Week 06 · AI 자율학습
LLM Wiki 입문 가이드
흩어진 디자인 리서치를 AI가 '정원사'처럼 가꿔주는 시스템. 카르파시가 제안한 패턴을 옵시디언 + 에이전트로 직접 구축합니다.
🌱 정원사(가드닝) 비유
🗂 Raw · Wiki · Schema
⚙ 수집 · 가공 · 질문 · 린트
📱 모바일 디자인 동향 실습
📺 기반 영상 — 편집자P 「LLM Wiki 입문 가이드」(2026.04) · 원문 — Karpathy llm-wiki gist
이 영상을 한 장으로
핵심은 셋입니다
🌱
무엇
LLM이 내 리서치 파편을 위키로 정리·연결해 '가드닝'해 주는 패턴.
🗂
어떻게
구조 3(Raw·Wiki·Schema) + 명령 3(Ingest·Query·Lint), 그게 전부.
🧠
진짜 중요한 것
도구가 아니라 리서처의 도메인 지식. 그게 있어야 시너지.
왜 · 카르파시의 고민
리서치한 게 자꾸 날아간다
1
탐색이 일의 절반
에이전트에게 일 시키기 전, 같이 자료를 조사·탐색하는 시간이 점점 길어진다.
2
컨텍스트 소실
그렇게 찾아 읽은 리서치가 다음 작업에선 다 날아감 → 매번 다시 검색.
3
수동 정리는 귀찮다
AGENTS.md / CLAUDE.md를 손으로 챙기자니 너무 번거롭다.
그래서 카르파시는
“유용한 자료를 저장해 두고, 그걸 근거로 다시 답하게 하면 재검색이 필요 없잖아? 그 관리를 에이전트에게 전문적으로 시키자.”
→ 이게 LLM Wiki의 출발점.
핵심 비유 · 정원사(Gardening)
LLM을 내 리서치 정원의 정원사로
리서치 파편풀을 심음
→
잡초·뒤죽박죽텃밭이 지저분
→
정원사 LLM가드닝
→
잘 가꿔진 위키디지털 정원
자료를 막 모으다 보면 잡초도 나고 정리가 안 돼 텃밭이 지저분해진다. 이 정원을 계속 가꾸는 정원사 역할을 LLM에게 맡기는 것 — 그게 LLM Wiki다.
🌿 그래서 사용자가 직접 만질 건 거의 없다. "내가 정원사가 됐다"가 아니라 "정원사를 두었다" — 컨셉만 이해하면 된다.
전체 그림 · 3 + 3
구조 셋, 명령 셋
📁 구조 (폴더)
Raw → 리서치 파편 보관
Wiki → 정리된 지식
Schema → 운영 규칙
⚙ 명령 (동작)
Ingest → 수집·가공해 위키로
Query → 위키에서 질문
Lint → 정원 점검·연결
딱 이 여섯 개가 전부다. 다음 두 장에서 하나씩 자세히 본다.
구조 상세 · Raw / Wiki / Schema
폴더 3개의 역할
① Raw · 쪽지통
📥 일단 막 모은다
발표 영상 스크립트·디자인 아티클·키노트 메모 등 파편을 다 때려박는 곳. "통에 쪽지 모으듯". LLM은 읽기만.
② Wiki · 정원 ★
📚 정원사가 가꾼 결과
LLM이 Raw를 보고 관련된 것끼리 정리·연결·통합한 지식. 쿼리는 위키 안에서만 → 신뢰 있는 답.
③ Schema · 규칙
📋 운영 설명서
AGENTS.md / CLAUDE.md. 폴더 역할·엮는 규칙·중복 처리 등. 사용자는 볼 일 거의 없음.
💡 사용자는 사실상 Raw와 Wiki만 봅니다. Schema는 에이전트에게 "이렇게 일해라"를 알려주는 뒷단 규칙일 뿐.
