대부분의 사람들은 같은 방식으로 하루를 시작합니다.
트위터를 열고 20분 동안 실제로 중요한 세 가지를 찾기 위해 잡음을 스크롤합니다. 이메일을 열고 의도했던 일을 하나도 하기 전에 반응 모드에 빠집니다. RSS 리더를 확인하고 절대 다 읽지 못할 200개의 읽지 않은 항목에 압도당합니다. 뉴스 수집기를 열고 업무나 삶에 아무런 영향을 미치지 않는 세 가지 기사를 읽습니다.
45분 후, 그들은 뒤처지고, 스트레스를 받으며, 15분 더 잤을 때보다 더 나은 정보를 얻지 못합니다.
Claude 연구 에이전트가 이 문제를 영구적으로 해결합니다.
아침에 아무것도 열기 전에, Claude 에이전트가 이미 업무에 중요한 모든 소스를 읽고, 관련 없는 모든 것을 걸러내고, 주목할 만한 발전 사항을 종합하여, 구조화된 5분 브리핑을 Obsidian 저장소에 저장해 둡니다.
일어납니다. 브리핑을 읽습니다. 5분 만에 알아야 할 모든 것을 알게 됩니다. 작업을 시작합니다.
이 글은 에이전트를 처음부터 구축하여 매일 아침 자동으로 브리핑을 제공하는 완벽한 가이드입니다.
연구 에이전트가 실제로 하는 일
기술적 구축 전에, 무엇을 구축하는지와 각 구성 요소가 왜 중요한지 정확히 이해하세요.
연구 에이전트는 매일 아침 자동으로 네 가지 기능을 수행합니다.
소스 모니터링. 설정한 모든 정보 소스를 읽습니다. 업계 뉴스. 경쟁사 웹사이트. 해당 분야의 학술 논문. 특정 뉴스레터. 연구를 게시하는 YouTube 채널. 팟캐스트 대본. 팔로우하는 GitHub 저장소. 틈새 시장의 Reddit 커뮤니티. 업무에 중요한 정보가 나타날 수 있는 모든 소스.
신호 필터링. 읽은 모든 것을 요약하지는 않습니다. 사용자가 정의한 기준에 따라 실제로 중요한 것이 무엇인지 식별합니다. 경쟁사의 신제품 출시는 중요합니다. 지난주에 게시된 동일한 정보를 재탕한 블로그 게시물은 그렇지 않습니다. 필터링 계층이 브리핑을 단순히 모든 것을 압축한 버전이 아니라 진정으로 유용하게 만드는 요소입니다.
종합. 중요한 항목들을 글머리 기호로 나열하지 않습니다. 무엇이 일어났는지, 왜 중요한지, 이미 알고 있는 것들과 어떻게 연결되는지, 그리고 이에 대해 무엇을 해야 하는지를 알려주는 구조화된 내러티브로 종합합니다.
전달. 매일 아침 설정된 시간에 Obsidian 저장소의 특정 위치에 브리핑을 저장하여, 수동으로 트리거할 필요 없이 노트북을 열 때 기다리고 있게 합니다.
이 네 가지 기능은 매일 45분의 정보 수집을 5분의 독서로 대체합니다.
기술 아키텍처
연구 에이전트는 다섯 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각각 고유한 역할이 있습니다. 그중 하나라도 제거하면 시스템의 결과물 품질이 저하됩니다.
Claude는 지능 계층입니다. 소스에서 원시 정보를 읽고, 기준을 적용하여 중요한 것을 필터링하고, 필터링된 정보를 구조화된 브리핑으로 종합합니다.
Filesystem MCP는 Claude를 Obsidian 저장소에 연결합니다. Claude에게 저장소에 대한 직접적인 읽기 및 쓰기 액세스 권한을 부여하여 컨텍스트를 위해 CLAUDE.md를 읽고 브리핑을 올바른 폴더에 자동으로 저장할 수 있게 합니다.
Brave Search MCP는 Claude에게 실시간 웹 검색 액세스 권한을 제공합니다. 이것이 없으면 Claude는 훈련 중단 시점까지의 정보에 대해서만 추론할 수 있습니다. 이것이 있으면 Claude는 라이브 웹을 검색하여 지정한 모든 주제에 대한 최신 정보를 찾습니다.
