16-4 LLM위키 만들기 📚
흩어진 자료를 에이전트가 스스로 관리하는 지식 위키로 키우는 기능이에요. 영화 세계관, 요리 레시피북, 논문 아카이브, 업무 위키 등 뭐든 좋아요.
← 홈으로: 옵시코 101 · 상위: 16 AI 에이전트
시작하기
- (선택) 빈 볼트를 새로 열고, 에이전트에게 "LLMwiki 만들어줘" 라고 말하세요.
- 에이전트가 빠른 시작 / 깊은 시작을 물어봐요. - 빠른 시작: 주제와 언어만 알려주면 기본 뼈대를 뚝딱. - 깊은 시작: 내가 누구이고 왜 모으는지(재사용 축), 위키 하위 분류, 자료 종류, 갱신 주기, 그리고 에이전트의 성격(페르소나)까지 물어 더 탄탄하게.
- 다 답하면 폴더·시스템 파일·시작 안내(
처음-읽어주세요.md)까지 한 번에 세워줘요.
📱 모바일에서도 (경량판)
데스크탑이 없어도 폰·태블릿의 채팅 AI로 경량판 LLM위키를 시작할 수 있어요.
- 채팅에서 "LLM위키 만들어줘" 라고 하면 핵심 뼈대 — 규칙서(
AGENTS.md)·index.md·00. Inbox/10. Raw Sources/20. Wiki폴더 — 를 만들어줘요. 이 상태로도 수집·질문·점검이 규칙대로 도는 진짜 위키예요. - 이후 운영도 폰에서 그대로: 위키 볼트라는 걸 스스로 알아보고 규칙을 지켜서 자료를 정리해요. "정리해줘"·질문·"점검해줘" 전부 OK.
- 조건: 채팅 AI에 API 키가 있고, 옵션(≡)에서 노트 편집 도구가 켜져 있어야 해요. → 16-8 채팅 전용 모드 (모바일·웹)
- 완전판(에이전트 성격
Soul.md인터뷰,/수집등 커맨드 파일, 구조 마인드맵wiki-map.canvas)은 데스크탑 에이전트로 이어서 올리면 돼요 — 같은 볼트라 폰에서 만든 뼈대가 그대로 이어져요.
만들어지는 구조
- 시스템 파일:
CLAUDE.md(입구·매니페스트) ·Soul.md(에이전트의 정체성) ·AGENTS.md(일하는 규칙) ·user.md(사용자) ·memory.md(함께 정한 기억) ·index.md(대시보드 인덱스) ·log.md(작업 로그) - 폴더 계층:
00. Inbox/— 새 자료를 던져 넣는 받은 편지함.10. Raw Sources/— 원본 그대로 보관(절대 안 고침).11. Articles/12. Papers/13. Books…처럼 종류별로.20. Wiki/— 에이전트가 정리·관리하는 위키 페이지.21. Concepts/22. Entities/23. Guides/24. Maps…처럼 분류.30. Queries/— 질문에 답한 결과를 페이지로 정리해 보관하는 곳.80. References/— 이미지·첨부 파일 보관함.- 구조 마인드맵
wiki-map.canvas— 위키 전체 구조(중심=위키 이름, 가지=분류)를 한눈에 보는 마인드맵도 함께 만들어져요. 드래그해서 직접 고칠 수 있어요!
💡 하위 분류 이름은 주제에 맞게 달라져요 — 세계관 위키라면
21. 인물/22. 세력/23. 장소/24. 연표처럼요.
📥 Inbox에 넣을 수 있는(=에이전트가 읽는) 파일 형식
00. Inbox/에 넣거나 채팅에 드래그한 파일 중, 에이전트가 읽어 정리할 수 있는 확장자예요.
| 종류 | 확장자 | 비고 |
|---|---|---|
| 텍스트·마크다운 | .md .markdown .txt |
도구 없이 바로 읽어요 |
.pdf |
텍스트형은 그대로 추출, 스캔(이미지)형은 OCR(poppler 필요, Claude 전용) |
|
| 이미지 | .png .jpg .jpeg .gif .webp .bmp |
보고 전사·설명(Claude 전용) |
| 오피스·문서·전자책 | .docx .pptx .odt .epub .rtf .html(.htm) .tex .rst .org .wiki 등 |
Pandoc이 지원하는 수십 가지 포맷 (pandoc 필요) |
| 오디오·영상(전사) | .mp3 .wav .m4a .aac .flac .ogg .opus .wma · .mp4 .mov .mkv .webm .avi .m4v |
로컬 whisper(+ffmpeg) 또는 OpenAI/Gemini API 키로 클라우드 전사 |
| 데이터(표) | .csv .tsv .json |
마크다운 표로 변환 |
💡
poppler·pandoc·whisper는 무료 외부 도구예요 — 해당 형식을 부탁할 때만 필요하고, 안 깔려 있으면 한 줄 설치 안내를 보여줘요. (텍스트·이미지·데이터 표는 별도 설치 없이 바로 동작! 전사는whisper없이도 OpenAI/Gemini API 키가 있으면 클라우드로 돼요.) 영상 URL·유튜브·RSS는 파일이 아니라 주소로 주면 돼요.