명령 상세 · 수집 · 가공 · 질문 · 린트
정원사에게 시키는 동작들
① INGEST · 수집 → 가공
📥 Raw → Wiki
수집: 파편을 Raw에 모으고 → 가공: 공통축 엔티티 페이지를 뽑아 중복 제거·연결 보강해 위키화.
② QUERY · 질문
🔎 Wiki 안에서 답
"내가 모은 자료에 따르면…" 위키 범위에서만, 출처 표기와 함께 답한다. 분석은 Analysis로 축적.
③ LINT · 점검·연결
🧹 정원 손질
고아 페이지·깨진 링크·파일명 오류를 잡고 연관 노트끼리 연결을 강화. 가장 자주.
① 수집→
② 가공→
③ 질문→
④ 린트
이 네 단계를 뒤에서 하나씩 — 글로벌 모바일 디자인 동향을 모으는 실습으로 직접 해봅니다. (먼저 설치·연결부터)
연결 ① · 옵시디언 경로(볼트) 설정
볼트를 만들고 클로드에게 알려준다
준비
·
옵시디언 설치 → 볼트(보관함) 생성
예: mobile-design
볼트를 클로드에게 — 둘 중 편한 방법
B
경로 알려주기
"내 볼트는 …/mobile-design 이야" · 또는 /add-dir
볼트 = 그냥 폴더
Claude Code는 접근 권한이 있는 폴더의 .md를 읽고 쓴다. 꼭 볼트 안에서 실행할 필요 없이 경로만 알려줘도 그 폴더를 다룬다.
단, 옵시디언과 안전하게 연동하려면 다음 장의 CLI 연결이 필요하다 →
# A) 볼트에서 실행
cd ~/Vaults/mobile-design && claude
# B) 경로 알려주기 (어디서 실행하든)
claude
> 내 옵시디언 볼트는 ~/Vaults/mobile-design 이야. # 또는 /add-dir
연결 ② · 옵시디언 CLI 연결 (필수)
옵시디언 CLI를 연결한다
1
설정 → General → Command line interface
옵시디언 1.12.4+ → Register CLI 토글 ON (내장, 별도 설치 X)
2
PATH 등록
mac/Linux: /usr/local/bin/obsidian 심링크(관리자) · Win: 자동 리다이렉터
3
연결 확인
obsidian --help (앱 실행 중) — 연결 안 되면 동작 X
왜 CLI 연결이 필요?
폴더 경로만으론 부족하다. 옵시디언 CLI를 연결해야 검색·생성·이동이 옵시디언 런타임을 통과 → 링크 자동 갱신·템플릿 적용. 그래야 위키가 안전하게 굴러간다.
공식 CLI는 옵시디언 1.12.4부터 내장 (출처: obsidian.md/cli). 더 단단히는 MCP도 선택.
# 옵시디언: 설정 → General → Command line interface → Register CLI (ON)
obsidian --help # 연결 확인 (앱 실행 중)
obsidian search query="liquid glass" # 런타임 경유 = 링크·템플릿 안전
연결 ③ · LLM 위키 다운로드 + 세팅
카르파시 llm-wiki를 받아서 세팅
1
다운로드
Karpathy llm-wiki(gist) 받기 — gist 페이지 Download, 또는 터미널 raw 저장 / 스타터 템플릿 git clone
2
클로드에게 전달
받은 문서를 주고 "이대로 내 볼트에 세팅해줘"
3
스캐폴딩 생성
Raw/ · wiki/ · CLAUDE.md · index 골격
# 1) llm-wiki(gist) 다운로드
curl -L gist.github.com/karpathy/442a6bf…/raw/llm-wiki.md \
-o llm-wiki.md
# 또는: gist 페이지 → Download · 스타터 템플릿 git clone
# 2) 클로드에게 주고 세팅 요청
> 이 llm-wiki.md 구조대로 이 볼트에
Raw/ · wiki/ · CLAUDE.md · index 세팅해줘.
# 3) 결과 골격 (검수!)
my-vault/ ├─ raw/ ├─ wiki/ ├─ CLAUDE.md └─ index.md
📌 "다운로드"는 앱 설치가 아니라 패턴 문서(구조 가이드)를 받아 내 볼트에 세팅하는 것. → 다음 장에서 실제로 쌓이는 .md 파일을 봅니다.
