llm-brain — 당신의 두 번째 뇌를 만드세요

LLM을 컴파일러로 쓰는 Second Brain 시스템
Build your Second Brain with LLM as the compiler

설치 Install

Claude Code 플러그인으로 설치한다:

/plugin marketplace add kimsanguine/llm-brain
/plugin install llm-brain@llm-brain

설치하면 컴파일러 커맨드가 추가된다 — /llm-brain:ingest·/llm-brain:curate·/llm-brain:express·/llm-brain:query·/llm-brain:okf.

자기 지식 데이터를 다루려면 레포를 클론해 raw/ 소스를 등록한다(아래 빠른 시작). 플러그인은 컴파일러 커맨드를, 클론은 자기 데이터를 제공한다.

미리보기 Preview

로컬 HTML 검색·페이지뷰 (uv run python -m wiki_app):

검색 + 페이지 뷰	본문 grep 자동 확장

결과 0개 → AI CTA	AI 답변 모달 (live)

한국어/영문 검색 · 결과 < 3개일 때 본문 grep 자동 확장 · 페이지 뷰 + wikilink SPA 네비게이션 · AI 답변 옵션 토글

왜 만들었나 Why this exists

매일 TIL을 쓰고, 회의록을 남기고, 논문을 클리핑한다.
그런데 한 달 뒤 그 지식은 어디 있는가?

You write TILs, meeting notes, paper clippings every day.
But where does that knowledge go after a month?

Andrej Karpathy의 LLM Wiki 패턴 Karpathy's LLM Wiki Pattern

Karpathy는 이 문제에 대해 명쾌한 답을 제시했다.

"LLM을 컴파일러처럼 써라. raw 메모를 넣으면 구조화된 위키가 나온다."

raw/   →   [LLM 컴파일러]   →   wiki/
원본                              정제된 지식

장점 Strengths

	설명
✅	LLM이 구조화를 담당 — 사람이 직접 편집할 필요 없음
✅	raw / wiki 분리 — 원본은 보존, 정제본은 별도 관리
✅	wikilink 연결 — 지식이 그래프로 연결됨
✅	오염 방지 — raw 없이 wiki 수정 금지 원칙으로 할루시네이션 차단

그러나 4가지가 빠져 있다 But 4 things are missing

LLM Wiki는 아이디어 수준에 머물렀다.
실제로 운영해보면 이 4가지 벽에 부딪힌다.

LLM Wiki stays at the concept level. In practice, you hit 4 walls.

한계	증상
❌ Express 없음	지식이 wiki에 쌓이기만 한다. 꺼내 쓸 방법이 없다
❌ Capture 필터 없음	뭐든 ingest하면 노이즈가 차오른다
❌ 단발성 압축	자주 쓰는 지식이 더 깊이 정제되지 않는다
❌ 그래프 맹목	Obsidian에서 보이는 연결 구조를 curate에 활용하지 않는다

Tiago Forte의 Second Brain Tiago Forte's Second Brain

Forte는 같은 문제를 다른 각도에서 풀었다.

"뇌는 아이디어를 떠올리는 곳이지, 저장하는 곳이 아니다."
"Your brain is for having ideas, not storing them."

그의 CODE 프레임워크는 지식의 전체 생애주기를 다룬다.

C apture  →  O rganize  →  D istill  →  E xpress
  수집           정리           정제          출력

Second Brain의 핵심은 Distill과 Express다.
자주 꺼내볼수록 더 압축되고, 결국 창작물로 나와야 한다.

그러나 이 두 단계는 사람이 직접 해야 했다. 시간이 가장 많이 드는 곳이다.

llm-brain = LLM Wiki + Second Brain

두 패턴의 결합이 이 프로젝트다.

This project is the synthesis of both patterns.

         LLM Wiki          +        Second Brain
    ─────────────────────────────────────────────
    raw → wiki 컴파일       +    CODE 전체 생애주기
    할루시네이션 방지         +    Distill → LLM 대행
    wikilink 그래프          +    Express → 창작물 출력
                             +    lifecycle → TTL 관리

Distill은 LLM이 대행한다. 당신은 Express에만 집중하라.

LLM handles Distill. You focus only on Express.

핵심 기능 Core Features

📥 ingest — 4가지 입력 채널 4 Input Channels

# 채널 1: 수동 투입 (MD · TXT · PDF · DOCX · PPTX)
cp paper.pdf raw/docs/

# 채널 2: /llm-brain:ingest 슬래시 명령 (Claude Code 세션 내에서만 동작)
/llm-brain:ingest https://example.com --resonance high
/llm-brain:ingest ~/Downloads/paper.pdf
/llm-brain:ingest "오늘 배운 것: ..."

# 채널 3: Obsidian vault 자동 미러링 (schema/sources.yaml 등록)
# 채널 4: Claude Code Routines 크론 등록

--resonance high/medium/low 태그로 중요도 표시.
index.md 기반 중복 검사로 wiki 노이즈 방지.