N8N은 전체 워크플로우를 예약합니다. 매일 아침 설정된 시간에 연구 에이전트를 실행하고, 올바른 컨텍스트를 Claude에 전달하고, 출력을 수신하여 저장소에 저장합니다.
CLAUDE.md는 브리핑이 일반적인 정보가 아닌 사용자의 특정 상황에 맞게 조정되도록 하는 컨텍스트 계층입니다. Claude에게 사용자가 무엇을 하는지, 무엇에 관심이 있는지, 이미 무엇을 알고 있는지, 어떤 종류의 정보가 실제로 실행 가능한지 알려줍니다.
기반 설정
워크플로우를 구축하기 전에 세 가지가 준비되어 있어야 합니다.
MCP 연결이 설정된 Claude Desktop.
claude.ai/download에서 Claude Desktop을 설치합니다.
Filesystem 및 Brave Search MCP 서버로 claude_desktop_config.json을 구성합니다:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/path/to/your/obsidian/vault"
]
},
"brave-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "your-brave-api-key"
}
}
}
}
brave.com/search/api에서 Brave Search API 키를 받으세요. 무료 티어는 월 2,000회 쿼리를 허용하며, 이는 일일 연구 에이전트에 충분합니다.
구성을 저장한 후 Claude Desktop을 다시 시작하세요. Claude에게 무언가를 검색하도록 요청하고 실시간 결과를 반환하는지 확인하여 연결이 활성화되었는지 확인하세요.
Obsidian 저장소 구조.
저장소 내에 BRIEFINGS라는 폴더가 아직 없다면 만드세요. 이곳에 매일 아침 브리핑이 저장됩니다.
vault/
BRIEFINGS/
[YYYY-MM-DD]-morning-brief.md ← 매일 자동 생성됨
CLAUDE.md
[나머지 저장소]
자체 호스팅 N8N.
$5 DigitalOcean 드롭릿에 N8N을 자체 호스팅하면 실행당 요금 없이 무제한 워크플로우 실행이 가능합니다.
N8N이 설정되어 있지 않다면 다음 순서를 따르세요: DigitalOcean 계정 생성, 가장 작은 Ubuntu 드롭릿 실행, SSH 접속, npm을 통해 N8N 설치, 서비스로 실행되도록 구성.
전체 N8N 설치는 처음에 약 30분이 소요됩니다. 그 후 구축하는 모든 워크플로우는 동일한 인프라를 사용합니다.
CLAUDE.md 연구 컨텍스트 작성
CLAUDE.md는 브리핑이 사용자에게 특별히 관련성을 갖도록 만드는 요소입니다.
일반적인 연구 에이전트는 일반적인 브리핑을 생성합니다. 사용자의 특정 컨텍스트로 구성된 연구 에이전트는 모든 항목이 업무와 결정에 직접적으로 관련된 브리핑을 생성합니다.
기존 CLAUDE.md에 Research Context 섹션을 추가하거나 저장소에 전용 연구 CLAUDE.md를 만드세요:
Research Agent Context
Who I Am
[이름, 역할, 하는 일]
My Primary Focus Areas
[정보를 지속적으로 업데이트해야 하는
특정 주제, 산업 또는 도메인 목록]
What Constitutes Significant News for Me
[구체적으로 작성하세요. "AI 뉴스"가 아닌
"Claude Code 업데이트, 새로운 MCP 서버,
멀티 에이전트 프레임워크, AI 에이전트
보안 개발 사항"]
My Competitive Landscape
[모니터링하는 특정 회사, 인물, 제품]
What I Already Know Well
[깊은 전문 지식을 가지고 있어
입문 수준의 내용이 아닌 중요한 새로운
개발 사항만 필요한 주제]
What I Am Currently Working On
[관련 뉴스가 직접적으로 실행 가능한
활성 프로젝트 — 매주 업데이트]
Sources I Trust
[우선시할 가치가 있는 특정 간행물, 뉴스레터,
연구자, YouTube 채널, 서브레딧]
What I Specifically Do NOT Want
[틈새 시장에 나타나지만 시간을 낭비하는
주제 — 일반적인 AI 과장 홍보, 재탕 콘텐츠,
관심 없는 회사의 발표]
Brief Format Preference
[출력 구조를 어떻게 원하는지 — 아래 템플릿 참조]
What I Specifically Do NOT Want 섹션은 대부분의 사람들이 생략하는 가장 중요한 부분입니다.
