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AI와 함께 일하며 배운 것들.
구현 가이드와 시행착오 이야기.
노트가 쌓이기만 한다 — Raw의 구조와 한계
매일 포착한 생각과 외부 자료가 옵시디언에 쌓인다. 자동 분류되고, 출처별로 나뉘고, 깔끔하게 정리된다. 그런데 100개가 넘어가면? 쌓이는 것과 연결되는 것은 다른 문제였다.
쌓인 노트를 지식으로 — LLM Wiki와 Graphify
노트가 쌓이기만 하고 연결이 안 보일 때, LLM을 편집자로 쓰는 방법. Karpathy의 LLM Wiki 개념과 Graphify의 그래프 컴파일이 셀포지의 지식 레이어가 되기까지.
관계를 읽을 수 있는 위키로 — Wiki Agent
graph.json은 기계용 데이터다. 사람이 읽을 수 있는 형태가 필요했다. Raw 노트와 관계 데이터를 Wikipedia 스타일 서술 위키로 변환하는 Wiki Agent의 설계와 동작 원리.
내 생각과 외부 지식이 만나는 순간 — Insight Agent
내 사고 패턴만 보는 위키와 외부 개념만 보는 위키, 각각은 자기 세계 안에서만 연결을 찾는다. 진짜 인사이트는 두 세계가 만나는 교차점에서 발견된다. Insight Agent의 교차 수분 설계.
익은 지식이 콘텐츠가 되기까지 — 자산화 파이프라인
지식이 쌓이는 것과 콘텐츠가 되는 것은 다른 문제예요. 매일 자정 돌아가는 크론, 숙성 시그널, 콘텐츠 파이프라인, 그리고 '자동 발행은 절대 없다'는 원칙까지 — 자산화 레이어의 전체 구조.
항상 대화할 수 있는 환경 만들기 — Python 봇에서 Claude Code 채널로
AI 사고 파트너의 전제조건은 '항상 거기 있는 것'. Python 2000줄을 걷어내고 MD 12개로 대체한 전환 과정과, 누구나 따라 만들 수 있는 채널 인프라 청사진.
채널 시스템으로 페르소나 분리하기 — 같은 프로젝트, 다른 역할
하나의 프로젝트에서 사고 파트너와 PM을 동시에 운영하는 방법. tmux 세션명으로 페르소나를 자동 적용하고, 역할 경계를 문서 레벨에서 강제하는 채널 설계.
AI 사고 파트너의 대화 규칙 설계 — '왜?'가 아니라 '뭐?'를 묻는 이유
좋은 사고 파트너는 답을 주지 않는다. '왜 그렇게 생각해?'를 금지하고, 인지적 오프로딩을 감지하고, 상황에 맞는 4가지 태도 모드를 암묵적으로 전환하는 대화 규칙 설계.
포착 → 회고 → 인사이트 루프 — 하루의 리듬이 시스템이 되는 과정
생각은 기록하지 않으면 사라진다. 형식 없이 던지고, 하루를 돌아보고, 시간이 패턴을 드러내는 4단계 순환 구조. 아침 브리핑부터 주간 회고까지의 실제 설계.
영속성 체인으로 세션 안정성 확보 — AI가 꺼지지 않게 만드는 4레이어
'크론이 만료되면 크론을 재등록할 주체가 없다' — 이 순환 의존을 끊는 4레이어 인프라와 3중 하트비트 설계. 재부팅해도 살아남는 AI 시스템.
개별 아티클
AI와 함께한 모든 순간을 경험치로 — Juicify 플러그인 제작기
AI를 쓰면서 배운 것들이 자꾸 흘러가는 느낌, 혹시 아시나요? 경험을 자산으로 바꾸는 Claude Code 플러그인을 만들게 된 과정을 나눠요.
AI가 자꾸 번역체로 말해요 — LLM의 사고 언어와 다국어 스킬 설계
영어로 프롬프트를 쓰고 한국어 출력을 요청하면 번역체가 나오는 이유, 그리고 frontmatter와 본문 언어를 분리해서 해결한 경험을 공유합니다.
설계 6단계, 실전 3단계 — AI 파이프라인은 왜 날씬해지는가
6개 에이전트로 깔끔하게 설계한 AI 파이프라인이, 실전 테스트 3회 만에 3단계로 줄어든 이야기. 설계의 우아함과 실전의 효율 사이에서 배운 것들.
고쳤습니다(안 고침) — AI 검증의 함정과 구조적 해결법
AI가 '해결했습니다'라고 보고할 때, 정말 해결된 건지 어떻게 알 수 있을까요? 상태 확인과 동작 검증을 구분하는 스킬을 설계한 과정을 공유해요.