Obsidian을 활용한 AI 에이전트 기반 GTM 리서치 및 운영 체계

요약

Obsidian을 활용해 0달러에서 1만 달러 MRR 규모의 GTM(Go-to-Market) 전략을 구축하고 체계화하는 방법이 공유되었다. 연구 단계에서는 Exa, Firecrawl 등의 도구와 AI 에이전트를 활용해 경쟁사, 타겟, 가격 등을 분석하고, 모든 정보를 출처가 명확한 단일 노트로 원자화하여 저장한다. 비즈니스 지식은 'Offer', 'Buyers', 'Metrics' 등 주제별 폴더로 분류하고, 각 폴더의 핵심 내용을 요약하는 허브 노트를 생성해 체계적으로 관리한다. 특히 'Rulings' 폴더에 에이전트 수정 사항을 기록해 반복 실수를 방지하고, 이를 통해 에이전트가 최신 지침을 항상 학습하도록 한다. 마지막으로 Claude Code와 같은 에이전트를 볼트 내에서 직접 실행해 허브 노트를 읽고 새 정보를 작성하는 순환 구조를 만들어, 지식 기반을 비즈니스의 핵심 자산으로 운영한다.

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