회의 브리프 — 모든 회의에 맥락을 가지고 들어가기 — Claude Skill

회의 브리프

회의 참석자를 조사하고 개인화된 브리프를 보내는 자동 일일 회의 준비 시스템입니다.

하는 일

매일 아침(시간 설정 가능):

1. 오늘의 회의를 캘린더에서 확인합니다(gcalcli 사용)
2. 각 회의에서 참석자를 추출합니다
3. 팀원을 제외합니다(설정 가능)
4. 각 외부 참석자를 깊이 조사합니다.
   • LinkedIn 프로필(웹 검색)
   • 회사 정보
   • GitHub 프로필(엔지니어인 경우)
   • 과거 상호작용/노트(메모리 검색)
   • 최근 뉴스/활동
5. 사람별 AI 기반 브리프를 생성합니다
6. 사람당 이메일 1개를 받은편지함으로 보냅니다

설정

1. 팀원 설정

config.json을 수정해 팀원을 나열합니다(이 사람들은 건너뜁니다).

{
  "team_members": [
    "[email protected]",
    "[email protected]",
    "[email protected]"
  ],
  "team_domains": [
    "@yourcompany.com"
  ],
  "schedule": "0 7 * * *",
  "timezone": "America/Los_Angeles",
  "your_email": "[email protected]",
  "brief_from": "Meeting Brief <[email protected]>",
  "slack_webhook": "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL",
  "send_email": true,
  "send_slack": true,
  "include_calendar_details": true,
  "research_depth": "standard"
}

설정 옵션:

• team_members: 건너뛸 이메일(정확히 일치)
• team_domains: 건너뛸 도메인 패턴(예: 모든 @yourcompany.com 제외)
• schedule: 일일 실행용 cron 표현식(기본값: 오전 7시)
• timezone: 일정용 시간대
• your_email: 브리프를 받을 이메일
• brief_from: 브리프 발신 주소
• slack_webhook: Slack incoming webhook URL(선택)
• send_email: 이메일 브리프 발송 여부(기본값: true)
• send_slack: Slack 알림 발송 여부(기본값: false)
• include_calendar_details: 브리프에 회의 시간/장소 포함
• research_depth: quick(웹만), standard(웹 + GitHub), deep(웹 + GitHub + 과거 노트)

2. 일일 Cron 작업 설정

OpenClaw의 cron 도구로 일일 실행을 예약합니다.

// 일일 회의 브리프용 cron 작업 생성
{
  name: "Meeting Brief - Daily",
  schedule: {
    kind: "cron",
    expr: "0 7 * * *",  // 매일 오전 7시(UTC)
    tz: "America/Los_Angeles"
  },
  payload: {
    kind: "agentTurn",
    message: "Run the meeting-brief skill for today's meetings",
    timeoutSeconds: 600
  },
  sessionTarget: "isolated"
}

또는 수동으로 실행합니다.

cd skills/meeting-brief
./scripts/run_daily.sh

작동 방식

메인 워크플로(scripts/run_daily.sh)

1. 오늘의 회의 가져오기 (scripts/check_calendar.sh)

   • gcalcli를 사용해 오늘의 일정을 가져옵니다
   • 회의 시간, 제목, 참석자를 파싱합니다
   • 회의 세부 정보가 담긴 JSON을 출력합니다

2. 외부 참석자 필터링 (run_daily.sh에 내장)

   • config.json을 로드합니다
   • 팀원과 팀 도메인을 제외합니다
   • 조사할 사람 목록을 만듭니다

3. 각 사람 조사 (scripts/research_person.js)

   • 웹 검색: LinkedIn 프로필, 회사 정보
   • GitHub 검색: 프로필과 저장소(해당하는 경우)
   • 메모리 검색: 과거 상호작용/노트
   • 뉴스 검색: 최근 활동
   • 구조화된 조사 JSON을 출력합니다

