안쓰면 손해! 클로드코드가 내 노하우를 나무위키처럼 정리해줍니다 (feat. 안드레 카파시) transcript

여러분 혹시 내가 터득한 노하우를 어디 저장해 두고 AI한테 주입시켜서 활용하면 좋겠다고 생각해 본 적 있지 않으신가요? 업무하면서 쌓인 경험, 내가 책을 읽고 배운 점, 그리고 어깨 동양 같은 걸 조사하면서 느낀 점 이런 것들이 내 머릿속에만 있고 AI를 활용할 때는 매번 처음부터 설명을 해 줘야 되죠. 그런데 오늘 보여 드릴 방식을 활용하시면 이런 식으로 내가 터득한 지식들을 한 군데 모아놓고 손쉽게 활용하실 수가 있습니다. 여기 보시면 각각의 점들이 하나의 지식 페이지고요. 하나의 지식이 있을 때 어떤 페이지와 또 관련성이 있는지를 보여 주게 됩니다. 그리고 요거를 눌러서 들어가 보면 실제로 제가 가지고 있는 지식 기반으로 그 내용들이 정리되어 있는 걸 보실 수 있습니다. 여기서 가장 좋은 점은이 모든 거를 제가 직접 제작한게 아니라 AI가 제작을 해 주고 우리는 활용만 하면 된다는 겁니다. 그래서 오늘은이 시스템을 어떻게 금방 구축하고 업무에 적용해 볼 수 있을지 보여 드리도록 하겠습니다. 업계 자료를 많이 모으기는 하는데 정리가 어려운 분들 노트북 LM 같은 툴도 활용을 하고 있지만 지식이 뭔가 쌓이는 느낌이 안 들어서 아쉬웠던 분들 그리고 내가 모은 자료를 AI가 좀 체계적으로 정리를 해 주고 그거를 또 활용해서 AI가 똑똑하게 답변을 해 줬으면 좋겠다라고 생각하신 분들이라면 오늘 영상 굉장히 도움 될 테니까요. 영상 끝까지 시청하시고 본인만의 노하우를 AI한테 체기적으로 관리하게 시키시고 더 높은 퀄리티에 답변을 받아보시기 바랍니다. 며칠 전에 안드레 카파티라는 분이이 시스템을 공개했는데요. 이분이 누구냐면 테슬라에서 AI 총괄도 맡으신 적이 있고요. 오픈의 창립 멤버이기도 한 AI에 되게 능통한 분입니다. 4월 초에 엑세도 공개를 하고 기터브 페이지도 만들어서 공개를 하셨는데요. 내용은 간단합니다.

AI를 활용해서 나만의 지식 베이스를 만드는 시스템입니다. 근데 여기서 핵심 포인트는 지식이 복리로 쌓인다는 겁니다. 복리로 지식을 쌓기 위해서이 lm 기반 나무 위키는 세 가지 구조로 이루어져 있는데요. 처음에 먼저 1층에서 로우 데이터를 쌌습니다. 그래서 우리가 업무 관련해서 뭐 기사나 PDF 뭐 회의록 메모가 가지고 있는 지식들을 이제 넣어 주는 폴더를 만들고 거기다 원본을 다 넣어 주고요. 그 넣은 정보를 바탕으로 이제 AI가 위키를 생성을 해 줘요. 마치 나무 위키 페이지 같은 거를 누군가가 다 작성을 해 주잖아요. 인터넷에 있는 정보를 가지고 그런 것처럼이 나무 위키 페이지를 AI가 작성을 해 준다고 생각을 하시면 됩니다. 그리고 이런 위키 페이지들은 보시면 단순히 각각의 개인의 페이지만 있는게 아니고 거기에 등장하는 다른 키워드나 다른 개념 같은게 또 링크가 걸려 있잖아요. 그래서 그 참조를 해 주는 상호 참조를 해 주는 작업도 AI가 진행을 해 주는 거예요. 그리고 3층에는 스키마 규칙을 지정을 해 줍니다. 그래서 보통 클로드 코드에서는 클로드.md MD 파일을 이용해서 우리가 어떤 식으로이 시스템을 작동했으면 좋겠는지를 정리를 해 주실 수가 있는데요. 여기서 우리가 어떤 식으로 로데이터를 쌓고 그거를 어떤 위키 방식으로 만들어 줄 건지 그 시스템의 프로세스를 정의를 해 주시면 돼요. 그럼이 3단계 구조에 따라서 포함하고 싶은 정보들을로 데이터에 포함만 시켜 주시면 AI가 자동으로 위키 페이지를 생성해 주게 되고요. 이렇게 생성이 되면 우리가 위키 기반으로 AI한테 여러 가지 질문을 던져 볼 수 있겠죠. 내가 습득했던 지식을 기반으로 AI가 좀 더 나의 상황에 맞는 답변을 해 줄 수 있게 됩니다. 그리고 여기서 더 나아가서 우리가 복리로 지식을 잘 쌓으려면 뭐 잘못된 정보라든가 아니면 너무 오래된 정보 이제는 관련성이 좀 적은 정보 같은게 있을 수도 있잖아요. 