Architecture
Selforge는 세 개의 레이어로 구성됩니다.
각 레이어는 서로 다른 인지 모드를 담당하며,
레이어 간 분리를 엄격히 유지하는 것이 핵심입니다.
3-Layer Architecture
발산·수렴·변환은 섞이지 않는다. 각 레이어가 다른 리듬으로 작동한다.
Layer 1 발산 · 실시간
사고 — 더 넓게
Sullivan(텔레그램 봇)과의 대화를 통해 사고를 확장한다.
순간의 아이디어를 포착하고, 질문으로 되돌려주고, 관점을 넓힌다.
Sullivan Capture Reflection Vault A · B
Layer 2 수렴 · 비동기
지식 — 더 깊게
Graphify 엔진이 축적된 사고를 그래프로 컴파일한다.
Wiki Agent가 패턴을 발견하고, 정체성(각도)과 지식(소재)을 구조화한다.
Graphify Wiki Agent A · B 정체성 그래프 지식 그래프
Layer 3 변환 · 온디맨드
자산화 — 더 날카롭게
축적된 지식을 꺼내 쓸 수 있는 자산으로 변환한다.
콘텐츠, 빌드 로그, 웹사이트 — 누군가에게 영감이 되는 형태로.
콘텐츠 파이프라인 빌드 로그 웹사이트
"AI는 해석하지 않는다. 다만 드러낼 뿐이다."
연결을 보여줄 뿐, 그 의미는 읽는 사람이 결정한다.