이것이 없으면 Claude는 주제와 관련된 모든 것을 포함합니다. 이것이 있으면 Claude는 적극적으로 필터링하고 브리핑에는 실제로 실행할 내용만 포함됩니다.
연구 에이전트 프롬프트
매일 아침 실행되는 핵심 프롬프트입니다. N8N 워크플로우에서 Claude API로 전송되는 메시지에 들어갑니다.
You are my personal research agent. Your job is to produce
my morning intelligence brief.
Read my research context from CLAUDE.md in my vault.
Then execute the following research sequence:
STEP 1: PRIMARY TOPIC SEARCH
For each focus area in my research context, search for
significant developments from the last 24 hours.
Use these search queries as a starting point but adapt
based on what you find:
[CLAUDE will generate appropriate queries based on
your CLAUDE.md focus areas]
STEP 2: SIGNAL FILTERING
From everything you find, apply these filters:
INCLUDE:
- New product launches or significant updates from
companies or tools I follow
- Research findings that change how we understand
something I care about
- Strategic moves by competitors I monitor
- Regulatory or policy changes affecting my domain
- New tools, frameworks, or techniques worth knowing
- Significant market movements in my focus areas
EXCLUDE:
- Anything I noted in my "What I Do NOT Want" section
- Rehashed content summarizing things published
more than 48 hours ago
- Opinion pieces without new information
- Announcements from companies I do not follow
- General AI hype without specific actionable detail
If nothing significant happened in a category:
say nothing happened rather than filling space.
STEP 3: COMPETITIVE INTELLIGENCE
Search specifically for any news about the companies
and people listed in my competitive landscape.
Highlight anything that represents a strategic shift,
new product, or significant announcement.
STEP 4: SYNTHESIS
Produce the brief in this exact format:
Morning Brief — [DATE]
Generated: [TIME]
THE ONE THING
[The single most important development today.
One paragraph. Why it matters for my specific situation.]
WHAT HAPPENED
[3-7 significant items, each with:]
- \\[Source/Company/Topic]\\: What happened and
why it matters for my work. One to three sentences max.
COMPETITIVE WATCH
[Any significant moves from my competitive landscape.
If nothing notable, say "Nothing significant today."]
WHAT TO DO ABOUT IT
[1-3 specific actions worth considering based on
today's developments. Only include if genuinely
actionable. Skip this section if nothing warrants action.]
READING LIST
[2-3 links to the most important full articles
for deeper reading on today's top items]
IMPORTANT FORMATTING RULES:
- The entire brief should take 5 minutes to read,
not 15.
- Every item must connect directly to something
in my research context.
- No filler. No hedging. If something matters say
why it matters specifically.
- If it was a slow news day say so directly rather
than inflating thin content.
Save the brief to: BRIEFINGS/[YYYY-MM-DD]-morning-brief.md
N8N 워크플로우 구축
N8N 워크플로우는 다섯 개의 노드로 구성됩니다. 각 노드는 순서대로 특정 기능을 수행합니다.
노드 1: 스케줄 트리거
선호하는 아침 시간에 실행되도록 트리거를 설정하세요. 대부분의 사람들에게 6AM이 잘 작동하는데, 노트북을 열기 전에 브리핑이 준비되어 있기 때문입니다.
시간대에 맞는 cron 표현식을 구성하세요:
0 6 \ \ 1-5 ← 월요일~금요일 6AM
0 6 \ \ * ← 매일 6AM (주말 포함)
노드 2: CLAUDE.md 읽기
이 노드는 저장소에서 연구 CLAUDE.md를 올바른 경로를 가리키는 Read File 작업을 사용하여 읽습니다.
