읽은 자료를 연결된 지식 그래프로 만들어 주는 AI 두 번째 뇌
논문이나 기사, 회의록을 한 폴더에 던져 두면, AI가 내용을 읽고 서로 연결된 노트로 정리해 줍니다. 나중에 궁금한 점이 생기면 그 노트들을 바탕으로 답을 찾고, 중요한 내용은 다시 노트로 저장해 두면 됩니다. 결국 모든 지식이 내 컴퓨터 안에 평범한 텍스트 파일로 쌓여, 언제든 열어볼 수 있는 개인 지식 베이스가 됩니다.
자료가 쌓이는 방식
이 도구는 단순히 텍스트를 저장하는 것이 아니라, 자료 사이의 관계를 만들어 줍니다. inbox/ 폴더에 원본 자료를 넣으면, AI가 내용을 읽고 출처를 명시한 연결 노트를 작성합니다. 이때 원본 파일은 그대로 보존되므로, 어떤 결론이 어디서 나왔는지 항상 추적할 수 있습니다. 새로운 아이디어가 들어오면 기존 노트들과 연결되어 그래프처럼 확장되므로, 정보가 흩어지지 않고 하나의 체계로 묶입니다.
지식을 다루는 15가지 기능
사용자는 자연어로 대화하거나 특정 명령어를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 자료 수집 및 정리
wiki-ingest는inbox/에 있는 자료를 읽어 연결된 페이지로 변환합니다.wiki는 새 저장소를 설정하거나 기존 Obsidian 저장소를 채택합니다. - 질문 및 검색
wiki-query는 저장소 내 정보를 바탕으로 질문에 답하며, 이때 파일은 수정하지 않습니다.wiki-retrieve는 로컬에서 BM25 검색을 수행해 관련 노트를 찾습니다. - 저장 및 관리
save는 좋은 답변이나 통찰력을 노트로 저장합니다.wiki-lint는 깨진 링크나 고립된 페이지, 빈 섹션 같은 건강 문제를 찾아냅니다. - 연구 및 시각화
autoresearch는 사용자의 동의 하에 웹 연구를 수행합니다.canvas는 Obsidian Canvas 보드를 생성하거나 업데이트하여 지식을 시각적으로 배치합니다.
데이터 안전을 위한 설계
이 도구는 사용자의 노트를 보호하기 위해 모든 변경 사항을 신중하게 처리합니다. AI가 노트를 수정하기 전에 각 파일의 지문(SHA-256 해시)을 기록하고, 변경 계획을 하나의 트랜잭션으로 묶어 적용합니다. 만약 사용자가 Obsidian에서 동시에 노트를 수정했다면, 지문이 일치하지 않아 AI의 기록이 사용자의 편집을 덮어쓰지 않고 충돌로 멈춥니다. 또한 전원이 갑자기 끊겨도 저널을 통해 중단된 변경 사항을 되돌릴 수 있어 데이터 손실 위험을 줄입니다.
설치 및 요구 사항
이 도구를 사용하려면 Python 3.11 이상과 최신 버전의 Claude Code가 필요합니다. 시각적으로 확인하려면 Obsidian을 설치해야 하지만, 필수 사항은 아닙니다. 설치 과정은 두 개의 명령어로 완료되며, 기존 Obsidian 저장소를 그대로 채택할 수도 있습니다. Windows 환경에서는 파일 쓰기 작업을 위해 WSL을 사용하는 것이 권장됩니다.
이 도구가 적합한 사람
많은 자료를 읽고 각 노트가 출처를 가리키기를 원하는 연구자나 학생에게 적합합니다. 영상, 기사, 책에서 얻은 아이디어가 폴더에 흩어지지 않고 연결되기를 원하는 작가나 크리에이터에게도 좋습니다. 또한 프로젝트 지식을 마크다운으로 관리하면서 AI가 이를 검색하고 인용하며 정리해 주기를 원하는 개발자나 팀에게 유용합니다. 다만, 이 도구는 자동 전사 기록기나 클라우드 동기화 서비스가 아니며, PDF나 웹 페이지의 전체 텍스트 추출에는 추가 도구가 필요하므로 이러한 한계를 인지하고 사용해야 합니다.
