AutoGineer
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LLM Wiki — Obsidian 볼트를 LLM이 유지보수하는 지식 베이스로 운영하기

LLM wiki kit

First committed by cookyman74

Published in cookyman74/llmwiki-harness. Publisher page

46 GitHub stars

What it is

llmwiki-harness
— the description by cookyman74

AutoGineer overview, from the brain’s own files

llmwiki-harness is a framework designed to turn an Obsidian vault into a living, self-maintaining knowledge base. Unlike standard RAG systems that re-process information on every query, this harness uses LLMs to incrementally ingest, synthesize, and cross-reference information into a structured wiki. It implements a 4-tier memory model (Working, Episodic, Semantic, Procedural) to manage information decay, confidence scoring, and knowledge promotion. The system is built for Claude Code, utilizing a suite of specialized agents and skills to handle wiki operations, linting, and MoC (Map of Content) maintenance, ensuring the knowledge base grows in value over time.

How it works

Memory model: LLM wiki

AutoGineer overview, from the brain’s own files

The system organizes data into three storage layers: raw sources, the wiki, and the schema. It uses a 4-tier memory hierarchy where information is promoted from L1-working (temporary session scratchpad) to L2-episodic (session summaries), L3-semantic (facts and entities with confidence scores), and L4-procedural (repeated methods). The harness uses specialized agents for tasks like ingestion, synthesis, and linting, triggered by specific skills. It maintains an index.md for cataloging and a log.md for chronological tracking, while using frontmatter metadata to manage status, confidence, and decay.

Folders
FolderRoleFiles
.claudeagent-config33
.githubagent-config1
rawraw-sources7
templatestemplates11
teststests3
toolsscripts166
wikiwiki6
develop_docsfolder44
metricsfolder2

The agent writes

Requirements

Databases: PostgreSQL

Works with: Claude Code, OpenCode

Set it up

  1. This brain runs code automatically: 2 hooks (claude-code). Review .claude/settings.json before opening the folder in Claude Code. No step below turns a hook on for you.

    • .claude/settings.json: python3 "$CLAUDE_PROJECT_DIR"/.claude/skills/wiki-lint/scripts/wiki-status-check.py
    • .claude/settings.json: python3 "$CLAUDE_PROJECT_DIR"/.claude/skills/wiki-lint/scripts/stamp-updated.py
  2. Download the brain as a ZIP and unzip it where you keep your notes or project: https://mp-staging.autogineer.com/agent-brains/cookyman74/llmwiki-harness/download

  3. Claude Code reads CLAUDE.md from this folder automatically.

  4. cd llmwiki-harness && claude

  5. AutoGineer scanned these files at commit 139bc84.

  6. First committed by cookyman74. Published in cookyman74/llmwiki-harness. Licence: MIT License.

Usage

AutoGineer overview, from the brain’s own files

  • Ingesting new research papers or meeting notes into the wiki
  • Querying the wiki for synthesized answers based on accumulated knowledge
  • Running automated linting to identify stale information or missing links
  • Maintaining Map of Content (MoC) pages for navigation
  • Compressing session scratchpads into episodic memory
  • Calculating confidence scores for facts based on source evidence
“Ingest the notes in raw/meetings/project-kickoff.md into the wiki.”
The agent extracts key facts, updates relevant entity pages, links the source, and updates the index.md.
“Run a wiki-lint to check for stale information.”
The agent identifies pages with low confidence or faded decay classes and marks them as archive candidates.

Documentation by cookyman74

LLM Wiki — Obsidian 볼트를 LLM이 유지보수하는 지식 베이스로 운영하기

Image: CI Image: Platform Image: Python Image: License: MIT Image: Obsidian Image: Claude Code Image: PRs Welcome

Obsidian을 IDE로, LLM을 프로그래머로, 위키를 코드베이스로. 사용자는 소스를 큐레이션하고 질문하고, LLM이 요약·교차참조·정리·부기(bookkeeping)를 전부 한다.

👉 처음이라면 INTRO.md 부터 — 이게 뭐고 왜 쓰는지 3분 소개.

이 문서 하나만 따라 하면 빈 Obsidian 볼트에서 시작해 자기 유지보수(self-maintaining) LLM 위키 하네스를 그대로 재현할 수 있다.

  • 대상 도구: Claude Code (CLI/데스크톱/IDE)

  • 언어: 노트 본문 한국어 / 파일명 영문 kebab-case

  • 버전: v2.1 (통합 계층 기억 + lazy 인제스트·모델 라우팅) — v1(평평 구조) → v2(4계층·신뢰도·망각) → v2.1(비용 최적화)

목차

  1. 핵심 아이디어

  2. 아키텍처 — 3계층 저장 + 4계층 기억

  3. 디렉토리 구조 전체

  4. 처음부터 재현하기 (Setup)

  5. 하네스 구성요소 — 에이전트·스킬·스크립트

  6. 사용법 — 5가지 오퍼레이션 6.5. 일상 응용 시나리오

  7. v2 메커니즘 상세 7.5. 질의 리트리벌 최적화 (v0.8.4~v0.9.0)

  8. Frontmatter 스키마 레퍼런스

  9. 스크립트 레퍼런스

  10. Obsidian 설정 팁

  11. 하네스 진화·확장

  12. 트러블슈팅

  13. 설계 결정 요약

1. 핵심 아이디어

대부분의 "LLM + 문서" 경험은 RAG다: 파일을 올리면 LLM이 질문마다 관련 조각을 검색해 답을 만든다. 문제는 누적이 없다는 것 — 매 질문마다 지식을 처음부터 재발견한다.

LLM Wiki는 다르다. LLM이 원본 소스와 당신 사이에 영속적인 위키(구조화·상호링크된 마크다운 파일 모음)를 점진적으로 만들고 유지한다. 새 소스를 넣으면 LLM은:

  1. 소스를 읽고 핵심 정보를 추출

  2. 기존 위키에 통합 — 엔티티 페이지 갱신, 요약 수정, 새 데이터가 옛 주장과 충돌하면 표시

  3. 교차참조·모순 표시·종합을 한 번 컴파일해두고 계속 최신화

즉 위키는 복리로 쌓이는 산출물이다. 교차참조는 이미 걸려 있고, 모순은 이미 표시돼 있고, 종합은 이미 읽은 모든 것을 반영한다.

