[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,88 +2,182 @@
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id: wiki-2026-0508-local-brain-management
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title: Local Brain Management
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AI-LOCAL-BRAIN-001]
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aliases: [PKM, Personal Knowledge Management, Second Brain]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, local-ai, data-privacy, personalization, Edge-Computing, connect-ai]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [pkm, obsidian, logseq, tana, zettelkasten, ai-pkm]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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tech_stack: { language: markdown, framework: obsidian/logseq/tana }
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# Local Brain [[Management|Management]] (로컬 브레인 관리)
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# Local Brain Management
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터의 주권은 사용자에게, 지능의 반응성은 현장에 두어 클라우드 의존성을 넘어서는 자유로운 AI를 완성하라" — 사용자의 개인 데이터와 빈번한 추론 작업을 외부 서버가 아닌 로컬 환경에서 처리하여 프라이버시 보호와 초저지연 경험을 제공하는 지능형 관리 아키텍처.
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## 매 한 줄
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> **"매 검색 가능한 outboard memory"**. Local-first, plain text, link-heavy — 도구는 Obsidian/Logseq/Tana, 방법론은 Zettelkasten.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Hybrid Intelligence Orchestration" — 민감한 개인 정보와 일상적인 문맥은 로컬 브레인이 담당하고, 거대한 연산이나 방대한 외부 지식이 필요한 경우에만 선택적으로 클라우드와 협업하는 계층적 지능 운영 패턴.
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- **주요 기능:**
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- **Local Inference:** LM Studio, Ollama 등을 활용하여 하드웨어 가속기(GPU, NPU)에서 직접 모델 구동.
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- **Personalized Context:** 사용자의 과거 대화, 작업 파일, 선호도를 로컬 벡터 DB에 저장하여 개인화된 검색 제공.
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- **Data Sovereignty:** 외부 유출 없이 로컬 내에서만 지식을 가공하고 강화.
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- **의의:** 네트워크 연결 유무와 상관없이 상시 작동하며, 사용자 데이터가 '학습용'으로 무단 사용될 위험을 원천 차단함.
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## 매 핵심
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### 매 4 layer
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- **Capture**: 빠르게 던져넣기 (inbox)
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- **Process**: atomic note 로 쪼개기 + 링크
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- **Distill**: 중복 정리, MOC (Map of Content)
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- **Express**: 글/코드/제품으로 출력
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 로컬 모델은 성능이 낮다는 편견이 있었으나, 모델 경량화([[Quantization|Quantization]])와 엣지 하드웨어의 비약적 발전으로 이제는 일상적인 대부분의 작업을 로컬에서 충분히 수행 가능한 수준에 도달함.
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- **정책 변화:** ConnectAI 확장 프로그램은 'Local Brain' 프로필 관리 기능을 통해 사용자가 현재 작업에 가장 적합한 로컬 모델 엔진과 엔드포인트를 실시간으로 전환하고 관리할 수 있도록 지원함.
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### 매 도구 비교
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| | Obsidian | Logseq | Tana |
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|---|---|---|---|
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| 모델 | file-per-note | outliner blocks | supertag (graph) |
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| 저장 | local md | local md/edn | cloud |
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| 강점 | plugin 생태계 | block reference | structured |
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| 약점 | DB-style 약함 | UX 익숙 안함 | non-local |
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Edge-AI-and-Computing|Edge-AI-and-Computing]], Data-Privacy-Foundations, [[LLM-Security-and-Safety|LLM-Security-and-Safety]], Hybrid-Cloud-Architectures
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Local-Brain-Management.md
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### 매 방법론
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- **Zettelkasten** (Luhmann): atomic + permanent + link
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- **PARA** (Forte): Project / Area / Resource / Archive
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- **LYT** (Milo): Map of Content 중심
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 AI 융합
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1. Local LLM 으로 노트 요약
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2. Embedding 기반 semantic search
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3. RAG over vault (Obsidian Smart Connections)
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4. 자동 tag 추천
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5. Daily note → weekly review 자동 생성
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### Pattern 1: Obsidian frontmatter convention
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||||
```yaml
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---
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||||
id: 20260510-1422
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title: Strangler Fig
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type: zettel
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status: stub
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tags: [legacy, migration]
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links: [[Legacy_Modernization]]
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created: 2026-05-10
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---
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Pattern 2: Atomic note rule
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```markdown
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# Strangler Fig
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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> 한 노트 = 하나의 idea.