혹은 또 지식을 쌓다 보면 모순되는 포인트들이 있을 수 있습니다. 그러면 그 모순된 부분에 대해서 어떻게 해결을 해 줄 건지 이런 것들을 논의할 필요가 있겠죠. 그래서 안드 퍼파트는이 작업을 린트라고 하는데 뭐 비개발제 입장에서는 일종에 내 지식에 대한 건강 검진이라고 보실 수 있을 것 같아요. 그래서 지금 문제가 있는 부분은 없는지 주기적으로 한번 체크를 해 주고 그 부분에 대해서도 AI을 활용해서 이제 수정을 해서 업데이트를 해 주시면 되겠죠. 사실 이런 식으로 위키지 스타일로 업무 지식을 쌓는 거는 그렇게 새로운 개념은 아닌데요. 옵시디언에 대해서 들어본 적 있으신 분들도 계실 텐데 예전에이 옵시디언이 세컨드 브레인이라고 해서 나의 어떤 지식 노하우를 담는 효율적인 툴로 각강을 받았던 적이 있습니다. 그래서 저도 예전에 시도를 해 봤고 영상으로도 만들어 볼까 해 가지고 테스트를 많이 했었는데 결국에는 영상으로 만들지 못한게 제가 하다 보니까 시간이 지나면 지날수록 이게 업데이트 하는게 굉장히 귀찮거든요. 그래서 열심히 하지 않게 되더라고요. 페이지를 단순히 생성하는 것뿐만 아니라 열심히 그 링크를 교차 참조를 해 줘야 되는데이 문서가 많아질수록 그 교차 참조를 하는게 굉장히 힘든 작업이 됩니다. 근데이 시스템의 장점은 그 귀찮은 작업을 AI가 다 대신해 줄 수 있다는 거예요. 우리는 단순히 내가 포함하고 싶은 로데이터만 잘 넣어 주기만 하면 됩니다. 그래서이 시스템의 역할을 정리를 해 보자면 옵시디언이라는 툴이 우리의 뷰어가 될 거고요. 클로드 코드가 로데이터를 정리해서 위키 페이지를 생성해 주는 편집자가 될 겁니다. 그리고 최종적으로 생성된 나만의 나무 위키가 내 업무 지식 노하우 페이지가 되는 겁니다. 자, 그럼 여기까지 들으시면 아, 그냥 우리가 기존에 잘 쓰고 있던 노트북 LM이나 아니면 레그 시스템을 만들어 가지고 그거를 활용해서 쓰는 거랑 뭐가 다르지라고 생각하실 수 있는데요. 그래서이 세 가지도 간단히 비교를 해 보도록 할게요. 자, 노트북 LM은 제가 영상에서도 이전에 다뤄 본 적이 있는데요. 구글에서 만들어 서비스하고 있는 굉장히 유용한 래그 기반의 그 AI 서비스입니다. 그래서 여기다가 우리가 관심 있는 자료들을 업로드를 해 놓고이 질문을 하시면 굉장히 똑똑하게 그 올려 놓은 소스 기반으로 답변을 해 주게 됩니다. 그래서 어떤 새로운 지식을 학습할 때 활용하시면 굉장히 유용한데요. 뭐 단순히 질문만 할 수 있는게 아니고 팟캐스트를 만들어서 활용하거나 뭐 요즘은 인포그래픽이나 뭐 슬라이드 엑셀 같은 그런 스프레드시트 형태의 문서도 제작을 해 줄 수가 있습니다. 두 번째로는 레그 시스템인데요. 어, 기술적인 내용이긴 한데 간단히 좀 설명을 드리자면 우리가 굉장히 대용량의 파일이 있다고 하면 그거를 잘게 쪼개서 그 숫자 벡터 숫자로 변환을 시켜서 데이터베이스에 저장을 합니다. 요렇게 저장을 해 놓으면 알고리즘에 의해서 우리가 어떤 질문을 했을 때 그 질문과 가장 유사한 답변이 들어 있는 그 정보들을 찾아서 조합해서 AI한테 알려 줄 수가 있고요. 그러면 그거를 기반으로 AI가 똑똑하게 답변을 해 줄 수 있는 겁니다. 근데 이거는 듣기만 해도 사실 좀 기술적인 내용들이 있다 보니까 아무리 바이브 코딩으로 하더라도 좀 더 설정하는데 어려움이 있고요. 또 이거를 효율적으로 계속 쌓아 나가려면 인프라 비용도 꽤 많이 발생을 하게 됩니다. 하지만 그럼에도 불구하고 기업에서 수십만 건 이상의 문서를 넣어 놓고 활용을 해야 될 때는 여전히 유용한 기술이라고 볼 수 있고요. 다만이 두 가지 시스템은 생각해 보시면 그 지식을 찾는 거를 도와주는 거지 지식이 축적이 돼서 어떤 복리 현상을 일으킨다고 보기는 어렵습니다. 그 지점이 어떻게 보면 우리가 오늘 활용하려고 하는이 LM 나무이키만의 특장점이라고 볼 수 있는데요.이 LM 나무이키는 근본적으로 데이터를 쌓을 때이 노트북 LM이나 래그 시스템과는 다르게 작동을 합니다. 