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id: wiki-2026-0508-local-brain-management
title: Local Brain Management
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
canonical_id: self
aliases: [PKM, Personal Knowledge Management, Second Brain]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.9
verification_status: applied
tags: [pkm, obsidian, logseq, tana, zettelkasten, ai-pkm]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
tech_stack: { language: markdown, framework: obsidian/logseq/tana }
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# Local Brain Management

## 매 한 줄
> **"매 검색 가능한 outboard memory"**. Local-first, plain text, link-heavy — 도구는 Obsidian/Logseq/Tana, 방법론은 Zettelkasten.

## 매 핵심
### 매 4 layer
- **Capture**: 빠르게 던져넣기 (inbox)
- **Process**: atomic note 로 쪼개기 + 링크
- **Distill**: 중복 정리, MOC (Map of Content)
- **Express**: 글/코드/제품으로 출력

### 매 도구 비교
| | Obsidian | Logseq | Tana |
|---|---|---|---|
| 모델 | file-per-note | outliner blocks | supertag (graph) |
| 저장 | local md | local md/edn | cloud |
| 강점 | plugin 생태계 | block reference | structured |
| 약점 | DB-style 약함 | UX 익숙 안함 | non-local |

### 매 방법론
- **Zettelkasten** (Luhmann): atomic + permanent + link
- **PARA** (Forte): Project / Area / Resource / Archive
- **LYT** (Milo): Map of Content 중심

### 매 AI 융합
1. Local LLM 으로 노트 요약
2. Embedding 기반 semantic search
3. RAG over vault (Obsidian Smart Connections)
4. 자동 tag 추천
5. Daily note → weekly review 자동 생성

## 💻 패턴

### Pattern 1: Obsidian frontmatter convention
```yaml
---
id: 20260510-1422
title: Strangler Fig
type: zettel
status: stub
tags: [legacy, migration]
links: [[Legacy_Modernization]]
created: 2026-05-10
---
```

### Pattern 2: Atomic note rule
```markdown
# Strangler Fig

> 한 노트 = 하나의 idea.

핵심: 신규 시스템이 legacy 를 점진적으로 둘러싸고 대체.

## Why
- Big-bang rewrite 실패 위험
- ...

## See
- [[Legacy_Modernization]]
- [[Branch_by_Abstraction]]
```

### Pattern 3: Map of Content (MOC)
```markdown
# 🗺️ MOC: Web Performance

## Core
- [[Core Web Vitals Optimization (INP, LCP 개선)|Core_Web_Vitals]]
- [[Long_Animation_Frames_API]]

## Tools
- [[Lighthouse]]
- [[WebPageTest]]

## Patterns
- [[Code_Splitting]]
- [[Image_Optimization]]
```

### Pattern 4: Daily note + dataview
````markdown
# 2026-05-10

## Captures
- ...

## Today's notes
```dataview
LIST FROM "" WHERE file.cday = date("2026-05-10")
```
````

### Pattern 5: Local RAG over vault (Python)
```python
from pathlib import Path
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
client = chromadb.PersistentClient("./vault_index")
col = client.get_or_create_collection("vault")

for md in Path("~/vault").rglob("*.md"):
    text = md.read_text()
    emb = model.encode(text).tolist()
    col.upsert(ids=[str(md)], embeddings=[emb], documents=[text])

def search(q, k=5):
    e = model.encode(q).tolist()
    return col.query(query_embeddings=[e], n_results=k)
```

### Pattern 6: Backlinks-driven review
```markdown
## Weekly Review
- 미해결 [[?]] orphans 재방문
- 새 backlink 들어온 오래된 노트 재정리
- Inbox → atomic note 로 변환
```

### Pattern 7: Logseq block reference
```markdown
- 핵심 idea ((block-uuid))
  - 다른 페이지에서 ((block-uuid)) 로 transclude
```

## 매 결정 기준

| 상황 | Tool |
|---|---|
| Plain md + plugin | Obsidian |
| Outliner / block reference 중요 | Logseq |
| 구조화 DB 필요 | Tana / Notion |
| 코드/터미널 친화 | nb / Foam (VS Code) |
| 완전 local + git sync | Obsidian + git |

**기본값**: Obsidian + git + atomic note + MOC + Smart Connections.

## 🔗 Graph
- Adjacent: [[RAG]], [[LlamaIndex]]

## 🤖 LLM 활용
**언제**: 자동 요약, semantic search, tag 추천, weekly review 초안.
**언제 X**: thinking 자체를 outsourcing — 본인이 이해 안 한 노트는 dead.

## ❌ 안티패턴
- Inbox 만 쌓고 process 안 함 → 검색 안 되는 묘지
- Note 가 길고 monolithic → 재사용 0
- 링크 없음 → flat list, 그래프 가치 0
- 도구 너무 자주 바꿈 (yak shaving) → 정작 노트는 안 씀
- AI 가 다 해줄 거라 가정 → 본인 사고가 죽음

## 🧪 검증 / 중복
- Verified (Obsidian docs, Logseq docs, Luhmann Zettelkasten, Forte PARA). 신뢰도 A.

## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — 4 layer + 도구 비교 + AI 융합 patterns |
