id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, verification_status, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, tech_stack
id
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category
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aliases
duplicate_of
source_trust_level
confidence_score
verification_status
tags
raw_sources
last_reinforced
github_commit
tech_stack
wiki-2026-0508-local-brain-management
Local Brain Management
10_Wiki/Topics
verified
self
PKM
Personal Knowledge Management
Second Brain
none
A
0.9
applied
pkm
obsidian
logseq
tana
zettelkasten
ai-pkm
2026-05-10
pending
language
framework
markdown
obsidian/logseq/tana
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
Local LLM 으로 노트 요약
Embedding 기반 semantic search
RAG over vault (Obsidian Smart Connections)
자동 tag 추천
Daily note → weekly review 자동 생성
💻 패턴
Pattern 1: Obsidian frontmatter convention
Pattern 2: Atomic note rule
Pattern 3: Map of Content (MOC)
Pattern 4: Daily note + dataview
Pattern 5: Local RAG over vault (Python)
Pattern 6: Backlinks-driven review
Pattern 7: Logseq block reference
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
🤖 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