ChatGPT 대화 내용을 Notion에 자동 저장하면 뭐가 좋아질까? (구조 설계 편)

대상: ChatGPT로 영어회화 연습, 코딩 Q&A, 시험 공부를 자주 하는데 결과가 자꾸 사라지는 느낌이라 Notion에 “로그 DB”를 만들고 싶은 개발자
환경: Notion 기본 DB 사용 가능, ChatGPT를 자주 쓰고 있고, 나중에 Notion API / Make 같은 자동화도 시도해볼 계획이 있는 사람

ChatGPT를 쓰다 보면 이런 일이 자주 생긴다.

“아까 그 좋은 답변… 어디 갔지?”
“이전에 비슷한 질문 했던 것 같은데, 다시 뭐라고 답해줬더라?”
“영어회화 피드백 받은 내용이 하루만 지나면 기억이 잘 안 남…”

결국, 대화 내용은 좋은데 기록이 안 남아서 재사용을 못 하는 상태가 된다.

이 글에서는:

ChatGPT 대화 내용을 Notion에 기록하면 어떤 점이 좋아지는지
그걸 위해 어떤 구조의 “대화 로그 DB”를 만들면 좋은지
영어회화 / 코딩 Q&A / 시험 공부 세 가지 관점에서 필요한 필드(속성)가 뭔지
나중에 API/자동화(C3, C4)에서 쓰기 좋게 어떻게 설계해야 하는지

까지를 “개념 설계” 위주로 정리해볼 거야.

(실제 Notion API 호출, Make 시나리오 구현은 C3, C4에서 다룰 예정)

1. 왜 ChatGPT 로그를 Notion에 모아야 할까?

1-1. 영어회화 연습 관점

오늘 무슨 표현을 배웠는지
어떤 문법 실수를 반복하는지
피드백을 어느 부분에서 자주 받는지

를 시간 순으로 쌓아두면,

“나의 약점 패턴”이 보이고
나중에 복습할 때 실제 내가 말했던 문장을 기반으로 공부할 수 있다.

예: “호텔 체크인 대화에서 자꾸 시제/관사 실수 나옴”
→ 이런 패턴을 파악해놓고 다시 연습할 수 있음.

1-2. 코딩 Q&A / 디버깅 관점

특정 에러/코드에 대해 어떤 질문을 했고
ChatGPT가 어떤 해결 방법/코드를 제안했는지

를 기록해두면:

나중에 같은 문제를 다시 만났을 때 바로 참고 가능
에러 로그 DB(A3/C1에서 설계한 것)와 연결해서
“실제 해결 과정”을 재현하는 자료가 된다.

1-3. 시험 공부(정보처리기사, 리눅스 자격증 등) 관점

“이 개념을 ChatGPT에게 질문해서 다시 설명 들은 내용”
“틀렸던 문제 + 해설 + 추가 정리”

를 Notion에 쌓아두면:

본인 맞춤 요약집이 자동으로 만들어지는 셈이다.
나중에는 단순 암기가 아니라 “내가 헷갈렸던 포인트 목록” 위주로 복습 가능.

2. “대화 로그 DB”를 하나 만드는 게 핵심

C1에서 공부/프로젝트/에러 로그 DB를 만들었듯이,
ChatGPT 대화 로그도 별도 DB로 두는 게 좋다.

2-1. 대화 로그 DB 기본 구조 예시

데이터베이스 이름을 예를 들어:

ChatGPT 대화 로그

라고 하고, 기본 속성을 이렇게 설계해보자.

속성 이름	타입	설명
제목	Title	대화 세션 제목 (예: 호텔 체크인 영어, ttyUSB0 permission 에러)
날짜/시간	Date	대화한 시점 (세션 기준)
카테고리	Select	영어회화, 코딩 Q&A, 시험 공부, 기타 등
세부 주제	Multi-select	우분투, 시리얼, OpenCV, Notion, 정보처리기사 등
요약	Text	이 대화에서 배운 것/해결한 것 한 줄 요약
질문/답변 핵심 정리	Text/페이지	주요 Q&A, 잘 나온 답변, 고쳐야 할 표현 등을 정리
난이도/만족도	Select	쉬움/보통/어려움, 만족/보통/불만족 등
관련 공부 로그	Relation	`공부 로그` DB와 연결
관련 에러 로그	Relation	`에러 / 문제 로그` DB와 연결
원본 링크/ID	Text	(옵션) ChatGPT 측 세션 ID나 URL 등을 메모