역할 분담:

  • 사람: 소스 큐레이션, 탐색 방향 결정, 좋은 질문

  • LLM: 요약·교차참조·정리·부기 — 위키를 지치지 않고 유지 (한 번에 15개 파일 갱신)

관련 정신: Vannevar Bush의 Memex(1945) — 개인이 큐레이션하는 지식 저장소, 문서 간 연상 경로. 그가 못 푼 것 = "누가 유지보수하나?". LLM이 그 답이다.

2. 아키텍처

2-1. 3계층 저장 (Storage)
계층위치소유규칙
Raw sourcesraw/사용자본문 immutable — 내용 수정 금지, 진실의 원천. 단 인제스트 완료 스탬프(ingested/wiki_source/ingest_status)는 맨 위 메타 블록만 예외(본문 무변경).
The wikiwiki/LLMLLM이 전부 생성·유지. 사용자는 읽기만.
The schemaCLAUDE.md공동구조·규약·워크플로우의 정본. 함께 진화.
2-2. 4계층 기억 (Memory Tiers) — v2 핵심

v1의 한계(모든 정보가 영원히 동등·평평한 구조·품질 통제 없음)를 풀기 위해, 인간 기억 구조를 본떠 정보에 등급·시간·신뢰도를 부여한다. 정보는 아래층(휘발·구체)에서 위층(영속·추상)으로 반복·시간·신뢰도에 따라 승격한다.

raw/  ──▶  L1-working  ──▶  L2-episodic  ──▶  L3-semantic  ──▶  L4-procedural
소스        작업기억         일화기억           의미기억            절차기억
(불변)      세션 스크래치     세션·소스 증거      사실·엔티티(신뢰도)   방법 steps
            세션종료시 비움    "언제 무엇을"       증류된 지식          반복된 절차
계층폴더담는 것대표 파일
L1 작업기억wiki/L1-working/현재 세션 관찰·스크래치(임시, 세션 종료 시 비움)
L2 일화기억wiki/L2-episodic/세션 요약, 소스 증거session-YYYY-MM-DD.md, source-*.md
L3 의미기억wiki/L3-semantic/사실·엔티티·개념 (신뢰도 부여)fact-*.md, entity-*.md, concept-*.md
L4 절차기억wiki/L4-procedural/반복 관찰된 방법 (steps)procedure-*.md
MoC (네비)wiki/moc/큐레이션 주제 지도home-moc.md, {topic}-moc.md

승격 규칙:

  • L1 → L2 (세션 종료 시): L1 관찰을 3–5줄로 압축 → session-*.md 저장 → L1 비움

  • L2 → L3 (lint 시): 같은 주장이 3회 이상 등장 → fact-*.md로 승격 (모순 있으면 보류)

  • L3 → L4 (lint 시): 같은 절차가 2회 이상 관찰 → procedure-*.md로 추출

2-3. 특수 파일 두 개

  • index.md — 내용 지향. 위키 전체 카탈로그(페이지 + 한 줄 요약). 인제스트마다 자동 갱신. 질의 시 여기부터 읽어 관련 페이지를 찾는다.

  • log.md — 시간 지향. append-only 기록. 각 항목 ## [YYYY-MM-DD] <op> | <제목> 프리픽스 고정 → grep "^## \[" log.md | tail -5로 최근 이력 조회.

index.md vs MoC 차이: index는 "빠짐없이"(전수·기계적·평면), MoC는 "이해되게"(선별·큐레이션·계층). 둘 다 유지하되 역할을 섞지 않는다.

3. 디렉토리 구조 전체

llmwiki.obsidian/
├── CLAUDE.md                  # ★ 스키마 — 매 세션 로딩되는 정본 (규약·신뢰도·망각·관계 규칙)
├── CLAUDE.local.md            # 개인 프로필 (gitignore — 공유 안 됨)
├── README.md                  # 이 문서
├── index.md                   # 전수 카탈로그 (자동 갱신)
├── log.md                     # 시간순 append-only 로그
│
├── raw/                       # 원본 소스 (본문 immutable, 인제스트 스탬프만 예외)
│   ├── assets/                # 다운로드한 이미지
│   ├── meetings/              # 회의록 (verbal 소스)
│   ├── notes/                 # 데일리 노트 (스크래치 — pending 스캔 제외)
│   └── ...                    # 자유 분류 (lecture/·article/·books/ 등)
│
├── wiki/                      # LLM 소유 — 4계층 기억
│   ├── L1-working/            # 세션 스크래치 (종료 시 비움)
│   ├── L2-episodic/           # session-*.md, source-*.md
│   ├── L3-semantic/           # fact-*.md, entity-*.md, concept-*.md (신뢰도)
│   ├── L4-procedural/         # procedure-*.md (steps)
│   └── moc/                   # 네비게이션 지도 (home-moc.md 현관 + {topic}-moc.md)
│
├── templates/                 # Obsidian 템플릿
│   ├── meeting.md             # 회의록 (→ raw/meetings/)
│   ├── daily.md               # 오늘의 노트 (→ raw/notes/)
│   └── seeds/                 # 빈 시드 (index·log·home-moc — 배포본 초기화용)
│
├── metrics/                   # 비용대비효과 측정
│   ├── ingest-cost.csv        # 문서당 토큰·페이지·모델 원장 (gitignore)
│   └── cost-report.py         # 모델가중 비용 리포트
│
└── .claude/                   # 하네스
    ├── settings.json          # 훅 (SessionStart 자동 점검 + PostToolUse updated 스탬프)
    ├── agents/                # 전문가 정의 (누가) — 6개
    │   ├── wiki-ingestor.md        (model: sonnet)
    │   ├── wiki-synthesizer.md
    │   ├── wiki-linter.md
    │   ├── wiki-cartographer.md
    │   ├── wiki-consolidator.md
    │   └── meeting-scribe.md       (model: sonnet)
    └── skills/                # 워크플로우 정의 (어떻게)
        ├── wiki-ops/          # ★ 오케스트레이터 (진입점)
        ├── wiki-ingest/       # 인제스트 절차 (lazy)
        │   └── scripts/       # concept-index.py
        ├── wiki-query/        # 질의 절차
        ├── wiki-lint/         # 점검 절차
        │   └── scripts/       # link-audit.py, decay.py, lint-due.py, search.py,
        │                      # ingest-status.py, wiki-status-check.py
        ├── wiki-moc/          # MoC 절차
        ├── wiki-consolidate/  # 통합·배치병합 절차
        │   └── scripts/       # confidence.py, list-claims.py
        ├── weekly-review/     # 주간 리뷰 자동화
        └── meeting-minutes/   # 녹음 → 전사 → 회의록 (로컬/OpenAI 이중 백엔드)
            ├── scripts/       # transcribe.py, apikey.py
            └── references/    # backend-setup.md

4. 처음부터 재현하기 (Setup)

세 갈래가 있다. 하네스 repo를 받았다면 방법 C가 가장 빠르다.

