refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,180 @@
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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: verified
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canonical_id: self
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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: 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: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: markdown, framework: obsidian/logseq/tana }
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# Local Brain Management
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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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## 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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### 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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### 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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### 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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## 💻 패턴
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### Pattern 1: Obsidian frontmatter convention
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```yaml
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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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### Pattern 2: Atomic note rule
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```markdown
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# Strangler Fig
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> 한 노트 = 하나의 idea.
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핵심: 신규 시스템이 legacy 를 점진적으로 둘러싸고 대체.
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## Why
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- Big-bang rewrite 실패 위험
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- ...
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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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### 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 Optimization (INP, LCP, CLS)|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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model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
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client = chromadb.PersistentClient("./vault_index")
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col = client.get_or_create_collection("vault")
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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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- 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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| 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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