소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
OT에서 배운 AKM(AI 기반 지식관리) 구조를 제 분야인 멀티 CLI 오케스트레이션·홈랩 자동화 지식관리에 적용해보고 싶었습니다. 조금 욕심을 내서, 볼트만 만드는 게 아니라 Claude Code 자체를 "내 스터디를 도와주는 에이전트"로 세팅하는 것까지를 1주차 실습 목표로 잡았습니다. 스 터디 룰을 아는 에이전트가 있으면 마감 관리부터 사례글 작성까지 매주 반복될 참여 비용이 줄어들 거라 봤습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
사용 도구: Claude Code (터미널 AI 에이전트), Node.js (검증 스크립트)
(1) 에이전트에게 스터디 룰 학습시키기 — Claude Code가 학습시스템의 일정·수료 조건·과제 마감 규칙을 직접 읽고, 프로젝트 CLAUDE.md에 "스터디 서포트 에이전트" 역할 정의로 정리했습니다. 이제 이 폴더에서 세션을 열면 다가오는 마감부터 브리핑해 줍니다.
(2) AKM 7레이어 볼트 골격 구축 — Source/Knowledge/Context/Memory/Procedure/Action/Evaluation 레이어를 폴더로 만들고(00-inbox, 10-sources, 20-knowledge, 30-context, 40-memory, 50-procedures, 60-actions, 70-evaluations, 99-system), 각 레이어에 시드 노트를 채웠습니다. 분류 기준·언어 규칙 같은 운영 규칙은 99-system에 먼저 정의했습니다.
(3) 정합성 검증 자동화 — 폴더 구조, 노트 제목, 노트 간 링크를 검사하는 lint 스크립트를 만들어 실행했습니다 (node scripts/lint.mjs --akm --links → 에러 0건 / 경고 0건 PASS). 일부러 깨진 노트를 넣어 FAIL이 뜨는지까지 확인했습니다. 검증기를 검증하지 않으면 "전부 통과"는 믿을 수 없다는 평소 원칙을 지식관리에도 적용해 봤습니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
도움이 필요한 부분이 있나요?
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
배운 점 하나. 지식(20-knowledge)과 맥락(30-context)을 나누는 기준 — "다른 프로젝트에 그대로 가져가도 참인가?" — 이 질문 하나로 분류가 훨씬 쉬워졌습니다.
배운 점 둘. 에이전트가 볼트를 운영하게 하려면 자료보다 운영 규칙(99-system)이 먼저라는 걸 체감했습니다. 규칙 없이 자료부터 넣으면 AI가 어디에 무엇을 둘지 판단할 근거가 없습니다.
시행착오: 처음엔 폴더 구조부터 만들고 자료를 넣으려 했는데, 분류 기준이 없어 되돌아갔습니다. 운영 규칙을 먼저 쓰고 나니 시드 노트 배치가 한 번에 끝났습니다.
앞으로의 계획: (1) DECK님 원본 akm 저장소와 폴더 체계 대조 (2) 기존 Obsidian Vault 자료를 inbox로 흘려보내는 분류 파이프라인 (3) 실행-평가 순환(60-actions → 70-evaluations → Learn Back) 첫 사이클 돌리기. 진행 과정은 매주 사례글로 공유하겠습니다.
도움 받은 글 (옵션)
참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.
스터디장 DECK님의 1주차 OT 세션, 그리고 같은 스터디 멤버분들의 1주차 AKM 사례글들(볼트 구조·레이어 매핑 사례)을 참고했습니다.