🔁 curate — 점진적 압축 + 그래프 분석 Progressive Summarization + Graph

/llm-brain:curate --distill     # distill_level 점진 압축
/llm-brain:curate --lifecycle   # TTL 초과 페이지 → archive 후보
/llm-brain:curate --all         # 전체 실행 (audit + distill + lifecycle)

wikilink 그래프(wiki/graph.json)는 curate·wiki_app이 내부적으로 생성한다.

wiki 페이지는 접근할수록 더 깊이 정제된다.

# curate --distill이 관리하는 frontmatter 필드
distill_level: 2      # 0=원문 → 1=요약 → 2=핵심 → 3=한줄
access_count: 12      # 웹 페이지뷰(wiki_app)는 frontmatter와 wiki_stats.json 둘 다 갱신
                      # CLI curate --record-access는 wiki_stats.json만 갱신

access_count의 실제 집계는 wiki_stats.json 사이드카가 정본이다. distill 실행 시 frontmatter 값과 wiki_stats.json 값 중 큰 값으로 동기화된다.

export_graph.py는 [[wikilink]] 인바운드 수를 분석해 wiki/graph.json을 생성한다.
허브·고립 페이지 판단은 wiki_app의 /api/page/{slug}/graph 엔드포인트로 조회 가능하다.

📤 express — wiki → 창작물 Wiki to Output

Second Brain의 존재 이유. 지식을 꺼내 쓴다.

The reason Second Brain exists. Get knowledge out.

/llm-brain:express blog "AI 에이전트 설계 패턴"
/llm-brain:express lecture "context-first-orchestration" --slides 5
/llm-brain:express summary --week
/llm-brain:express report "경쟁사 현황"

blog 출력은 raw/blog/에도 자동 복사 → 다음 ingest 사이클에 wiki로 피드백.

wiki/ → express/blog/ → raw/blog/ → wiki/   ← 피드백 루프

🔍 query — wiki 기반 답변 Wiki-grounded Answers

사용자: "RAG 구현할 때 뭐가 중요했지?"
Claude: wiki/ 내용 기반으로만 답변
        (wiki에 없으면 "raw 데이터가 필요합니다")

query 시 접근한 페이지의 access_count가 올라가
다음 curate --distill에서 자동 우선 처리된다.

🌐 wiki-web — HTML 검색·페이지뷰 인터페이스 Local HTML Search UI

CLI /llm-brain:query의 시각화 버전. 브라우저에서 검색·페이지 탐색·wikilink 클릭.

uv run python -m wiki_app
# → http://localhost:8000

검색: 제목 + description + tags + page_title 점수 매칭, 결과 < 3개일 때 본문 grep 자동 확장
페이지뷰: 마크다운 렌더링 + [[wikilink]] 클릭 SPA 네비게이션, 좌측 결과 리스트 유지
AI 답변 토글: 결과 부족도에 비례해 CTA 강조 차등 (작은 버튼 / 노란 박스 / 큰 검정 버튼)
URL hash: #q=...&page=... 형태로 검색·페이지 상태 보존, 새로고침 시 복원

스크린샷: docs/screenshots/dod-*.png

AI 답변은 claude -p CLI로 라이브 동작 (2026-05-23 연결, 05-26 SSE 스트리밍 추가). Claude Code 미설치 시 status: unavailable로 graceful 처리.

📦 okf — wiki → OKF 호환 번들 Wiki to OKF Bundle

wiki/(내부 슈퍼셋)를 OKF v0.1(Google Open Knowledge Format) 호환 번들 okf/로 투영한다. 동료·외부 에이전트·habix 제품이 번역 없이 그대로 소비할 수 있는 표준 포맷으로 내보내, llm-brain을 경쟁 포맷이 아니라 OKF 표준을 흡수하는 export 포트로 만든다.

내부 포맷은 바꾸지 않고 경계(okf/)에서만 변환한다. frontmatter는 OKF 예약 필드로 매핑하고 나머지 내부 필드는 x-llmbrain-*로 보존하며, 본문 [[wikilink]]는 번들 루트 절대경로 마크다운 링크([X](/concepts/x.md))로 변환한다.

/llm-brain:okf                  # 먼저 dry-run 검토 후 okf/ 번들 생성
/llm-brain:okf --dry-run        # export 대상·제외·통계만 (파일 미작성, 보안 검토용)
/llm-brain:okf --strip-internal # 외부 공유본 (OKF 예약 6필드만, x-llmbrain-* 제거)

슬래시 커맨드 commands/okf.md가 내부적으로 scripts/okf_export.py를 실행한다.

제외/민감 설정 (보안):

경로 제외(business/**·canvas/**)는 커밋되는 schema/okf_export.yaml의 exclude_paths.
🔴 민감 키워드(sensitive_patterns, 본문 평문 스캐너)·민감 페이지(exclude_slugs)는 gitignored schema/okf_export.local.yaml에만 둔다 — 커밋되는 yaml에 실명·내부명을 넣으면 그 자체가 누출.