방법 C — git clone로 하네스 배포본 받기 (가장 빠름)

누군가 공유한 하네스 repo(구조·스킬만, 콘텐츠 제외)를 받아 바로 운영을 시작한다.

git clone <하네스-repo-URL> my-wiki && cd my-wiki

  1. 개인 프로필 작성 — CLAUDE.local.md를 만들어 자기 소개를 적는다(gitignore라 공유 안 됨). Claude가 세션마다 로딩해 설명 톤을 맞춘다:

    # CLAUDE.local.md
## 목적 / 사용자 프로필
- 역할: (백엔드 개발자 / 데이터 사이언티스트 / …)
- 스택: (언어·프레임워크·인프라)
- 관심/학습: (현재 파고드는 주제)

  2. 시드 복사 — 빈 색인·로그·현관 MoC를 제자리로:

    cp templates/seeds/index.md templates/seeds/log.md .
cp templates/seeds/home-moc.md wiki/moc/

  3. Claude Code 실행 → /hooks 한 번 열기(훅 로드) → Obsidian에서 볼트 열기.

  4. raw/에 첫 소스를 넣고 "인제스트해줘" → 위키가 자란다.

업데이트 받기: git pull. 하네스(스킬·에이전트·스크립트)만 갱신되고 내 콘텐츠는 그대로다. 내가 하네스를 고쳐 재배포: git add .claude/ CLAUDE.md README.md templates/ && git commit && git push — 콘텐츠·프로필은 .gitignore라 안 올라간다. 볼트 밖(다른 프로젝트·Codex·Cursor 등)에서도 위키를 쓰려면: MCP 서버를 등록한다 — 설치·사용 가이드. 볼트에는 아무것도 설치하지 않는다(5-5 참고).

방법 A — myharness 팩토리로 자동 생성 (권장)

이 하네스는 myharness 플러그인(에이전트 팀 + 스킬 자동 구성 메타 스킬)으로 만들어졌다.

  1. Obsidian 볼트 생성 — Obsidian에서 새 볼트를 만든다 (예: llmwiki.obsidian).

  2. Claude Code를 볼트 디렉토리에서 실행 — cd <볼트경로> && claude.

  3. /init 실행 (선택) — 기본 CLAUDE.md·규약 스캐폴딩.

  4. myharness 실행 — LLM Wiki 아이디어 문서를 인자로 넘겨 하네스 구성 요청:

    /myharness:myharness <LLM Wiki 패턴 설명 + "MoC 네비게이션 포함" 요청>

  5. myharness가 Phase 0~7로 에이전트·스킬·스크립트·CLAUDE.md·훅을 생성한다.

  6. v2 업그레이드 — 개선안(신뢰도·덮어쓰기·망각·4계층·엔티티·자동화)을 다시 myharness에 넘겨 아키텍처 변경을 요청하면 이 문서의 v2 구조로 확장된다.

방법 B — 수동 재현 (구조를 직접 만들기)

myharness 없이 파일을 직접 만들 때. 볼트 루트에서:

1) 디렉토리 스캐폴딩

mkdir -p raw/assets
mkdir -p wiki/L1-working wiki/L2-episodic wiki/L3-semantic wiki/L4-procedural wiki/moc
mkdir -p .claude/agents
mkdir -p .claude/skills/wiki-ops
mkdir -p .claude/skills/wiki-ingest
mkdir -p .claude/skills/wiki-query
mkdir -p .claude/skills/wiki-lint/scripts
mkdir -p .claude/skills/wiki-moc
mkdir -p .claude/skills/wiki-consolidate/scripts
# 빈 폴더가 git/OneDrive에서 유지되도록
find raw wiki -type d -exec touch {}/.gitkeep \;

2) 파일 작성 — 아래 5장·8장·9장의 내용을 각 경로에 만든다:

  • CLAUDE.md (스키마 — 8장 frontmatter + 7장 규칙)

  • .claude/agents/*.md (5개 전문가 — 5-1장)

  • .claude/skills/*/SKILL.md (6개 스킬 — 5-2장)

  • 스크립트 10개 (9장) — 작성 후 chmod +x

  • .claude/settings.json (훅 — 7-6장)

  • index.md, log.md, wiki/moc/home-moc.md (시드)

3) 활성화

# 스크립트 실행권한
chmod +x .claude/skills/wiki-lint/scripts/*.sh .claude/skills/wiki-lint/scripts/*.py
chmod +x .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/*.sh .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/*.py
chmod +x .claude/skills/wiki-ingest/scripts/*.sh metrics/cost-report.py

  • Claude Code에서 /hooks를 한 번 열어 새 훅을 로드한다 (세션 중 추가된 훅은 설정 watcher가 즉시 못 잡는다 — /hooks 열기 또는 재시작 필요).

사전 요구사항

  • Claude Code 설치

  • python3 (모든 결정적 스크립트 + 훅 — 표준 라이브러리만 사용)

  • (선택) Obsidian — 위키를 사람이 브라우징. 그래프 뷰로 위키 형태를 본다.

크로스플랫폼: 모든 스크립트·훅이 python3 전용이다(bash·grep·awk·jq·rg 불필요). 따라서:

  • macOS·Linux — 그대로 작동 (python3 기본/쉬운 설치).

  • Windows — 네이티브로 작동 (python3만 PATH에 있으면 됨; WSL·Git Bash 불필요). 단 훅 명령이 python3를 부르므로 Windows에서 python만 있으면 python3 별칭을 잡아주거나 PATH에 python3 확보.

  • 줄바꿈은 .gitattributes가 LF로 정규화(Windows CRLF 손상 방지).

5. 하네스 구성요소

핵심 설계: 에이전트(누가) + 스킬(어떻게) 분리. 에이전트는 역할·원칙·프로토콜을, 스킬은 절차·템플릿을 담는다.

실행 모드: 전문가 풀 (서브 에이전트 디스패치). 오퍼레이션마다 전문가 1명을 호출한다 — 동시 협업 팀이 아니다. 한 소스 인제스트는 교차참조·신뢰도 일관성을 위해 단일 에이전트가 통째로 처리한다(분할하면 페이지 충돌).

