일일 일지 요약 생성 가이드

Journal Summary 생성하기

⭐ 소개

⭐ 설정

⭐ 비즈니스 및 개인 목표 설정

⭐ 성과 도출

⭐ 미완료된 일정 확인

⭐ 내면성 검토

⭐ 실용적인 팁 제공

⭐ 성공과 실패 이유 파악

⭐ 일일 업무 완수율 개선 전략

⭐ 완료되지 않은 업무 원인 파악

⭐ 가치 있는 통찰력 추출하기

⭐ 소개

이 글에서는 매일 저의 업무를 기록하는 동안 일일 요약을 어떻게 생성하는지 알려드리겠습니다. 이 설정은 매우 간단합니다. AI를 사용하여 그 날의 종합 분석, 성과 및 아직 완료하지 못한 업무, 내면성에 대한 심층 분석, 실용적인 팁 등을 생성하도록합니다. 그럼 시작해볼까요? 이곳에 하루 동안의 예시 노트가 있는데, 특히 이 작업이 완료되지 않음을 나타내는 몇 가지 확인 안 은 있습니다. 이것은 지금 읽고 보면 더욱 명확해질 것입니다.

⭐ 설정

만약 이 상황에서 Chat GPT를 사용한다면 예를 들어 GPT 4를 사용한다고 가정하고 있다면, 기본 제공된 AI인 LLM 대신 OpenAI Chat을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 저는 최근에 Custom LLM을 사용해 테스트하기 시작했으며 관련된 내용을 자세히 알고 싶다면 이전 동영상을 확인하실 수 있습니다. 또한 GitHub 리포지토리에 이와 같은 프롬프트와 기타 모든 프롬프트가 원본 형식으로 사용할 수 있습니다. 링크는 아래 설명란에 있으며, 간단하지만 고품질의 출력 프롬프트입니다. 처음부터 프롬프트를 시작하면 그것이 무엇을 식별해야 하는지 AI에게 알려줍니다. 여기서는 일반 일지 요약이라고 알려줍니다. 그런 다음 특정 날짜 및 일지 항목을 검토하도록 지시합니다. 저는 성공적인 성과 및 미완료된 작업의 종합적인 분석을 받기 위해 이 작업에 대해 AI에게 알립니다. 작업이 완료되지 않았는지 여부를 알리기 위해 이중 유동선을 사용합니다. 이는 곧 예시에서 확인하실 수 있습니다. 또한 AI에게 심사숙고와 같은 통찰력과 지혜의 말을 제공하도록 지시합니다. 가장 중요한 것은 성공과 실패 이유를 식별하고 일일 업무 완수율을 개선하기 위한 전략을 제안하도록 하는 것입니다. 마지막으로 완료되지 않은 작업을 강조하여 해당 작업이 완료되지 않은 이유에 대한 설명을 제공해야 함을 상기시킵니다. 이것은 필요한 내용을 추출하기 위한 간단한 리마인더일 뿐이므로 별도의 작업으로 계산하지는 않습니다. 그리고 다시 한 번 알려드리지만, 로컬 LLM을 실행하기 위해 LM Studio를 사용할 것인데, 이곳에서는 14조 7천억 매개변수 모델인 Neural Beagle을 사용할 것입니다. 선택해야 하는지 여부를 생각하면서, 이 옵션들이 모두 켜져 있으면서 마지막에는 사용해야 하는 포트를 입력하시면 됩니다. 제 경우에는 1234번 포트를 사용합니다. 하나 알려드리고 싶은 것은 Neural Beagle 14에 대해 가장 잘 작동하는 프리셋은 Zephyr 프리셋이고, 특정한 생성 작업에서는 Obsidian 내에서 4,000 토큰이면 충분하다는 점입니다. 때로는 8,000으로 늘리기도 하는데, 거기에 들어가는 토큰 수가 많아질수록, 적어도 저로서는 그 모든 것이 로드되고 즉시 생성되는 데 걸리는 시간이 오래 걸리는 것 같다는 점을 염두에 두셔야 합니다. 나머지 설정은 대부분 잘 준비된 것 같습니다. 저는 모든 동영상에서 이러한 설정을 모두 다루지 않으므로 모든 동영상에서이러한 설정을 다루지는 않겠습니다. 이전 릴리스에서 찾아볼 수 있는 주요 설정 동영상이 있으니 참고하시기 바랍니다. 그럼 생성 작업을 시작해볼까요? 저희는 매일 노트로 이동한 다음 하단으로 이동하겠습니다. 그러면 문제의 의도 생성과 직접 생성의 차이를 알려드리도록 하겠습니다. 먼저, 즉시 생성하기 위해 Command Pallet을 열고 gen text를 입력하면 됩니다. 저는 단축키로 설정했지만 Command Pallet에서 입력해보겠습니다. 오른쪽 상단에는 "처리 중"이라고 표시되며, LM Studio로 돌아가면 이제 그 날의 노트에 있는 모든 내용을 수신했음을 알 수 있습니다. 시작되면서 이미 첫 번째 토큰을 생성했습니다. 그럼 애플리케이션으로 돌아가서 계속 읽어볼까요? 2024년 1월 28일, 이 부분은 정확한 날짜입니다. 제 개인 및 직업적인 삶에 관련된 여러 작업 및 고찰에 초점을 맞추었습니다. 이는 하루의 요약인데, 중요한 사건, 생각, 통찰력 등을 기록하는 곳입니다. 이 날의 노트, 비디오 작업, ASAP to-do에 관한 정보를 보여줍니다. 아직 완료되지 않은 작업으로 표시된 부분입니다. 오늘날의 ASAP to-do는 다음과 같습니다. 확인되지 않은 상태로 표시되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이것이 맨 처음 읽어보는 내용입니다. 그리고 위로 이동하여 초기 설정 작업을 완수했습니다. Calendly 관련 몇 가지 설정 작업을 완료했습니다. 이제 커서를 여기로 이동하겠습니다. Fix up과 make에 대한 작업이 끝나지 않았기 때문에 완전히 완료되지 않았지만 declutter laptop은 기본적으로 완료되었습니다. 