4. 브리프 생성 (scripts/generate_brief.js)

   • OpenClaw 세션을 사용해 AI 브리프를 생성합니다
   • 입력: 조사 데이터 + 회의 컨텍스트
   • 출력: 두 가지 형식
     • 이메일: 간결한 bullet-point 브리프
     • Slack: 더 깊은 컨텍스트와 서사가 있는 풍부한 문단형 이야기

5. 브리프 발송

   • 이메일: Gmail 스킬 사용(send_email: true)
   • Slack: webhook 사용(send_slack: true, scripts/send_slack.sh)
   • 제목: "Meeting Brief: [Person Name] - [Meeting Title]"
   • 본문: 조사 내용을 바탕으로 AI가 생성한 브리프

6. 개인 CRM에 저장 (supernotes/people/)

   • 조사한 각 사람을 markdown 파일로 저장합니다
   • 포함 항목: 조사 데이터, 회의 컨텍스트, 날짜
   • 시간이 지날수록 개인 관계 데이터베이스를 구축합니다

7. 전송된 브리프 추적 (data/sent/YYYY-MM-DD.json에 로그)

   • 중복 발송을 방지합니다
   • 분석을 가능하게 합니다

조사 프로세스

각 외부 참석자에 대해 시스템은 다음을 조사합니다.

웹 검색(항상)

• LinkedIn 프로필(이름 + 회사)
• 회사 정보
• 최근 뉴스 언급
• 전문 배경

GitHub(research_depth가 standard 또는 deep인 경우)

• GitHub 프로필 조회(이름/이메일 기준)
• 최근 저장소와 기여
• 기술 초점 영역

메모리/과거 노트(research_depth가 deep인 경우)

• MEMORY.md와 일일 노트 검색
• 과거 회의 노트
• 이전 상호작용
• 과거 대화에서 나온 컨텍스트

출력 형식

조사는 JSON으로 구조화됩니다.

{
  "person": {
    "name": "Jane Doe",
    "email": "[email protected]",
    "company": "Example Corp",
    "title": "엔지니어링 VP"
  },
  "linkedin": {
    "url": "...",
    "bio": "...",
    "experience": [...]
  },
  "github": {
    "username": "janedoe",
    "profile_url": "...",
    "recent_repos": [...]
  },
  "company": {
    "name": "Example Corp",
    "industry": "...",
    "recent_news": [...]
  },
  "past_interactions": [
    "2024년 컨퍼런스에서 만남",
    "파트너십 기회를 논의함"
  ]
}

브리프 생성

AI 생성 브리프는 두 가지 형식으로 나옵니다.

이메일 형식(간결한 bullet)

1. 빠른 개요

   • 누구인지(이름, 직함, 회사)
   • 왜 만나는지(회의 제목/설명)

2. 배경

   • 전문 배경(LinkedIn)
   • 회사 컨텍스트
   • 기술 전문성(GitHub, 해당하는 경우)

3. 대화 시작점

   • 최근 활동 기반
   • 공통 관심사/연결
   • 관련 주제

4. 액션 아이템 / 노트

   • 과거 상호작용(있는 경우)
   • 기억할 사항
   • 후속 조치 항목

Slack 형식(풍부한 이야기)

더 깊고 서사 중심의 브리프입니다.

• 그 사람에 대한 문단형 스토리텔링
• 경력 여정과 최근 작업에 대한 컨텍스트
• 설득력 있는 후크와 대화 각도
• 더 많은 배경색과 세부 정보
• bullet point보다 강한 서사 흐름

브리프 예시:

Subject: Meeting Brief: Jane Doe - Product Partnership Discussion

안녕하세요,

오늘 오후 2시에 Jane Doe와 회의가 있습니다.