자료를 넣으면 AI가 한번 읽고 정리를 해 주고요. 거기에 이제 새로운 정보가 추가가 됐을 때 기존에 정리된 자료 위에 추가가 되는 형태입니다. 추가가 된다는게 뭐 페이지 교차 참조를 할 수도 있지만 꼭 우리가 자료를 추가했을 때 새로운 위키를 생성하는게 아니고요. 만약에 이미 가지고 있는 위키 페이지에 그냥 보완을 해 주는 정도로 활용하는게 좋을 것 같다라고 AI가 판단을 한다면 새로운 위키지를 만드는게 아니고 기존에 있는 페이지에 그냥 내용만 추가를 하기도 합니다. 그래서 이런 식으로 우리가 로우웨의 데이터를 추가해 줬을 때 단순히 각각의 다른 독립적인 위키 페이지를 만들어 주는게 아니고 기존에 가지고 있는 위키 페이지를 풍부하게 디벨롭브 시켜 주는 형태라고 생각하시면 됩니다. 그리고 또 장점이 레그 시스템은 여러 가지 인프라가 필요하잖아요. 근데이 나무이키 시스템은 옵시디언이라는 앱만 활용해서 그냥내 로컬에 마크다운 파일로 저장만 해 주면 실행이 되는 거기 때문에 훨씬 가볍고 또 내가 완전히 컨트롤을 할 수 있는 데이터죠. 내 컴퓨터에 그냥 로컬 파일로 저장을 해 놓고 가볍게 활용하실 수가 있습니다. 그래서이 세 가지 툴을 각각 장점에 맞게 활용하시면 좋은데요. 개인이나 작은 조직 단위에서 우리만의 노아우드를 쌓아 놓고 그거를 계속 디벨로 파면서 그 정보를 AI한테 주입하고 좀 더 우리 컨텍스트에 맞는 똑똑한 답변을 받아보고 싶다 하실 때이 LM 나무키를 제작하고 활용해 보시면 좋을 것 같습니다. 자, 그럼 설명은이 정도로 하고 실제로 한번이 LM 나무입키 시스템을 구축해 보도록 하겠습니다. 우리한테 필요한 건 딱 두 가지인데요. 먼저 옵시디언 없으시면 옵시디언.닷m 해서 들어오신 다음에 옵시디언을 설치를 해 주시면 됩니다. 그 본인의 운영 체제에 맞게 이렇게 선택해서 설치해 주시면 되고요. 설치하신 다음에 이렇게 들어오신 다음에 그리고 옵시 밑에 보시면 이렇게 볼트라고 폴더를 지정할 수 있는 옵션이 있습니다. 여기서 매니지 볼트 하시고요. 그다음에 크리에이트 뉴 볼트를 하시면 됩니다. 여기다가 이제 이름을 지정하시면 되겠죠. 그리고 브라우저 하셔서 내 로컬 PC 안에 어디다가 이거를 저장하고 싶은지 지정만 해 주시면 됩니다. 예를 들어서 저는 90위키라는 폴더를 만들어 놨고요. 그거를 가지고 볼트를 생성해 보도록 할게요. 네. 그러면 이런 식으로 지금 볼트가 생성이 됐고요. 여기다가 이제 우리가 로데이터랑 위키지 생성하고 활용할 수 있는 거예요. 자, 이렇게 볼트만 하나 생성해 주시고 그다음에 모든 작업은 거의 이제 클로드 코드에서 실행을 해 주시면 됩니다. 클로드 코드는 원하는 방식으로 실행을 해 주시면 되는데요. 저는 지금 VS 코드라는 거를 깔고 거기에 터미널 버전으로 클로드 코드를 실행을 해 줬습니다. 만약에 클로드 코드 설정하는 방법을 아직 모르시면 제가 다뤘던 이전 영상 참고해 보시면 좋을 것 같고요. 자, 여기서 90위키라고 떠 있죠? 그래서 제가 동일한 폴더에 들어와 가지고이 클로드 코드를 실행을 해 준 거예요. 그래서 사실상이 폴더가 지금이 옵시디언에서 보이는요 폴더 구조랑 동일한 로컬 폴더입니다. 그래서 클로드 코드에서 이제 작업을 해 주면이 옵시디엄 폴더에도 동일하게 이제 생성이 되는 구조겠죠. 자, 그럼 여기서 이제 프롬프트로 작업 요청을 해 줄 건데요. 제가이 프롬프트는 참고해서 활용해 보실 수 있도록 영상 설명란에 가이드 문서 걸어 주도록 하겠습니다. 네, 이렇게 실행을 해 줬습니다. 나만의 지식 노하우 위키를 만들어 줘라고 했고요. 여기 카파스에 위키 아이디어 그 기터브 지스트를 제가 걸어 줬어요. 그래서 요거를 이제 참고할 수 있겠죠. 네가 정리해서 위키로 만들어 주고 그다음에 좀 구체적인 지지시 사항을 밑에 좀 넣어 줬습니다. 그리고 그다음에는 여러분만의 도메인에 대한 내용을 좀 적어 주시면 좋아요. 나는 어떤 작업을 하고 있고 그거에 대해서 어떤 로우 데이터를 넣을 거니까 그거를 위키로 만들어 달라라는 내용을 넣어 주시면 좋고요. 