이 글은 ADHD 특성을 고려해 Notion으로 루틴을 설계하고 유지하는 방법을 정리합니다. 핵심은 행동을 자동으로 시작하게 하는 트리거, 즉시 성취감을 보이게 하는 보상 루프, 과부하를 막으면서 동기를 유지하는 레벨업 규칙입니다. 데이터베이스 속성을 단순하게 유지하면서도 실행 확률을 높이는 구조에 초점을 맞췄습니다. 한 번 만들어 두면 매일 같은 결정을 반복하지 않아도 꾸준함이 가능해집니다.
행동 트리거 설계: 시간 장소 트리거, 10분 단위 시작
트리거는 언제, 어디서, 무엇 다음에 루틴을 시작할지 미리 정해 둔 신호이며, 실행을 가로막는 초기 마찰을 줄이는 핵심 장치다. 시간 트리거는 정해진 시각에 자동으로 시작하도록 하고, 장소 트리거는 특정 공간에 들어섰을 때 바로 행동을 유도한다. 사건 트리거는 선행 행동 직후에 연결하는 방식으로, 예를 들어 커피를 내린 직후 10분 읽기처럼 흐름을 끊지 않고 다음 단계로 이어 준다.
Notion에서는 트리거 유형, 컨텍스트, 선행 행동, 시작 단위(분) 같은 속성을 만들어 카드 상단에 고정하고, 템플릿 버튼으로 오늘의 첫 10분 체크를 바로 누를 수 있게 배치하면 손이 빠르게 간다. 실행 장벽을 낮추려면 루틴을 10분 블록으로 쪼개 시작 속도를 우선 확보하고, 같은 루틴이라도 집 사무실 카페처럼 장소별 하위 카드를 미리 만들어 전환 비용을 줄인다.
일정 기반 루틴은 고정 시각이 자주 무너질 수 있으므로, 실패가 반복되면 시간 트리거를 사건 트리거나 장소 트리거로 바꾸어 성공 확률을 높인다. 체크리스트는 시작과 종료 두 항목만 남겨 과도한 준비 단계를 줄이고, 시작 시에는 만약 X라면 Y를 시작한다의 if then 문장으로 행동을 구체화한다. 주간 리뷰에서 미시작 사례를 표시하고 원인을 트리거 유형, 장소, 시간대 중 어디에서 발생했는지로 분류하면 다음 주 보완 포인트가 선명해진다.
놓쳤을 때는 전면 리셋보다 최소 단위 재개 규칙을 적용해 복귀 장벽을 낮추고, 물리적 단서(책상 정돈, 필요한 도구 미리 꺼내기)와 디지털 단서(알림, 위젯)를 함께 배치해 신호의 일관성을 강화한다. 결국 좋은 트리거는 복잡한 규칙보다 성공률이 높은 단순한 신호이며, 10분 시작 원칙과 결합될 때 루틴의 지속 가능성이 가장 크게 올라간다.
보상 루프 구축: 체크포인트, 배지, 연속 기록 유지
보상 루프의 목적은 행동을 시작하면 즉시 성취가 보이게 만들어 다음 행동으로 자연스럽게 이어지게 하는 데 있다. 핵심 구성 요소는 진행률을 보여 주는 체크포인트, 의미 있는 이정표를 남기는 배지, 흐름을 끊기지 않게 관리하는 연속 기록이다. 체크포인트는 25, 50, 75, 100처럼 소수의 구간으로 단순화해 카드 상단에서 한눈에 보이도록 하고, 구간을 지나면 미세한 보상이나 상태 변화를 부여해 작은 성취를 강화한다.
배지는 주제별로 최소한만 정의하고 획득 기준을 한 줄로 명시해 혼란을 줄이며, 비슷한 배지를 과도하게 늘리는 배지 인플레이션은 피한다. 연속 기록은 완료 일자와 누적 일수로 관리하되, 끊겼을 때 전면 리셋 대신 감점 후 재개 원칙을 사용하면 재시작 장벽이 낮아진다. 운영 측면에서는 진행률, 체크포인트 달성 여부, 배지, 연속 일수, 간단 피드백 필드를 표준 속성으로 고정해 매 세션 동일한 기록 흐름을 유지한다.