여기서 중요한 건:

원문 전체를 무조건 다 복사해 넣을 필요는 없다는 것.
“나중에 다시 보고 싶을 것들만” 정리해서 넣는 게 포인트다.
- 핵심 질문
- 핵심 답변 일부
- 수정된 표현/코드
- 배운 점 요약

3. “로그 단위”를 어떻게 자를지 먼저 정하자

Notion에 기록할 때 어디까지를 1개의 로그로 볼지를 정하는 게 중요하다.

3-1. 세션 단위로 기록하는 방식

예: “오늘 30분 영어 세션 하나 → 로그 1개”

장점:
- 관리가 단순하다.
- 한 번 대화할 때 Notion에 한 줄(페이지)만 만들면 끝.
단점:
- 내용이 길어질 수 있고, 특정 질문/답변을 나중에 다시 찾기 어려울 수 있음.

3-2. “주제 단위”로 자르는 방식

예: 한 세션 내에서도

호텔 체크인
레스토랑 주문

이렇게 크게 두 가지 주제를 다뤘다면,
각 주제마다 하나의 로그를 남길 수도 있다.

장점:
- 나중에 검색할 때 더 잘 찾을 수 있다.
- 같은 주제끼리 모아서 보기 좋다.
단점:
- Notion에 로그가 더 많이 쌓인다(관리 포인트 증가).

3-3. 추천 방식

처음에는 세션 단위로 기록하는 걸 추천한다.

예: “2025-11-15 호텔 체크인 영어회화 연습”

그러다가:

특정 주제가 반복되고,
그 주제에 대한 로그가 많아지기 시작하면

그때부터는 해당 주제 전용 로그를 따로 쌓는 방식으로 확장해도 된다.

4. 목적별 필드 세부 튜닝 – 영어 / 코딩 / 시험

대화 로그 DB의 기본 틀은 하나지만,
카테고리별로 추가로 있으면 좋은 필드를 정리해보자.

4-1. 영어회화 로그에 유용한 필드

영어회화 카테고리일 때:

잘한 점 (Text)
아쉬운 점 / 반복 실수 (Text)
핵심 표현 (Multi-select 또는 Text)
다음에 다시 연습할 주제 (Text)

예:

잘한 점: “상황 설명은 잘 했음”
아쉬운 점: “과거시제랑 관사 실수 반복”
핵심 표현: check-in, reservation under the name of, I'd like to

4-2. 코딩 Q&A 로그에 유용한 필드

코딩/디버깅 카테고리일 때:

언어/환경 (Multi-select) – C++, Python, Ubuntu 18.04, ROS 등
에러 메시지 키워드 (Text) – permission denied, segmentation fault 등
적용 여부 (Select) – 적용 완료 / 보류 / 실패
코드 스니펫 (Text/페이지) – ChatGPT가 제안한 코드 중 실제로 써먹은 부분

이 필드들은 앞에서 설계한 에러 로그 DB와도 잘 맞물린다.

대화 로그 ↔ 에러 로그 Relation으로 연결하면
“이 에러를 ChatGPT와 어떻게 풀어갔는지”가 한눈에 보임.

4-3. 시험 공부 로그에 유용한 필드

시험(정보처리기사, 리눅스마스터 등) 카테고리일 때:

시험 과목/영역 (Select) – 데이터베이스, 네트워크, 운영체제 등
문제 유형 (Select) – 개념, 서술형, 실기, 과거 기출 등
정답 여부 (Select) – 맞음/틀림/부분 정답
틀린 이유 (Text) – 개념 헷갈림, 암기 부족, 문제 이해 부족 등

이 부분은 나중에 오답노트 자동화 같은 쪽으로 확장 가능하다.

5. ChatGPT → Notion으로 보내야 할 “최소 데이터” 정의하기

나중에 자동화 구현을 할 때,
무엇을 Notion에 보내야 할지를 미리 정해두면 설계가 편해진다.