그리고 로우 폴더 위키 폴더 이런 파일 구조에 대해서 간단히 설명을 해 줬습니다. 네. 그러면 지금 구조를 바로 클러드 코드가 만들어 줬는데요. 한번 확인을 해 보면 클로드.닷m 그 운영 규칙에 대해서 설명해 준 클로드.닷 단 MD가 있고요. 그다음에 로우 폴더 안에 이렇게 밑에 하위 폴더들을 만들어 줬네요. 그래서 어떤 내용들을 담으면 좋은지 구분을 해 줬고요. 그리고 위키 폴더 안에 인덱스라고 해서 이제 목차죠. 나중에 이제 쿼리를 해서 우리가 답변을 받고 싶을 때 인덱스가 있어야 효율적으로 검색을 할 수 있겠죠. 그래서 그 목차를 정리해 주는 파일이 있고 그다음에 작업 이력을 다루는 로그 파일을 만들어 줬습니다. 그리고 레퍼런스 폴더에 비즈니스 컨텍스트 파일을 하나 만들어 줬네요.이 비즈니스 컨텍스트 폴더에서 우리가 이제 사업적으로 어떤 방향성을 가지고 있는지를 잘 설명을 해 주면 그것도 참고해서 위키를 제작해 줄 수 있겠죠. 그래서 로우 폴더에 파일을 넣어 주면 그거를 가지고 위키지를 생성해 주고 교차 참조도 만들어 주고 인덱스 업데이트도 해주고 로그 기록도 해 준다. 그리고 이제 질문에서 활용하거나 아니면 건강 검진이라 모드를 활용해서 이제 데이터가 쌓이다 보면 모순이 발생할 수도 있고 뭐 최신성이 떨어지는 페이지들이 생길 수도 있고 링크가 누락될 수도 있고 뭐 그런 것들이 있겠죠. 그러면 그런 것들을 체크해서 수정 작업도 해 줄 수 있다. 렇게 알려 주고 있습니다. 자 한 번에 굉장히 깔끔하게 만들어졌죠. 그래서 이대로 바로 활용하셔도 되고요. 아니면 여기서 조금 이제 원하는 형태로 투정을 해 주셔도 되는데요. 저 같은 경우에는 로데이터를 이렇게 굳이 폴더로 쌓는게 큰 의미가 없다고 생각을 하는 편이거든요. 왜냐면 어차피 제가 로데이터를 직접 확인하는 경우는 거의 없고 AI한테 그냥 질문만 하기 때문에 AI가 질문에 대해서 로우를 확인할 때는 사실 이렇게 폴더로 구분해 줄 필요가 없습니다. 이렇게 구분하면 어쨌든 그 하이 폴더로 또 찾아서 들어가야 되잖아요. 그래서 저는 그냥 플랫하게 저장을 할 수 있게 수정을 해 줄게요. 이런 식으로 로우 폴더에서 그냥 플랫하게 하위 폴더 생성하지 말고 자료를 추가할 수 있게 해 달라 해서 그 하이 폴더를 다 지워 줬고요. 그다음에 위키 쪽에 인덱스 보시면 뭐 이런 식으로 어떤 식으로 지금 구분을 해 줬는지도 정리를 해 줬는데 이것도 사실은 여러분이 원하는 형태로 인덱스 구조를 변경을 하시면 좋습니다. 지금은 그냥 샘플로 보여 드리는 거니까 여기 만들어진 그 카테고리 구조를 그대로 활용을 하도록 할게요. 근데 여러분의 업무 케이스에 맞춰서 이런 식으로 구분하는게 효율적이지 않을 수도 있잖아요. 그래서 내가 어떤 식으로 나만의 노화를 활용하는지 그 프로세스를 구조화를 해 보시고 그거에 맞춰서 인덱스를 커스텀해 보시면 좋을 것 같습니다. 자, 그럼 이제 시스템을 다 구축을 했는데요. 실제로 어떤 로우 데이터를 넣어야 도움이 될지 고민이 되실 수 있죠. 그래서 데이터들을 예시로 좀 넣어 보도록 할게요. 먼저 간단하게 업계 동향을 파악할 때 그 관련된 기사 같은 것들을 보시는 경우가 있죠. 그래서 그런 것들은 옵시디언으로 손쉽게 추가를 해 보도록 할게요. 자, 이때 손쉽게 추가하기 위해서 옵시디언 웹 클리퍼라는 걸 설치해 주시면 좋거든요. 옵시디언 웹클리퍼 구글에서 검색하신 다음에 들어오셔서 에드투 크롬을 해 주시면 됩니다. 그리고 여기서 고정해 주셔서 요거를 활성화를 해 주세요. 그리고 옵시디엄 웹 클리퍼에서 설정에 들어가 보시면 로케이션을 설정하실 수가 있는데요. 여기서 노트 로케이션을 로우로 해 주시면 됩니다. 그리고 볼트는 라스트로 해 주시면 돼요. 그래서 우리가이 볼트를 사용했으면 그 가장 최근 볼트로 자동으로 그 지정을 해 주거든요. 아니면이 제너럴 세팅에서 내 볼트를 추가를 해 주시면 돼요. 