세션 종료 시에는 무엇이 잘 됐는지, 다음에 무엇을 바꿀지 한 문장 피드백을 남겨 다음 세션의 시작 트리거로 재활용한다. 주간 리뷰에서는 가장 자주 멈춘 체크포인트와 끊김이 발생한 요일,시간대를 표시해 다음 주의 보완 지점을 결정하고, 불필요한 배지나 촘촘한 체크포인트는 과감히 정리한다.
이 구조는 즉각적 보상과 장기적 누적을 동시에 다루기 때문에 동기 부여의 변동폭을 줄이고, 트리거 설계와 결합했을 때 실행 확률이 안정적으로 상승한다. 다음 단계인 레벨업과 난이도 조절로 이어지면 보상 강도와 과제 복잡도를 균형 있게 관리하는 체계가 완성된다.
레벨업과 난이도 조절: 스테이지 규칙, 가중치, 리셋 프로토콜
레벨업은 누적 경험치를 통해 성장과 진척을 눈에 보이게 하는 장치이며, 난이도 조절은 과제를 과소,과대 설정하지 않고 지속 가능성을 유지하기 위한 기준이다. 스테이지 규칙은 레벨 구간마다 공개할 과제의 범위를 정해 과부하를 방지한다. 예를 들어 레벨 1에서는 10분 단위의 기본 루틴만, 레벨 2에서는 25분 집중 과제와 간단한 리뷰, 레벨 3부터는 심화 과제를 공개하는 식으로 단계별 접근을 설계한다.
가중치는 난이도와 영향도를 반영해 세션당 경험치에 곱해 주되 범위를 1에서 3 사이로 제한해 인플레이션을 막는다. 기준값은 10분 세션을 1점으로 두고, 중간 난이도는 2점, 높은 난이도는 3점으로 시작하면 비교와 조정이 쉽다. 주간 리뷰에서는 과도하게 점수가 몰리는 과제가 있는지 확인해 가중치를 재조정하고, 특정 과제가 레벨 상승을 가로막지 않도록 스테이지 규칙에 예외 조항을 둔다.
리셋 프로토콜은 끊김이 발생했을 때 전면 초기화 대신 감점 후 재개로 정의해 복귀 장벽을 낮춘다. 예를 들어 3일 이상 중단 시 누적 경험치의 일부만 감점하고, 재개 첫날은 10분 최소 단위만 완료해도 연속 기록을 복원하도록 규칙을 둔다. 장점은 동기 변동을 완충하고 성취를 정량화해 회고와 개선의 근거를 제공하는 데 있으며, 단점은 규칙이 복잡할수록 유지 비용이 커지고 보상만을 위한 과업 선택이 생길 수 있다는 점이다.
따라서 속성은 레벨, 누적 경험치, 난이도, 가중치, 스테이지, 연속 기록 정도로 최소화하고, 월 1회만 규칙을 업데이트해 시스템을 안정적으로 유지한다. 마지막으로 실제 사례를 통해 검증한다. 예를 들어 아이콘 리디자인은 난이도 중간 가중치 2로 설정하고 10분 세션 3회면 6점을 부여하며, 레벨 2 달성 시 컴포넌트 리팩토링을 공개하는 식으로 단계적 확장을 적용하면 흐름이 과도하게 흔들리지 않는다.
ADHD Notion 루틴은 의지보다 구조가 성과를 만듭니다. 트리거로 시작 확률을 높이고, 보상 루프로 성취를 즉시 보이게 하며, 레벨업 규칙으로 장기 동기를 설계하면 꾸준함이 가능합니다. 데이터베이스 속성은 단순할수록 유지 비용이 낮아집니다. 트리거, 진행률, 배지, 연속 기록, 난이도, 경험치 정도면 충분합니다. 오늘은 10분부터 시작해 한 번의 체크로 흐름을 여는 것이 가장 현실적인 첫걸음입니다.
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