소개
처음에는 사례글을 쓰는 것 자체가 부담스러웠다.
다른 분들처럼 멋진 결과물을 만든 것도 아니고, 아직 “이걸 만들었다!”라고 자신 있게 보여줄 만한 사례가 있는 것도 아니었다. 그러다 보니 글을 쓰려고 할수록 더 막막했다.
스터디 다시보기도 봐야 하고, 사례글도 써야 하는데, 어느새 스터디 이틀 전이 됐다. 그때서야 생각을 조금 바꿨다.
“완성된 결과가 없더라도, 내가 무엇을 시도했고 어디서 막혔는지는 공유할 수 있지 않을까?”
그래서 이번 글은 대단한 성공 사례라기보다는, Hermes 스터디를 준비하면서 내가 어떤 목표를 세웠고, 어떻게 LLM Wiki를 만들어보려 했으며, 어디서 막혔는지를 정리한 기록이다.
이번에 정한 목표는 두 가지였다.
Hermes를 활용해 AI 학습을 위한 개인 LLM Wiki 만들기
그 과정이 잘 되면, 이후에는 업무 자동화에도 확장해보기
진행 방법
1. Hermes 설치부터 시작하기
가장 먼저 한 일은 Hermes 설치였다.
예전에 OpenClaw를 설치할 때 Hostinger를 사용해본 적이 있어서, 이번에도 익숙한 Hostinger로 시작했다. 유튜브를 참고하면서 Hostinger에 Hermes를 설치하고, Telegram과 Slack 연결까지 진행했다.
일단 설치 자체는 끝냈다.
하지만 설치 후에도 여전히 뭘 해야 할지 아이디어가 바로 떠오르지는 않았다. 사실 뚜렷한 필요가 있어서 시작했다기보다는, Hermes가 궁금해서 스터디를 신청한 쪽에 가까웠다.
도구는 준비됐는데, 정작 이 도구로 무엇을 만들지는 정하지 못한 상태였다.
2. 스터디 목표 정하기
Hermes 메가진화 스터디를 선택한 이유는 Hermes의 구조를 더 깊게 이해하고 싶었기 때문이다.
Hermes나 OpenClaw 같은 반려 에이전트의 구조를 이해하면, 단순히 명령을 내리는 수준을 넘어서 더 잘 활용할 수 있을 것 같았다.
하지만 막상 “내가 Hermes로 무엇을 만들 수 있을까?”를 생각하니 바로 떠오르지는 않았다.
마침 LLM Wiki가 관심을 많이 받고 있었고, 나도 Obsidian을 슬슬 공부해보고 싶던 참이었다. Claude Code나 Codex로 LLM Wiki를 구축할 수도 있겠지만, 이번에는 Hermes 같은 에이전트로 자연어 기반 Wiki 구축을 시도해보고 싶었다.
그래서 목표를 이렇게 잡았다.
AI 학습 자료를 정리하는 LLM Wiki 구축하기
잘 되면 반복 업무 자동화로 확장하기
처음부터 거창한 자동화를 만들기보다는, 내가 실제로 자주 하는 일을 Hermes와 연결해보는 것이 더 현실적이라고 생각했다.
3. 스터디 과제와 나의 현실 사이에서 조정하기
스터디 과제는 “가장 자주 하는 반복 업무를 Skill로 만들기”였다. 고급반인 만큼 3~4단계를 포함하는 Skill을 만들어야 했다.
처음에는 회사 업무를 떠올렸다. 하지만 바로 적용하기에는 고민할 부분이 많았다. 업무 맥락도 정리해야 했고, 외부 도구와 연결하는 방법도 더 찾아봐야 했다. 무엇보다 시간적 여유가 충분하지 않았다.
그래서 업무 대신 내가 실제로 가장 자주 반복하는 일이 무엇인지 생각해봤다.
결국 AI 공부였다.
요즘 나는 주로 이런 방식으로 AI를 공부한다.
강의 듣기
웨비나 참여하기
유튜브 보기
공식 문서와 학습 자료 찾아보기
떠오르는 생각을 메모했다가 다시 잊어버리기
이 과정을 하나의 학습 시스템으로 만들 수 있겠다는 생각이 들었다.
그리고 한 가지가 더 있었다. 요즘 부유하는 생각들을 관리하고 싶다는 욕구도 있었다. AI 자료를 정리하는 것과 내 생각을 정리하는 것을 한 시스템에 섞는 게 맞을까 하는 의문도 들었다.
