Context
요즘 AI를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 장면은 생성이다. 글을 써주고, 이미지를 만들고, 코드를 뽑아내는 능력이다. 하지만 내가 Obsidian과 블로그 시스템을 정리하면서 더 크게 느낀 것은 반대 방향이다.
AI의 진짜 힘은 내가 아직 쓰지 않은 것을 대신 만들어주는 데만 있지 않다. 이미 내가 남겨둔 경험, 생각, 실패, 수업 기록, 프로젝트 메모를 읽고 다시 연결해주는 데 있다.
즉 AI는 창작자이기 전에 독자다. 더 정확히 말하면, 내가 잊어버린 나의 지식을 다시 읽어주는 궁극의 독자다.
Core Idea
AI를 생성 도구로만 쓰면 질문은 보통 이렇게 시작된다.
| 생성 중심 질문 | 소비 중심 질문 |
|---|---|
| 블로그 글을 써줘 | 내가 이미 발견한 통찰은 무엇이지? |
| 코드를 만들어줘 | 과거에 비슷한 문제를 어떻게 풀었지? |
| 회의록을 요약해줘 | 지난 기록에서 반복되는 패턴은 무엇이지? |
생성 중심 질문은 빈 페이지를 채우는 데 강하다. 소비 중심 질문은 누적된 경험을 다시 쓰게 만든다.
이 차이는 작지 않다. 내가 가진 노트가 충분히 쌓이면 AI는 단순 검색창이 아니라 개인 경험 데이터베이스의 리서치 어시스턴트가 된다. 키워드를 정확히 기억하지 못해도 된다. 개념으로 묻고, 시간에 흩어진 생각을 다시 모을 수 있다.
Examples
예를 들어 다음 질문들은 일반 검색보다 AI가 더 잘 다룰 수 있다.
1 | 지난 수업 성찰에서 학생들이 막히는 패턴은 무엇인가? |
1 | 내가 기술 부채를 바라보는 관점은 작년과 올해 어떻게 달라졌나? |
1 | Kaggle 실험 로그에서 반복적으로 실패한 검증 전략은 무엇인가? |
1 | 블로그 글 후보가 될 만큼 구조가 잡힌 노트는 무엇인가? |
이런 질문은 하나의 문서 안에서 답이 나오지 않는다. 여러 노트 사이의 연결, 반복, 변화, 누락을 봐야 한다. 사람이 매번 이 작업을 하기는 어렵다. 하지만 AI는 지치지 않고 오래된 기록을 훑고, 후보를 만들고, 다시 정리할 수 있다.
Workflow
그래서 내 블로그 시스템은 다음 구조로 바꾸는 것이 맞다.
1 | MyZettelkasten |
큰 볼트는 매일 열기보다 지식 저장소로 둔다. 블로그 작성은 작은 전용 Vault에서 한다. 그리고 AI는 두 공간 사이의 편집자 역할을 맡는다.
내가 지금 쓰는 명령은 이렇다.
1 | npm run okf:candidates |
이 명령은 큰 Zettelkasten에서 발행 후보를 찾는다. 그다음 선택한 글을 BlogWritingVault\Drafts로 옮겨 다듬고, 준비가 끝나면 ReadyToPublish에 둔다.
마지막 발행은 한 줄이다.
1 | npm run obsidian:publish -- -Verify |
What Changed
이 관점으로 보면 노트 쓰기의 목적도 바뀐다.
예전에는 노트를 잘 정리해야 나중에 내가 찾을 수 있다고 생각했다. 이제는 조금 다르다. 나중에 AI가 읽고 연결할 수 있게 남긴다고 생각한다.
그러면 완벽한 분류보다 중요한 것은 다음 세 가지다.
- 맥락을 남기는 것
- 제목과 frontmatter를 일관되게 쓰는 것
- 출처와 연결을 기록하는 것
이것이 OKF를 블로그 시스템에 붙인 이유다. Markdown은 사람이 읽을 수 있고, YAML frontmatter는 에이전트가 읽을 수 있다. index.md와 log.md는 사람이 길을 잃지 않게 하고, 에이전트가 필요한 파일만 열게 만든다.
Takeaway
AI 시대의 개인 지식관리는 더 많은 것을 저장하는 게임이 아니다. 이미 저장한 것을 다시 소비할 수 있는 구조를 만드는 게임이다.
내 경험은 경쟁 우위가 될 수 있다. 하지만 조건이 있다. 다시 접근할 수 있어야 한다. AI는 그 접근성을 높이는 도구다.
그래서 앞으로의 질문은 “AI가 무엇을 새로 만들어줄 수 있나?”에서 끝나면 안 된다.
더 좋은 질문은 이것이다.
1 | 내가 이미 알고 있었지만 잊고 있던 것은 무엇인가? |
Citations
[1] Open Knowledge Format specification [2] Google Cloud: Introducing the Open Knowledge Format
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