개발자용 메신저 Slack 활용법에 대해

⚪ 개발자용 메신저?

예전 2019년에 가톨릭대 의대 AI연구소에서 일하고 있는 선배와 같이 일을 한 적이 있는데, 제일 먼저 나에게 물어봤던게 Slack 계정이었다.

그 당시에는 Slack이 뭔지도 몰랐고 카카오톡으로 소통하면 되는데 굳이 이런 앱을 쓴다고…? 의문을 가졌던 기억이 있다.

그리고 최근 부트캠프에서는 메신저로 Discord를 사용하는데 너무 쾌적하고 편안함을 느끼고 있다. 평소 오버워치를 하면서 디스코드가 보이스 품질이 굉장히 좋다는 사실은 알고 있었지만 이렇게 기능이 다양한지 몰랐다.

그래도 git과 클라우드에 접근이 많은 우리 연구실에 어떤 메신저가 적합할까? 고민했던 기억이 있는데 이번 기회에 다시 정리해보았다.

🟡 대표 메신저들 비교 요약

| 메신저 | 장점 | 단점 | 추천 상황 | | —————————- | ————————————————————————————————- | ———————————————- | ——————————– | | Slack | 다양한 앱 연동 (GitHub, Dropbox, Notion, Google Drive 등)
채널 기반 협업, 검색 기능 우수
실험 결과 알림 등 자동화 용이 | 무료 플랜에서 90일 지난 메시지 삭제됨
UI가 처음엔 좀 복잡할 수 있음 | 전통적인 연구실, Git 기반 실험 로깅 | | Discord | 음성/화상 통화 뛰어남
친숙한 UI (게임 유저에게 익숙)
봇, webhook 쉽게 사용 가능 | 검색/자료 공유/정리 기능은 약함
공식적인 느낌은 떨어질 수 있음 | 비공식적인 연구 모임, 부트캠프, 영어 회화/스터디 | | Microsoft Teams | Office 365와 강력한 연동
학교 메일 계정 있으면 무료로 대부분 기능 사용 가능 | 무겁고 느린 편
UI가 직관적이지 않음 | 학교, 행정 업무와 연동할 때 | | Mattermost / Rocket.Chat | 오픈소스 + 자체 서버 가능
Slack 대안으로 자유도 높음 | 세팅이 번거로움, 디버깅 필요 | 보안이 중요한 연구실, 자체 서버 운영 | | Telegram | 간단한 브로드캐스트, 빠름
봇 활용 가능, Webhook도 쉬움 | 프로젝트 단위 협업 기능은 부족 | 알림 전달, 실험 완료 알림용 | | Notion (코멘트 기반 협업) | 페이지 중심으로 연구 정리하면서 코멘트 가능 | 실시간 대화에는 부적절 | 정리와 기록 중심의 팀 |

전체적으로 연구실에 쓰이는 핵심 어플리케이션들과 Slack의 연동이 가장 뛰어났다. Discord의 장점도 많았지만 비대면에서의 소통이 강점이지 연구 내용들을 차곡차곡 아카이빙할 만한 앱은 아니었다.

따라서 Slack이 최고의 앱으로 낙점.

🟡 그렇다면 Slack은 어떻게 사용해야할까?

<목표>: 단순히 “채팅앱”이 아니라 **연구를 정리하고 기록하고 커뮤니케이션하는 허브**로 만드는 것.

핵심은 연구 아카이빙이다❗

🟣 활용팁(1): 연구실의 모든 것을 채널(#)로 구조화하기

모든 대화를 주제별 채널로 분리해서, 정보가 섞이지 않고 나중에 찾아보기 쉽게 만드는 것. DM(개인 메시지)은 최소화하고 모든 논의를 공개된 채널에서 하는 문화를 만드는 게 핵심.

(활용 예시)

• #general: 연구실 전체 공지, 회의 일정 알림 등 모두가 알아야 할 내용. (가장 기본)
• #random: 업무와 관련 없는 잡담, 점심 메뉴 정하기 등. 이런 채널이 있어야 다른 채널이 깔끔해져.
• #jounal-club: 매주 읽고 토론하는 논문에 대한 링크, 요약, 질문 등을 올리는 채널. (활용 예시) “이번 주 paper-club 논문입니다. [논문 링크] 다들 2장 Methodology 부분 집중적으로 봐주세요.”(논문 링크 + 요약 + 토론 스레드)
• #code-help: Python, matab 코드 관련 질문/답변 채널. (활용 예시) “Pytorch에서 DataLoader 만들 때 num_workers를 2 이상으로 주면 자꾸 에러가 나는데, 혹시 윈도우에서 비슷한 경험 있으신 분?”
• #deep-learning: 특정 코드 질문보다는 딥러닝 모델 아키텍처, 학습 기법, 최신 트렌드 등 좀 더 일반적인 논의를 하는 곳. (활용 예시) “요즘 나오는 Vision Transformer 계열 모델들 MRI 재구성에 적용해본 사람 있어? 결과가 어떨지 궁금하네.”
• #mri_physics: QSM, MWI, k-space 등 MRI의 물리적 원리나 시퀀스에 대한 심도 깊은 논의가 필요할 때.
• #presentations_archive: (핵심!) 모든 발표 자료를 아카이빙하는 채널. (자세한 방법은 아래에)
• #git_feed: (선택) Github 저장소와 연동해서 주요 commit이나 pull request 알림을 받는 채널.
• #announcements_professor: 교수님만 글을 쓸 수 있는 읽기 전용 공지 채널. 중요한 공지가 다른 글에 묻히지 않게 할 수 있어.
• #tool-sharing : 유용한 툴, colab, vscode 설정 공유

이런 식으로 조금만 에너지를 쏟으면 풍성한 지식 아카이빙이 가능하다.

🟣 활용팁(2): Google Drive 연동 방법 + 활용 아이디어

📌 연동 방법

1. Slack 앱에서 좌측 하단 Apps → Browse App Directory 클릭

2. Google Drive 검색 → 추가 (Add to Slack)

3. Google 계정 연동 → 채널에 /gdrive 명령어 사용 가능

💡 활용 예시

• /gdrive create document → 바로 새 Google Doc 생성

• 발표자료 올리면 Slack에서 실시간 알림:

🗂️ “Chris_presentation_2025_QSM.pdf” uploaded to Google Drive

• 논문 발표 자료 링크를 #slides-archive 채널에 자동 업로드

• 실험 결과 이미지나 그래프를 드라이브에 저장하고 Slack에 자동 공유

[🧪 실험결과 업데이트]
→ /gdrive share “result_mGRE_QSM_v3.png”
→ 업로드 후 바로 Slack 채널에 공유됨

🟣 활용팁(3): Slack 문화 만들기 (습관의 힘)

• 스레드(Thread)를 생활화하기: 어떤 메시지에 대한 답변은 반드시 ‘Reply in Thread’ 버튼을 눌러 스레드로 달기. 이렇게 해야 채널이 여러 대화로 뒤죽박죽되지 않고 깔끔하게 유지돼.
• 코드 스니펫(Code Snippet) 활용: Python이나 MATLAB 코드를 공유할 때는 그냥 복사/붙여넣기 하지 말고, </> 모양의 코드 스니펫 기능을 사용해. 문법 하이라이팅이 적용돼서 가독성이 훨씬 좋아져.
• 고정하기(Pin to channel): 각 채널별로 중요한 공지나 링크(예: 연구실 공용 구글 드라이브 폴더 링크)는 ‘고정하기’ 기능으로 상단에 박아두면 누구나 쉽게 찾을 수 있어.