매일 AI 관련 글을 읽고, 정리하고, 게시글을 씁니다. 한 달이면 콘텐츠의 씨앗으로 읽게 되는 글들만 N00개가 되는데 문제는 대부분이 휘발됩니다. 분명 지난주에 Claude Code 관련 뭔가를 읽었는데 — 뭐였는지 기억이 안 나요. "콘텐츠의 씨앗"이 될 수 있었던 정보들이 그냥 사라지는 게 아깝더라고요.
그러다 Andrej Karpathy가 올린 "LLM Wiki" 패턴을 보고, 이걸 제 워크플로우에 붙이면 되겠다 싶었습니다.
"내 업무에 어떻게 쓸 수 있을까?"
시작은 Karpathy의 gist 하나였습니다.
이거 보고 내가 내 업무에 어떻게 쓸 수 있을지 확인해봐핵심은 간단해요. RAG(매번 원본에서 검색)이 아니라,
AI가 마크다운 위키를 점진적으로 쌓아가는 패턴입니다.
3개 레이어로 구성됩니다:
Raw Sources — 원본 문서 (읽기만, 수정 안 함)
Wiki — AI가 생성하고 관리하는 마크다운 지식 페이지
Schema — 위키 구조와 워크플로우 정의
Karpathy가 말한 핵심 문장이 있어요: "위키 유지보수의 지루한 부분은 읽기가 아니라 정리(bookkeeping)다. LLM이 그걸 해준다."
이게 제 상황과 딱 맞았습니다. 글을 읽는 건 제가 하고, 읽은 걸 정리하고 연결하는 건 AI가 하면 되니까요.
"기존 글쓰기 플로우에 끼워넣자"
단독으로 위키만 만들면 결국 안 쓰게 됩니다.
그래서 이미 매일 쓰고 있는 기존 스킬에 붙이는 방식으로 설계했어요.
기존에 쓰던 gpters-post와 /daily-content에 엮어줘기존 플로우는 이랬습니다:
원문 URL → /gpters-post → 게시글 작성 → examples/에 저장 → 끝
↓
리서치 내용 사라짐여기에 위키를 끼워넣으면:
원문 URL → 위키에 핵심 정보 축적 → /gpters-post (위키 참조) → 게시글 작성달라진 점은 하나예요. 글을 쓸 때마다 원문의 팩트와 정보가 위키에 남습니다.
다음에 같은 주제로 글을 쓸 때 처음부터 리서치할 필요가 없이
연결되어있는 관계들에서 내용을 보충할 수 있어요.
구현한 과정과정
실제로 Claude Code에게 시킨 작업을 순서대로 정리하면 이렇습니다.
1단계: 위키 폴더 구조 생성 (2분)
wiki/ 폴더 아래에 index.md(목차), topics/(토픽별 지식 페이지), sources/(원문 추적), log.md(변경 이력)를 만들었습니다.
2단계: 옵시디언 연결 (1분)
wiki/ 폴더를 옵시디언에서 "Open folder as vault"로 열면 끝입니다. [[wikilink]] 문법을 쓰면 옵시디언 그래프뷰에서 토픽 간 관계가 자동으로 시각화됩니다.
여기서 놀랐던 건, 옵시디언 연결이 별도 설정 없이 바로 된다는 점이었어요. (굿)
3단계: 기존 스킬 연동 (10분)
/gpters-post에 "Step 1.5: Wiki Ingest & Query" 단계 추가 — 원문 분석 직후 위키에서 기존 지식을 참조하고, 글 완료 후 새 지식을 축적/daily-content에 위키 컨텍스트 로드 추가 — 어떤 토픽이 풍부하고 어떤 토픽이 비어있는지 파악
4단계: 독립 Ingest 스킬 생성 (5분)
글을 쓰지 않고 흥미로운 글을 던지기만 해도 위키에 쌓이게 /wiki-ingest 스킬을 만들었습니다. URL을 주면 원문을 읽고, 핵심 팩트만 추출해서 해당 토픽 페이지에 추가합니다.
5단계: 기존 글 25편 벌크 Ingest (20분)
기존에 작성한 25편의 게시글에서 frontmatter(제목, 키워드, 원문 URL)와 본문의 핵심 팩트를 추출해서 위키에 넣었어요. 결과:
토픽
글 수
핵심 정보
Claude Code
11편
스킬, 자동화, 세션관리, 토큰절약 등
AI 에이전트
4편
Managed Agents, Hermes, AutoResearch
Anthropic 연구
3편
감정벡터, Mythos, AI 인식조사
AI 코딩 도구
3편
Codex 플러그인, Context Hub, NotebookLM
Gemini
2편
캔버스, 메모리 이전
옵시디언 RAG
1편
Karpathy 방식 지식 베이스
뉴로다이버시티
1편
AI 시대 인재 트렌드
25편에 흩어져 있던 리서치가 7개 토픽으로 정리되니까,
"Claude Code에 대해 지금까지 뭘 알고 있지?"라는 질문에 바로 답할 수 있게 됐습니다.
결과
항목
Before
After
같은 주제 리서치
매번 처음부터
위키에서 바로 참조
읽은 글의 지식
글 쓰면 남고, 안 쓰면 사라짐
URL 던지면 자동 축적
이전 글과의 연결
기억에 의존
교차참조로 자동 연결
토픽별 지식 현황
파악 불가
옵시디언 그래프뷰에서 한눈에
솔직히 말하면, 이게 진짜 도움이 되는지는 앞으로 글을 더 써봐야 압니다.
기존에도 성과 패턴 분석이나 SEO 키워드 관리는 잘 되고 있었거든요.
위키가 추가로 주는 가치는:
글을 쓰지 않아도 지식이 쌓이고, 글을 쓸 때 이전 리서치를 재활용한다.
이걸 체감할 수 있으려면 토픽이 10개 이상 쌓이고, 같은 주제로 3번째 글을 쓸 때쯤 될 것 같습니다.
AI 활용 팁!
이 방법은 반복적으로 비슷한 주제를 다루는 사람에게 특히 효과적입니다.
블로거, 뉴스레터 작성자, 리서치 담당자 등.
반대로, 매번 완전히 다른 주제를 다루는 경우에는
위키가 쌓여도 재활용할 기회가 적어서 오버엔지니어링일 수 있어요.
핵심은 "축적될수록 도움이 되는 지식이 무엇인가"를 먼저 생각하고, 내 업무 플로우 어디에 끼워넣을지를 정하는 것입니다. 위키만 덩그러니 만들면 3일 만에 안 쓰게 됩니다.
바로 쓸 수 있는 프롬프트
이 글을 보고 내가 내 업무에 어떻게 쓸 수 있을지 확인해봐
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
내 업무: [본인의 반복 업무 설명]
기존 도구: [사용 중인 노트/문서 도구]
[반복 리서치하는 주제]를 중심으로 위키 구조를 제안해줘
