기초 - 챗gpt가 내 pc에 파일을 만들게 하려면

중급이라고 말은 하는데 여기서부터가 초급..

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ChatGPT → “이 내용으로 보고서 만들어라”

Python 스크립트 → 응답 받아서 report.docx 생성

파일이 자동으로 특정 폴더에 저장됨

정리하면, 

파일 자동 생성, 기존 파일 수정, 반복 작업 자동화
까지 가능하다.

그리고 중급은 여기서부터

ChatGPT를 항상 켜둔 비서처럼 쓰는 방식

필요한 것

로컬 LLM 또는 ChatGPT API

자동화 툴 (예:

Python + watchdog

Raycast

Alfred

VS Code 확장)

가능한 것

“오늘 회의록 정리해서 바탕화면에 저장해”

“이 폴더의 파일들 요약해서 엑셀로 만들어”

???? 사실상 음성/텍스트 기반 로컬 비서.

라고 하는데.. 

실제로는 아래와 같은 과정 우선 파이선이 설치되어 있다고 부터 시작..

pip install openai python-docx

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
   model="gpt-4.1-mini",
   messages=[
       {"role": "system", "content": "너는 보고서를 작성하는 도우미다."},
       {"role": "user", "content": "AI의 역사에 대한 1페이지 요약을 작성해줘"}
   ]
)

text = response.choices[0].message.content

with open("ai_history.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
   f.write(text)

print("ai_history.txt 파일 생성 완료")
 

이렇게 된다는 이야기..

또다른 실제 코드는 

from openai import OpenAI
from docx import Document

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
   model="gpt-4.1-mini",
   messages=[
       {"role": "user", "content": "회의록 형식으로 오늘 회의 내용을 정리해줘"}
   ]
)

content = response.choices[0].message.content

doc = Document()

실제로 이 코드에서 회의록은 텍스트 형태나 음성을 가져와야 하는데 이 부분은

meeting_text = """
오늘 회의에서는 신제품 출시 일정과 마케팅 전략을 논의했다.
A는 3월 출시를 제안했고,
B는 품질 문제로 4월이 적절하다고 말했다.
"""

response = client.chat.completions.create(
   model="gpt-4.1-mini",
   messages=[
       {"role": "user", "content": f"아래 회의 내용을 회의록 형식으로 정리해줘:\n{meeting_text}"}
   ]
)

doc.add_heading("회의록", level=1)

for line in content.split("\n"):
   doc.add_paragraph(line)

doc.save("meeting_minutes.docx")

print("meeting_minutes.docx 생성 완료")
 

이렇게 정리..

아무튼 좀 쉽지는 않네...용..