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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핵심: 신규 시스템이 legacy 를 점진적으로 둘러싸고 대체.
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## Why
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- Big-bang rewrite 실패 위험
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- ...
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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## See
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- [[Legacy_Modernization]]
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- [[Branch_by_Abstraction]]
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```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Pattern 3: Map of Content (MOC)
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```markdown
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# 🗺️ MOC: Web Performance
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## Core
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- [[Core_Web_Vitals]]
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- [[Long_Animation_Frames_API]]
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## Tools
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- [[Lighthouse]]
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||||
- [[WebPageTest]]
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## Patterns
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||||
- [[Code_Splitting]]
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||||
- [[Image_Optimization]]
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```
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### Pattern 4: Daily note + dataview
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````markdown
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# 2026-05-10
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## Captures
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- ...
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||||
## Today's notes
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```dataview
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||||
LIST FROM "" WHERE file.cday = date("2026-05-10")
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```
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````
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### Pattern 5: Local RAG over vault (Python)
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```python
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from pathlib import Path
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import chromadb
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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||||
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||||
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
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||||
client = chromadb.PersistentClient("./vault_index")
|
||||
col = client.get_or_create_collection("vault")
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||||
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||||
for md in Path("~/vault").rglob("*.md"):
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||||
text = md.read_text()
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||||
emb = model.encode(text).tolist()
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||||
col.upsert(ids=[str(md)], embeddings=[emb], documents=[text])
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||||
def search(q, k=5):
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||||
e = model.encode(q).tolist()
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return col.query(query_embeddings=[e], n_results=k)
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```
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### Pattern 6: Backlinks-driven review
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||||
```markdown
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## Weekly Review
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- 미해결 [[?]] orphans 재방문
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- 새 backlink 들어온 오래된 노트 재정리
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||||
- Inbox → atomic note 로 변환
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```
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||||
### Pattern 7: Logseq block reference
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||||
```markdown
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||||
- 핵심 idea ((block-uuid))
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- 다른 페이지에서 ((block-uuid)) 로 transclude
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Tool |
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|---|---|
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| Plain md + plugin | Obsidian |
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| Outliner / block reference 중요 | Logseq |
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| 구조화 DB 필요 | Tana / Notion |
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| 코드/터미널 친화 | nb / Foam (VS Code) |
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| 완전 local + git sync | Obsidian + git |
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**기본값**: Obsidian + git + atomic note + MOC + Smart Connections.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Knowledge_Management]]
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- 변형: [[Obsidian]], [[Logseq]], [[Tana]]
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- 응용: [[Zettelkasten]], [[PARA]]
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- Adjacent: [[RAG]], [[LlamaIndex]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 자동 요약, semantic search, tag 추천, weekly review 초안.
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**언제 X**: thinking 자체를 outsourcing — 본인이 이해 안 한 노트는 dead.
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## ❌ 안티패턴
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- Inbox 만 쌓고 process 안 함 → 검색 안 되는 묘지
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- Note 가 길고 monolithic → 재사용 0
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- 링크 없음 → flat list, 그래프 가치 0
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- 도구 너무 자주 바꿈 (yak shaving) → 정작 노트는 안 씀
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- AI 가 다 해줄 거라 가정 → 본인 사고가 죽음
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Obsidian docs, Logseq docs, Luhmann Zettelkasten, Forte PARA). 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 4 layer + 도구 비교 + AI 융합 patterns |
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Reference in New Issue
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