LLM Wiki 강의에서 본 5원칙을 학습 봇 운영에 적용한 후기 — 작은 wiki layer 도입과 자동화 연동까지

하려던 것 📝

• 1주차 강의 "LLM Wiki 기반 지식 저장소"에서 다룬 핵심 원칙을 노트 정리로만 끝내지 않고, 운영 중인 자기 학습 봇 인프라에 실제로 적용해보기

• 봇이 답변할 때 인용할 수 있는 누적 지식 layer를 작게라도 만들기 (지금까지는 일정·D-day 추적만 가능했음)

• 여러 수업을 동시 진행 중인데, 같은 개념을 수업마다 다르게 정의할 때 충돌 해결할 base 만들기

• 같은 세션 안에서 봇 반복 업무 단계화 + 작은 wiki layer 도입을 한 흐름으로 묶기

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code (Opus 4.7) : 자료 정리·구조 설계·코드/스크립트 작성 메인 도구

• 자기 학습 봇 : "닝"이라는 이름. Learning Agent에서 "ning"만 따와서 닝. GPters 22기 강의 들으면서 만든 학습 동반자. 일정·D-day·사례글 작성을 도와줌

• macOS launchd : 주 1회 정기 점검 자동화(Lint)

• Obsidian Vault : 사람용 작성·탐색 인터페이스

• 강의에서 안내된 LLM Wiki 패턴과 관련 참고 자료 : 구체적 폴더 분류·운영 룰 설계의 출발점으로 활용 (구조 그대로 복제 X)

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 강의 자료와 과제 안내 받자마자 "어디 박을지" + 봇 인프라 매핑

• 시도한 방법과 접근 방식: 강의에서 다룬 핵심 내용과 과제 요구사항을 학습 노트로 정리하면서, 동시에 "내 학습 봇이 1주차 요구사항을 어디까지 이미 충족하고 있나" 매핑을 같이 진행. 정리만 하고 끝내지 않고 적용 단위로 바로 연결

• 얻은 결과나 피드백: 매핑 결과 봇 정체성·운영 절차·기억 구조는 이미 충족, 봇 반복 업무 단계화는 미진행, 작은 wiki 폴더 만들기가 강의 핵심이라 진짜 가치 있음. 이 매핑이 사례글 방향(단계화 + 작은 wiki 도입을 한 흐름으로)을 정해줌

2️⃣ OpenClaw에서 Hermes로 마이그레이션할까? 욕심 솔직히 검토 → No

• 시도한 방법과 접근 방식: 봇이 OpenClaw 기반으로 가동 중인데 봇 자체를 Hermes로 옮길지 비용 분석 요청

• 사용한 프롬프트 (핵심):

내 봇은 OpenClaw 기반인데 Hermes로 마이그레이션할지 솔직히 검토해줘. 비용은 인프라·운영·시간 항목별로. 결론은 마이그레이션·sandbox 분리·유지 중 하나로 명확히.

• 얻은 결과나 피드백: 인프라 항목별 비용 분석 후 마이그레이션 No 결론. 핵심 논리는 "운영 중인 봇 갈아엎기"가 아님. 학습 목적이면 별도 Hermes sandbox로 분리, 4주 끝나고 비교 우위 명확해진 다음 결정. 운영 메인을 갈아엎으면 학습도 운영도 둘 다 망가질 뻔

3️⃣ 강의의 계층 분리 원칙을 봇 일일 브리핑 업무에 매핑 (필수 과제 = 봇 반복 업무 단계화)

• 시도한 방법과 접근 방식: 봇이 매일 돌리는 일일 브리핑 업무를 입력 / 처리 / 판단 / 예외 / 출력 5단으로 분해한 다음, 강의에서 다룬 원본·정리·규칙 분리 원칙과 봇 워크플로 각 단계를 매핑

• 사용한 프롬프트 (핵심):

봇의 일일 브리핑 스킬을 입력·처리·판단·예외·출력 5단으로 분해해줘. 그리고 강의에서 다룬 원본·정리·규칙 계층 분리 원칙과 1:1 매핑 표 만들어줘. 외부 공개용이라 정확한 명령어·내부 파일 경로는 추상화해서.

• 얻은 결과나 피드백: 매핑해보니 봇의 핵심 업무가 이미 강의 원칙을 무의식적으로 따르고 있었음. 메타데이터·외부 캐시가 원본층 / 메신저 메시지 + 데일리 노트 갱신이 정리층 / 절차 자체가 규칙층. 다만 한 가지가 빠짐 — 누적된 결론을 다음 reasoning에 인용할 layer. 이게 wiki 도입 동기를 명확하게 만들어줌

4️⃣ 작은 wiki layer 박기 + 자동/수동 권한 사전 분리

• 시도한 방법과 접근 방식: 강의에서 안내된 워크플로(자료 수집 → 정리 → 충돌 조정 → 결론 확정)를 봇 도메인(학습 추적·D-day·여러 수업 동시 진행)에 맞춰 v0.1로 단순화. 5단 워크플로 중 어디까지 봇 자동, 어디부터 사람 게이트가 필요한지 사전 분리

• 사용한 프롬프트 (핵심):

5단 워크플로 중 자동·수동 영역을 가치 판단해서 분리해줘. 자동 영역에는 트리거 조건과 안전장치도 명시. 사용자 게이트가 필요한 영역은 그 이유도.

