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카파시 LLM Wiki — AI 기반 개인 지식베이스 구축 방법론

seedling 2026-04-09

카파시 LLM Wiki 방법론

출처

  • Andrej Karpathy (전 Tesla AI Director, 전 OpenAI)
  • 원본 Gist (2026-04-04)
  • Joan of Arc (@ralralbral) 트위터 스레드 (2026-04-09) 경유로 발견

핵심 아이디어

RAG(매번 문서에서 찾기)가 아니라, AI가 위키를 직접 쌓고 관리하는 방식. 질문할 때마다 처음부터 찾는 게 아니라, 미리 정리해놓은 위키에서 답함. 지식이 누적되는 구조.

"사람이 위키를 포기하는 이유는 관리 부담이 가치보다 빨리 늘어서. AI는 지루해하지 않고, 교차참조 업데이트를 빼먹지 않고, 한 번에 15개 파일을 건드릴 수 있다."

3층 구조

층 역할 규칙
raw/ 원본 자료 (PDF, 기사) AI 읽기만, 수정 안 함
wiki/ AI가 만들고 관리하는 마크다운 AI가 전부 씀, 사람은 읽기만
schema 위키 운영 규칙 (CLAUDE.md 등) 사람+AI가 같이 발전

3가지 핵심 작업

Ingest (소스 투입)

새 자료 1개 넣으면 → 요약 쓰고, 기존 노트 10~15개를 동시에 업데이트. 교차참조·모순 체크·인덱스 갱신까지 한 번에.

Query (질문)

위키에서 답 찾기. 좋은 답변은 다시 위키에 저장 → 질문할수록 위키가 풍부해짐.

Lint (건강검진)

정기적으로: 모순 발견, 고립 노트 연결, 빈 참조 채우기, 빠진 개념 페이지 생성.

핵심 파일 2개

  • index.md: 위키 전체 카탈로그. AI가 여기부터 읽고 관련 페이지로 이동
  • log.md: 시간순 작업 기록. 뭘 언제 넣었고, 뭘 물어봤는지

우리 볼트(OpenClaw)와 비교 및 적용

카파시 우리 적용 결과
raw/ 100 수신함 이미 있음
wiki/ 200~400 + knowledge-agent 이미 있음
schema 000 선언 (INDEX, 구조도, 스키마) 이미 있었으나 AI가 안 읽고 있었음 → CLAUDE.md에 필수 참조 규칙 추가
index.md 001 INDEX.md 이미 있음
log.md claude-mem + cowork-log 부분적
Ingest (즉시 교차참조) 없었음 → vault_ingest_linker.py 구현 2026-04-09 구현 완료
Lint knowledge_connector (형식적) 개선 필요

2026-04-09 적용 내역

  1. CLAUDE.md에 "볼트 쓰기 전 003 스키마 참조 필수" 규칙 추가
  2. vault_ingest_linker.py 구현 — 노트 저장 즉시 양방향 [[wikilink]] 삽입 + LLM 관련성 판정 + 모순 감지
  3. vault_watcher.py 체인 연결 — 파일 변경 감지 시 자동 실행
  4. 볼트 대청소 — SKT 중복 191개 제거, v3 잔재 7폴더 정리, 투자판단 3곳→1곳 통합, 구조도 갱신

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분석 소스

  • [실패] https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f (fetch_failed:)

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