대화의 재구성 - AI와의 대화로 나만의 llm wiki 구축하기

📝 한 줄 요약

웹에서 나눈 자기이해 대화 22개와 작업 과정에서 실시간으로 쌓인 AI 대화록 245개를 재구성해, 반복되는 나를 읽는 '김태헌 위키'의 원문 자료와 운영 기준을 구축했다.

😫 시작 전

이번 한 달간 내가 만들고 싶었던 것은 AI로 나를 더 잘 이해할 수 있는 거울이었다. 내가 남긴 기록을 AI가 함께 읽으면, 혼자 돌아볼 때는 놓쳤던 모습까지 볼 수 있지 않을까 생각했다.

나는 나라는 사람을 제대로 보려면 밝은 면만이 아니라 어두운 면도 함께 비추어야 한다고 생각했다.

그래서 밝은 생각과 일상을 기록하는 공간, 쉽게 드러내기 어려운 감정과 창작을 기록하는 공간을 따로 만들었다. 그리고 두 공간에서 정제된 언어를 한곳에 모아 나를 비추는 세 번째 공간을 구상했다.

이 구상을 구체적인 구조로 만드는 데 LLM Wiki라는 개념을 참고했다. 안드레이 카파시가 제안한 구조로 LLM이 원문을 계속 읽고 위키를 갱신하면서 지식을 쌓는 구조였다.

처음에는 카톡, 문자, 이메일, 통화 내역 같은 생활 기록을 모으려 했다. 하지만 지난 기록을 돌아보니, 나는 행동의 바깥보다 생각의 안쪽에 더 관심이 많고 나에게는 이런 자료가 이미 쌓이고 있었다는 걸 알게 되었다. 그것은 웹에서 나눈 대화 22개와 작업 과정에서 저장된 CLI 대화록 245개였고, 시간에 따라 대화는 계속 늘어나고 있었다.

흩어진 작업 기록이라고 생각했던 AI와의 대화가 사실은 내가 무엇을 고민하고, 어떤 기준을 반복해서 요구하며, 생각을 어떻게 바꿔왔는지 보여주는 내면의 기록이었다. 이 대화들을 원재료로 삼아 나를 읽는 위키를 만들자는 구상이 구체화됐다.

🛠️ 사용한 도구

• ChatGPT·Claude·Gemini — 생각을 정리하며 나눈 웹 대화 22개

• Claude Code·Codex·Gemini CLI — 컴퓨터 안의 파일을 직접 정리하고 대화록을 같은 형식으로 바꾸는 AI 도구

• Tampermonkey + chatgpt-exporter — 브라우저의 대화 내용을 마크다운 파일로 저장하는 도구

• Obsidian — 원문과 요약을 연결해 보관한 개인 노트 앱

🔧 작업 과정

1. 🔄 LLM Wiki 구조를 자기이해용으로 바꿔 적용했다

AI와 대화하면 그 순간에는 도움이 되지만, 며칠이 지나면 어느 대화에서 무슨 이야기를 했는지 찾기 어려워진다. 비슷한 고민을 다시 설명하고 비슷한 답을 다시 받기도 한다.

나는 LLM Wiki의 축적 방식을 내 대화와 회고에 적용해, 다음과 같은 질문에 답하는 자기이해 위키를 만들기로 했다.

나는 무엇을 반복해서 고민하는가?
서로 다른 시기에 한 말들은 어떤 패턴을 만드는가?
선택이 달라져도 계속 유지되는 기준은 무엇인가?

2. 🧱 위키를 세 가지로 나눠 만들기로 했다

카파시의 LLM Wiki는 원본 자료인 Raw Sources, AI가 생성하고 갱신하는 Wiki, 위키의 운영 방식을 정하는 Schema로 구성된다. 원문은 그대로 보존하고, AI가 읽고 정리한 내용은 별도의 위키 문서에 계속 쌓는 방식이다.

이 질문에 답하는 위키를 만들려면 세 가지가 필요했다.