## 빠른 개요
Jane은 개발자 도구 분야의 B2B SaaS 회사인 Example Corp의 엔지니어링 VP입니다. 3년째 근무 중이며 이전에는 GitHub와 Microsoft에서 일했습니다.

## 배경
- 개발자 도구와 인프라에 강한 배경
- 최근 Example Corp의 API 플랫폼 개편을 이끔(2025년 4분기 출시)
- GitHub에서 활발히 활동(janedoe) - 여러 오픈소스 CLI 도구를 유지보수
- 기술 블로그는 API 설계와 개발자 경험에 초점을 둠

## 대화 시작점
- 새 API 플랫폼(막 출시되었고 반응이 좋음)
- GraphQL vs REST에 대한 최근 블로그 글(지난주 게시)
- 개발자 경험에 대한 공통 관심사(LinkedIn에서 확인)

## 노트
- DevTools Summit 2024에서 짧게 만난 적 있음
- 통합 기회 관련 파트너십에 관심을 언급함

---
회의: Product Partnership Discussion
시간: 오늘 오후 2:00
장소: Zoom(캘린더 링크)

수동 사용

특정 사람에 대해 실행합니다.

# 사람 조사
node scripts/research_person.js "Jane Doe" "[email protected]" "Example Corp"

# 브리프 생성
node scripts/generate_brief.js research_output.json meeting_context.json

# 브리프 발송
./scripts/send_brief.sh brief.html "Jane Doe"

오늘의 회의에 대해 실행합니다.

./scripts/run_daily.sh

데이터 및 로그

meeting-brief/
├── data/
│   ├── sent/              # 전송된 브리프 로그(날짜별)
│   │   └── 2026-02-21.json
│   ├── research/          # 조사 캐시(사람별)
│   │   └── jane-doe.json
│   └── meetings/          # 회의 데이터(날짜별)
│       └── 2026-02-21.json
└── logs/
    └── run.log            # 실행 로그

팁

1. 먼저 dry-run으로 테스트: 발송 없이 미리 보려면 run_daily.sh에서 DRY_RUN=true를 설정합니다
2. 조사 깊이 조정: quick으로 시작하고 필요에 따라 standard 또는 deep으로 올립니다
3. 팀 필터 정교화: 내부 회의를 건너뛸 도메인/이메일을 추가합니다
4. 브리프 검토: 무엇이 발송되는지 보려면 data/sent/ 로그를 확인합니다
5. 프롬프트 반복 개선: AI 프롬프트를 맞춤화하려면 generate_brief.js를 수정합니다

문제 해결

브리프가 발송되지 않음:

• gcalcli 인증을 확인하세요(gcalcli agenda today tomorrow)
• 캘린더에 외부 참석자가 있는 이벤트가 있는지 확인하세요
• logs/run.log의 로그를 확인하세요

브리프에 정보가 부족함:

• config.json에서 research_depth를 높이세요
• web_search와 GitHub CLI가 작동하는지 확인하세요
• data/research/의 조사 데이터를 검토하세요

브리프 중복:

• 이미 발송된 추적 정보가 있는지 data/sent/를 확인하세요
• cron 작업이 여러 번 실행되고 있지 않은지 확인하세요

OpenClaw와의 통합

이 스킬은 다음을 사용합니다.

• gcalcli-calendar: 오늘의 회의 가져오기
• web_search: LinkedIn 및 회사 조사
• GitHub CLI (gh): GitHub 프로필 조회
• memory_search: 과거 상호작용(깊은 모드)
• gmail skill: 브리프 이메일 발송
• sessions_spawn: AI 브리프 생성
• cron: 일일 예약 실행

개인정보 및 보안

• 조사 데이터는 data/research/에 로컬로 캐시됩니다
• 외부 API를 사용하지 않습니다(web_search, GitHub CLI, memory_search 사용)
• 브리프는 설정된 이메일로만 전송됩니다
• 팀원 필터링으로 내부 정보 유출을 방지합니다
• 모든 데이터는 스킬 디렉터리에 저장됩니다(클라우드 저장소 없음)