Notion Decision Intelligence Engine — An AI That Audits Your Past Decisions

Context

팀은 매주 수십 개의 의사결정을 내리지만 이후 그 결정이 올바른지 재검토하지 않는다. Notion 페이지에 기록된 의사결정 내용은 피드백 루프가 종료되지 않은 채 방치된다.

Technical Solution

• Notion MCP를 통해 Claude가 의사결정 페이지를 읽고 관련 결과 데이터베이스를 조회한 후 감사 보고서를 자동으로 작성: 매일 오전 8시에 실행되며 node-cron 스케줄러 사용
• 의사결정 캡처를 터미널 명령어(node src/index.js capture)로 수행: Claude가 구조화된 의사결정 정보(배경, 대안, 가정, 예상 결과, 신뢰도)를 추출해 Notion 데이터베이스에 자동 생성
• 프로세스 점수(1~10)와 결과 점수(1~10)를 분리 평가: 합리적인 의사결정이 외부 요인으로 나쁜 결과를 낼 수 있고, 부실한 의사결정이 우연히 성공할 수 있다는 구분 적용
• PM2 프로세스 관리자로 백그라운드 에이전트 실행: Notion이 상태 저장소 역할해 재시작 시에도 데이터 손실 없음
• 월초 1일에 지난 90일 모든 감사를 집계해 월간 패턴 리포트 생성: 팀의 체계적 편향(예: 기술 마이그레이션 학습 곡선 저평가, 기술 vs 제품 의사결정 간 엄밀도 차이) 분석

Key Takeaway

Notion MCP 기반 아키텍처는 데이터베이스 간 관계 쿼리를 자연스럽게 처리해 복잡한 크로스-데이터베이스 조인을 수백 줄의 Node.js 코드로 구현 가능하게 한다. 의사결정 기록부터 자동 감사, 패턴 학습까지 전체 루프를 팀이 이미 사용하는 도구에 내장함으로써 행동 변화 없이 조직 학습을 자동화한다.