원문 자료만 쌓으면 검색하기 어려운 보관함이 되고, AI의 요약만 남기면 해석이 원문을 대신할 수 있다. 그래서 원문은 보존하고, 읽는 기준을 먼저 세운 뒤, 그 위에 자기이해 노트를 쌓는 구조로 설계했다.

이번 주에는 이 가운데 원문 자료와 운영 기준을 구축하는 것을 목표로 잡았다.

3. 📥 웹 대화 22개를 원문 그대로 확보했다

ChatGPT, Claude, Gemini와 나눈 웹 대화 22개를 브라우저에서 마크다운 파일로 내보내, 원문 그대로 확보했다.

대화의 주제는 제각각이었다. 하지만 지난주에 시를 쓰며 깨달은 것이 있다 — 달은 어디에 있는 것이 아니라 어디에나 있었다는 것. 그 깨달음을 대화에 적용하면, 주제가 무엇이든 내가 나눈 대화라면 그 안에는 반복해서 나타나는 내가 비치고 있어야 한다. 이 위키가 읽으려는 것이 바로 그것이다.

각 대화에는 날짜를 남겨두었다. 시간순을 유지하면 무엇이 반복되는지뿐 아니라 생각이 어떻게 변해왔는지도 읽을 수 있기 때문이다.

4. 📐 표준 양식을 정해 245개 CLI 대화록을 정리했다

웹 대화 22개와 함께, 파일을 만들고 노트를 정리하면서 Claude Code·Codex·Gemini CLI와 나눈 대화도 작업 로그로 자동 저장되고 있었다. 이렇게 쌓인 CLI 대화록은 245개였다.

하지만 대화가 저장되어 있다는 것만으로는 위키의 자료가 되지 않았다. 파일마다 제목과 형식이 달랐고, 중요한 생각과 일상적인 작업 지시가 섞여 있었다. 원문만 있으면 다시 읽기 어렵고, 요약만 남기면 AI의 해석만 보게 된다는 문제도 있었다.

그래서 원문과 요약이 함께 남는 표준 양식을 정하고, 245개 대화록을 그 형식에 맞춰 정리해나갔다.

위: 요약 — 한 줄 정리 · 핵심 결정과 산출물 · 대화의 흐름 · 이어질 일
아래: 원문 그대로 보존

이 형식을 사용하면 요약으로 전체 흐름을 빠르게 파악하고, 중요한 판단은 원문으로 돌아가 확인할 수 있다.

정리한 요약을 기준으로, 245개 가운데 위키의 재료가 될 대화를 골라냈다.

• 🟢 감정·관계·진로·정체성·가치관·회고가 담긴 대화 → 자기이해 신호, 위키 후보

• 🟡 작업이 중심이지만 선호나 결정의 이유가 섞인 대화 → 보류 후보

• ⚪ 코드 수정·설정·파일 정리 같은 순수 작업 기록 → 제외

표준 양식에는 요약과 함께 파일 머리에 한 줄 설명과 태그도 달아두었는데, 덕분에 원문 전체를 다시 읽지 않고 이 정보만으로 245개를 분류할 수 있었다. 이번 단계에서 재구성은 대화를 새로 쓰는 일이 아니라, 흩어져 있던 원문을 같은 형식 위에 다시 배치하고 골라내는 작업이었다.

5. 🤝 AI에게 역할을 나눠 구축의 첫 단계를 마쳤다

기존에 정리해온 대화록에 더해 마지막으로 남아 있던 26개를 같은 형식으로 바꾸는 일에는 반복 작업과 대량 읽기가 함께 필요했다. 그래서 작업을 역할별로 구분해 AI에게 맡겼다.

• 공통 형식을 만들고 원문을 보존하는 역할

• 긴 원문을 읽고 각 대화의 핵심과 흐름을 요약하는 역할

• 정리 기준을 만들고 결과를 검수하는 역할

나는 어떤 자료를 위키에 넣을지, 이 자료들이 어떤 이야기를 만드는지를 판단했다.

