AI-assisted 태그는 어떤 글에 붙여야 할까
블로그에 'AI-assisted' 태그를 붙이려다 부딪힌 문제와, 도구가 아니라 노력과 가치를 기준으로 삼기로 한 이유.
‘개인 지식 관리’ 태그가 달린 글
AI 메모리 도구를 도입했다가 제거한 이유
코딩 에이전트의 세션 간 컨텍스트 문제를 해결하기 위해 Mem0를 도입했다가 제거한 경험을 공유합니다. 전용 메모리 도구 없이 두 개의 마크다운 파일만으로도 크로스 세션, 크로스 에이전트 연속성을 유지하는 방법을 소개합니다.
다 읽어야 '세컨드 브레인'이 된다는 착각: 주간 리뷰 루틴과 슬랙 알림까지
이 프로젝트를 시작한 뒤로 직접 읽어본 위키 페이지가 몇 개나 될지 세어봤더니 거의 없었습니다. AI가 모든 연결을 만들면 지식 그래프는 AI의 것이 됩니다. 주간 리뷰 워크플로우와 슬랙 알림 루틴을 만들어 제 사고를 시스템 안에 남기려 한 과정.
다섯 개가 쌓이자 도장을 찍고 있었다: '묵인 승인' 패턴 없애기
소스 한두 개는 신중하게 검토했습니다. 일곱 개가 쌓이자 다섯 번째부터는 제목만 훑어보고 승인하고 있었습니다. '묵인 승인' 패턴을 발견하고 인제스트를 분석·검토·쓰기 세 단계로 분리한 이야기.
추측을 막으려 만든 레지스트리가 추측투성이였다: 소스 신뢰도 데이터 감사하기
'이 레지스트리 항목들, 어디서 나온 거야?' 12개 초기 데이터 중 10개는 AI의 추측이었습니다. 과거 인제스트 이력에서 증거를 역추적해 초기 데이터를 바로잡은 과정, 그리고 AI가 생성한 데이터와 사람이 확인한 데이터를 구분하지 않으면 생기는 일.
이 디지털 가든을 가꾸는 이유
AI 기반 지식 작업을 중심으로 한 공개 노트, 그리고 복잡한 시스템을 오래 만들고 문서로 풀어 온 사람이 이곳을 가꾸는 이유.
이미 확인했다는 착각: AI의 소스 판단에 진짜 '기억'을 심기까지
소스 신뢰도 판단이 세션마다 달라지는 문제를 해결하기 위해 레지스트리를 만들었습니다. S축(출처 유형)과 V축(검증 가능성)을 분리하고 저자 단위까지 확장하기까지의 과정. 그리고 그 레지스트리 씨앗 데이터가 이미 같은 문제를 안고 있었다는 발견.
내 생각인 줄 알았다: AI가 조용히 판단력을 대신하고 있었다
매번 Claude의 요약을 보고 '맞네'라고 넘어갔는데, 어느 순간 제 생각 자체가 이미 AI의 프레임 안에서 형성되어 있었습니다. 소피아 킨테로의 글에서 배운 '마찰 주입' 원칙을 위키 워크플로우에 적용한 이야기.
한 공간, 세 가지 역할: 독자가 달라지면 규칙도 달라진다
개인 메모, 범용 템플릿, 공개 블로그가 한 공간에 뒤섞이면 AI 에이전트도 경계를 구분하지 못합니다. 위키를 네 개의 레이어로 물리적으로 분리한 이유와, 그 과정에서 제 시스템의 어떤 부분이 사실 보편적 원리가 아니었는지 알게 된 이야기.
AI 플러그인이 많을수록 좋다는 착각: 컨텍스트 낭비와 최소 구성의 원칙
세션을 시작하자마자 50,000 토큰이 사라졌습니다. 93KB짜리 개발 프레임워크가 모든 프로젝트에 자동으로 로드되고 있었기 때문입니다. AI 설정에도 최소 권한 원칙이 필요하다는 것을 배운 과정.
인사이트 도출의 실제 모습: DRM 전문성과 AI 에이전트 경제가 만나는 단 하나의 지점
OTT 보안 기술과 AI 에이전트가 만나는 지점을 찾다가, 첫 번째 답이 틀렸다는 것을 알게 됐습니다. 억지 연결을 버리고 진짜 연결점 하나를 찾아낸 과정을 공유합니다.
정보 수집가에서 지식 건축가로: 나쁜 정보는 나쁜 위키를 만든다
AI에게 아티클을 던져주기만 하면 위키가 저절로 채워지던 시절, 저는 지식을 쌓고 있다고 착각했습니다. 나쁜 소스를 걸러내는 3단계 품질 체크 시스템 'Ingest 2.0'을 만들게 된 과정을 공유합니다.
AI와 함께 10년 지식을 정리하기 시작했습니다: 그 이유와 출발점
지난 10년간 쌓아온 OTT·DRM 경험을 AI와 함께 정리하는 개인 지식관리 시스템, LLM-Wiki를 만들어가는 과정을 공개로 기록합니다. 왜 시작했는지, 그리고 몇 주 만에 무엇이 쌓였는지 살펴봅니다.