가장 중요한 것 · 실제 llm-wiki.md (카르파시 원문)
다운로드한 이 마크다운이 모든 것의 기준
📄 llm-wiki.md · Andrej Karpathy (gist)
# LLM Wiki
A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.
An "idea file" — copy-paste it to your LLM agent (Codex, Claude Code…).
## The core idea
RAG retrieves chunks every query — nothing accumulates. Here the LLM
**incrementally builds & maintains a persistent wiki** between you and the
raw sources. Compiled once, then kept current.
→ "Obsidian is the IDE; the LLM is the programmer; the wiki is the codebase."
## Architecture (three layers)
- Raw sources — immutable source docs. The LLM reads, never edits.
- The wiki — LLM-generated markdown (summaries, entity/concept pages).
- The schema — CLAUDE.md / AGENTS.md: conventions & workflows.
## Operations
- Ingest — drop a source → summarize, update index + entity/concept
pages, append log. A single source might touch 10–15 pages.
- Query — ask the wiki → answer with citations; good answers get
filed back as new pages, so explorations compound.
- Lint — health-check: contradictions, stale claims, orphan pages,
missing cross-refs, data gaps.
## Indexing and logging
- index.md — catalog of every page (link + one-line summary).
- log.md — append-only timeline: "## [2026-04-02] ingest | …".
📄 카르파시 llm-wiki.md 원문 발췌(직접 열람) — gist.github.com/karpathy/442a6bf… · 우리가 배운 구조(Raw/Wiki/Schema)·동작(Ingest/Query/Lint)이 바로 이 문서에서 정의됩니다.
실습 · 무엇을 모을까
먼저 URL(링크)을 추천받는다
주제 = 글로벌 모바일 단말 디자인 동향. 검색어 대신 바로 열어볼 핵심 영상·문서 URL을 Claude에게 추천받는다. (무엇을 모을지가 인사이트의 질을 좌우한다)
> 구글·애플·중국 OEM의 최신 모바일
단말 디자인 동향을 볼 수 있는
WWDC·Google I/O 등 핵심 영상·문서
URL 6개를 추천해줘. (바로 열어볼 링크로)
Claude 추천 URL (예)
youtube.com → WWDC 2025 Keynote (Apple)
developer.apple.com/design (HIG)
io.google → Google I/O 2025 디자인 세션
m3.material.io (Material 3 Expressive)
youtube.com → HyperOS UI 리뷰 (중국 OEM)
→ URL을 복사해 두고, 하나씩 열어 내용을 가져온다.
실습 ① · 수집 (Collect → Raw)
발표 영상 내용을 복사 → Raw에 붙여넣기
추천 URL 열기영상/문서
→
내용 복사자막/본문
→
Raw에 붙여넣기"수집해줘"
> WWDC 2025 키노트 'Liquid Glass' 디자인 파트 자막이야.
Raw에 마크다운으로 등록하고 제목·채널·URL도 출처로 남겨줘.
# 같은 방식으로 발표 3개를 raw/sources/ 에 누적
raw/sources/ ├─ WWDC25_LiquidGlass.md # 애플
├─ GoogleIO25_Material3.md # 구글
└─ HyperOS_UI리뷰.md # 중국 OEM
🪄 사실 이 강의자료도 똑같은 방식으로 만들었습니다 — 유튜브 영상을 찾아 자막을 복사·분석해서요.
실습 ② · 가공 (Ingest → Wiki)
세 발표를 하나의 지식망으로
"인제스트 해줘" 하면
① 발표 3개를 읽고
② 공통 디자인 개념(엔티티) 추출
③ 중복 제거 + 원자화
④ Concept/Entity/Sources로 분류
생성된 위키 (예)
Entity [[Liquid Glass]] · [[Material 3 Expressive]] · [[HyperOS]]
Concept [[반투명·깊이 표현]] · [[표현적 모션]]
Sources WWDC25 · I/O25 · OEM 리뷰
애플
Liquid Glass—
[[반투명·깊이 표현]]—
구글
Material 3—
[[표현적 모션]]—
중국 OEM
HyperOS
서로 다른 행사의 자료가 공통 개념을 통해 한 덩어리로 연결된다. → 이제 비교·종합이 가능.