굴리는 법 (4대 동작)
자료를 00. Inbox/에 넣고 말만 걸면 돼요. 자연어로도, 슬래시 명령으로도 동작해요. (아래 /수집·/질문·/점검·/현황은 기본 탑재 도우미 커맨드가 아니라, LLM위키를 만들 때 그 볼트에 함께 깔리는 규칙(시스템 파일)으로 동작해요 — 그래서 자연어로 부르는 게 더 확실해요. 새로 만든 위키는 커맨드가 데스크탑·모바일 채팅 양쪽에 깔려서 폰에서도 /수집이 떠요.)
| 하고 싶은 일 | 자연어 | 명령 |
|---|---|---|
| 자료 정리·편입 | "정리해줘" | /수집 (ingest) |
| 위키에 질문 | 그냥 질문 | /질문 (query) |
| 점검·교정 | "점검해줘" | /점검 (lint) |
| 현황 보기 | "상태 알려줘" | /현황 (status) |
- 수집: Inbox의 자료를
10. Raw Sources/에 원본으로 보관하고, 관련 위키 페이지를 위키링크로 엮어 만들거나 갱신하고,index.md·log.md까지 정리해요. 같은 대상은 페이지 하나만 — 이미 있는 페이지(별칭 포함)를 먼저 찾아 갱신하고, 새 표기는 별칭으로 붙여요. 같은 자료를 또 넣어도 중복 수집하지 않아요. 처리한 Inbox 파일은 한 줄짜리 '처리 완료' 표시로 바꿔둬요. - 질문: 위키 페이지를 근거로 출처를 인용해 답하고, 가치 있는 답은
30. Queries/에 저장해요. - 점검: 외톨이 페이지·깨진 링크·인덱스 어긋남은 고치고, 중복 의심·모순(
> [!warning]로 표시)은 마음대로 합치지 않고 후보로 보고해서 내가 결정하게 해요. - 현황: 실제 파일을 세어 계층별 개수·최근 수집을 요약해요.
내 맘대로 길들이기
Soul.md(성격)·AGENTS.md(규칙)·user.md(나)·memory.md(기억)를 직접 열어 고치면 에이전트가 행동하는 방식이 바뀌어요. 위키가 곧 에이전트의 '뇌'인 셈! (예전에 만든 위키는 기억 파일이 숨김.memory.md일 수 있어요 — 똑같이 동작해요.)- 처음엔 볼트에 생긴
처음-읽어주세요.md부터 읽어보세요. - (선택) 패널 옵션(≡) 버튼 → 'git' 카테고리에서 "에이전트 작업 후 git 자동 커밋"을 켜면 변경이 스냅샷으로 쌓이고, 원격(GitHub)까지 연결하면 자동 백업까지! → 23 설정과 테마
💡 팁 — 노트북LM처럼 '내 자료 기반 비서'로 쓰기
구글 NotebookLM처럼, 내가 모은 자료 안에서만 답하고 출처를 다는 비서로 쓸 수 있어요. (위 도구·의미검색이 곧 RAG 역할이라 가능해요.) LLM위키를 통째로 세우는 게 부담이면, 이렇게 가볍게 시작해도 돼요.
- 자료부터 모으기: 질문에 쓸 PDF·문서·이미지·음성·노트를 한 폴더(예:
00. Inbox/나자료/)에 넣어요. 형식은 위 'Inbox에 넣을 수 있는 파일 형식' 표의 확장자면 다 OK. - 자료 안에서만, 출처 달아 답하기: 질문할 때 한 줄만 덧붙이세요 — - "첨부/이 폴더 자료에 근거해서만 답하고, 출처(파일명·구절)를 달아줘. 자료에 없으면 '없다'고 솔직히 말해줘(지어내기 금지)."
- NotebookLM이 주는 결과물도 그대로: - "이 자료들 핵심 요약 브리핑 만들어줘" · "스터디 가이드(개념·예상문제)로" · "FAQ 10개로" · "타임라인으로" · "이 두 자료 차이·공통점 비교표로"
- '뜻'으로 찾기(의미검색): "이 주제랑 비슷한 부분 다 찾아줘"처럼 부탁하면, 단어가 달라도 뜻이 가까운 대목을 로컬 색인으로 찾아줘요(검색 결과를 근거로 답). → 켜는 법은 16 AI 에이전트
옵시코만의 장점: 자료와 답변이 모두 내
.md파일로 남아 내 것이 되고, 더 키우고 싶으면 그대로 LLM위키로 올려서/질문(출처 인용 Q&A)·/점검까지 굴릴 수 있어요. 즉 "한 번 쓰고 마는 노트북"이 아니라 계속 자라는 지식 베이스가 돼요.
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