안녕하세요! 옵시디언 + AI 조합으로 한동안 삽질한 결과물을 공유하려고 글 남깁니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 공유한 "LLM Wiki" 패턴에서 출발한 아이디어 입니다.

노트를 LLM에 올려 질문하는 방식(RAG)은 매번 지식을 처음부터 다시 찾습니다. 쌓이는 게 없죠. 대신 LLM이 원본 소스와 나 사이에 영속적인 위키를 점진적으로 만들고 유지하게 하자 — 소스를 넣으면 읽고, 요약하고, 기존 위키에 통합해서 상호 링크된 마크다운으로 쌓아 올리는 겁니다.

이 패턴을 Claude Code + 옵시디언으로 실제 구현한 게 v1입니다.

v1으로 써보니 아쉬웠던 것

돌려보니 한계가 보였어요. 모든 정보가 영원히 동등하고, 구조가 평평하고, 품질 통제가 없어서 금방 쓰레기장이 되더라고요.

그래서 v2에서는 사람의 기억 구조를 따왔습니다. 이것이 아이디어의 핵심 입니다.

• 인간 기억처럼 4계층으로 정보를 차등합니다: 작업기억(세션 스크래치) → 일화기억(무엇을 언제) → 의미기억(사실·개념) → 절차기억(반복된 방법)

• 자주 확인되는 지식은 위 계층으로 승격돼 오래 살고, 한 번 스친 건 에빙하우스 망각 곡선대로 서서히 잊혀요. 재확인하면 리셋.

• 여러 소스가 확인한 사실은 신뢰도 점수가 올라갑니다 (소스 1개 0.6 → 3개 이상 0.95).

• 바뀐 정보는 지우지 않고 "옛 버전은 stale로 표시 + 새 버전으로 대체" 식으로 이력을 남깁니다.

RAG가 "검색"이라면, 이건 사람 기억처럼 누적하고 정제하고 잊는 쪽에 가깝습니다.

실제로 이렇게 써요

• 회의록을 raw/에 넣고 "인제스트해줘" → 요약 페이지 만들고, 관련 개념 갱신하고, 교차링크 걸고, 인덱스·로그까지 알아서 정리.

• "지난주 회의 뭐였지?" → 위키에서 찾아 출처 붙여 답변.

• 사람은 소스 넣고 질문만. 요약·교차참조·정리 같은 지겨운 부기는 전부 LLM이.

옵시디언은 그대로 씁니다. 그래프 뷰로 지식 모양 보고, 링크 따라 항해하고, 위키가 실시간으로 자라는 걸 옆에서 봐요. 옵시디언 유저용으로 frontmatter Dataview 쿼리, MoC(Map of Content) 네비게이션, 회의록·데일리 템플릿도 챙겼습니다.

특징 요약

• 📓 옵시디언 그대로 — 새 앱 안 배워도 됨

• 🧠 사람 기억 구조 기반 (v2) — 4계층 + 망각 + 신뢰도

• ⚡ 자연어로 끝 — 벡터 DB·임베딩 없이 마크다운 + 인덱스로 수백 페이지 커버

• 🔒 콘텐츠는 로컬 — 하네스(구조)만 공개, 내 회의록·노트는 안 올라감

• 🔄 계속 업데이트 중 — 오픈소스, 최근엔 인제스트 비용을 페이지당 ~4.6배 줄이는 최적화도 넣었어요

써보기

Claude Code + Obsidian만 있으면 됩니다. git clone 후 README "방법 C" 몇 줄이면 시작해요.

👉 https://github.com/cookyman74/llmwiki-harness

아직 다듬는 중이라 거친 부분 많습니다. 옵시디언 고수분들 피드백·훈수 대환영이고 (PR도 열려 있습니다 🙌), 여러분은 옵시디언 + AI를 어떻게 엮어 쓰시는지도 공유해주시면 감사하겠습니다.

ps: 관종이라..깃헙 thumbs up 을 좋아라 합니다 ㅎㅎ