• 얻은 결과나 피드백: 자동 영역 = 자료 수집·정기 점검·정리 초안·충돌 감지 / 검증된 결론 자동 승급 조건 = 3개 중 2개 이상 충족 시 (서로 다른 출처에서 같은 결론, 사용자 명시 동의, 봇 실제 검증 결과) / 사용자 게이트 = 단일 출처 결론 승급, 민감정보 분류, 카테고리 재설계. 강의의 "AI는 자동화하되, 공식 의미 변경은 사람 리뷰로 통제" 원칙 그대로 따름

5️⃣ 기존 스킬에 자동 ingest 연동

• 시도한 방법과 접근 방식: 봇이 학습 내용을 코스/주차 노트로 정리해주는 기존 스킬에 한 단계 추가. 정리 끝에 자동으로 wiki 원본층에 출처 메타 + 핵심 발췌 2~3문단만 박는 흐름.

• 얻은 결과나 피드백: 다음 강의부터 자동 가동. 출처와 핵심 발췌만

6️⃣ 주 1회 정기 점검 자동화 박기

• 시도한 방법과 접근 방식: macOS launchd로 일요일 정시 정기 점검 스크립트 박음. 점검 항목 = 메타데이터 필수 필드 누락 검출, 외톨이 페이지 검출 (메인 진입점에서 참조 안 되는 토픽), 결과를 이벤트 로그에 자동 기록

• 얻은 결과나 피드백: 테스트 실행 통과 (v0.1이라 raw 비어있음). 핵심 원칙: 자료 수집은 자동 스케줄 X, 정기 점검만 자동 스케줄 OK. 자료는 의도 있을 때만 박혀야 함. 점검은 기계적이라 안전

시행착오 ⚠️

• 발생한 어려움과 해결 과정:

  • 1차 사례글을 GPters 표준 포맷이 아닌 일반 AI 사례글 템플릿으로 작성했다가 다른 코스 사례글 비교 후 재작성. 원인은 vault 안에 이미 박혀있던 표준 가이드·템플릿을 사전 확인 안 한 것. 더 어이없는 건 어제 같은 실수해서 회고 메모까지 박아뒀는데 오늘 그 메모를 안 봤음 → 사례글 작성 전 표준 가이드·템플릿 확인을 워크플로 첫 단계로 박는 것이 진짜 해결

• 실패한 시도:

  • 도구 마이그레이션 검토 — 강의 듣는 도구라는 이유만으로 운영 메인 갈아엎을 뻔. Claude Code 비용 분석으로 솔직히 No 답해줘서 운영 안정성 지킴

  • 처음에 wiki를 "단순한 메모 폴더"로 박을 뻔 → 강의에서 다룬 분류 체계와 우선순위 규칙을 자기 도메인에 맞춰 단순화한 v0.1로 시작이 정답

• 남은 과제:

  • 원본층이 v0.1에선 비어있음. 다음 주부터 여러 수업 학습 내용을 ingest 시작해야 진짜 가동

  • 자동 승급 첫 케이스 발생 시점 모니터링 — "3개 중 2개 이상" 기준이 적정한지 운영하면서 검증

  • 여러 수업 사이 개념 충돌 첫 조정 케이스 어떻게 정리할지 실전 적용

배운 점 📚

• 강의 원칙을 1:1 매핑 표로 만들면 추상적 원칙이 구체적 워크플로로 연결됨. 매핑 안 되는 항목이 바로 자기 시스템에 빠진 부분

• 자동/수동 권한 사전 분리가 핵심. "어디서부터 사람 게이트 필요?"를 단계별로 미리 정해두면 봇이 무리하게 자동화 영역으로 침범 X

• 자료 수집은 자동 스케줄 X, 정기 점검만 자동 스케줄 OK. 자료는 사용자 의도가 있을 때만 박혀야 함

• 마이그레이션 욕심 = 거의 항상 신호. 학습 목적이면 sandbox 분리가 답일 때가 많음. 운영 중인 메인을 실험 베드로 쓰면 위험

• v0.1로 시작 + 자료 5~10건 쌓인 후 v0.2. 처음부터 완벽한 구조 만들려는 욕심은 진화의 적

• 참고 자료를 그대로 복제하지 말고 자기 도메인에 맞춰 단순화. 강의 자료·외부 참고 자료의 구조를 그대로 옮기면 자기 도메인에 안 맞고 유지보수도 어려움

• 강의에서 짧게 언급된 도구도 시간을 내서 찾아보고 정리해두면 다음 검토 때 출발점이 잡힘. 당장 도입하지 않더라도 "정체가 모호한 채로 흘려보내지 않는 것"이 다음 v0.2 의사결정의 base가 됨

향후 계획 🧭

• 이번 주 (5/22~5/26): 1주차 자료 ingest로 첫 wiki layer 진짜 가동

• 2주차 (5/27~): 다른 수업 강의 캡쳐 시 자동 ingest 작동 검증. 첫 정리 페이지 후보 등장 모니터링

• 3주차: 원본 자료 10건+ 쌓이면 v0.2 검토 (태그 추가·축소, 분류 조정 등)

• 4주차 회고: wiki 효과 정량 검토 — 봇 답변 시 인용 빈도, 정리 압축률, 자동 승급 발생 케이스 수

• 추후 검토 후보: OpenViking 같은 컨텍스트 통합 도구 — 자기 시스템의 자료층·기억층·스킬층이 v0.2+로 충분히 쌓이고 분리가 명확해진 후 도입 검토

도움이 필요한 점 🤝

• 자동 승급 기준 — 3개 조건 중 2개 이상이 적정한지, 실제 운영해보신 분들 의견

• 여러 수업 동시 진행 중 개념 충돌 조정 실제 사례 — 같은 단어가 수업마다 다른 의미일 때 어떻게 분리·통합했는지 다른 분들 경험 공유 부탁

• OpenViking 같은 컨텍스트 통합 도구를 실제로 도입해보신 분의 후기 — 도입 시점·기존 vault 구조와의 충돌·운영 부담 등 실전 경험