5-1. 에이전트 (6명)
에이전트역할사용 스킬모델
wiki-ingestor소스 인제스트 (lazy) — L2 증거 + 신규 L3 초안만. 병합·신뢰도·덮어쓰기·관계는 lint 배치로 지연wiki-ingest, wiki-mocsonnet
wiki-synthesizer질의 응답 — index→MoC→L3 탐색, 신뢰도·최신성 반영 인용 답변, 환류wiki-query, wiki-mocopus
wiki-linter건강 검진 — 링크·망각·신뢰도 감사, 승격 후보, 모순 검사wiki-lint, wiki-consolidate, wiki-mocopus
wiki-cartographerMoC 네비게이션 — 허브 생성·갱신, L3/L4 편입, 도달성 점검wiki-mocopus
wiki-consolidator기억 통합 — L1→L2 압축, L2→L3→L4 승격, 신뢰도 재계산 + lazy 후속 배치 병합(기존 페이지 통합·관계 구조화·중복 초안 정리)wiki-consolidate, wiki-mocopus
meeting-scribe전사문 → 회의록 — 결정·액션·미결 분리, 근거 있을 때만 발언 귀속. 2만 자 전사문을 격리 컨텍스트에서 소비meeting-minutessonnet

모델 라우팅(v2.1): 인제스트는 추출·파일쓰기 위주라 sonnet(빈번한 경로를 싸게). 병합 판단·종합·감사 같은 고추론은 나머지 4개 에이전트가 opus로. 측정상 인제스트 페이지당 실질비용 ~4.6×↓·지연 ~3×↓.

각 에이전트 정의 파일(.claude/agents/{name}.md)의 frontmatter는 연결 계약을 담는다:

---
name: wiki-ingestor
description: <언제 이 에이전트를 쓰나 — pushy하게>
tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, WebFetch
model: sonnet   # 인제스트=sonnet, 나머지 에이전트=opus (모델 라우팅)
skills: [wiki-ingest, wiki-moc]   # 이 에이전트가 쓰는 스킬 (구성 자기평가용)
---

본문 섹션: 핵심 역할 · 작업 원칙 · 입력/출력 프로토콜 · 이전 산출물이 있을 때 · 에러 핸들링 · 협업.

5-2. 스킬 (8개)
스킬유형하는 일
wiki-ops오케스트레이터 (진입점)Phase 0 컨텍스트 확인 → 라우팅 → 오퍼레이션 흐름 조율
wiki-ingest워크플로우(lazy) 소스 → L2 증거 + 신규 L3 초안 (병합·신뢰도·관계·승격은 lint 지연)
wiki-query워크플로우탐색 → 신뢰도 반영 인용 답변 → 환류
wiki-lint워크플로우스크립트 검사 → 망각·신뢰도·supersession 감사 → 배치 승격 → 추론 검사
wiki-moc워크플로우MoC 허브 구조·계층·편입·도달성
wiki-consolidate워크플로우4계층 승격 (L1→L2→L3→L4) + lazy 후속 배치 병합(신뢰도·관계·기존 통합)
weekly-review워크플로우주간 리뷰 자동 생성 — 완료·미결·stale·다음주 우선순위 → query 페이지 파일링
meeting-minutes워크플로우녹음 → 전사 → 회의록. 회의 민감도로 백엔드 분기(로컬 온디바이스 / OpenAI API)

오케스트레이터 frontmatter는 orchestrates: 배열로 조율하는 에이전트를 선언:

---
name: wiki-ops
description: <pushy — 인제스트·질의·린트·MoC·통합 + 후속 키워드>
orchestrates: [wiki-ingestor, wiki-synthesizer, wiki-linter, wiki-cartographer, wiki-consolidator]
---
5-3. 스크립트 (10개, 결정적 — LLM 토큰 0)

계산은 스크립트가, 의미 판단만 LLM이. 상세는 9장.

스크립트위치용도
confidence.pywiki-consolidate/scripts소스 수·유형 → 신뢰도 점수
list-claims.pywiki-consolidate/scriptsL2 주장(claim::) 수집 → 배치 병합·승격
concept-index.pywiki-ingest/scripts기존 L3/L4 카탈로그 (본문 Read 없이 신규/기존 판별 — lazy의 핵심)
decay.pywiki-lint/scriptsEbbinghaus 망각 보존율 계산·스캔
link-audit.pywiki-lint/scripts끊긴 wikilink + 고아 + 누락 타겟(stub_targets)
lint-due.pywiki-lint/scripts마지막 lint 경과일 + L1 미압축 수
ingest-status.pywiki-lint/scriptsraw 인제스트 상태 (done/pending)
wiki-status-check.pywiki-lint/scriptsSessionStart 훅 — lint 경과·L1·미인제스트 알림
search.pywiki-lint/scriptsgrep 기반 위키 본문 검색
cost-report.pymetrics/문서당 토큰·모델가중 비용 리포트
transcribe.pymeeting-minutes/scripts녹음 전사 (로컬/OpenAI) — ffmpeg 정규화·청크·타임스탬프
apikey.pymeeting-minutes/scriptsOpenAI 키 해석·키체인 저장·인증 테스트
5-4. 회의록 파이프라인 — 외부 전송을 코드로 막는다

meeting-minutes는 다른 스킬과 성격이 하나 다르다. 오디오를 외부로 보낼지 말지라는 되돌릴 수 없는 결정을 포함한다.

판정은 회의 성격으로 한다 — 인사·평가·심사·계약·개인정보·보안·고객사 기밀은 로컬 온디바이스(mlx-whisper), 일반 업무회의·기술 논의·일정 조율만 OpenAI API. 애매하면 로컬이다. 오분류 비용이 비대칭이기 때문이다: 로컬 오분류는 시간만 더 들지만, OpenAI 오분류는 되돌릴 수 없다(삭제해도 캐시·색인이 남을 수 있다).

이 규칙을 SKILL.md에만 적으면 잊힌다. 그래서 스크립트가 --confirm-upload 없이는 openai 백엔드를 실행 자체를 거부한다. 플래그를 붙이는 행위가 곧 판정을 마쳤다는 기록이 된다.

$ transcribe.py --backend openai --input 회의.m4a
openai 백엔드는 오디오를 외부 서버로 전송한다.
민감 회의(인사·평가·심사·계약·개인정보)라면 --backend local 을 쓰라.
exit=1     # 네트워크 호출 0회

산출물은 둘로 나뉜다. 전사 원문은 raw/meetings/transcripts/에 근거로 보존하고, 회의록만 raw/meetings/에 남겨 위키로 인제스트한다. 63분 녹음은 2만 자를 넘어 회의록의 가독성을 파괴하고 인제스트 토큰을 낭비한다. 회의록 작성은 meeting-scribe에 위임해 메인 컨텍스트가 전사문으로 오염되지 않게 한다.