실습 ③ · 질문 (Query) — 인사이트 추출
"공통 방향이 뭐였고, 어디서 나왔어?"
위키 안에서만 답하므로, 모은 발표들을 비교·종합한 인사이트를 출처와 함께 뽑아낼 수 있다. 이게 일반 LLM 답변과 가장 다른 점.
위키에 없으면 추측하지 않고 "위키에 없음"이라 답하게 (스키마 규칙).
> 올해 iOS·안드로이드·중국 OEM
디자인의 공통 방향이 뭐였고,
어느 발표에서 나온 거야?
# 답
공통적으로 [[반투명·깊이 표현]]과
[[표현적 모션]]을 강조.
· 애플 = Liquid Glass
· 구글 = Material 3 Expressive
출처: [[WWDC 2025]] · [[Google I/O 2025]]
[[HyperOS UI리뷰]]
💡 "어떤 내용이었는지 + 어디서 나왔는지"가 동시에 — 신뢰할 수 있는 디자인 인사이트.
실습 ④ · 린트 (Lint) — 가드닝
정원을 손질하고 더 잇는다
린트가 잡아주는 것
·
깨진 위키링크
실제 없는 페이지를 가리키는 링크 정리
·
중복·파일명
[[Material You]] vs [[Material 3]] 병합 제안
> 위키 린트해줘 — 고아 페이지,
깨진 링크, 중복 개념 병합,
연결 강화까지.
🌱 셋 중 Lint를 가장 자주. 안 하면 정원은 금세 잡초밭이 됩니다. Raw·Wiki가 바뀔 때마다.
Ctrl/Cmd + G 그래프 뷰로 확인 — 바깥 점(파편)이 줄고 더 촘촘한 지식망이 된다.
활용 & 관리 · 어떻게 굴릴까
만들고 나서 — 어떻게 쓰고 관리하나
🎯 활용 — 이런 데 쓴다
·
디자인 트렌드 리포트 초안
분기별 동향을 위키 근거로 자동 정리
·
플랫폼 비교
애플 vs 구글 vs 중국 OEM 차이·공통점
·
프로젝트 레퍼런스·결정 근거
"왜 이렇게 했나"를 출처와 함께 아카이브
·
팀 온보딩·지식 공유
신규 멤버가 위키로 맥락 빠르게 흡수
🧹 관리 — 살아있게
·
관심사별 볼트 분리
트렌드/디자인시스템 섞으면 쿼리 품질↓
·
주간 린트 5분 루틴
고아·중복 정리 → 정원을 늘 깔끔하게
·
출처 항상 남기기
신뢰·추적 가능한 인사이트의 기본
·
도메인 지식으로 큐레이션
무엇을 넣고 무엇을 물을지 — 도구보다 사람
🧭 활용 범위는 결국 '내가 무엇을 묻느냐'에 달렸다. 위키가 풍성·정돈될수록 인사이트가 깊어진다.
정리 · 다음 주
오늘의 3줄
1
LLM Wiki = LLM이 내 리서치 파편을 가드닝해 주는 패턴 (Karpathy, 2026.04).
2
옵시디언 CLI 연결 → 볼트 지정 → llm-wiki 세팅 → 수집·가공·질문·린트로 디자인 인사이트를 출처와 함께.
3
도구보다 리서처의 도메인 지식이 결과를 가른다.
W6 (이번 주)
🌱 모바일 디자인 동향으로 LLM Wiki 한 사이클
→
W7 (다음 주)
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📺 출처 — 편집자P 「LLM Wiki 입문 가이드」 · Karpathy gist.github.com/karpathy (llm-wiki.md)