노트가 쌓이기만 한다 — Raw의 구조와 한계

기록은 하는데, 다시 안 보게 되더라고요

노트 앱을 쓰는 사람이라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 거예요. 열심히 적었는데 나중에 안 본다. 검색하면 나오긴 하는데, 뭘 검색해야 할지를 모른다. 일주일 전에 적은 것도 가물가물한데, 한 달 전 메모에서 인사이트를 찾으라고요?

저도 그랬어요. 이전 시리즈에서 이야기한 것처럼, 설리반(AI 사고 파트너)한테 생각을 던지면 자동으로 분류되고 저장되는 구조를 만들었거든요. 텔레그램으로 한 줄 보내면 끝. 분류도 알아서, 저장도 알아서. 꽤 만족스러웠어요.

그런데 한 달이 지나니까 상황이 달라졌어요. 노트가 100개를 넘기기 시작했거든요. “분명 비슷한 생각을 며칠 전에도 했는데…” 하면서 파일 목록을 스크롤하고 있는 제 모습을 발견했어요. 자동 분류가 아무리 잘 돼 있어도, 노트 사이의 연결까지 알아서 해주는 건 아니더라고요.

이 글에서는 그 노트들이 어디에, 어떤 구조로 쌓이는지부터 이야기해볼게요. 구조를 먼저 이해해야 한계도 보이거든요.

두 개의 창고: 내 생각과 외부 자료

Helen/                          ← Obsidian Vault 루트
├── Self/
│   └── Raw/                    ← 내 사고 (Vault A)
│       ├── 2026-03-25_capture_개발자의-전환과-현실감각.md
│       ├── 2026-03-27_capture_나를 위한 작은 일 하나.md
│       ├── 2026-04-01_briefing.md
│       ├── 2026-04-01_reflection.md
│       └── ...                 (95개 파일)
│
└── External/
    └── Raw/                    ← 외부 원본 (Vault B)
        ├── 2026-04-06_karpathy-llm-wiki.md
        ├── 2026-04-18_채용서류심사단상.md
        └── ...                 (22개 파일)

내 의견이 포함된 입력 → {VAULT}/Self/Raw/     (Vault A)
원본 소재만 있는 입력 → {VAULT}/External/Raw/  (Vault B)

자동으로 붙는 분류표

/idea     → 아이디어
/question → 질문
/ref      → 레퍼런스
/diary    → 일상
/memo     → 메모 (회고 제외 + 리마인드 제안)
/chat     → 대화 모드 진입 후 종료 시 자동 저장

---
type: capture
category: 아이디어
date: 2026-03-25 18:41
source: text
tags: [키워드1, 키워드2, 키워드3]
---

소스별로 다르게 처리돼요

1. chromium.launch({ headless: true, channel: 'chrome' })
2. browser.newContext({ storageState: storage-state.json })
3. page.goto(URL, { waitUntil: 'domcontentloaded' })
4. 본문 추출 → 요약 → 노트 생성

실제로 어떤 노트들이 쌓이나

구조를 설명하는 것보다 실제 예시를 보는 게 감이 올 거예요. 한 달 동안 실제로 쌓인 노트 몇 개를 보여드릴게요.

아이디어 — 비행기에서 떠오른 생각

개발자의 전환과 현실 감각 비행기에서 클로드코드를 쓰다가 떠오른 두 갈래의 생각. 하나는 직업적 전환에 대한 것 — “개발자의 역할이 코드를 짜는 사람에서 AI가 잘 일할 수 있는 시스템을 설계하는 사람으로 이동하고 있다.” 하나는 삶의 밀도에 대한 것 — “키보드 밖 현실 시간을 의도적으로 늘려야 한다.”

텔레그램에 두 문단 정도 썼을 뿐인데, AI가 요약하고 핵심 포인트를 뽑아서 노트로 만들었어요. 카테고리는 자동으로 “아이디어”가 붙었고, Self/Raw에 저장됐어요.

감정 — 자기 돌봄의 조용한 다짐

나를 위한 작은 일 하나 “내일은 그냥 뭐라도, 내가 나를 위해 하고 싶은 작은 일이라도 해보려고.” 결과나 성과보다 ‘나를 위한다’는 감각 자체가 목적.

딱 한 줄 보낸 거예요. 그런데 AI가 이 한 줄에서 감정을 읽고 “일상”이 아닌 “감정”으로 분류했어요. 거창한 계획이 아니라 조용한 다짐이라는 맥락을 파악한 거죠.

레퍼런스 — 외부에서 가져온 자료

Karpathy LLM Wiki LLM이 점진적으로 구축하는 마크다운 기반 개인 지식 베이스. RAG의 대안. 핵심 전제: “컴파일된 지식이 실시간 검색보다 낫다.”

이건 External/Raw에 저장된 노트예요. Karpathy의 LLM Wiki 아이디어를 정리한 건데, 내 의견 없이 원본 내용만 요약한 거라 외부 창고에 들어갔어요.