이 과정을 거쳐 김태헌 위키의 원문 후보로 웹 대화 22개를 확보했고, CLI 대화록 245개를 「요약+원문」 구조로 모아갔다. 동시에 위키의 목적, 대상, 읽는 기준을 담은 구축 청사진도 작성했다.

여기까지가 이번 주에 완료한 김태헌 위키 구축의 첫 단계다.

✅ 결과

이번 주에는 김태헌 위키의 세 부분 가운데 원문 자료와 운영 기준, 두 부분을 구축했다.

김태헌 위키 전체가 완성된 것은 아니지만, 세 부분 중 두 부분을 실제로 갖춘 구축 1단계는 마쳤다.

아직 AI가 이 자료를 종합해 만든 자기이해 노트는 없다. 하지만 어떤 원문을 어떤 기준으로 읽을지 정했기 때문에, 이제 실제 위키를 생성하고 질문하는 단계로 넘어갈 수 있다.

🚀 앞으로의 계획

다음 단계는 비어 있는 세 번째 부분, 자기이해 노트를 채우는 일이다.

1. 기존 시험용 위키를 보관하고 새 김태헌 위키 구조를 만든다.

2. 이번에 작성한 목적과 운영 기준을 위키에 적용한다.

3. 웹 대화 22개와 선별한 추가 대화를 시간순으로 넣는다.

4. AI가 원문을 읽고 반복되는 고민과 관심사를 자기이해 노트로 만들게 한다.

5. 생성된 노트에 질문하며 실제로 나를 이해하는 데 도움이 되는지 확인한다.

첫 질문은 이것이 될 것 같다.

반복해서 나타나는 나는 누구인가?

이번 주는 이 질문의 답을 얻은 주가 아니라, 그 질문을 던질 수 있는 위키의 첫 두 층을 구축한 주였다.

💭 느낀 점

나는 나를 이해하려면 더 많은 데이터를 새로 모아야 한다고 생각했다.

하지만 이번에는 이미 쌓인 대화를 다시 읽는 것만으로도 내가 어떤 질문을 반복하고 어디에서 오래 머무는지 볼 수 있었다.

카톡이나 통화 내역처럼 행동을 보여주는 기록도 필요하다. AI 대화처럼 생각의 흐름을 보여주는 기록도 필요하다. 이번 주에는 둘 중 무엇이 더 좋은지 결정한 것이 아니라, 나에게 이미 충분히 쌓여 있고 계속 남길 수 있는 자료가 무엇인지 발견했다.

나를 비추는 거울의 첫 재료는 새로운 수집 장치가 아니라, 그동안 흘려보냈다고 생각한 대화였다.

💬 AI 활용 팁

1. 📑 원문과 요약을 함께 남긴다

AI가 만든 요약만 보관하면 하나의 해석이 원문을 대신할 수 있다. 원문을 그대로 보존하고 위에 요약을 얹으면, 나중에 다른 질문과 관점으로 다시 읽을 수 있다.

2. 🧩 AI마다 역할을 나눈다

이번 작업에서는 AI에게 반복 구조 작업, 대량 읽기와 요약, 판단과 검수 역할을 각각 나눠 맡겼다. 모든 일을 한 AI에게 맡기기보다 역할과 검수 지점을 나누면 대량 자료도 일관된 기준으로 처리하기 쉽다.

3. ⚖️ 대량 정제는 AI에게 맡기고, 판단과 서사는 사람이 맡는다

AI는 26개 파일에 같은 구조를 적용하고 긴 원문을 요약하는 데 유용했다. 하지만 어떤 기록을 자기이해의 신호로 볼지, 그 기록들이 어떤 이야기를 만드는지는 내가 결정해야 했다.

나에게 AI는 답을 대신 내리는 존재라기보다, 이미 쌓인 대화를 다시 비추는 데 함께 쓰는 도구에 가까웠다.