워크플로우 개요

이 워크플로우 템플릿의 이름은 "Google Drive를 통해 Obsidian 볼트에 워크플로우 결과를 마크다운 노트로 저장하기(Workflow Results to Markdown Notes in Your Obsidian Vault, via Google Drive)"이며, 자동화된 지식 관리 시스템입니다. 이 시스템은 임의의 n8n 워크플로우 실행 결과를 자동으로 마크다운(Markdown) 노트로 변환하고, Google Drive를 통해 실시간으로 Obsidian 지식 저장소에 동기화합니다.

이 워크플로우는 체텔카스텐(Zettlekasten, 카드박스 노트법) 방법론을 채택하여 AI 에이전트가 핵심 인사이트를 자동 추출하고 구조화된 노트 내용 및 메타데이터를 생성함으로써 원시 데이터에서부터 지식 정착까지 전 과정을 자동화합니다.

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핵심 기능

1. 자동화된 지식 수집

• 임의의 n8n 워크플로우 실행 결과 수신
• 순수 텍스트 데이터와 이미지·문서 등의 바이너리 첨부파일 지원
• 입력 유형을 자동 감지하여 적절한 처리 전략 적용

2. AI 기반 노트 생성

• OpenAI 언어 모델을 활용해 원시 데이터 분석
• 체텔카스텐 원칙에 따라 핵심 개념 추출
• 제목, 본문 내용, 태그, 인용문 등을 자동 생성
• Obsidian 규격에 맞는 YAML Frontmatter 생성

3. Obsidian과의 원활한 통합

• 중간 저장소로 Google Drive 사용
• 심볼릭 링크(Symlink)를 이용한 실시간 동기화
• 노트 및 첨부파일이 즉시 Obsidian 지식 저장소에 표시됨

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워크플로우 아키텍처

노드 구성 (총 13개 노드)

트리거 노드

• 임의 워크플로우로부터 결과 수신 (Execute Workflow Trigger)
  • 워크플로우 진입점
  • 다른 워크플로우에서 전달된 데이터 수신

조건 판단 노드

• 입력값에 바이너리 첨부파일이 있는 경우 (IF 노드)
  • 입력 데이터에 바이너리 첨부파일 포함 여부 감지
  • 조건: $json["binary"] 존재 여부 판단

AI 처리 노드 (선택적 스마트 경로)

• 입력값1으로부터 체텔카스텐 노트 작성 (AI Agent)

  • 핵심 AI 에이전트로, JSON 데이터에서 지식 포인트 추출 담당
  • 시스템 프롬프트는 체텔카스텐 방법론에 부합
  • 구조화된 노트 내용 출력 (제목, 본문, 태그, 인용문 등)

• 구조화된 출력 파서(Structured Output Parser)

  • AI 출력의 JSON 스키마 정의
  • 생성된 콘텐츠 형식 일관성 보장

• OpenAI 채팅 모델

  • 체텔카스텐 노트 생성을 위한 언어 모델 제공

• YAML Frontmatter 작성 (AI Agent)

  • Obsidian 노트용 YAML 메타데이터 전용 생성
  • 제목, 날짜, 태그, 별칭, 상태, 출처 등의 필드 포함

• 구조화된 출력 파서1(Structured Output Parser1)

  • YAML frontmatter 출력 구조 정의

• OpenAI 채팅 모델1

  • YAML frontmatter 생성을 위한 언어 모델 제공

데이터 처리 노드

• JSON 재구성 (Set 노드)
  • AI가 생성한 데이터 구조 재편성
  • title, content, frontmatter, references 추출 및 매핑

저장 노드

• 마크다운 파일 저장 (Google Drive)

  • 노트를 .md 파일로 지정된 Google Drive 폴더에 저장
  • 파일명: {{ $json.title }}.md
  • 내용 형식: YAML frontmatter + 마크다운 본문

• 첨부파일 저장 (Google Drive)

  • 바이너리 첨부파일(이미지, 문서 등) 개별 저장
  • 주 노트와 동일 폴더에 저장

설명 노드 (스티키 노트 4개)

• 상세한 설정 안내 및 사용 가이드 제공
• Google Drive 설정, Symlink 생성, AI 에이전트 사용법 등 포함

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데이터 흐름

메인 플로우 (표준 경로)

트리거 → 마크다운 파일 저장

title, content, frontmatter 필드를 포함한 JSON 데이터를 직접 노트로 저장.

