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RAISE LAB

AI 분야별 영상

옵시디언과 클로드 코드로 만드는 LLM 위키와 지식 그래프 구축법안드레 카파시가 제안한 LLM 위키 개념을 바탕으로 옵시디언과 클로드 코드, 그래피파이(Graphify)를 결합한 개인 지식 관리 워크플로를 다룬다. 사용자의 핵심 맥락을 인터뷰 형식으로 정리해 CLAUDE.md를 작성하고, 웹 클리퍼로 수집한 원시 자료를 에이전트가 위키 구조로 자동 인제스트하도록 구성한다. 여기에 지식 그래프 도구인 Graphify를 연동해 단순 텍스트 검색을 넘어 노드 연결망을 탐색하며 복리형 지식 축적 시스템을 완성하는 실습 과정을 보여준다.브레인 트리니티 (Brain Trinity) · 52분 · 중급 · 26. 10. 13.
카파시의 LLM 위키 패턴으로 구축하는 지식베이스안드레이 카파시가 제안한 LLM 지식베이스(LLM Wiki) 패턴의 구조와 원리를 살펴보고 Claude Code로 실제 시스템을 구축한다. 매번 문서를 새로 조각 모음하는 RAG와 달리, LLM이 마크다운 파일로 위키를 직접 갱신하며 복리 형태로 지식을 누적하는 방식을 다룬다. 트레이딩 강의 녹취록 8개를 소스로 활용해 수집(Ingest), 질의(Query), 점검(Lint) 워크플로를 실습하고 Obsidian으로 연결망을 확인한다.Tonbi's AI Garage · 16분 · 중급 · 26. 10. 13.
Karpathy의 LLM 위키와 제텔카스텐을 Claude Code 스킬로 통합하기안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 제안한 LLM 기반 위키 시스템과 니클라스 루만(Niklas Luhmann)의 제텔카스텐 메모 기법을 Claude Code 커스텀 스킬로 결합하는 방법을 소개한다. 무제한 토큰을 쓰기 힘든 일반 사용자를 위해 프론트매터 스캔과 임시 메모 보관함(Archive) 처리로 토큰 소비를 대폭 줄이는 최적화 워크플로를 제시한다. Obsidian 환경에서 터미널 기반 Claude Code 명령어로 임시 메모를 문헌 노트와 영구 메모로 자동 분류·연결·색인화하는 실습 과정을 단계별로 시연한다.바이브랩스 · 36분 · 중급 · 26. 10. 13.
옵시디언과 코딩 에이전트로 구축하는 LLM Wiki 지식베이스 실습Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki 개념을 옵시디언 볼트와 코딩 에이전트 환경에서 구현하는 실습을 다룬다. 지식을 원본(raw), 위키(wiki), 규칙(schema)의 세 계층으로 나누고 Ingest, Query, Lint 명령을 에이전트 스킬로 등록해 지식을 체계적으로 가꾸는 구조를 설명한다. 단편적인 웹 정보를 수집해 위키 엔티티로 변환하고 시각화 그래프로 연결성을 확인하며 실무 작업에 활용하는 흐름을 보여준다.편집자P · 40분 · 중급 · 26. 10. 13.
Obsidian과 Claude Code로 개인 LLM Wiki 구축하기Andrej Karpathy가 제안한 LLM Knowledge Base 아이디어를 바탕으로, Claude Code와 Obsidian을 결합해 개인 지식 위키를 만드는 방법을 안내한다. 벡터 DB나 복잡한 RAG 인프라 대신 마크다운 파일과 백링크 구조를 활용하여 문서 간 관계를 명시적으로 파악하고 토큰 소모를 줄인다. 실제 웹 문서를 수집해 20여 개 이상의 연결된 위키 문서로 자동 분할 및 색인하는 전 과정을 시연한다.Nate Herk | AI Automation · 17분 · 중급 · 26. 10. 13.
Obsidian과 Claude Code로 개인 LLM Wiki 만들기Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki 개념을 바탕으로 Obsidian과 Claude Code를 결합해 개인 지식 관리 시스템을 구축하는 방법을 설명한다. 지식 저장소는 사람이 넣는 원본(raw), AI가 구조화한 위키(wiki), 운영 규칙을 담은 CLAUDE.md 세 층으로 설계한다. 넣기(Ingest), 찾기(Query), 정비(Lint)의 세 가지 동작으로 정보를 축적하고 교차 참조하는 실습을 직접 시연한다.진한별의 AI 연구소 · 11분 · 초급 · 26. 10. 13.
옵시디언과 클로드 코드로 구축하는 에이전틱 지식관리 시스템구요한 대표가 옵시디언 기반의 마크다운 지식 체계와 클로드 코드를 결합해 1인 운영을 극대화하는 아키텍처를 소개한다. 단순 RAG 검색의 한계를 넘어 지식을 위키 형태로 컴파일하고 점진적 공개(Progressive Disclosure) 방식으로 에이전트 맥락을 제어하는 설계를 다룬다. 9개의 전문 페르소나 에이전트 배치와 시스템 성숙도를 측정하는 AKM 인덱스 평가 프레임워크까지 실무 구조를 상세히 공유한다.빌더 조쉬 Builder Josh · 51분 · 고급 · 26. 09. 30.