AI 자동 콘텐츠 큐레이션 시스템 — ChatGPT와 RSS, Notion을 활용한 정보 수집 자동화 루틴
1️⃣ 서론 : 정보의 홍수 속에서 ‘필요한 정보만 골라주는 AI 비서’ 만들기
매일 수천 개의 새로운 뉴스, 블로그 글, 기술 업데이트가 쏟아진다.
그러나 그중 대부분은 나와 직접 관련이 없다.
문제는 ‘정보 부족’이 아니라, ‘정보 과잉’이다.
그렇다면 내가 진짜로 필요로 하는 정보만
AI가 자동으로 골라서 정리해준다면 어떨까?
이제 ChatGPT, RSS 피드, 그리고 Notion을 조합하면
누구나 자동 콘텐츠 큐레이션 시스템을 구축할 수 있다.
이 시스템은 매일 특정 키워드나 주제의 최신 정보를 모으고,
AI가 그 내용을 요약·정리·분류해
나만의 데이터베이스(Notion)에 자동 저장한다.
이 글에서는
📌 *“AI를 활용해 뉴스·트렌드·블로그·연구 정보를 자동 수집하고, 요약 정리하는 전체 프로세스”*를 다룬다.
2️⃣ AI 큐레이션의 개념과 작동 구조
AI 기반 큐레이션은 세 가지 프로세스로 이루어진다.
1️⃣ 데이터 수집 (Collecting) — RSS, 웹 크롤링, 뉴스 API 등을 통해 원본 데이터를 가져온다.
2️⃣ AI 요약 (Summarizing) — ChatGPT가 텍스트를 읽고, 핵심 문장과 주제만 남긴다.
3️⃣ 자동 저장 (Organizing) — 요약된 내용을 Notion이나 Google Sheet 등으로 구조화한다.
즉, 인간이 “정보를 읽고 정리하는 과정”을
AI가 대신 수행하는 것이다.
💡 핵심 아이디어:
AI는 단순 요약기가 아니다.
데이터의 “맥락”을 파악할 수 있기 때문에, 단순히 텍스트를 짧게 줄이는 것이 아니라
**“의미 있는 정보만 남기는 필터링 도구”**로 활용할 수 있다.
3️⃣ 시스템 구성 : RSS → ChatGPT → Notion
이제 실제 구성을 단계별로 살펴보자.
🧩 ① RSS 피드 수집
RSS는 여전히 가장 강력한 정보 수집 도구다.
뉴스, 블로그, 학술 사이트 등 대부분의 플랫폼이 RSS 피드를 제공한다.
예를 들어 AI 관련 최신 정보를 모으고 싶다면 다음처럼 설정할 수 있다.
| OpenAI 블로그 | https://openai.com/blog/rss/ |
| 구글 AI 뉴스 | https://blog.google/rss/ |
| Medium AI 태그 | https://medium.com/feed/tag/artificial-intelligence |
RSS 피드를 Zapier 또는 Make (Integromat) 에 연결해
새 게시글이 등록될 때마다 자동으로 ChatGPT로 전송되도록 한다.
🧩 ② ChatGPT 자동 요약
이제 RSS에서 가져온 텍스트를 ChatGPT에 넘긴다.
핵심은 프롬프트 설계다.
✅ 예시 프롬프트:
“다음 기사의 핵심 내용을 3문단으로 요약해줘.
문단별로 (1) 핵심 주장, (2) 새로운 기술 또는 아이디어, (3) 실제 응용 사례를 구분해 작성해.
마지막에 한 문장으로 이 기사에서 얻을 수 있는 통찰을 덧붙여줘.”
이렇게 명령하면 AI는
‘단순 요약’이 아닌 ‘분석형 요약’을 수행한다.
또는 다음과 같이 요약 톤을 지정할 수도 있다.
✅ “전문가 뉴스레터 형식으로 요약해줘.
각 기사마다 제목, 요약문(200자), 그리고 한 줄 인사이트를 표로 정리해.”
이때 중요한 점은
요약 단위를 명확히 하는 것이다.
AI는 “얼마나 길게, 어떤 방식으로” 요약해야 하는지 구체적인 지시가 있을 때
훨씬 효율적으로 작동한다.
🧩 ③ Notion으로 자동 저장
요약된 결과는 자동으로 Notion에 저장하면 된다.
Zapier, Make, 또는 Notion API를 이용하면 쉽게 연결할 수 있다.
예시 구조
| OpenAI 신모델 공개 | ChatGPT가 이미지 입력 기능을 지원하기 시작했다. 시각 정보 분석이 가능해짐. | openai.com | 2025-11-05 | 멀티모달 시대의 전환점 |
Zapier를 이용하면 아래의 워크플로우로 설정 가능하다.