자, 요렇게 설정해 주신 다음에 다시 한번 들어가 볼게요. 예를 들어서 여기서 어 채지T가 최근에 드디어 100달러 플랜을 출시를 했다. 요런 정보가 있네요. 요거를 웹클리퍼로 하시고 보시면 구시 위키 지정이 되어 있죠. 90시 위키의 로우로 애드투 옵시디언 이렇게 해 주시면 들어가 보시면 바로 요렇게 추가가 됩니다. 굉장히 간단하죠? 지금 기사 내용을 바로 이렇게 가져오는 걸 보실 수가 있어요. 몇 가지 더 추가를 해 볼게요. 이런 식으로 관심 있는 기사들을 몇 가지 더 추가를 하고 L2 옵시디언 해 주시면 됩니다. 이렇게 기사들을 좀 추가해 줬고요.이 클로드의 블로그에 또 유용한 정보들이 좀 많거든요. 그래서이 블로그들도 좀 추가를 해 주겠습니다. 물론 이런 식으로 추가하지 않고 이렇게 데이터를 가져오는 것도 어떤 파이프라인을 클로드 코드랑 같이 구축을 하셔도 되겠죠. 내가 어차피 맨날 가져오는 그 사이트들이 있다면 클로드 코드랑 얘기하셔서 어이 사이트들에서 새로운 정보들에 대해서 항상이 로우 폴더로 추가를 해 줘라 요렇게 요청을 해 주셔도 됩니다. 지금은 그냥 간단하게 가져오고 싶어서 요렇게 보여 드렸고요. 아 다시 들어와서 보시면 지금 옵시디언이 기존에이 오픈 폴더 S트로 해서 폴더를 선택을 해 주시면 그냥 그걸로 바로 실행이 됐을 텐데 제가 크리뉴 볼트를 하다 보니까 그 안에 하위로 똑같은 폴더를 하나 더 만들어 버렸습니다. 저는 지금 이미 이렇게 만들어 버렸기 때문에 요거를 좀 수정을 요청해 주도록 할게요. 네. 그럼 이렇게 바로 정리를 해 주죠. 뭐 처음에 좀 설정을 잘못하더라도 클러드 코드한테 시키면 알아서 정리해 주니까 걱정하실 필요가 없고요. 여기에 지금 우리가 추가한 웹 클리퍼로 추가한 데이터들도 잘 들어와 있죠. 그리고 이렇게 직접 로우를 추가할 필요 없이 웹치해서 그 정보를 로우에다가 넣어 달라 요청을 하실 수도 있습니다. 뭐 예를 들면은 뭐 AI 자동화나 바이브 코딩 관련해서 강의 가격 같은 거를 내가 궁금하다 하시면 이렇게 요청을 해서 직접 데이터를 검색하고 그거를이 로우 폴더에 넣어 달라고 요청하실 수도 있겠죠. 그러면 지금 클로딩 크롬을 활용하는 거 보실 수 있죠? 클로딩 크롬을 활용하는 방법에 대해서는 제가 이전 영상에서 다룬게 있으니까요. 참고해 보시면 좋을 것 같습니다. 기본적으로 크롬을 실제로 띄워 가지고 클로드가 직접 브라우저를 활용해서 검색하는 기술이라고 생각하시면 됩니다. 네. 그러면 요렇게 간단하게 링크들만 주고 클로드임 크롬 활용해서 리서치하고 문서를 제작을 해 줬습니다.로 데이터에 살펴보면 네. 요렇게 내용들을 정리를 해 주죠. 자 이거 우리가 직접 정리하려면 시간 꽤 오래 걸리겠죠. 근데 지금은 그냥 링크만 주고 바로 문서를 생성할 수가 있습니다. 그리고 요거를 또 로우로 활용해서 위키를 만들 수가 있겠죠. 몇 가지 로우 데이터를 좀 더 추가를 해 주도록 할게요. 예를 들면 여러분들이 하고 있는 그 업무가 있겠죠. 그 업무와 관련된 뭐 프로젝트 설명이라던가 아니면 페이로 이런 것들을 추가해 주셔도 좋거든요. 저 같은 경우는 유튜브 콘텐츠를 만드는게 있으니까 유튜브 그 콘텐츠 대본들을 좀 추가를 해 보도록 하겠습니다. 제가 대본들 이미 가지고 있는 것들을 여기 로우에 이렇게 그냥 추가를 해 주시면 되겠죠. 그래서 이미 관리되고 있는 페이지들이 있다면 그거를 이렇게 마크다운 파일로 만드시거나 아니면 마크다운 파일이 아니어도 되거든요. 그냥 PdF나 이미지 같은 걸 넣어 주셔도 됩니다. 어떤 형태든 AI가 읽을 수 있는 파일 포맷들을 그냥 다 추가해 주시면 돼요. 그리고 이제 책 읽으시는 분들은 내가 책 읽으면서 뭐 꼭 기억하고 싶은 부분들 아니면 내가 느꼈던 점 뭐 인사이트 이런 것들을 정리하실 수 있잖아요. 그래서 그렇게 정리해 놓은 내용들도 여기다가 이렇게 로우 데이터로 추가를 해 주시면 됩니다. 그래서 제가 책 읽으면서 느꼈던 노트 같은 것도 좀 몇 가지 추가를 해 줬어요. 