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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

2.5 KiB

Raw Blame History

ADR: 그러면 너는 comfyui를 이용하여 내가 동영상 제작에 사용할 json 파일을 생성하면 생성해줄 수 있어? wan2.1 기준으로 이 모델을 사...

Status

accepted

Context

그러면 너는 comfyui를 이용하여 내가 동영상 제작에 사용할 json 파일을 생성하면 생성해줄 수 있어? wan2.1 기준으로 이 모델을 사용하려면 나는 어떠한 것들이 필요할까?

Decision

먼저 질문에 대한 결론부터 말씀드 말씀드리면, "네, 가능합니다." 제가 직접 .json 파일을 생성하여 파일 형태로 내려드릴 수는 없지만(텍text 기반이므로), ComfyUI의 API 호출이나 워크플로 구성에 필요한 JSON 구조를 텍스트로 완벽하게 작성해 드릴 수 있습니다. 사용자는 제가 작성한 코드를 복사하여 .json 파일로 저장하기만 하면 됩니다. Wan2.1은 최신 비디오 생성 모델로서 높은 성능을 보여주지만, 그만큼 요구되는 리소스와 설정이 까듬합니다. 이 모델을 사용하여 동영상 제작 워크플로를 구축하기 위해 필요한 사항들을 정리해 드립니다. --- ## 1. 핵심 필요 요소 (Wan2.1 실행 환경) Wan2.1 모델은 대규모 파라미터를 가진 비디오 생성 모델이므로, 단순한 '실행'을 넘어 '데이터 흐름(Pipeline)' 설계가 중요합니다. ### ① 하드웨어 리소스 (가장 중요) * VRAM (비디오 메모리): Wan2....

Reason

Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.

Alternatives

Not captured yet.

Consequences

Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.

✅ 검증 상태 및 신뢰도

상태: draft
검증 단계: conceptual
출처 신뢰도: A (자체 시스템 및 개발 기록 기반)
중복 검사 결과: 신규 생성

상위/유사 개념

Datacollect Architecture
- 연결 이유: 프로젝트의 핵심 아키텍처 및 시스템 기반.

구현/활용 도구

P-Reinforce
- 연결 이유: 워크플로우 자동화 및 데이터 수집 엔진.

실무 적용 맥락 (Practical Application Contexts)

Operation / Maintenance: Datacollect 파이프라인의 안정성 및 동기화 유지보수.

📝 변경 이력 (Change history)

2026-05-19: Initial draft generated via Datacollector P-Reinforce automation.

2.5 KiB Raw Blame History