1️⃣ RSS → 새 항목 감지
2️⃣ ChatGPT → 요약 수행
3️⃣ Notion → 데이터베이스에 자동 입력
이 과정을 통해 매일 아침 자동으로 업데이트된
‘AI 트렌드 요약 데이터베이스’를 얻게 된다.
4️⃣ AI 요약의 품질을 높이는 5가지 프롬프트 전략
AI 큐레이션의 품질은 프롬프트에 달려 있다.
다음은 실제로 효과적인 요약용 명령 패턴들이다.
✅ ① 핵심 문장 추출형
“본문에서 가장 중요한 문장 3개를 추출하고,
각 문장의 의미를 한 줄씩 해석해줘.”
→ 불필요한 서술을 제거하고 ‘정보 밀도’를 높인다.
✅ ② 비교 분석형
“이 뉴스가 지난달 발표된 유사 기술과 어떤 차이가 있는지 설명해줘.”
→ 단순 요약을 넘어 맥락형 분석을 유도한다.
✅ ③ 한 문장 인사이트형
“이 기사의 핵심 아이디어를 1문장(30자 이하)으로 요약해줘.”
→ 뉴스레터, 블로그 요약 타이틀에 유용하다.
✅ ④ 주제 태깅형
“이 기사에 적합한 태그 3개를 추천해줘. (예: #AI모델, #자동화, #데이터윤리)”
→ 자동 분류와 검색 편의성 강화.
✅ ⑤ 스코어 평가형
“이 기사에서 제시한 기술 아이디어의 실현 가능성을 1~5점으로 평가하고,
점수 근거를 제시해줘.”
→ AI가 단순히 ‘요약’이 아니라 ‘판단’을 수행하게 만든다.
💡 활용 팁:
이 명령 패턴들을 조합해
하나의 “AI 요약 매크로”로 만들면 된다.
예를 들어 다음처럼 결합할 수 있다.
“다음 뉴스의 핵심 문장 3개를 추출하고,
내용의 신뢰도(1~5점)를 평가한 뒤,
한 문장 요약과 주제 태그를 함께 제시해.”
이렇게 하면 한 번의 호출로
‘요약 + 평가 + 태깅’을 동시에 수행할 수 있다.
5️⃣ AI 큐레이션을 확장하는 고급 응용
자동 요약 시스템을 한 단계 발전시키면
AI 뉴스레터 자동 발송 루틴으로 확장할 수 있다.
실제 구현 예시:
1️⃣ RSS로 AI 관련 뉴스 20개 수집
2️⃣ ChatGPT가 각 뉴스의 핵심 요약 작성
3️⃣ AI가 “오늘의 주요 흐름”이라는 분석 단락 추가
4️⃣ 결과를 Notion에 저장
5️⃣ Zapier → 이메일 발송 (Gmail / Mailchimp 등)
✅ 예시 프롬프트 (자동 뉴스레터용):
“오늘 수집된 뉴스 20건을 주제별로 분류하고,
각 주제마다 3문장 요약과 한 문장 인사이트를 작성해.
마지막에는 전체 트렌드를 한 단락으로 정리해.”
이 시스템은
기업 내부 뉴스레터, 개인 브랜드 운영, 블로그 자동화 등에 모두 활용 가능하다.
또한 동일한 구조를 이용하면
학술 논문 요약 시스템,
트위터 트렌드 요약 시스템으로도 확장할 수 있다.
6️⃣ 주의할 점 : 정보 품질과 AI 한계 관리
AI 큐레이션 시스템을 구축할 때 반드시 기억해야 할 점이 있다.
1️⃣ AI의 요약 결과를 검증할 필요가 있다.
AI는 맥락을 과도하게 단순화하거나, 세부 사실을 생략할 수 있다.
2️⃣ RSS 데이터 품질이 곧 결과 품질이다.
불안정한 피드나 광고성 콘텐츠는 자동 필터링이 필요하다.
3️⃣ Notion 구조를 설계할 때 확장성을 고려해야 한다.
주제별·출처별 필터 기능을 미리 넣으면
시간이 지나도 정리 효율이 유지된다.
AI는 데이터를 잘 ‘정리’하지만,
‘판단’은 인간의 몫이라는 사실을 잊지 말자.
7️⃣ 결론 : AI는 정보를 줄이는 기술이다
정보를 ‘많이’ 모으는 시대는 끝났다.
이제 중요한 건 얼마나 정확히 걸러내는가다.
AI 큐레이션은 단순한 편의 기술이 아니다.
그것은 지식 소비의 효율을 극대화하는 시스템적 사고다.
ChatGPT와 RSS, Notion이 결합되면
누구나 자신의 관심사에 맞춘 개인 맞춤형 정보 비서를 만들 수 있다.
이제 매일 아침, AI가 자동으로 요약한 뉴스·연구·트렌드를
Notion에서 한눈에 확인할 수 있다면
그건 단순한 자동화가 아니라 지적 생산성의 진화다.