저자는 Goodreads 사용 중 겪었던 불편함, 특히 희귀한 책의 데이터베이스 부재 문제를 해결하기 위해 평문 텍스트 파일로 된 오프라인 독서 로그로 전환했습니다. 초기에는 Rating|Title|Start date|End date와 같은 간단한 CSV/PSV 형식이었으며, VS Code의 Rainbow CSV 확장 프로그램으로 가독성을 확보했습니다.
“Showing off” 측면의 중요성을 깨닫고, 저자는 Ruby 스크립트를 작성하여 독서 로그를 구문 분석하고 필터링하여 웹사이트에 공개 목록을 게시했습니다. Dropbox 동기화와 GitHub Actions를 통한 주간 빌드를 설정하여 이 목록이 자동으로 업데이트되도록 구현했습니다.
독서 로그 기능 확장
이후 저자는 독서 로그에 더 많은 정보를 추적하고 쿼리할 수 있도록 기능을 확장했습니다.
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formats(형식) -
editions(판본) -
sources(출처) -
length(페이지 수 또는 시간) -
history(시작/종료일 외에 세부적인 독서 이력) -
notes(메모)
이 모든 정보는 각 항목당 한 줄에 기록되었으며, “to-be-read” 목록과 같은 새로운 유형의 항목도 추가되었습니다. 저자는 구문 가이드를 참조해야 할 정도로 복잡해졌을 때 기능 추가를 중단했다고 언급합니다. 그럼에도 Rainbow CSV 덕분에 여전히 가독성을 유지하고 있습니다.
개인 독서 시스템의 이점
이러한 노력은 저자에게 더 나은 독자가 되는 계기가 되었습니다.
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분산되어 있던 메모를 독서 로그에 통합하여 관리 용이성 증대.
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읽고 싶은 책이나 다시 읽을 책을 추적하기 용이.
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향후 아마존/Goodreads 추천 시스템과 같은 기능을 자동화할 잠재력.
저자는 타사 플랫폼에 종속되지 않고, 그들의 기능 제한이나 UI, 그리고 데이터 내보내기 문제로부터 자유로워지는 것을 목표로 합니다.