화자 분리는 지원하지 않는다. Whisper 계열은 "누가 말했는지"를 출력하지 않는다. meeting-scribe는 근거(호명·자기소개·역할 명시)가 있을 때만 발언을 귀속하고, 나머지는 화자 없이 기록한다. 심사·평가 회의에서 잘못된 발언 귀속은 내용 누락보다 해롭기 때문이다.

5-5. MCP 서버 (tools/llmwiki-mcp/) — 볼트 밖에서 위키 쓰기

지금까지의 구성요소는 모두 볼트 안에서 도는 Claude Code를 전제한다. 그런데 위키가 가장 아쉬운 순간은 대개 볼트 밖이다 — 다른 저장소에서 코드를 고치는 중, Codex CLI로 작업하는 중, Cursor에서 문서를 쓰는 중. 그때 위키를 열어 읽는 대신 에이전트가 위키에서 답을 찾게 하는 것이 이 서버다.

설치·사용법은 별도 문서에 있다 → tools/llmwiki-mcp/docs/install-and-usage.ko.md (준비물, 3분 빠른 시작, 클라이언트 8종 등록, 사용법, 환경변수, 문제 해결, 업데이트·제거)

obsidian-llmwiki-mcp는 볼트를 읽기 전용으로 여는 MCP 서버다(Node ≥20, 사전 설치물은 Node 하나). 7.5장의 리트리벌(렉시컬 seed → 관계 1홉 확장 → MoC 멤버 → 옵션 BM25 rerank → claims 팩)을 도구 4개로 노출한다 — wiki_expand(진입점) · wiki_pack(주장·신뢰도 팩) · wiki_read_page(전문) · wiki_search(fallback). Claude Code(다른 프로젝트)·Codex·Gemini·agy·Cursor·Windsurf·Claude Desktop·VS Code 8종이 같은 서버를 등록해 쓴다. 등록은 클라이언트마다 한 줄이고, 스니펫은 서버의 print-config 가 만들어 준다.

볼트 안에서는 아무것도 바뀌지 않는다. wiki-query·wiki-ops는 지금처럼 search.py·scope-expand.py를 직접 부른다. 서버는 같은 규칙을 옮긴 것이고, 두 경로가 같은 결과를 낸다는 것을 패리티 테스트가 지킨다 — 볼트 안이든 밖이든 같은 답을 받는다.

위키는 읽기만 한다. 이 서버에는 파일을 쓰는 코드가 없고, 네트워크 연결도 LLM 호출도 하지 않는다. 인제스트·파일링·린트는 계속 볼트 하네스의 일이다. 그래서 설치·제거가 볼트에 아무 흔적을 남기지 않는다.

영문 상세 레퍼런스(도구 계약·상한·보안 경계)는 tools/llmwiki-mcp/README.md, 서버를 고칠 때 지켜야 할 규칙과 설계·검토 기록은 CLAUDE.md의 동기 규칙과 develop_docs/v0.8.6/에 있다.

6. 사용법 — 5가지 오퍼레이션

모든 작업의 진입점은 wiki-ops 오케스트레이터다. 위키 관련 요청을 하면 자동 트리거되고, 알맞은 전문가로 라우팅한다. 자연어로 요청하면 된다.

6-1. Ingest (소스 인제스트)

언제: 새 소스를 위키에 넣을 때.

1. raw/ 에 소스 파일을 넣는다 (예: raw/attention-is-all-you-need.md)
   — Obsidian Web Clipper로 웹 기사를 markdown으로 저장하면 편하다.
2. Claude Code에서: "raw/attention-is-all-you-need.md 인제스트해줘"

LLM이 하는 일 (v2.1 lazy — 싸고 빠르게):

  1. 소스 읽기 (본문 immutable) + 유형 판별 (공식/코드/일반/구두) + 중복 스탬프 체크

  2. 기존 개념은 concept-index.py 카탈로그로만 파악 (페이지 본문 Read 안 함 — 위키가 커도 O(1))

  3. wiki/L2-episodic/source-*.md 증거 페이지 — 핵심 사실 전부 claim::로 (재등장 신호)

  4. 신규 개념만 wiki/L3-semantic/ 초안 생성 (confidence 0.6 고정). 기존과 겹치면 손대지 않음

  5. 신규 L3만 MoC에 가볍게 편입 + index.md·log.md + raw 맨 위 스탬프

  6. 신규 페이지·claim 수 보고 + "병합·신뢰도·관계·승격은 다음 lint 배치" 명시

왜 lazy? v2는 인제스트마다 기존 페이지를 전수 Read하고 병합·관계까지 해서 위키가 클수록 토큰이 O(n)로 폭증했다. v2.1은 인제스트를 증거 남기기로 가볍게 하고, 병합은 본질적으로 효율적인 누적 후 lint 배치로 옮겼다(→ §6-5, §7).

6-2. Query (질의)

언제: 위키에 질문하거나 비교·분석이 필요할 때.

"우리 스택에서 PostgreSQL을 왜 쓰지? 근거랑 신뢰도까지"
"transformer와 RNN 비교표 만들어줘"

LLM이 하는 일:

  1. index.md → 관련 MoC → L3 페이지 탐색 (없으면 search.py)

  2. confidence·status·last_confirmed 확인

  3. stale 페이지는 주근거로 안 씀 (superseded_by 따라 현재 페이지로)

  4. 각 주장에 신뢰도 + 출처 인용 병기

  5. 재사용 가치 있는 답은 위키에 환류 제안 → 승인 시 L3에 저장 (탐색이 복리로 쌓임)

6-3. Lint (건강 검진)

언제: 주기적으로, 또는 SessionStart 훅이 "3일+ 경과" 알릴 때.

"위키 점검해줘"  /  "위키 린트"

LLM이 하는 일 (6단계):

  1. 스크립트: link-audit.py(끊긴 링크·고아) + decay.py(망각 보존율)

  2. 망각 처리: faded(R<0.3) 페이지 → 재확인 또는 아카이브 후보 (자동 삭제 금지)

  3. 신뢰도·supersession 감사: confidence 정합, stale 짝 링크 확인

  4. 통합 승격: L2→L3, L3→L4 후보 제안

  5. 추론 검사: 모순, 낡은 주장, 누락 개념, 빠진 관계

  6. 보고: 심각도 정렬 수리 목록 + 새 질문·소스 제안

lint 후 반드시 ## [날짜] lint | ...를 log에 남긴다 — 자동화 훅이 경과일을 이 항목으로 계산한다.

