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2nd/10_Wiki/Topic_Programming/AI_and_ML/Local-Brain-Management.md
T
Antigravity Agent 9148c358d0 docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를
Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류.

- 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로
  자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거,
  동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거.
- 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming,
  Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business,
  Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로,
  나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는
  title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백).
  원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지.
- 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서.
- 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는
  지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지.
- Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경.
- 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
2026-07-05 00:33:48 +09:00

4.5 KiB

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)
## 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

🤖 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