하지만 처음부터 완벽한 구조를 만들려고 하면 아무것도 못 할 것 같았다. 시작하는 단계니까 조금 망쳐도 된다는 마음으로, 일단 마음이 끌리는 방향으로 가보기로 했다.
그래서 방향을 이렇게 잡았다.
내가 자주 하는 AI 학습 프로세스를 Skill로 만들기
정리되지 않는 생각까지 함께 관리하는 구조 만들기
4. 나의 AI 학습 프로세스 정리하기
나는 요즘 주로 강의, 웨비나, 유튜브를 통해 AI를 공부한다.
강의나 웨비나는 자료를 수집하기 어렵지만, 유튜브나 공식 문서는 비교적 소스로 활용하기 좋다고 생각했다. 특히 평소에 “나중에 봐야지” 하고 미뤄두던 자료들이 많았다.
Anthropic 공식 학습 자료
OpenAI 공식 문서
Google AI 학습 자료
관심 있는 AI 유튜브 영상
LLM Wiki 관련 자료
이 자료들을 Wiki로 만들어두면, 나중에 궁금한 것이 생겼을 때 내 LLM Wiki에 질문하고 답을 얻을 수 있지 않을까 생각했다.
그리고 AI 자료만 넣는 것이 아니라, 평소에 떠오르는 생각들도 함께 넣기로 했다.
에이전트가 내 관심사와 맥락을 이해할수록, 나에게 더 맞는 AI 지식을 정리해줄 수 있을 것 같았기 때문이다.
결국 내가 만들고 싶었던 것은 단순한 자료 저장소가 아니었다. AI 관련 자료와 내 생각을 계속 쌓고, 필요할 때 다시 질문할 수 있는 개인 학습 시스템에 가까웠다.
5. Hermes로 LLM Wiki 구조 잡기
Hostinger에 설치한 Hermes 환경이라, 내가 직접 Obsidian을 열어서 노트를 확인하는 방식은 아니었다.
그래도 이번에는 “자연어만으로 세컨드브레인을 어디까지 구축할 수 있을까?”를 실험해보는 기회가 되 지 않을까 싶었다.
그래서 Hermes에게 아래 자료들을 주고 정리를 요청했다.
Andrej Karpathy의 LLM Wiki 구조
Brianer Trinity LLM Wiki 관련 유튜브 링크
구요한님의 LLM Wiki 관련 유튜브 링크
구요한님의 CMDS 공유 자료
내가 이해한 Karpathy식 기본 구조는 대략 다음과 같았다.
raw → wiki → schema
구요한님의 구조에서는 여기에 inbox 개념이 추가되어 있었다. 세부 내용이 모두 기억나지는 않지만, 자료를 바로 Wiki화하기 전에 일단 받아두는 공간이 필요하다는 점이 인상적이었다.
Hermes와 여러 번 대화하면서 최종적으로는 아래와 같은 흐름을 잡았다.
inbox → ingest → raw & wiki
그리고 질문과 결과물도 별도 폴더로 관리하도록 구성했다.
inbox/
ingest/
raw/
wiki/
queries/
outputs/
settings/
각 폴더의 역할은 이렇게 정했다.
inbox: 아직 정리되지 않은 자료를 임시로 넣는 공간ingest: Wiki화할 후보 자료를 선별하는 공간raw: 원본 자료를 보관하는 공간wiki: AI가 정리한 지식 노트queries: 질문과 답변 중 의미 있는 내용을 저장하는 공간outputs: 공유용 결과물이나 산출물을 저장하는 공간settings: Wiki 운영 규칙과 설정 노트
파일 형식도 나름의 기준을 잡았다.
AI가 활용할 내용은 Markdown 파일로 저장하기
내가 Hermes와 대화하면서 읽을 내용은 HTML로 작성하기
다른 사람에게 공유할 내용은 PPT나 이미지 형태로 만들기
하지만 솔직히 말하면, 실제 내부 구조가 내가 생각한 대로 잘 만들어졌는지는 아직 확인하지 못했다.
여기까지 진행한 뒤에 바로 32883 이슈가 터졌기 때문이다.
사실 사례글도 Hermes에게 써달라고 하려고 했는데, 그 계획도 함께 멈췄다.
6. 32883 이슈에서 멈추다
처음에는 이 문제가 공통적으로 발생한 이슈라는 걸 몰랐다.
내가 설치나 설정 과정에서 뭔가 잘못한 줄 알고, OpenClaw에게도 물어보고 ChatGPT에도 물어보면서 1시간 정도 해결을 시도했다. 하지만 결국 출근 시간이 되면서 문제를 해결하지 못했다.
사례글을 작성하는 현재, 실제로 진행한 것은 여기까지다.
