옵시디언과 클로드 코드로 구축하는 에이전틱 지식관리 시스템

핵심

• 마크다운은 특정 소프트웨어에 종속되지 않고 로컬 원본 데이터를 유지할 수 있어 AI 에이전트의 영구 기억 저장소로 적합하다.
• 듀이 십진 분류법(DDC)을 차용한 3자리 숫자 체계로 1만 개 이상의 노트를 일관되게 색인하고 라우팅한다.
• 단순 RAG 벡터 검색의 갱신 병목을 극복하기 위해 아티클에서 추출한 개념을 위키 카드로 재구성해 연결하는 컴파일 방식을 사용한다.
• CLAUDE.md와 AGENTS.md에 우선순위 규칙과 메타데이터 스키마를 정의해 에이전트의 파일 접근 및 탐색 순서를 통제한다.
• 녹음기기 Plaud Note의 1,400개 이상 오디오 전사본을 커스텀 Swift 도구로 옵시디언 및 로컬 데이터베이스에 자동 연동한다.
• 케플러와 괴테 등 9개 페르소나로 업무 영역을 분할해 각 에이전트가 만든 초안을 인간이 최종 감사하는 통제 루프를 유지한다.
• 프롬프트, 컨텍스트, 하네스, 루프, 이식성의 5개 영역으로 지식 시스템을 진단하는 AKM 인덱스 평가 도구를 구축했다.

챕터

1. 0:00옵시디언 지식관리와 메타데이터 설계 (새 탭에서 열림)
2. 1:10구요한 대표 소개와 지식관리 시작 배경 (새 탭에서 열림)
3. 4:44옵시디언 선택 이유와 마크다운의 확장성 (새 탭에서 열림)
4. 6:40CMDS 본사 문서와 십진분류 목차 체계 (새 탭에서 열림)
5. 12:45메인 볼트와 프로젝트 폴더의 연결 구조 (새 탭에서 열림)
6. 19:40RAG 검색을 넘어 위키를 컴파일하는 이유 (새 탭에서 열림)
7. 24:009개 페르소나 설계와 주권적 라우팅 (새 탭에서 열림)
8. 31:00Plaud Note 녹음 데이터 전사와 로컬 DB 연동 (새 탭에서 열림)
9. 35:50CLAUDE.md 와 AGENTS.md 기반 하네스 설계 (새 탭에서 열림)
10. 44:30지식관리 성숙도 평가 도구(AKM 인덱스) (새 탭에서 열림)
11. 48:50입문자를 위한 지식관리 시작 가이드 (새 탭에서 열림)