6-4. MoC (네비게이션 정리)

언제: 주제 지도를 만들거나 갱신할 때.

"llmops 관련 MoC 만들어줘"  /  "네비게이션 정리해줘"

LLM이 하는 일: wiki/moc/{topic}-moc.md 허브 생성/갱신, home-moc 계층 유지, 새 L3/L4 페이지 편입, 모든 L3/L4 페이지가 ≥1 MoC에서 도달 가능한지 점검(고아 방지).

6-5. Consolidate (기억 통합)

언제: 세션 마무리 시(L1→L2), 또는 lint 중(L2→L3→L4).

"세션 마무리하자"  /  "L1 압축해줘"  /  "통합해줘"

LLM이 하는 일:

  • L1→L2: L1 관찰 3–5줄 압축 → session-YYYY-MM-DD.md → L1 비움

  • L2→L3: 같은 주장 3회+ → fact-*.md 승격 (모순 시 보류)

  • L3→L4: 같은 절차 2회+ → procedure-*.md 추출

  • 배치 병합 (lazy 인제스트 후속, v2.1): lazy가 미룬 일을 lint에서 일괄 — 신규 개념 ↔ 기존 페이지 병합, sources: 추가·신뢰도 재계산(claim 재등장 카운트), ## 관계 구조화, 중복 초안 정리. 병합은 여러 소스가 쌓인 뒤 한 번에 보는 게 효율적(소스마다 전수 스캔 회피).

6.5 일상 응용 시나리오 (단순 Q&A를 넘어)

단순 질문은 이 위키의 일부만 쓴다. 핵심 가치는 인제스트→축적→복리. 하루 업무 3블록 + 주간 리뷰에 매핑한 응용방안(외부 PKM/LLM-wiki 사례 리서치 기반).

① 회의 → 회의록 파이프라인

  • 회의 직후 인제스트 → action item·결정사항을 claim으로 자동 추출.

  • 회의 전 3분 브리핑 — "이 안건 지난 논의 뭐였지?" → 질의유형 라우팅으로 즉답(빠른 사실브리핑).

  • 결정 로그(ADR) — 결정 번복 시 supersession(status: stale + superseded_by)으로 "왜 바꿨나" 이력 보존.

② 학습 → 지식 복리 + 자동 복습

  • 아티클/강의 인제스트 → concept 페이지 축적(흩어진 북마크 대신 연결된 지식).

  • 신뢰도(confidence)로 이해도 추적 — 1소스 0.6="얕게 봄", 3소스 0.95="여러 각도 확인".

  • 망각(forgetting)이 복습 엔진 — 보존율 하락 시 lint가 "복습 대상" 표시(Ebbinghaus). 일반 PKM엔 없는 기능.

③ 개발 → 운영지식·트러블슈팅 축적

  • 트러블슈팅 로그 — 장애·해결 인제스트 → 같은 절차 2회+ 시 L4 procedure 자동 승격(런북화).

  • 기술결정 기록 — "왜 X 대신 Y" concept + supersession.

  • 운영지식(llmops·모니터링) — entity/procedure로 축적.

④ 주간 리뷰 (최고 ROI)

완료·미결(open loops)·stale·다음주 우선순위를 한 장으로 종합 → "몇 시간→몇 분". weekly-review 스킬로 자동화(/weekly-review, 금요일). 회고·계획·상급자 보고 초안을 한 번에.

이 위키만의 차별점 (일반 Notion+AI 대비)
기능일상 용도
질의유형 라우팅회의 전 3분 브리핑(빠름)
confidence보고 신뢰도·이해도 추적
forgetting자동 복습 큐(학습)
supersession결정 번복 이력(ADR)
L3→L4 승격반복 절차→런북
session 압축매일 작업 로그 자동

참고: Karpathy LLM Wiki(지식=컴파일된 코드) · AI Second Brain(회의노트→action item·주간리뷰 자동화) · living knowledge base. 상세 매핑은 위키 페이지 concept-wiki-daily-usage.

7. v2 메커니즘 상세

v2.1 타이밍 주의: 아래 신뢰도·덮어쓰기·관계는 개념이고, v2.1에서는 인제스트가 아니라 lint 배치 시점에 계산·구조화된다(lazy). 인제스트는 신규 개념에 confidence 0.6만 고정으로 붙이고, 재계산·병합·관계는 미룬다.

7-1. 신뢰도 점수 (Confidence)

주장의 확실성을 0.0~1.0으로. 소스 수·유형에서 결정적으로 계산 (confidence.py).

조건점수
소스 1개0.60
소스 2개0.85
소스 3개 이상0.95
소스 0개 (미확인)0.30
+ 공식 문서/코드 포함+0.10
− 구두 정보(slack/회의록)−0.10

최종값은 [0.0, 1.0]로 클램프. L3/L4 페이지 frontmatter confidence:에 기록하고, 질의 답변에 병기한다.

python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --count 3 --official   # → 1.0
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --kinds official,normal,verbal   # → 0.95
7-2. 덮어쓰기 (Supersession)

새 정보가 옛 정보와 다르면 삭제하지 않고 명시 대체:

  • 옛 페이지: status: stale + superseded_by: [[새-페이지]]

  • 새 페이지: supersedes: [[옛-페이지]]

  • 서로 링크, 타임스탬프 기록 → 이력 보존

어느 쪽이 맞는지 불명한 단순 상충은 대체가 아니라 > [!warning] 상충 콜아웃으로 두 출처를 병기한다.

7-3. 망각 (Forgetting) — Ebbinghaus 곡선

시간이 지나면 정보의 보존율이 지수적으로 감쇠한다. 재확인하면 리셋.

보존율 R = exp(−Δt / S) — Δt = 마지막 확인 후 경과일, S = 안정성(decay_class가 결정).

decay_classS(일)성격
architecture365핵심 설계 결정 — 천천히 망각
procedure365L4 절차 — 오래 감
concept / semantic120의미 개념
entity90엔티티
episodic21세션·소스 기록 — 바램
transient7일시적 버그·일회 관찰 — 빠르게 망각
(default)90

보존율 밴드: R≥0.5 fresh / 0.3≤R<0.5 aging(재확인 권장) / R<0.3 faded(아카이브 후보 — 자동 삭제 금지).

리셋: 재확인 시 last_confirmed: 오늘 → Δt=0 → R=1.0.

lint가 decay.py --scan으로 faded 페이지를 표시한다.