⚠ okf/는 Git 커밋·push되면 history가 영구(비가역)다. public 커밋 전 --dry-run으로 ① business/ 제외 ② sensitive_hits=0 ③ excluded 카운트=기대값을 사람이 확인한다. fresh clone/CI엔 okf_export.local.yaml이 없어 게이트가 비활성(stderr 🔴 경고) — 그 상태로 커밋 금지.

LLM 엔진 선택 LLM Engine

# schema/config.yaml
llm:
  engine: cli   # Claude Code CLI 재사용 — API 키 불필요
  # engine: api # Anthropic API 직접 호출

모드	비용	조건
`cli` (기본)	토큰 비용 없음	Claude Code 설치 필요
`api`	API 과금	`ANTHROPIC_API_KEY` 필요

빠른 시작 Quick Start

설치로 커맨드를 받은 뒤, 자기 지식 데이터로 운영하려면 레포를 클론한다:

git clone https://github.com/kimsanguine/llm-brain.git && cd llm-brain

그다음 Claude Code 세션에서 슬래시 커맨드로 운영한다:

1. schema/sources.yaml 에 raw/ 위치 등록
2. /llm-brain:ingest          # raw → wiki 컴파일
3. /llm-brain:query "..."     # wiki 기반 질의
4. /llm-brain:express blog "..."   # 창작물 출력

데모 시드로 즉시 체험(선택):

cp index.md index.md.bak 2>/dev/null || true   # 작성자 index 백업
cp -r examples/seed-wiki/wiki ./wiki            # 데모 wiki 선별 복사
cp examples/seed-wiki/index.md ./index.md
uv run python -m wiki_app                       # 로컬 HTML UI → localhost:8000

Obsidian으로 열려면 이 폴더를 "Open folder as vault".

Obsidian 연동 Obsidian Integration

.obsidian/(기본 설정)이 프로젝트 루트에 있어 이 폴더를 Obsidian vault로 바로 열 수 있다. raw/·wiki/가 vault에 포함되어 Graph View로 탐색 가능하다. (개인 graph 레이아웃·플러그인 상태는 gitignore라 클론 환경에서 동일하게 재현되진 않는다.)

llm-brain/
├── .obsidian/   ← vault root
├── raw/         ← Graph View 표시
└── wiki/        ← Graph View 표시

디렉토리 구조 Directory Structure

llm-brain/
├── .claude-plugin/            # 플러그인 manifest (marketplace.json + plugin.json)
├── commands/                  # 슬래시 커맨드 (/llm-brain:ingest·curate·express·query·okf)
├── CLAUDE.md                  # Claude Code 운영 가이드
├── SPEC.md                    # 기술 명세서
├── README.md
├── pyproject.toml
├── schema/
│   ├── sources.example.yaml   # 소스 설정 템플릿
│   ├── config.yaml            # LLM 엔진 선택
│   ├── ingest.md              # ingest 규칙
│   ├── curate.md              # curate 규칙
│   ├── okf.md                 # OKF ↔ llm-brain 매핑 규칙
│   └── okf_export.yaml        # /llm-brain:okf 제외 설정 (exclude_paths)
├── scripts/
│   ├── setup.sh               # 초기 설정
│   ├── sync_raw.py            # 소스 미러링
│   ├── ingest.py              # 파일 파싱 + 상태 관리
│   ├── curate.py              # 감사·압축·lifecycle (--health, --suggest-bridges)
│   ├── export_graph.py        # wikilink 그래프 export → wiki/graph.json
│   ├── okf_export.py          # wiki → OKF v0.1 호환 번들 okf/ export
│   └── express.py             # wiki → 창작물 출력
├── wiki_app/                  # 🌐 HTML 검색·페이지뷰 (FastAPI)
│   ├── api.py                 # 6 endpoints
│   ├── search.py              # 검색 인덱스 + B/C 알고리즘
│   ├── pages.py               # 페이지 로더
│   ├── render.py              # markdown + wikilink 변환
│   ├── access.py              # access_count wrapper
│   └── static/                # vanilla JS + CSS + HTML
├── tools/
│   └── intro-video/           # Remotion 소개 영상
├── raw/                       # 원본 소스 (.gitignore)
├── wiki/                      # LLM 정제 결과 (.gitignore)
├── express/                   # 창작물 출력 (.gitignore)
└── okf/                       # OKF v0.1 호환 번들 (okf_export.py 생성, Git 커밋 대상)

패키지명 참고 Package Name Note

배포 패키지명은 llm-wiki (pyproject.toml name 필드), 제품·저장소명은 llm-brain이다. 두 이름이 혼용되지 않도록 주의: uv sync·pip install 시에는 llm-wiki, GitHub/Obsidian 참조 시에는 llm-brain을 사용한다.

의존성 Dependencies

pymupdf          # PDF 텍스트 추출
python-docx      # Word 문서 추출
python-pptx      # PowerPoint 추출
markdownify      # HTML → Markdown
httpx            # URL 스크랩
pyyaml           # 설정 파일 파싱
python-frontmatter  # MD frontmatter
anthropic        # API 모드 (선택)

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