그래서 이제 요렇게 로우를 추가하셨으면 위키 생성을 해 줘야 되잖아요. 근데 위키 생성을 하기 전에 저는 개인적으로 이제 몇 가지 그 필러가 될 수 있는 핵심이 될 수 있는 페이지들을 선별을 해서 먼저 좀 반영을 해 달라고 요청을 해 줄게요. 왜냐면 이게 생각해 보시면 정보가 예를 들어서 100개가 있는데이 100개를 그냥 랜덤하게 넣는 거보다는 이게 상호 참조를 해 줘야 되는 거기 때문에 카테고리 내가 생각하고 있는 카테고리가 있으면 그 카테고리별로 좀 핵심 페이지가 될 수 있는 것들을 먼저 좀 반영을 해 주면 그거를 중심으로 이제 새로운 자료들이 추가될 때 상호 참조를 하기가 좀 더 좋겠죠. 그래서 먼저 선별을 해서 열 가지 자료를 위키에 반영해 달라고 요청을 해 보겠습니다. 네. 그러면 지금 약 100개의로 파일 중 내용 풍부도, 카테고리 다양성, 교차 연결, 잠재력을 기준으로 열 개를 선별을 했죠. 그리고 열 개 선별한 걸 바탕으로 위키 페이지를 이제 제작을 해 주게 됩니다. 네. 그러면 요렇게 열 개 핵심 페이지를 선정해서 위키 페이지를 생성을 해 줬습니다. 그럼 그다음에 우리가 이제 100개 정도를 넣어 줬거든요. 요거를 다 이제 프로세스를 해 줘야겠죠. 먼저 이렇게 핵심 페이지들을 선정해서 처리를 해 주시고 그다음에는 프롬프트로 러우에 새로 넣은 자료 열 개를 찾아서 위기에 반영해 줘. 요렇게 요청을 해 주시면 됩니다. 근데 이때 lm 위키의 장점이 서로 다른 자료간에 의외의 연결점을 만들어 줄 수 있다는 거거든요. 그거를 이제 교차 링크로 만들어 주는데 그거를 좀 적극적으로 연결해 달라고 당부의 메시지도 추가를 해 주도록 할게요. 자, 이렇게 실행을 해 보면 이제 기존에 추가해 준 위키지 말고 다른 로우 데이터를 찾고요. 그거를 가지고 이제 또 위키에 반영을 해 주겠죠. 위키지는 일곱 개로 추여줬죠. 자료를 열개를 추가한다고 항상 뭐 10개의 위키 페이지를 단독으로 생성하는게 아니고 필요한 지식의 경우에만 요렇게 추여서 페이지를 생성을 해 줍니다. 그리고 또 추가로 열 개를 처리해 달라고 해 볼게요. 위키 생성에 적합하지 않은 파일은 스킵을 하고 대신 처리한 리스트에는 같이 추가해 둬서 중복 처리하지 않게 요렇게 요청을 해 주겠습니다. 그래서 이런 식으로 계속 지속적으로 한 열 개 정도씩 잘라서 요청을 해 주시면 효율적으로 처리를 하실 수가 있습니다. 네. 그러면 또 열 개 파일을 추가를 해 줬고요. 이거를 매번 우리가 수동으로 요청을 해야 되면 귀찮겠죠? 네. 그렇다고 전체를 한 번에 또 요청하기는 좀 그렇다고 하면 루프 형태로 돌려 주셔도 좋습니다. 그래서 예를 들면 요거 처리하는데 한 10분씩 걸린다라고 친다면 루프를 10분으로 돌려 주고요. 러우에 새로 넣은 자료 열 개를 찾아서 위기에 반영해 줘. 서로 다른 자료간에 의외의 연결점이 있다면 적극적으로 연결해 줘. 이런 식으로 루프로 실행을 해 주시면 내가 다시 이제 요청하지 않아도 10분마다요 프롬프트를 돌려 주거든요. 10분 안에 처리만 가능하다면 그냥 자동으로 계속 돌릴 수 있겠죠? 네. 크리에이트를 해 줬고 이제 매 10분마다 요거를 돌려 준다고 하고 있습니다. 그럼 이제 위키에 업데이트 하는 거는 우리가 일단 7일 동안은 신경 안 쓰고 그냥 로우에다가 업데이트만 해 주면 되겠죠. 그리고 요게 이제 종료됐을 때 다시 루프로요 프롬프트 한 번만 넣어 주시면 또 일주일 동안의 업데이트를 자동으로 계속 해 주게 됩니다. 굉장히 유용하겠죠. 요거 이제 세션 활성화돼 있는 상태에서는이 vs 코드에 들어오실 필요도 없어요. 그냥 옵시디언 활용해서 거기다가 내가 로우 데이터만 계속 업데이트만 해 주면 되겠죠. 네. 그럼 추가 반영을 해 줬고요.이 정도까지만 하고 일단 한번 활용을 해 보도록 하겠습니다. 일단 루프 설정된 거 캔슬해 달라고 했고요. 지금까지 작성된 거 가지고 옵시디언을 먼저 살펴볼까요? 업시언에 들어와 보시면 이렇게 로우 데이터를 바탕으로 위키드를 생성을 해 줬고요. 