뉴스타

안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다. 코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다. 이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다. 그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가? 지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 전에 메모해둔 아이디어를 말이다. AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다. 이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까. 카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼. 구조는 단순하다. 세 겹이다. 첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다. 두 번째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다. 세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다. 카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다" 예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다. 근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다. 카파시가 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다. 시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다. 이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다. 아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다. 우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다. LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다. 지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. 에이전트는 인내심이 무한하다.

【 클로드로 관리하는 프로젝트가 5개인데 서로 남남이었습니다 】 SaaS 개발(A), AI 과제(B), 개인 기록, 주식 분석, X 글쓰기. 프로젝트가 다섯 개나 되는데 각각 따로 놀고 있었거든요. 🚩 각자 규칙은 있는데 연결이 없었습니다 저는 클로드코드로 개발을 하고 있는데, 프로젝트마다 CLAUDE.md라는 규칙 파일을 만들어둬요. "이 프로젝트에서는 이런 방식으로 작업해줘"라는 지시서 같은 거죠. A는 A대로, B는 B대로 잘 돌아가는데, 문제는 프로젝트끼리 관계가 없다는 거예요. A에서 만든 기술이 B에도 쓸 수 있는데 매번 처음부터 설명해야 하고. 개인 기록에서 경험을 꺼내 X 글을 쓰려면 폴더를 왔다 갔다 해야 하고. 주식 분석 내용을 글로 쓸 때도 연결고리가 없으니 매번 새로 시작하는 느낌이었습니다. 사람으로 치면 같은 회사에 다니는데 부서끼리 소통이 안 되는 상태였던 거예요. 🚩 이거 온톨로지잖아 정리하다 보니까 결국 이게 온톨로지 문제더라고요. 온톨로지라는 게 거창한 게 아니에요. 개체(프로젝트)가 있고, 개체 간의 관계(누가 누구한테 뭘 주는지)를 정의하는 겁니다. A → B: 기술 시너지 (같은 기술 스택을 공유) B → A: 고도화된 기술이 다시 돌아옴 개인 기록 → X 글쓰기: 경험이 콘텐츠가 됨 개인 기록 → A, B: 전략과 방향을 결정 이렇게 관계를 한번 정의해두니까 어디서 작업하든 맥락이 이어지더라고요. A 프로젝트에서 작업 중에 "이 기술 B에도 적용 가능하지 않아?" 하고 연결이 되는 거죠. "아 이거 저쪽에서 했던 건데" 하고 매번 떠올릴 필요가 없어졌습니다. 실제로 구현한 것도 간단해요. 클로드코드에는 세션이 바뀌어도 유지되는 메모리 시스템이 있거든요. 거기에 프로젝트 간 관계 맵을 하나 넣어뒀습니다. 그랬더니 어떤 프로젝트에서 작업하든 다른 프로젝트의 맥락을 알고 있어요. AI 과제(B)를 하다가 "이거 X에 올려줘" 하면 X 글쓰기 규칙을 바로 참고해서 써주고. 개인 기록에서 "이 경험 글로 만들어줘" 하면 개인정보는 빼고 콘텐츠로 바꿔줍니다. 파일 하나가 프로젝트 5개의 벽을 허물어준 셈이에요. 해보고 싶은 분들을 위해 제가 실제로 만든 파일 구조를 공유합니다. ~/.claude/projects/ 아래 memory 폴더에 이런 파일을 하나 만들어두면 됩니다. project_ontology.md: - Active Projects: 프로젝트 이름, 경로, 용도를 테이블로 정리 - Relationships: 프로젝트 간 관계를 화살표로 정의 (A → B: 기술 시너지) - Cross-Project Rules: 공통 규칙 (예: X 글은 x-post 폴더에 저장) 이게 전부예요. 거창한 설정이 아니라 마크다운 파일 하나입니다. MEMORY.md에 이 파일 링크만 걸어두면 모든 세션에서 자동으로 읽힙니다. 🚩 20년 전에 공부한 게 이렇게 쓰이네요 사실 온톨로지라는 개념을 처음 접한 건 2006년 대학원 때였어요. 논문 쓰면서 "이걸 대체 어디다 쓰지?" 했거든요. 그런데 지금 보니까 과제 B의 핵심 기술이 온톨로지고. A 프로젝트에서도 데이터 관계 설계에 쓰이고 있고. 오늘은 제 프로젝트들 사이의 관계를 정리하는 데 또 쓰였습니다. 20년 전에 억지로 공부했던 게 이렇게 여기저기서 쓰일 줄 몰랐네요. 쓸모없어 보이는 공부도 어디서 어떻게 연결될지 진짜 모르는 것 같습니다.

나도 맞다 생각함 방콕이 정말 괜찮은 여행지임은 틀림없다 무엇보다 음식이 정말 괜찮음 방콕가서 혼자 양주두병깐썰이있는데 이건 나중에 푼다 면세점에서 세일하길래 혼자 두병 깟다

이제 한달정도 되어 갑니다. 부족한 노력으로 이제 500K네요.. 10배만 더 하면 되는데… 2달안에 가능할려나요?~ 힘내보겠습니다. 응원부탁드려요!

이 양반 아직 10만 팔로워 안되는게 제일 이해 안됨

OpenAI shutting down Sora is the most predictable outcome of misunderstanding consumer behavior. Everyone grossly overestimates how creative people want to be. 99% of humans simply want to scroll and zone out instead of spending energy conceptualizing, editing, and creating videos. No matter how much the barrier to creation is lowered by a single prompt. It still takes effort and a fair amount of creative thinking. Even Instagram has 2 billion users. But hardly ~10 million (or 0.5%) would be serious creators. So any AI consumer app betting on "with [new_app], everyone becomes a creator!" is being delusional and will go down the same way. After all the word "consumer" exists for a reason. They consume. They don't produce (or even want to lol)