7-4. 통합 계층 (Consolidation Tiers)

2-2장 참조. 요지: 반복·시간·신뢰도로 정보를 차등. 자주 확인되는 것은 위로 올라가 오래 살고(L4 절차), 한 번 스친 것은 아래에서 망각된다(L1/transient). 사람 기억이 그렇게 작동한다.

7-5. 엔티티 관계 (Entity Relations)

엔티티 페이지 ## 관계 섹션에 구조화된 관계를 기록 (Obsidian 인라인 필드 :: — Dataview 질의 가능):

## 관계
- caused :: [[incident-x]] (sources: 3, confidence: 0.9)
- depends_on :: [[postgres]] (sources: 1, confidence: 0.6)
- fixed :: [[bug-123]] (sources: 2, confidence: 0.85)

관계 유형: uses · depends_on · contradicts · caused · fixed · supersedes. 각 관계에 소스 수·신뢰도 병기.

7-6. 자동화 (Automation)

정직한 한계: Claude Code 훅은 셸만 실행 — LLM lint를 스스로 못 돌린다. 그래서 훅은 조건 검사 + 알림까지만 한다.

두 개의 훅 (.claude/settings.json):

  1. SessionStart 훅 — wiki-status-check.py

    • 세션 시작 시 1회 실행 (Stop 훅은 매 턴 발화 = 스팸이라 회피)

    • lint-due.py로 마지막 lint 3일+ 경과 또는 L1 미압축 감지

    • 해당 시 모델 컨텍스트에 알림 주입 → Claude가 능동으로 lint/consolidate 제안

    • 아무것도 안 걸리면 {} (조용)

  2. PostToolUse 훅 — updated: 스탬프

    • Write|Edit로 .md 파일을 건드리면 frontmatter updated:를 오늘로 자동 갱신

진짜 자율 백그라운드 lint를 원하면 → Claude Code /schedule (클라우드 크론 에이전트)로 별도 배선. 예: "매주 월요일 위키 lint 돌려줘".

7.5 질의 리트리벌 최적화 (v0.8.4~v0.9.0)

질의 응답이 질의당 52~62k 토큰을 쓰던 문제(index 통독 + 광역 MoC 스윕)를 결정적 그래프 스코프 + 질의유형 라우팅으로 최적화했다. A/B 9라운드 실측·매 릴리즈 외부감사(agy). 상세: develop_docs/v0.8.3/TECH-SUMMARY.md, develop_docs/v0.8.5/COMBO.md, 실측 원장 metrics/ab-results.csv.

핵심 이동
[구식]  질의 → index(218줄) 통독 → MoC 다수 → 페이지 12~19 full-read → 종합
[신식]  질의 → scope-expand.py(0토큰): lexical seed → 관계 1홉 확장 → (rerank) → claims 팩
       → synthesizer: 팩 1-read → 부족분만 full-read → 종합
적용 기술과 근거자료
기술근거우리 구현
그래프 확장 스코프GraphRAG — 지식그래프 엣지 탐색scope-expand.py expand: [[링크]] 파싱, lexical seed→관계 1홉(아웃·인·MoC멤버). 순수 lexical이 못 닿는 관계연결 페이지 도달
claims 컨텍스트 팩Parent-Document Retriever(small-to-big)팩(claims)=small-side, 페이지 full=parent. 팩 1-read로 다중 페이지 대체
질의유형 라우팅Adaptive-RAG(질의복잡도 라우팅)조회=seed·사실브리핑=rerank+팩·절차=full-read. 하나의 전략은 만능 아님
BM25 rerankAnthropic Contextual Retrieval(reranking 실패 49→67%↓)임베딩 없이 BM25(0토큰)로 확장 pool을 질의관련도 top-N 축소
팩에 관계 포함 (v0.8.6)관계질의=관계 실린 사실브리핑pack이 ## 관계(uses/depends_on) 줄도 추출(+300토큰). 관계타겟(connector 등)을 새 라우트 없이 커버

요약: 우리 claims 팩 = parent-retriever의 small-side였고, rerank·라우팅이 빠진 조각이었다. Adaptive-RAG로 질의유형을 나누고, Contextual Retrieval의 reranking을 BM25로 얹어 완성.

질의유형별 라우팅 (파라미터)
유형스코프 명령전달
단일조회scope-expand.py expand … --max 6seed 목록
사실브리핑·비교… --max 20 --rerank 11claims 팩
절차·how-to… --max 8(rerank 안 함)후보 full-read(팩 없음)
실측 결과 (동일조건 A/B)
질의유형구식(baseline)신식개선
사실브리핑50.6k / 14 tool22.7k / 1 tool토큰 −55%·tool −93%
절차·how-to39.5k / 8~38k / 10동률(절차는 스코핑 이득 없음 — 본질적으로 다페이지 세부 필요)
교훈 (실측 검증)

  • 관계 도달은 lexical로 안 됨 → 그래프 1홉 확장 필수.

  • 팩은 사실질의에만 이득 → 절차질의는 full-read 라우팅.

  • rerank는 최대 레버지만 다이얼 → 조이면 싸지고 recall 준다(11이 균형).

  • recall의 진짜 레버는 --max가 아니라 키워드 품질(엔티티 포함).

  • 절차질의 비용은 근본적 → 스코핑으로 못 줄임. 반복비용은 환류 캐시(query 페이지)로만.

  • 관계질의는 새 유형 아님 → 팩에 관계 실으면 사실브리핑 라우트로 커버.

전체 근거자료·구현 상세·A/B 원장: develop_docs/v0.8.3/TECH-SUMMARY.md. 관련 리서치 — GraphRAG · Parent-Document Retriever · Adaptive-RAG · Anthropic Contextual Retrieval · Contextual Compression · Self-RAG · Stop-RAG · AB-RAG.

8. Frontmatter 스키마 레퍼런스

모든 위키 페이지 상단에 YAML frontmatter. 파일이 type:을 가져야 위키 페이지로 인식된다(스크립트가 CLAUDE.md 같은 비-페이지를 걸러냄).

