babyz79 shared this post · May 2
어바웃코어랩 | AI·프로덕트

Obsidian으로 세컨드 브레인을 만들고 싶은분들라면, 꼭!
직접 llm-wiki를 구현 해본 후기를 공유합니다.

안드레 카파시의 'LLM Wiki'를 Obsidian + Claude Code로 직접 구축해봤는데요, 잠자고있던 153개 리포트가 진짜 세컨드 브레인으로 바뀌었습니다.

옵시디언에 기록되있던 153개 파일을 넣었더니 이런 결과가 나왔습니다.

  1. 146개 소스 자동 요약
  2. 48개 엔티티 자동 추출 (기업, 인물, 기술 등)
  3. 29개 컨셉 자동 생성 + 문서 간 연결까지

여기에 Obsidian Claudian 플러그인을 쓰면 터미널 없이 바로 위키에 질문하고, 그 답변을 다시 지식으로 저장할 수 있습니다. 지식이 쌓일수록 점점 똑똑해지는 구조입니다.

시작은 간단합니다. 카파시의 llm-wiki gist를 열고, Claude Code에 "이걸 참고해서 내 볼트에 위키 만들어줘"라고 말하면 됩니다.

노트 정리가 고민이신 분들은 꼭 시도해보세요.

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이지파 이거 한번 돌리면 토큰 얼마나 쓰나요?? Apr 11
어바웃코어랩 | AI·프로덕트 Author Max x5 쓰고있는데 원본의 양에 따라 달라서 처음 돌릴때는 쿼타가 모자르기도 했습니다 ㅠ Apr 11 1 like
이지파 제 세컨브레인은 쓰레기라서 망설여지네요 ㅋㅋㅋㅋ
정리해봤자 정돈된 똥
Apr 11 1 like
어바웃코어랩 | AI·프로덕트 Author 그래도 시도 해보심이 ㅋㅋ Apr 11 1 like
Ai코리아24 | Ai뉴스·도구·강좌 이거 어떻게 활용하는게 좋을까요?
웹에서 찾는게 더 빠르지 않을까요?

어차피 과거의 기억들을 연결 시켜주는건데 새로운 지식을 적용해야 옳은게 아닌가 싶어요
Apr 11 1 like
어바웃코어랩 | AI·프로덕트 Author llm-wiki 는 단순히 기억을 연결시키는 것으로 보기는 어려울 것 같습니다. 원본에서 중요한 내용들을 소스로 만들고 컨셉과 엔티티를 뽑아냅니다. 이렇게 되는 경우 핵심적인 내용들을 확인하기에 좋더군요, 그리고 한가지 더 파워풀한건 query 기능입니다. 나의 질문을 이 llm-wiki 안에서 제공하는 것이지요. 단순 웹 서치 보다는 훨씬 정보를 꺼내보기 수월할 수 있습니다. Apr 11 1 like