"AI 사서를 고용했습니다" — 클로드 코드로 개인 LLM Wiki 만든 하루
작성일: 2026-05-27
오늘 한 것 요약
옵시디언 볼트에 개인 LLM Wiki 시스템을 구축했습니다.
원본 자료는 건드리지 않고, 클로드가 사서처럼 지식을 정리·연결·유지보수하는 구조입니다.
발단: 카파시의 아이디어
안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 GitHub Gist에 올린 LLM Wiki 개념을 접했습니다.
"위키가 실패하는 이유는 게으름이 아니라 유지 관리 비용(북키핑)이 가치보다 빠르게 증가하기 때문이다. LLM에게 북키핑을 맡기면 지식이 복리로 축적된다."
핵심 구조는 3레이어입니다.
Layer 1: raw/ 원본 자료 (수정 금지)
Layer 2: wiki/ LLM이 생성·관리하는 마크다운 파일
Layer 3: schema.md LLM에게 구조와 워크플로우를 알려주는 설정
비유하자면 옵시디언 = IDE, 클로드 = 프로그래머, wiki = 코드베이스입니다.
세팅한 것들
폴더 구조
brown's-llm-wiki/
├── raw/ # 원본 (수정 금지)
│ ├── 01 mission, vision, value/
│ ├── 02 my ideas/
│ ├── 02.1 inbox-ideas.md # 빠른 생각 캡처 공간
│ └── 03 Clippings/ # 옵시디언 웹클리퍼 저장소
├── wiki/ # 클로드가 관리
│ └── _index.md # 전체 위키 맵
├── schema.md # 위키 운영 규칙
└── CLAUDE.md # 클로드에게 주는 지침
클로드에게 준 역할: 사서 (Librarian)
CLAUDE.md에 명령어 체계를 정의했습니다.
명령
동작
ingest
raw의 미처리 자료를 wiki로 변환
ingest [파일경로]
특정 파일만 처리
capture [내용]
내 아이디어/생각을 wiki 페이지로 기록
query [질문]
wiki를 검색해 답변
lint
wiki 정합성 검사
index
_index.md 재생성
오늘 만들어진 wiki 페이지들
총 9개 wiki 페이지를 하루 만에 생성했습니다.
외부 자료 → wiki
페이지
원본 자료
미국-화폐패권
페트로달러 → 에너지달러+디지털달러+BTC 3중 구조 딥리서치
AI-시대-리더십
Bernard Marr의 AI 시대 10가지 리더십 자질
LLM-위키-개념
카파시 해설 아티클 (메타 페이지)
마이리얼트립-AI-네이티브
이동건 대표 월간인물 인터뷰
마이리얼트립-AX-실행
AI Lab 이동훈님 GPTers 인터뷰
나의 생각 → wiki
페이지
내용
나의-미션-비전
2030 미션·4대 비전·안식년 9대 목표
2026-원칙-일과
안식년 생활 10대 원칙 + 하루 일과표
나의-리더십-철학
CPO 관점 리더십 정의·6자질·핵심 원리
전자책-리더십-목차
《명랑한 리더》 전자책 10장 목차
wiki 페이지가 어떻게 생겼냐면
외부 자료를 ingest하면 클로드가 이런 구조로 정리합니다.
---
title: "미국 화폐 패권: 페트로달러에서 디지털 달러로"
type: summary
topic: [경제, 지정학]
sources: ["raw/03 Clippings/..."]
related: ["[[페트로달러]]", "[[GENIUS Act]]"]
---
## 핵심 주장
(1-2문장 요약)
## 주요 개념
### [[GENIUS Act]]
스테이블코인 발행자 → 미국채 1:1 준비금 의무화...
## 핵심 데이터
| 지표 | 수치 |
...
## 열린 질문들
1. 스테이블코인이 미국채 수요를 대체할 수 있는가?
...
## 연결
- [[나의-미션-비전]]
단순 요약이 아니라 교차 참조와 열린 질문이 자동으로 생성됩니다.
가장 좋았던 부분
1. "외부자료"보다 "나의생각"이 먼저
외부 자료 수집도 중요하지만 자신의 비전·목표·아이디어를 구조화하는 것이 핵심입니다.
capture 이런 생각이 떠올랐어요→ inbox에 저장 → wiki 페이지화리더십 철학 파일 하나에서 → 전자책 목차 10장이 뚝딱
2. AI가 자동으로 교차참조를 생성하여 지식의 연결과 확장
마이리얼트립 AX 실행 페이지에서 [[AI-시대-리더십]]의 '민첩성·용기·겸손'이 실제 조직에서 어떻게 작동하는지 자동 연결됩니다. AI가 자동으로 교차참조를 만들어서 아이디를 연결하고 통찰을 제공합니다.
3. lint 명령의 위 력
오늘 lint를 돌려보니:
sources 경로 오류 4개 자동 수정
미처리 raw 파일 1개 발견
개념 페이지 stub 6개 제안
엄청난 시간이 소모되는 북키핑을 나대신 클로드가 다 해줍니다. insane!!
RAG vs LLM Wiki, 무엇이 다른가
구분
RAG (ChatGPT 파일 업로드)
LLM Wiki
비유
도서관 사서 (매번 꺼내 읽어줌)
비서 (직접 요약·파일로 남김)
지식 축적
X — 매번 원문에서 검색
O — wiki 파일에 누적됨
세션 간 지속성
없음
있음 (파일로 남으니까)
유지 관리
사용자가 해야 함
LLM이 함
솔직한 한계
클로드 코드 CLI 환경이 필요합니다 (웹 클로드로는 어려움)
파일명에 특수문자가 섞여있으면 가끔 인코딩 이슈가 있습니다
wiki가 수백 페이지로 커지면 컨텍스트 관리 전략이 필요합니다
해보고 싶으신 분께
옵시디언 볼트 하나 만들기
raw/,wiki/,schema.md,CLAUDE.md세팅 (클로드한테 시키면 됩니다)자기가 오래 모아온 클리핑 파일 하나 던져보기
lint돌려보기
처음엔 좁은 도메인 하나로 시작하는 게 카파시의 권장 방법입니다.