출력: CLAUDE.md 연구 컨텍스트의 전체 텍스트.
노드 3: API 요청 준비
이 노드는 Claude에 대한 API 호출을 구성합니다. 연구 프롬프트 템플릿과 2번 노드에서 읽은 CLAUDE.md 내용을 결합합니다.
const claudeMd = $node["Read CLAUDE.md"].json.content;
const today = new Date().toISOString().split('T')[0];
const time = new Date().toLocaleTimeString();
const systemPrompt = `You are a personal research agent.
Today's date is ${today}. Current time is ${time}.
You have access to real-time web search through
the Brave Search MCP. Use it extensively.
Research context from the user's CLAUDE.md:
${claudeMd}`;
return {
model: "claude-opus-4-5",
max_tokens: 4096,
system: systemPrompt,
messages: [{
role: "user",
content: "Generate my morning research brief following the format and instructions in my research context."
}]
};
노드 4: Claude API 호출
Anthropic API를 호출하는 HTTP Request 노드:
URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
Method: POST
Headers:
x-api-key: [YOUR ANTHROPIC API KEY]
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json
Body: [3번 노드의 출력]
노드 5: 저장소에 저장
Claude 출력을 BRIEFINGS 폴더에 저장하는 Write File 노드:
File path: /path/to/vault/BRIEFINGS/[date]-morning-brief.md
Content: [Claude API 응답에서 추출된 텍스트]
Claude API 응답에서 텍스트 콘텐츠를 추출합니다:
const response = $node["Claude API Call"].json;
const content = response.content[0].text;
const date = new Date().toISOString().split('T')[0];
return {
filename: \${date}-morning-brief.md\,
content: content
};
선택적 노드 6: Telegram 알림
브리핑이 준비되었을 때 실행되는 Telegram 봇 알림을 추가하세요:
Message: "Morning brief ready: BRIEFINGS/[DATE]-morning-brief.md"
이것은 브리핑이 저장될 때 휴대폰으로 알림을 받는다는 의미입니다. 침대에서 일어나기 전에 휴대폰으로 읽을 수 있습니다.
소스 목록 구성
Brave Search MCP는 공개 웹 검색을 자동으로 처리합니다. 하지만 가장 가치 있는 소스 중 일부는 표준 검색으로 잘 인덱싱되지 않습니다.
특정 모니터링이 필요한 소스의 경우, 이를 CLAUDE.md 연구 컨텍스트에 명시적인 지침과 함께 추가하세요:
Specific Sources to Monitor
Daily Checks
- news.ycombinator.com — AI 및 개발자 도구를 위해 프론트 페이지 확인
- reddit.com/r/MachineLearning — 중요한 논문 릴리스만
- reddit.com/r/ClaudeAI — 새로운 Claude 기능 및 커뮤니티 빌드
Weekly Checks
- arxiv.org/list/cs.AI — 이번 주에 게시된 중요한 논문
- github.com/trending — 내 기술 스택에서 트렌딩 저장소
Alert-Level Monitoring
[뉴스가 모두 중요한 회사 또는 인물]
- Anthropic 블로그: anthropic.com/news
- [경쟁사 1] 블로그: [URL]
- [경쟁사 2] 보도 자료: [URL]
Sources to Explicitly Ignore
[해당 도메인에서 지속적으로
낮은 신호 콘텐츠를 생성하는 간행물 또는 웹사이트]
시간이 지남에 따라 브리핑을 개선하는 피드백 루프
브리핑을 읽은 후 Claude에게 피드백을 제공하는 데 2분을 투자하면 브리핑은 매주 더 좋아집니다.
각 브리핑 하단에 메모를 위한 섹션을 추가하세요:
My Notes on This Brief
[메모 — 무엇이 유용했는지, 무엇이 노이즈였는지,
무엇이 누락되었는지]
매주 일요일에 Claude에서 다음 프롬프트를 실행하세요:
Read all morning briefs from the past week in my
BRIEFINGS folder and read all my annotations in
the "My Notes on This Brief" sections.
