문제: 폴더 정렬의 악순환
작은 팀에서 일하다 보면, 매일 들어오는 파일들을 어디에 저장할지가 은근히 스트레스다. 우리 팀도 마찬가지였다. 윈도우 디바이스의 다운로드 폴더에는 매일 50개가 넘는 파일이 쌓였고, 누군가는 항상 「어, 이거 어디 갔지?」하며 파일을 찾고 있었다.
처음엔 수동으로 분류했다. 날짜별, 유형별, 거래처별 폴더를 만들고 일일이 옮기는 식으로. 하지만 이건 일주일이면 질려 버리는 일이었다.
작은 실험: 봇에게 3일만 보여주기
우리는 Claude Code에 간단한 질문을 던졌다. 「윈도우 폴더의 파일을 읽고, 이름과 생성일 패턴으로 자동 분류하는 스크립트를 만들 수 있을까?」
Claude Code는 Python 스크립트를 제시했다. 그리고 우린 매뉴얼로 3일간의 파일 정렬 기록을 구글 시트에 정리했다.
파일명 → 분류 폴더
INV_20250108_ABC.xlsx → 청구서/2025년1월
PO_002_XYZ.pdf → 구매요청/미분류
REP_MONTHLY_01.doc → 보고서/월간
놀라운 결과: 봇이 규칙을 '깨달았다'
3일 데이터를 학습시키자, Claude Code 봇은 스스로 패턴을 찾아냈다.
• 파일명에 「INV」가 있으면 → 청구서 폴더
• 파일명에 「PO」가 있으면 → 구매요청 폴더
• 파일명에 「REP」가 있으면 → 보고서 폴더
• 생성일이 1월이면 → 자동으로 「2025년1월」 하위 폴더 생성
우리는 4일 차부터 그냥 파일을 다운로드 폴더에 떨어뜨리기만 했다. 봇이 매 시간마다 자동으로 정렬했다.
한 주가 지나자, 윈도우 디바이스의 다운로드 폴더는 깨끗해졌다. 더 신기한 건, 새로운 거래처에서 온 파일도 봇이 자동으로 새 폴더를 만들어 정리했다는 것.
비개발자가 얻은 깨달음
우린 이때 깨달았다. 「AI가 비개발자를 대신해 코딩하는 게 아니라, 우리가 하던 '무의식적인 반복 패턴'을 AI가 보고 배우는구나」라고.
Claude Code는 우리의 실수도, 우리의 습관도, 우리의 논리도 데이터로 읽는다. 그리고 그걸 규칙으로 만든다.
다음 단계: 한 달에 한 번 봇에게 피드백
이제 우리는 한 달에 한 번, 봇이 잘못 분류한 10개 파일을 피드백으로 제공한다. Claude Code는 그 데이터로 자신의 규칙을 업데이트한다.
비개발자도 할 수 있는 일이다. 그냥 「봇아, 이건 이 폴더가 아니라 저 폴더에 들어가야 해」라고 알려주면 된다.
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혹시 당신의 팀도 비슷한 '반복 정렬 지옥'에 빠져 있나? Claude Code에 우리의 패턴을 보여주는 것. 그게 비개발자의 첫 자동화다.