뭐 노트북 LM 활용 튜토리얼 들어가 보면 제 대본 기반으로 작성해 준 거겠죠? 이런데 보시면 관련 페이지들이 항상 이렇게 나열이 되어 있습니다. 그리고 아까 그 그래프 같은 거 보시려면 맥에서 커맨드 G 아마 윈도우는 컨트롤 G겠죠? 하시면 요런게 뜨고요. 여기서도 지금 이게 로데이터까지 들어 있어서 이렇게 많은데 설정 탭에 보셔서 필터를 하시고요. 패스트에서 위키 해 보시면 위키 문서 있죠? 우리가 제작한 건 아니고 이제 클로드 코드가 제작해 준 위키만 필터링해서 이렇게 보실 수도 있습니다. 그럼 아무래도 이제 위키가 우리가 만들어 낸 좀 유의미한 그런 페이지들이니까 요것만 딱 해 놓으면 이게 이제 우리만의 나무키가 될 수 있겠죠. 그래서 렇게 보시면서이 컨셉이 아 이런 아이디어들이랑 또 관련이 있구나라는 거를 이제 참고해 보실 수 있겠죠. 근데 이제 실제로 활용하는 거는 여기 그래프보다는 클로드 코드에서 직접 이제 질문을 하면서 활용해 보실 수가 있습니다. 자, 그럼 예를 들어서 클리어를 한번 해 줄게요. 위키 참고해서 의외 연결점이나 내 사업에 적용할 수 있는 인사이트가 있다면 알려줘. 이렇게 한번 요청해 보겠습니다. 네. 그러면 이렇게 인사이트를 정리를 해 주죠. 개별 페이지에서는 보이지 않지만 여러 페이지를 겹쳐 놓으면 드러나는 연결점 다섯 가지 하면서 정리를 해 줍니다. 어, 다 되게 의미 있는 인사이트라고 저는 보여지거든요. 그래서 요런 인사이트들을 우리가 바로 뽑아낼 수 있으니까 이렇게 그냥 인사이트를 요청하는 것뿐만 아니라 요런 것들을 또 내 업무와 접목을 해 볼 수 있겠죠. 그래서 뭐 예를 들면 위키에 사인 자료들 그리고 인사이트 기반으로 다음 유튜브 영상 소재 세 개를 우선 순위별로 뭐 추천을 해 달라 또 질문을 해 볼 수 있겠죠. 네. 지금은 제가 이전에 작업했던 대본들만 넣어 줬고 지금 현재 어떤 유튜브에 트렌드가 어떤지 이런 자료들은 넣어 주지 않았는데 만약에 그런 것까지 추가를 해서 질문을 하게 되면 더 의미 있는 답변이 나올 수 있을 것 같아요. 어쨌든 요렇게 질문을 하시면 AI한테 답변을 요청할 때 단순히 이제 트렌드 같은 것만 반영하는게 아니고 내가 싸웠던 어떤 노하우를이 AI도 공유를 해서 그 사고 모델을 가지고 답변을 해 주게 만들 수가 있습니다. 그래서 뭐 예를 들면 지금 1순위로 프롬프트를 잘 써도 결과가 안 좋은 진짜 이유 뭐 요런 것들에 대해서 한번 다뤄보면 좋을 것 같고 또 2순위로 10만 원으로 24시간 AI 직원 만드는 법 그리고 3순위 당신의 전문성을 AI가 대신 일하게 만드는 법 이런 식으로 뭐 구조도 다 따주죠. 뭐 하나만 더 해 볼까요? 예를 들면 내가 읽은 책에서 배운 것 중에 교육 사업 가격 전략에 적용할 수 있는 멘탈 모델이 있어. 요렇게 한번 요청해 보겠습니다. 그러면 우리가 아까 가격 데이터 추가해 준게 있죠? 그리고 제가 읽었던 책들에 대한 멘탈 모델이 또 있을 거예요. 그럼 그런 걸 조합해서 답변을 해 줄 수 있겠죠? 이게 이제 진정한 복리의 힘이겠죠. 우리가 그냥 가격 데이터만 넣어 놓고 이거 기반으로 전략을 요청하면 물론 답변을 잘 해 주기는 하는데 나의 컨텍스트 그리고 내가 중요시하는 어떤 지식들 그런 거 기반으로 딱 답변을 해 주지 못하잖아요. 근데 이렇게 위키를 관리해 놓고 질문을 하시면 나에게 커스텀된 답변 그리고 내가 원하는 인사이트를 뽑아낼 수가 있습니다. 보시면 실행 아이디어의 가격표를 만들 때 몇 시간 강의인가가 아니라 내 판단력이 얼마나 들어가는가를 기준으로 설계를 해야 된다. 어 굉장히 의미 있는 피드백인 거 같죠? 그리고 뭐 변환 가격과 정보 가격 이런 식으로 내가 읽었던 책에 있는 개념들을 실제 나의 비즈니스 케이스에 맞춰서 피드백을 줄 수 있는 거예요. 굉장히 유용하게 활용을 해 볼 수가 있습니다. 근데 솔직히 말씀드리면이 시스템도 분명히 한 개가 있습니다. 첫 번째로는 토큰 비용인데요.