Based on my annotations, update my research
CLAUDE.md with:
- Sources that consistently produced useful
signal → add to priority list
- Topics that consistently produced noise →
add to the Do Not Want section
- New search queries that would have surfaced
the information I noted as missing
- Any patterns in what I found useful that
should be captured as explicit preferences
Show me the proposed changes to CLAUDE.md before
making them.
이 피드백 루프는 사용자가 구성을 수동으로 조정할 필요 없이 에이전트가 사용자의 주석을 통해 사용자가 관심 있는 것을 학습한다는 것을 의미합니다.
따라서 3개월 차의 브리핑은 1주 차의 브리핑보다 특정 정보 요구에 훨씬 더 잘 보정됩니다.
고급 구성
기본 아침 브리핑이 안정적으로 실행되면 여러 방향으로 시스템을 확장할 수 있습니다.
주제 심층 분석
아침 브리핑에 중요한 개발 사항이 나타나면 이를 심층 연구를 위한 대기열에 추가하세요:
DEEP-DIVE: [오늘 브리핑의 주제]
대기열 프로세서가 이를 선택하여 요약 브리핑이 아닌 상세한 분석 노트를 생성하는 더 포괄적인 연구 세션을 실행합니다.
경쟁 정보 알림
하루에 한 번이 아니라 4시간마다 경쟁사 뉴스를 확인하는 별도의 간단한 워크플로우를 구성하세요. 중요한 내용을 발견하면 아침 브리핑을 기다리지 않고 즉시 Telegram 알림을 보냅니다.
주간 종합
매주 일요일 아침, 표준 일일 브리핑 대신 Claude가 해당 주의 7개 일일 브리핑을 모두 읽고 주간 종합을 생성합니다:
이번 주의 가장 큰 주제와 그것이 해당 도메인에 장기적으로 시사하는 바.
가장 중요한 단일 개발 사항과 이에 대해 해야 할 일.
예상했지만 일어나지 않은 일과 그 의미.
주간 종합은 개별 일일 브리핑에서는 보이지 않는 패턴을 자주 드러냅니다.
주문형 연구
QUEUE 폴더에 RESEARCH 접두사가 붙은 모든 주제를 넣으세요:
RESEARCH-quantum-computing-applications-in-finance.md
대기열 프로세서가 해당 주제에 대한 심층 연구 세션을 실행하고 아침 주기를 기다리지 않고 종합적인 연구 브리핑을 GENERATED에 저장합니다.
30일 후 변화하는 것
아침 브리핑은 첫날부터 즉각적인 가치를 제공합니다.
복합 효과는 두 번째 달에 가시화됩니다.
30일 후, 브리핑은 사용자의 특정 주석에 맞게 보정됩니다. 지속적으로 잡음을 생성했던 주제는 제거되었습니다. 지속적으로 신호를 생성했던 소스는 우선시되었습니다. 5분의 독서 시간에는 1주 차보다 더 많은 진정으로 실행 가능한 정보가 포함됩니다.
60일 후, 주간 종합은 개별 브리핑 내에서는 볼 수 없었던 패턴을 드러내기 시작합니다. 일별 스냅샷에서는 보이지 않았던 트렌드가 8주간의 데이터를 통해 가시화됩니다.
90일 후, 3개월 동안 브리핑을 제공해 온 전담 애널리스트만큼 해당 도메인을 잘 아는 연구 운영 체제를 갖게 됩니다.
이로 인한 정보 이점은 매주 복리로 증가합니다.
경쟁자들은 여전히 매일 아침 45분을 잡음을 스크롤하며 보내고 있습니다.
당신은 5분 동안 신호를 읽습니다.
그 차이는 단순히 절약된 시간만이 아닙니다.
더 나은 정보를 바탕으로 일관되게 시간이 지남에 따라 내려지는 결정의 질입니다.
이번 주말에 워크플로우를 구축하세요.
첫 번째 브리핑은 월요일 아침에 실행됩니다.
전체 시스템을 작동시키는 정확한 N8N 워크플로우 템플릿, CLAUDE.md 연구 컨텍스트 구조 및 Brave Search 쿼리 패턴을 보려면 @cyrilXBT를 팔로우하세요.