5-1. 절대로 빠지면 안 되는 정보

날짜/시간
카테고리 (영어/코딩/시험 등)
제목 – 한 줄로 어떤 대화였는지
요약 – 2~3줄 정도로 배운 점/해결한 내용 요약

이 네 가지 정보만 있어도,
나중에 사람이 들어가서 디테일을 조금만 손보면 좋은 기록이 된다.

5-2. 있으면 좋은 정보

주요 질문 리스트
주요 답변 요약 / 핵심 표현
잘한 점/아쉬운 점 (영어)
적용한 코드/해결 방법 (코딩)
틀린 이유/개념 정리 (시험)

이런 것들은 ChatGPT에게:

“이번 대화에서 배운 내용 요약, 잘한 점, 개선점, 핵심 표현/코드를 정리해줘.
Notion에 기록할 수 있게 항목별 리스트로 만들어줘.”

라고 요청하면,
노션 DB의 필드 구조에 맞는 형태로 자동으로 뽑아낼 수 있다.

6. 전체 워크플로우 구조 (개념도)

실제 구현 이전에,
“이 워크플로우를 어떻게 흘려보낼지”를 개념적으로 잡아보자.

6-1. 수동 + 반자동 패턴

처음에는 완전 자동보다는 이런 형태가 현실적이다.

ChatGPT로 대화/연습/질문 진행
대화 끝날 때 ChatGPT에게 요약/정리 요청
- 예: “지금까지 대화를 Notion 로그 DB에 기록할 수 있게 요약해줘”
ChatGPT가 Notion 필드 구조에 맞춘 요약 텍스트를 생성
사용자가 그 내용을 Notion의 ChatGPT 대화 로그 DB에 복붙

이 방식의 장점:

당장은 API/Make 설정 없이 바로 시작 가능
필드 구조/로그 양식을 실제 사용하면서 계속 다듬을 수 있음

6-2. 완전 자동화 패턴

조금 더 가면:

ChatGPT가 대화 요약 + 필드 값을 JSON 형태로 정리
그 JSON을 Notion API / Make 시나리오로 보내서
ChatGPT 대화 로그 DB에 자동 페이지 생성

이때 필요한 것:

Notion DB의 database_id
API 토큰
각 필드에 맞는 JSON 구조

이 부분은 (워크플로우 개념 + Make), (Python + Notion API 실제 코드)에서 구체적으로 풀어볼 예정이다.

7. 앞으로 자동화를 염두에 둔 설계 팁

자동화를 아직 안 하더라도,
나중에 자동화를 고려한 설계를 미리 해두면 좋다.

필드 이름을 안정적으로 유지
- Notion DB 속성 이름을 자주 바꾸면 API/자동화에서 매번 수정해야 함
Select/Multi-select 값 통일
- 예: 영어, 영어회화, English 이렇게 뒤죽박죽 쓰지 말고
  영어회화로 통일
날짜 필드는 항상 채우기
- 나중에 “이번 달 ChatGPT 로그” 같은 필터를 쓰려면 필요
관계(Relation) 필드를 너무 복잡하게 만들지 않기
- 처음에는 공부 로그, 에러 로그, 프로젝트 정도만 연결

8. 정리 –“생각의 틀”

이 글에서 한 일은 한 줄로 정리하면 이거다.

“ChatGPT 대화 내용을 Notion에 쌓을 ‘대화 로그 DB’ 구조를 설계하고,
영어/코딩/시험별로 어떤 필드가 있으면 좋은지,
그리고 나중에 자동화에 쓸 최소 데이터가 무엇인지 정의했다.”

지금 당장 할 수 있는 액션은:

Notion에 ChatGPT 대화 로그 DB를 만든다.
속성은
- 제목, 날짜/시간, 카테고리, 세부 주제, 요약, 질문/답변 정리
- (선택) 잘한 점/아쉬운 점, 언어/환경, 시험 영역 등
  정도로 시작한다.
앞으로 ChatGPT 세션이 끝날 때마다
- “이번 대화 요약해줘. Notion 로그 DB에 기록할 항목: 날짜, 카테고리, 요약, 잘한 점, 개선점 …”
  이런 식으로 요청하고
- Notion에 복붙해서 로그를 쌓는다.