[작성중/AI-Agent] Claude.md 분석

[업데이트 2026-06-28] 이 글은 초기 작성 이후 내용이 추가되었습니다. 기존 글은 하단에 있습니다.

 

 회의록 작성 에이전트를 처음 만들었을 때 목적은 AI 에이전트 아키텍처를 바이브코딩으로 한번 작성해보자는 것으로써, 학습 목적만 있었기 때문에

실제로 내가 어떤 기능이 필요한지는 크게 생각하지 않고 진행하였다.

 

결과물이 나왔을 때는 너무 어이가 없어서.. 돌아보니 이유가 명확했다.

내게 필요한 서비스를 정확하게 요구하고 그 방향으로 설계가 먼저 진행했어야 했던 것.

 

그래서 요구사항부터 다시 분석했고

이 업데이트 된 글은  claude.md 파일이 중요한 만큼 어디가 잘못되었고 어떻게 바뀌어야 하는지를 중점으로 작성되었다.

 

 

기존 vs 새 요구사항 비교

: 목적이 바뀌었다.

 

내가 결과물을 보고 실망스러웠던 건 아무래도 내게는 쓸모없는 서비스였기 때문일 것이다.

그럼 어떻게 해야 내게 쓸모 있을까

 

분류	기존 claude.md	새 요구사항
목적	AI 에이전트 아키텍처 학습	실제로 쓸 수 있는 시스템
출력	마크다운 형식의 회의록	개념/복기/Action Item qnsfb gn shtus, 티스토리에 저장
화자 분리	불필요로 제외(Step 7)	핵심 기능으로, 이름까지 정확하게 요구
저장소	로컬 .md 파일	외부 서비스 연동(Notion, Tistory)
LLM	비용 0원 원칙(Ollama 로컬)	판단이 어려운 건 LLM에게 - 품질 중심

 

 

현재 작성가이드와 내 요구사항 중 충돌되는 부분

1. 클라우드 API 호출 제안 금지

 

화자 이름까지 정확하게 하려면 로컬 Whisper만으로는 한계가 있다.

Clova Speech나 Assembly AI 같은 클라우드 STT가 현실적으로, 비용 0원 원칙과는 충돌한다.

 

2. 출력 구조가 다르다.

 

기존은 단일 마크다운 파일, 새 요구사항은 3가지 카테고리로 분류 후 다른 저장소로 라우팅이 필요.

 

# Meeting Summarizer Agent

음성 녹음 파일을 입력받아 내용을 분류하고 외부 서비스에 자동 저장하는 AI 에이전트.

**이 프로젝트의 진짜 목적은 두 가지다.**
1. 내가 실제로 쓸 수 있는 도구를 만드는 것
2. 그 과정에서 AI 에이전트 아키텍처를 손으로 익히는 것

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## 1. 프로젝트 목표

### 내가 녹음본을 남기는 이유 (요구사항의 출발점)
- 모르는 개념이 나왔다 → 개념 정리가 필요하다
- 이해했지만 나중에 다시 봐야 한다 → 복기 포인트
- 뭔가 하기로 했다 → Action Item

이 세 가지를 자동으로 분류하고, 적절한 곳에 저장해주는 게 목표다.

### 기능 목표
- **입력**: 음성 파일 (`.mp3`, `.wav`, `.m4a`)
- **처리**:
  - 화자 분리 + 이름 식별 포함한 STT
  - 내용을 3가지로 분류: 개념 정리 / 복기 포인트 / Action Item
  - 저장 대상 판단: 노션 vs 티스토리 (규칙 기반, 애매하면 LLM 판단)
- **출력**:
  - 노션: 개념 정리, 복기, Action Item (기존 페이지 연결 또는 새 페이지)
  - 티스토리: 공유할 만한 정리 글 초안

### 학습 목표
- 멀티스텝 에이전트 파이프라인 설계
- 외부 API 연동 (STT, Notion, Tistory)
- LLM을 판단 주체로 쓰는 패턴 (분류, 라우팅)
- 프롬프트 엔지니어링 (분류 정확도, 출력 스키마)

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## 2. 기술 스택

### 확정
| 구성요소 | 선택 | 이유 |
|---|---|---|
| STT | **Clova Speech** (네이버) | 한국어 특화, 화자 분리 지원 |
| 화자 이름 식별 | 첫 발화 기반 확인 요청 또는 사전 등록 | 자동 이름 인식은 현재 기술적 한계 |
| LLM (분류/판단) | **Claude API** | 분류·라우팅 판단 품질 우선 |
| 저장소 A | **Notion API** | 개인 기록, 복기, Action Item |
| 저장소 B | **Tistory API** | 공유용 정리 글 |

### 언어/프레임워크
| 항목 | 선택 |
|---|---|
| 언어 | **Java 21** |
| 빌드 도구 | **Gradle (Kotlin DSL)** |
| 프레임워크 | **Plain Java + 수동 DI** |
| HTTP | **JDK HttpClient** |

> 비용 원칙 변경: 기존 "비용 0원"에서 **품질 우선**으로. 화자 분리 정확도와 분류 품질이 이 시스템의 핵심이므로 클라우드 API 사용을 허용한다.

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## 3. 아키텍처

 

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왜 이렇게 토큰을 많이 소비하나 claude.md를 보았다.

설명하라고 써놨네;;

내가 명령어에 그렇게 해서 적용되었나 보다.

 

기술 스택은 음성 파일을 텍스트로 뽑는것인데

현재는 텍스트를 바로 분석한다.

이거는 그럼 알아서 고쳐놨어야 하는거 아냐?