스마트 처리 경로 (AI 강화)

트리거 → AI 노트 생성 → AI 메타데이터 생성 → 데이터 재구성 → 파일 저장

두 개의 AI 에이전트가 각각 노트 내용과 메타데이터를 처리하며 비구조화 또는 원시 데이터 처리에 적합.

첨부파일 처리 분기

트리거 → 조건 판단 → 첨부파일 저장

바이너리 데이터 감지 시 별도로 첨부파일 저장.

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기술적 특징

1. 체텔카스텐(Zettlekasten) 방법론

워크플로우 내장 AI 프롬프트는 카드박스 노트법 원칙을 엄격히 따름:

• 원자화된 노트: 각 노트는 단일하고 명확한 핵심 개념 포함
• 독립성: 노트 내용이 완전하여 독립적으로 이해 가능
• 연결성: 잠재적 지식 연결 고리 식별
• 간결성: 정확하고 간결한 언어 사용

2. 구조화된 출력

Structured Output Parser를 통해 다음을 보장:

• AI 생성 콘텐츠의 형식 일관성
• 후속 처리 및 저장 용이성
• Obsidian 규격 준수

3. 유연한 작업 모드

다음 두 가지 사용 방식 지원:

• 직접 모드: 이미 구조화된 데이터를 바로 저장
• AI 모드: 원시 데이터를 AI로 추출·정리 필요

4. 실시간 동기화 메커니즘

• Google Drive Desktop과 Obsidian Vault를 Symlink로 연결
• 파일 변경 사항이 Obsidian에 실시간 반영
• 크로스 디바이스 접근 및 편집 지원

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설정 요점

Google Drive 설정

1. 전용 폴더 생성 (예: "clippings-attachments")
2. Google Drive Desktop 동기화 활성화
3. 워크플로우 내 폴더 ID 및 권한 설정

Obsidian 통합

1. Obsidian Vault 내 대상 폴더 생성
2. Google Drive 폴더와 Obsidian 폴더를 Symlink로 연결
3. Windows 명령 예시:

   mklink /D "C:\Users\YourName\Vault\Notes" "C:\Users\YourName\Google Drive\clippings-attachments"
   

OpenAI API

• OpenAI API 자격 증명 설정 필요
• 워크플로우는 두 개의 독립적인 Chat Model 인스턴스 사용
• 필요에 따라 모델 파라미터(temperature, max_tokens 등) 조정 가능

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활용 시나리오

1. 지식 관리

• 웹 클리핑, 기사 요약을 자동으로 노트로 변환
• 연구 데이터에서 핵심 인사이트 추출
• 개인 지식 저장소의 자동화된 입구 구축

2. 콘텐츠 처리

• 팟캐스트 전사본, 동영상 자막 처리
• 회의록 및 토론 요점 정리
• 장문 텍스트에서 핵심 내용 추출

3. 워크플로우 통합

• 다른 자동화 워크플로우의 출력 엔드포인트로 활용
• 데이터 분석 결과 보관
• 자동화 작업 실행 로그 기록

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장점 및 가치

높은 자동화 수준

• 수동 노트 정리 불필요
• 데이터에서 지식까지 전 과정 자동화
• 지식 관리에 드는 마찰 비용 감소

AI 강화 처리

• 핵심 개념 지능형 추출
• 메타데이터 자동 생성
• 노트 품질 및 일관성 보장

생태계 통합

• Obsidian의 강력한 지식 관리 기능 최대한 활용
• Google Drive가 클라우드 저장 및 동기화 제공
• n8n이 다양한 데이터 소스 및 서비스 연결

방법론 기반

• 내장된 체텔카스텐 최선의 실천 사례
• 우수한 지식 관리 습관 형성 지원
• 지속 가능한 개인 지식 시스템 구축

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확장 가능성

1. 다양한 소스 통합: RSS, 이메일, Webhook 등 다양한 데이터 소스 연결
2. 맞춤형 처리: AI 프롬프트 조정을 통해 다양한 노트 스타일 적용
3. 대량 처리: 방대한 과거 데이터를 지식화하는 일괄 처리
4. 협업 공유: Google Drive를 통해 팀 기반 지식 저장소 협업 구현
5. 다국어 지원: AI의 다국어 능력을 활용해 국제 콘텐츠 처리