2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/AI_and_ML/Local-Brain-Management.md

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	title	category	status	canonical_id	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

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

---
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

# 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)

# 🗺️ MOC: Web Performance

## Core
- [[Core Web Vitals Optimization (INP, LCP, CLS)|Core_Web_Vitals]]
- [[Long Animation Frames API]]

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

## Patterns
- [[Code Splitting]]
- [[Image_Optimization]]

Pattern 4: Daily note + dataview

# 2026-05-10

## Captures
- ...

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

Pattern 5: Local RAG over vault (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

## Weekly Review
- 미해결 [[?]] orphans 재방문
- 새 backlink 들어온 오래된 노트 재정리
- Inbox → atomic note 로 변환

Pattern 7: Logseq block reference

- 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