LLM Wiki 세팅 —
연구 지식의 영속화
구요한 (커맨드스페이스) · 논문·실험노트·분석 로그를 AI가 검색·연결하는 지식 베이스로. 오픈소스 스타터킷(v1.11.0)을 온보딩하고, 원천을 적재하고, 질의하고, 어제의 분석 하네스와 연결해 연구 에이전트를 완성합니다.
1. 오늘 쓰는 것 두 가지
스타터킷(위키 본체) + 샘플 원천 자료(본인 논문·실험노트가 없을 때의 첫 재료).
⬇ LLM Wiki 스타터킷 v1.11.0 (GitHub Release ZIP) ⬇ 샘플 원천 자료 3건 (12KB) 📄 Day 2 강의자료 🌐 llm-wiki.cmdspace.work — 킷 상세 쇼케이스
2. 실습 — 5개 체크포인트
통과하면 Zoom 채팅창에 "① 완료"처럼 남겨 주세요. 시간이 가장 드는 곳은 ①·② — 막히면 채팅으로 바로.
셋업 — 셋업조차 프롬프트가 아니라 커맨드가 한다
- 위의 스타터킷 ZIP 다운로드 → 압축 해제 (위치는 아무 곳이나, 폴더명은 자유 — 예:
my-llm-wiki) - Obsidian → Open folder as vault → 그 폴더 선택
- 같은 폴더에서 터미널을 열고 Claude Code 실행 (Codex도 동일하게 동작) → 아래 한마디
온보딩해줘
킷에 내장된 /onboard 인터뷰가 시작됩니다 — 이름·운영 모드·연구 분야를 묻고 킷 전체의 placeholder를 대신 채웁니다.
통과 기준 — 인터뷰 완료 후 placeholder 자동 치환 + Core Context.md에 본인 연구 맥락이 채워짐.
적재(Ingest) — 원천을 넣으면 위키가 자란다
- 본인 자료가 있으면 — 논문 PDF·실험노트를 킷의 00. Inbox/에 복사
- 없으면 — 위에서 받은 샘플 3건의 압축을 풀어 00. Inbox/에 복사
/ingest
또는 자연어로:
Inbox에 넣어둔 자료들을 위키로 컴파일해줘. 각 자료를 왜 수집했는지 물어보면서 진행해.
통과 기준 — 10. Raw Sources/에 원문 보존 + 20. Wiki/에 페이지 생성 + 세 문서가 공유하는 개념(촉매·수율·크기 제어)을 위키가 스스로 발견해 연결.
확인 — 파일 3개가 네트워크가 됐다
- index.md — 위키의 현관에 새 페이지가 등록됐는지
- 20. Wiki/ — 개념·방법 페이지와 [[크로스레퍼런스]] 링크
- Obsidian 그래프 뷰 — 흩어진 문서가 개념으로 이어진 그림 (좌측 리본 또는 ⌘G)
/status
통과 기준 — 그래프 뷰에서 원천 3건이 개념 페이지를 통해 연결된 모양이 보인다.
질의(Query) — 내 지식에게 묻고, 근거와 함께 답 받기
/query 수율에 영향을 준 조건이 뭐였고, 그 근거는 어느 기록에 있어?
본인 자료를 넣었다면 본인 연구질문으로 물어보세요.
통과 기준 — 답이 내 위키 페이지들을 근거로 합성되고, 근거 링크를 타고 원문까지 내려갈 수 있다. 챗 검색과의 결정적 차이: 답의 출처가 인터넷이 아니라 내 지식.
Day 1 연결 — 두 폴더가 만나 연구 에이전트가 된다
어제 분석 실습에서 만든 분석 로그 노트(없으면 샘플 3건 중 "분석로그" 파일이 그 예시)를 위키의 00. Inbox/에 넣고 다시 ingest:
어제 분석 하네스에서 만든 분석 로그를 Inbox에 넣었어. 위키로 컴파일하고 기존 페이지들과 연결해줘.
완성된 순환 — 분석이 끝날 때마다 로그가 위키로 들어가고, 다음 분석은 위키에 쌓인 지식(과거 결과·문헌·프로토콜)을 참조하며 시작합니다. 이 순환이 연구 에이전트 — 특별한 제품이 아니라 두 개의 폴더와 그 사이의 습관입니다.