AI가 자료를 읽고 위키를 생성하는 과정에서 토큰을 많이 소모하겠죠. 특히 이제 교차 참조 같은 걸 많이 해야 되다 보니까 그 과정에서 토큰이 많이 발생할 수 있습니다. 그리고 페이지들이 많아질수록 교차 참조를 고려할 때 토큰도 더 많이 잡아먹겠죠. 그래서 맥스 플랜을 쓰시면 좀 괜찮을 수 있지만 프로 모델을 쓰시는 경우에는 토큰에 있어서 좀 사용량 압박을 받으실 수 있다는 단점이 있고요. 다만 이제 로우 데이터를 선정할 때 제가 예시로 보여 드릴 때는 막 넣었지만 실제로는 좀 더 내가 진짜 노하우로 포함시키고 싶은 문서들만 선별해서 넣으시면 충분히 개인이나 작은 조직에서 활용하데 있어서는 무리가 없을 거라고 생각이 됩니다. 그리고 두 번째는 규모의 한계인데요. 뭐 수백 페이지 정도까지는 잘 작동하겠지만 만약에 마크다운 문서라고 하더라도 수만 개가 돼 버리면 제대로 작동하기 어려울 수 있겠죠. 이런 경우에는 결국에는 이제 벡터 데이터베이스를 활용해야 할 수 있습니다. 카퍼스 같은 경우도 이런 한계에 대해서 언급을 했었고요. 세 번째로는 정보의 노후화입니다. 예를 들어서 AI 업계에는 6개월 전에는 정말 맞는 말이었는데 지금 생각해 보면 상황에 맞지 않는 주장이 있을 수도 있습니다. 그래서 이런 것들을 지속적으로 업데이트를 좀 해 줘야겠죠. 그게 바로 앞서 말씀드렸던 건강 검진 규칙입니다. 그래서 요거를 제가 건강 검진 규칙으로 추가를 해 놨기 때문에 여기 보시면 건강검진 모드가 있잖아요. 위키 건강 검진 한번 하자. 이렇게 요청하면 이제 클로드 코드가 그 문서들을 한번 본 다음에 뭐 모순되는게 있거나 아니면 노후화된 정보 이런 것들을 탐색해서 제안을 해 주게 됩니다. 네. 그러면 지금 인덱스 정합성, 교차 참조 양배양, 갭 분석 이런 것들을 확인을 했죠. 그리고 다 개선 작업을 진행을 해 주게 됩니다. 그래서 이런 식으로 나만의 위키를 좀 더 탄탄하게 만들어서 활용하실 수가 있습니다. 정리해 보면 수백만 가지 문서를 다 업데이트를 해 놓고 이거를 기반으로 어떤 검색을 해야 될 때는 비효율적인 시스템이 맞고요. 하지만 개인이나 소규모 팀이 원모 지식을 복리로 쌓아두고 그거를 활용하고 싶다 할 때는 굉장히 가성비가 좋은 시스템이 될 수 있습니다.네 네. 오늘은 안드레퍼스의 시스템을 활용해서 나만의 나머이키를 제작하고 활용하는 방법을 살펴봤는데요.이 lm 나무입키 시스템의 장점은 내가 꼭 기억하고 싶은 자료들을 로우 폴더에 그냥 기계적으로 넣어 주기만 하시면 클러드 코드가 자동으로 의미 있는 위키를 생성을 해 주고요. 그거를 바탕으로 더 똑똑한 나의 상황에 맞는 답변을 해 주게 만들 수 있다는 겁니다. 그리고 지식이 복리로 쌓이니까 사용을 하면 할수록 더 유용한 위키를 만들 수 있겠죠. 세팅하는 방법도 간단한데요. 앞서 보여 드렸던 것처럼 옵시디언 설치하시고 폴더 하나 만들어 놓으신 다음에 오픈 폴더 트 하셔서 내가 원하는 폴더 추가만 해 주시고 클로드 코드로 작업만 요청해 주시면 됩니다. 여러분은 어떤 종류의 업무 지식을 나만의 나무 위키로 정리해 보고 싶으신가요? 댓글로 의견 남겨 주시면 좋을 것 같고요. 그럼 저는 또 생산성을 높일 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 가지고 찾아뵙도록 할 테니까요. 관심 있으신 분들은 구독과 좋아요, 알림 설정해 주시면 감사하겠습니다. 지금까지 실계 발자 구시였습니다. 니다.

[음악]