다.

7. 일간·주간·월간 시간을 계산합니다.

8. 기록시간과 실제 집중시간은 구분해서 봅니다.

결국 제가 얻은 가장 단순한 결론은 이것입니다.

기록은 사람이 꾸준히 할 수 있을 만큼 간단해야 합니다.

그리고 귀찮은 분류와 계산은 AI에게 맡기면 됩니다.

AI를 단순히 질문에 답해주는 도구가 아니라, 내가 남긴 데이터를 다시 읽고 정리해주는 도구로 사용하는 방법 중 하나라고 생각합니다.

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