메모 — 단순 기록

쪼매매운냉면집 손만두 후기 냉면 맛집 기록. 회고 컨텍스트에서 제외.

이런 것도 섞여 있어요. 맛집 기록이 밤 회고에 나오면 좀 이상하잖아요. 그래서 /memo로 저장하면 회고에서 자동으로 빠져요.

work-note — 작업 과정의 기록

사실 캡처만 쌓이는 건 아니에요. 작업 중에 생기는 시행착오와 해결 과정도 work-note로 기록돼요. Self/Raw에 22개 정도 있는데, 이런 것들이에요:

photo-hallucination-prevention — 사진 분석 시 AI 할루시네이션 방지 로직 channel-relay-asymmetry — 채널 간 메시지 전달의 비대칭 문제

이런 노트들은 나중에 아티클이나 가이드의 소재가 되기도 해요.

한눈에 보는 구조

지금까지 이야기한 구조를 정리하면 이래요:

텔레그램 메시지
  ↓
capture-agent (자동 분류 + 출처 분기)
  ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Self/Raw/ (내 사고)        95개 파일    │
│  ├── capture (25개)  아이디어, 질문,    │
│  │                    감정, 일상, 메모   │
│  ├── work-note (22개) 작업 시행착오     │
│  ├── briefing (13개)  아침 브리핑       │
│  ├── reflection (7개) 밤 회고           │
│  └── weekly (2개)     주간 회고         │
│                                         │
│ External/Raw/ (외부 원본)  22개 파일    │
│  ├── capture (13개)  레퍼런스 원본      │
│  └── skill-note (6개) 기술 분석         │
└─────────────────────────────────────────┘

깔끔하죠? 분류도 잘 돼 있고, 내 생각과 외부 자료가 물리적으로 분리돼 있고, 각 노트에는 메타데이터가 붙어 있어요. 시스템으로서는 꽤 잘 돌아가고 있어요.

근데요.

100개가 넘으면 생기는 문제

노트가 30개쯤일 때는 괜찮았어요. 파일 목록을 훑으면 대충 뭐가 있는지 감이 오니까요. 50개쯤 되니까 좀 버거워졌어요. 100개가 넘어가니까 사실상 불가능해졌어요.

문제 1: 비슷한 생각을 했다는 건 아는데, 어디 있는지 모른다

“분명 며칠 전에 비슷한 아이디어를 적었는데…” 하면서 파일을 하나씩 열어봐요. 제목만으로는 내용을 다 알 수 없으니까요. “개발자의 전환과 현실 감각”이라는 제목에 AI 시스템 설계 이야기가 들어 있다는 걸, 열어보기 전에는 몰라요.

문제 2: 서로 다른 노트 사이의 연결이 안 보인다

비행기에서 적은 “AI가 잘 일할 수 있는 시스템을 설계하는 사람으로 이동하고 있다”는 아이디어와, External/Raw에 있는 Karpathy의 LLM Wiki 아이디어가 사실은 깊이 연결돼 있거든요. 둘 다 “AI와 사람의 역할 분리”라는 같은 줄기인데, 한 달 사이에 다른 맥락에서 적었으니 연결이 안 보여요.

문제 3: 패턴이 있는데 드러나지 않는다

한 달치 노트를 분석해보면, 아이디어 10개 중 7개가 “시스템 설계” 관련이에요. 이건 주간 회고에서 잠깐 포착되긴 하지만, 한 달, 두 달, 석 달에 걸친 큰 흐름은 사람이 직접 읽어서는 찾기 어려워요.

Raw/ (사람이 쓴다)
  ↓
Graphify → graphify-out/graph.json (관계 추출만)
  ↓
Wiki Agent → wiki/ (Wikipedia 스타일 서술)

Raw는 원재료일 뿐이에요

돌이켜보면, Raw 폴더를 “완성된 지식 창고”로 기대한 게 잘못이었어요. Raw는 이름 그대로 **원재료(raw material)**예요. 잘 분류되고, 깔끔하게 저장되고, 메타데이터가 붙어 있지만 — 그래도 원재료는 원재료예요.

밀가루, 설탕, 달걀이 아무리 깔끔하게 정리돼 있어도 케이크가 되려면 누군가 섞고 구워야 하잖아요. 노트도 마찬가지예요. 잘 쌓여 있는 것과 지식이 되는 것은 다른 문제더라고요.

그래서 셀포지에서는 이 원재료를 가지고 자동으로 연결을 찾고, 관계를 정리하고, 위키처럼 편집해주는 구조를 따로 만들었어요. Raw 위에 올라가는 다음 레이어가 있는 거예요.

다음 편에서는 이 쌓인 노트들에서 자동으로 관계를 추출하고 연결해주는 구조를 다뤄볼게요. 100개 넘는 노트를 사람 대신 읽고, “이 생각과 저 생각이 같은 줄기예요”라고 알려주는 존재 — Graphify와 LLM Wiki 이야기예요.