Anthropic 공식 학습 페이지 링크를 Hermes에 전달
해당 링크를
inbox에 담기약 10개 정도의 ingest 후보 확인
첫 번째 후보였던 Skill 관련 내용을 Wiki화 완료
이후 32883 이슈로 진행 중단
완성된 Wiki를 확인하거나, Wiki에 질문을 던져보는 단계까지는 아직 가지 못했다.
결과와 배운 점
이번 시도에서 아직 완성된 결과물은 없다.
하지만 의미가 없지는 않았다. 이번 스터디 기간 동안 내가 무엇을 만들고 싶은지 방향을 잡은 것이 가장 큰 수확이었다.
처음에는 Hermes를 설치해두고도 “이걸로 뭘 하지?”라는 생각이 컸다. 그런데 과제를 준비하면서 내가 반복적으로 하는 일이 결국 AI 공부라는 걸 알게 됐다. 그리고 단순히 자료를 모으는 것이 아니라, 내가 보고 듣고 생각한 것들을 계속 쌓고 다시 질문할 수 있는 구조가 필요하다는 점도 분명해졌다.
나에게 필요한 것은 LLM Wiki가 가미된 ‘세컨드브레인’이었다.
내가 보고 듣고 생각한 AI 관련 자료를 계속 쌓고, 필요할 때 질 문하고, 떠오르는 생각까지 일단 우겨넣을 수 있는 공간. 이번에는 그 구조를 Hermes로 만들어보고 싶었다.
이번 과정에서 배운 점은 세 가지였다.
1. 사례글은 꼭 성공담일 필요는 없다
처음에는 완성된 결과물이 없어서 사례글을 쓰기 어렵다고 생각했다.
하지만 돌아보니, 설치하고, 목표를 정하고, 구조를 잡고, 어디서 막혔는지 확인한 과정도 하나의 사례였다. 특히 나처럼 처음 참여하는 사람에게는 “어디까지 해도 사례가 될 수 있는지”를 보여주는 글이 될 수도 있겠다고 생각했다.
2. 에이전트를 쓰려면 먼저 내 흐름을 알아야 한다
처음에는 Hermes에게 자료를 주고 “정리해줘”라고 하면 될 줄 알았다.
그런데 실제로는 자료가 들어오는 입구, 정리 기준, 저장 위치, 질문 결과를 다시 지식화하는 방식까지 정해야 했다.
즉, 에이전트를 잘 쓰려면 먼저 내가 어떤 방식으로 공부하고 일하는지 설명할 수 있어야 했다.
이번에 가장 크게 느낀 점은 이것이다.
AI에게 일을 맡기기 전에, 내가 반복하는 흐름을 먼저 설명할 수 있어야 한다.
3. 나에게 필요한 것은 AI 학습 운영체계였다
이번에 만들고 싶었던 것은 단순한 노트 저장소가 아니었다.
AI 자료를 모으고, 내 생각을 넣고, 다시 질문하고, 그 결과를 또 지식으로 남기는 구조가 필요했다. 말하자면 나만의 AI 학습 운영체계에 가까웠다.
앞으로는 이 구조를 조금씩 구체화해보고 싶다.
다음 단계
앞으로 남은 단계는 다음과 같다.
Hermes 업데이트 또는 32883 이슈 해결 방법 확인하기
Anthropic, OpenAI, Google의 공식 문서와 학습 자료 Wiki화하기
관심 있는 유튜브 링크를 넣고 Wiki화하기
매일 떠오르는 생각을 Hermes에 넣기
매일 저녁 내 생각을 정리해 브리핑하도록 만들기
Telegram 그룹챗과 토픽 분류 설정하기
이번 스터디가 지피터스 첫 참여라서, 처음에는 다시보기도 열심히 보고 청강도 많이 하며 따라가고 싶었다.
하지만 하필 사적으로도 공적으로도 바쁜 일이 겹치면서, 생각만큼 참여하지 못하고 있다. 스터디도 겨우 따라가고, 사례글도 겨우 쓰는 느낌이라 아쉬움이 컸다. 아마 내일도 일하면서 스터디를 보게 될지도 모르겠다.
그래도 이번 글을 쓰면서 적어도 내가 Hermes로 무엇을 만들고 싶은지는 조금 선명해졌다.
욕심을 내기보다는 차근차근 내 스터디에 집중하면서, 나만의 AI 학습 세컨드브레인 체계를 구체화해나가야겠다. 다음에는 실제로 Wiki에 질문을 던지고 답을 얻는 단계까지 가보고 싶다.
