AI 시대 투두앱의 최강자 - Todoist
개인적으로 평소에는 마이크로소프트의 To do(이하 마소 투두)를 사용했는데 가장 큰 이유는 심플함 하나만 보고 사용하였다. 그런데 최근 n8n을 활용해 아래와 같은 플로우를 설계해 보았다
1. 사용자가 투두앱에서 태스크를 생성
2. 일정 간격으로 생성된 태스크를 필터링
3. 필터링된 태스크의 제목을 기반한 프롬프트로 AI 모델을 활용
4. 태스크 수행에 필요한 정보를 태스크 설명에 업데이트
기존에 사용하던 마소 투두에서도 정상적으로 작동을 하였지만 가장 큰 문제는 AI 모델을 통해 얻은 결과물이 마크다운 기반이었다. 당연히 마크다운 형식을 지원할 거라 생각했지만 텍스트들이 엉망으로 작성되어 설명이 없는 게 더 나은 상황이었다. 어떻게든 고쳐보려다가 마소 투두가 가진 한계라고 생각을 했고, 다른 투두앱을 검색을 하게 되었는데 조건은 아래와 같았다
- 웹, 앱 모두 지원할 것
- 태스크 설명에 마크다운 형식을 지원할 것
- 무료로 사용이 가능할 것
구글 투두앱의 존재를 모르다가 사용을 해보았는데 마크다운이 지원되지 않아 바로 탈락, 다음은 생소했던 Todoist를 사용해 보았는데, 마소 투두에 비해서 조금은 복잡해 보였다. 태스크를 생성해 보고 마크다운 형식 지원을 확인하자 1차 합격, 곧바로 앱을 검색하고 설치하였고, 마소 투두보다 다소 복잡했지만 극강의 커스터마이즈 기능으로 심플하게 수정하였다
n8n을 Todoist에 맞게 다시 설계하고 테스트하자 완벽하게 작동하였다. 욕심을 부려 Webhook으로 태스크 생성 시 트리거로 AI 모델을 호출하려고 했지만 문제가 발생한 건지 n8n 무료 사용량을 바로 초과해 버렸다😅
참고로 Todoist의 프로젝트에 따라 AI 모델 및 프롬프트를 구분하였는데 이 때는 오픈라우터를 통해 상황에 맞는 모델을 선택해서 사용하였다. 웹검색이 더 요구되는 태스크의 경우 퍼플렉시티의 모델을 사용한다던지 등등
만약 AI를 활용해 투두 리스트를 관리하고자 한다면 Todoist를 추천한다