이미 앞서 이것을 완료했다고 말했기 때문에 완전한 할 일 마커가 없습니다. 그런 다음 다른 모든 작업에 대해 이야기하며 GPT to-do 작업은 완료되었습니다. 그리고 comment to-do는 이미지 또는 다른 시각적 콘텐츠에 주석을 추가하는 작업입니다. 주어진 PNG 이미지에 관련 주석을 추가하는 작업입니다. 그리고 여기는 괜찮습니다. 그러면 이번에는 모든 내용을 삭제하고 다시 생성해 보겠습니다. 이번에는 gen Journal summary를 사용할 것입니다. 여기 있습니다. 우리의 daily note로 돌아가서 이제 제출을 클릭하면 됩니다. 그럼 이번에는 LM 응용 프로그램으로 돌아가 보겠습니다. 이제 이곳을 보시면 위와는 다른 내용을 보실 수 있습니다. 이번에는 프롬프트인 gen Journal summary의 내용이 실제 일일 일지에 있는 내용 앞에 삽입되었기 때문에 모든 내용이 여기에 한 번에 표시되어 있습니다. LLM은 데이터를 이렇게 수신했음을 의미합니다. 그리고 이미 첫 번째 토큰 생성을 시작했습니다. 따라서 어떤 내용이 생성되었는지 살펴볼까요? 생성 작업이 다시 한 번 진행되고 있습니다. 이번에는 Gen Journal summary 템플릿에서 생성되는 것입니다. 이번에는 우리가 요청한 대로 보다 구체적인 방식으로 모든 것을 나열하는 것을 볼 수 있습니다. 첫 번째로 성공적인 성과가 나열되었으며 완료된 모든 작업에 대해 레이블이 지정되었습니다. 그리고 아직 완료되지 않은 작업을 나열하고 있습니다. ASAP to-do에서 갱신된 시스템 sculpt 웹사이트 세션 페이지를 업데이트하는 작업을 완료하지 않았고, 정리해야 할 다른 작업에 대해 언급합니다. 그런 다음 내용에 대한 주석을 추가하는 작업과 관련된 작업에 대해 이야기하며, 제공된 PNG 이미지에 적절한 주석을 추가하도록 지시합니다. 중요한 점을 이해하기 위해 사용자의 이해를 도울 수 있는 형식으로 가치 있는 통찰력을 추출하는 등 모든 것을 생성하는 작업을 마칩니다. 여기에서 제작된 모든 내용을 확인할 수 있습니다. 정보를 통해 얻은 결과를 어떻게 활용할지는 모두 여러분의 판단에 달려 있습니다. 개인적으로 로컬 LLM을 보고 있으면 옆에서 계속 생성되는 모습을 좋아합니다. 이 작업은 제 컴퓨터에서 발생하는데, 이는 구글의 수조 달러 컴퓨팅 장치가 아니라 저만 API 액세스 권한을 갖고 있는 상태에서 일어나는 모습입니다. 그저 이 모습을 보면서 놀랍다고 생각합니다. 특히 생성 과정을 지켜보는 것은 매우 멋지다고 생각합니다. 그리고 여기에서 생성된 내용을 보시면 지시한대로 모든 것이 생성되었음을 알 수 있습니다. 여러분은 어느 생성 작업을 선호하시나요? 이건 처음에 생성한 내용인지 Gen Journal summary 템플릿을 사용하여 생성한 내용인지요. 저는 단순히 to-do 목록의 중복 된 체크 마크가 없는 정보를 생성하는 것을 선호합니다. 만약 제 Obsidian 동영상들 중에서 지속적으로 to-do 목록을 만드는 것이 아니라면 충분히 완료되지 않을 수도 있습니다. 그렇기 때문에 이 정보를 생성하는 것은 더 선호합니다. 그러나 솔직히 말해서 두 가지 모두 쓰임새가 있습니다. 둘 다 각각의 목적을 제공한다고 생각합니다. 어떤 생성 작업이 더 좋다고 생각하세요? 지금보고 있는 이 Gen Journal summary을 사용하여 생성한 내용인가요 아니면 시작 전에 생성한 내용인가요? 이 글에서는 오로지 템플릿에 대한 내용이었습니다. 시청해주셔서 정말 감사합니다. 저를 후원해주시는 모든 후원자분들께 특별한 감사의 말씀을 전하며 다음 동영상에서 다시 만나뵙겠습니다. Obsidian, 인공지능, 생산성, 성능에 대해서 계속해서 업데이트 받으시기 위해서는 좋아요 및 구독 부탁드리며, 벨 알림을 설정하여 저의 최신 동영상을 받아보세요.

This table of contents is a brief overview of the article that will cover how to generate journal summaries at the end of each day using AI technology. The article will discuss the setup, business and personal goal setting, deriving accomplishments, checking unfinished tasks, introspection, practical tips, identifying reasons for success and failure, strategies for improving daily task completion, identifying reasons for unfinished tasks, and extracting valuable insights. The article will be written in a conversational style, emphasizing the benefits and instructions for each step. The goal is to provide readers with a clear understanding of how to efficiently generate journal summaries using AI technology.