---
type: working | episodic | session | source | fact | entity | concept | procedure | moc | index | log | query
title: <한국어 제목>
aliases: []                  # 영문 파일명의 한국어 라벨/별칭
tags: []                     # 소문자, 예: [llm, training]
created: YYYY-MM-DD
updated: 2026-09-09

# --- L3/L4 전용 (신뢰도·망각) ---
confidence: 0.0~1.0          # confidence.py로 계산
sources: [소스-슬러그, …]     # 근거 소스 (개수가 신뢰도 결정)
last_confirmed: YYYY-MM-DD    # 재확인마다 갱신 → 망각 리셋
decay_class: architecture | procedure | concept | entity | episodic | transient
status: active | stale        # 대체된 정보는 stale (삭제 안 함)
superseded_by: [[새-페이지]]   # (옛 페이지에) 대체됨
supersedes: [[옛-페이지]]      # (새 페이지에) 대체함

# --- source 페이지 전용 ---
source_url: <URL 또는 raw 경로>
source_kind: official | code | normal | verbal
---

raw 파일 인제스트 스탬프 (raw/ 원본 맨 위에만 추가 — 본문 무변경, 완료 표시·중복 방지):

---
ingested: YYYY-MM-DD
wiki_source: [[source-<slug>]]   # 생성된 L2 증거 페이지
ingest_status: done
---

raw 본문은 immutable이지만 이 상태 스탬프는 예외. ingest-status.py가 이 표시로 done/pending을 판별한다.

규약 요약:

  • 본문 한국어, 파일명 영문 kebab-case ([[wikilinks]] 깔끔)

  • [[wikilinks]] 양방향, 없는 페이지 링크는 스텁으로 남김

  • 모든 L3/L4 페이지는 ≥1 MoC 도달 가능 (고아 방지)

  • 소스 immutable, 충돌은 병기 또는 supersession

  • 파일 이동·이름변경은 승인 후 (wikilink 깨짐)

9. 스크립트 레퍼런스

confidence.py
# 소스 수 + 유형으로 신뢰도 계산
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --count 2                    # 0.85
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --count 1 --official         # 0.7
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --kinds official,normal      # count=2, +official → 0.95
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --count 3 --json             # {"score":0.95,...}

소스 유형: official|code(+0.1) · verbal(−0.1) · normal.

decay.py
# 단일 페이지 보존율
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py --class architecture --last 2026-01-01   # "0.57 fresh"
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py --class transient --last 2026-07-01       # "0.04 faded"
# 위키 전체 스캔 — faded/aging 페이지 나열
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py --scan . --json

--today YYYY-MM-DD로 기준일 지정 가능(기본 오늘). last_confirmed 없으면 updated: 사용.

link-audit.py
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/link-audit.py .           # 사람이 읽는 리포트
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/link-audit.py . --json    # {broken, orphans, ...}

  • broken: 대상 페이지가 없는 [[wikilink]] ((page,target) 중복 제거)

  • orphans: inbound 링크 0인 페이지 (단, index/log/working/episodic/session/source 유형은 제외 — 정상적으로 inbound 0)

  • stub_targets: 없는 페이지를 가리키는 링크를 참조 페이지 수(inbound)순으로 집계 → 여러 페이지가 가리키는 스텁 = 누락 개념 최우선 작성 후보. (의도된 스텁과 오타 broken을 구분하는 신호)

  • HTML 주석·코드펜스 안의 링크는 무시. type: 있는 파일만 페이지로 취급.

lint-due.py
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/lint-due.py . 3      # 임계 3일
# 출력: "DUE 5" | "OK 2" | "NEVER"  +  "L1:<미압축 페이지 수>"

log.md의 마지막 ## [날짜] lint 항목으로 경과일 계산.

wiki-status-check.py

SessionStart 훅이 호출. lint-due.py 결과로 알림 JSON을 만든다. DUE거나 L1>0이면 {"hookSpecificOutput":{"hookEventName":"SessionStart","additionalContext":"..."}}, 아니면 {}.

search.py
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/search.py "transformer"      # wiki/ 전체 grep (rg 미의존)
list-claims.py
python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/list-claims.py .      # L2-episodic의 claim:: 라인 수집

같은 주장이 3회+ 등장하는지 LLM이 클러스터링하는 입력(배치 병합·승격).

concept-index.py
python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/concept-index.py .         # 기존 L3/L4 카탈로그
# 출력: slug | title | aliases | confidence  (frontmatter만, 한 줄씩)

lazy 인제스트의 핵심 — 45개 페이지 본문을 Read하는 대신 이 한 출력만 보고 개념이 기존인지 신규인지 판별한다(토큰 O(1) 유지).

cost-report.py
python3 metrics/cost-report.py                # 문서당 토큰·페이지 효율 표
python3 metrics/cost-report.py --by-model     # opus vs sonnet 비교 (모델가중 wcost)

metrics/ingest-cost.csv(오케스트레이터가 인제스트마다 append)를 읽어 tok/page·모델가중 비용을 낸다. v2/v2.1 비용대비효과 추적용. MODEL_PRICE 상대단가 opus 5·sonnet 1·haiku 0.25.

ingest-status.py
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/ingest-status.py .           # raw/ 인제스트 상태
# 출력: DONE <date> <file> | PENDING <file>  +  "ingested: N   pending: M"

raw 파일 맨 위 스탬프(ingest_status: done)를 읽어 인제스트 완료/대기를 판별. raw 본문은 immutable — 스탬프는 맨 위 메타 블록만 추가(본문 무변경). Obsidian에서 각 소스에 완료 표시가 보이고, 중복 인제스트를 막는다. wiki_source 필드는 생성된 L2 증거 페이지로 클릭 이동. 미인제스트 소스는 SessionStart 훅도 알린다.

환경 주의: 스크립트는 grep·python3만 의존한다. rg(ripgrep)는 비로그인 셸 PATH에 없는 경우가 많아 쓰지 않는다.

10. Obsidian 설정 팁

  • Web Clipper — 브라우저 확장. 웹 기사를 markdown으로 변환해 raw/에 빠르게 저장.

  • 이미지 로컬 다운로드 — Settings → Files and links → Attachment folder path를 raw/assets/로. Settings → Hotkeys에서 "Download attachments for current file"을 단축키(예: Ctrl+Shift+D)로 바인딩. 클리핑 후 눌러 이미지 로컬 저장 → LLM이 이미지를 직접 참조 가능(끊기는 URL 대신).

    • 단, LLM은 인라인 이미지가 섞인 md를 한 번에 못 읽는다 — 텍스트 먼저 읽고, 필요한 이미지만 별도로 본다.

  • 그래프 뷰 — 위키 형태(허브·고아)를 보는 최고의 도구.

  • Dataview 플러그인 — frontmatter(confidence·tags·sources·관계 ::)로 동적 테이블·리스트 생성.

  • Marp 플러그인 — 위키 내용에서 슬라이드 덱 직접 생성.

  • git — 위키는 결국 markdown git 레포. 버전 이력·브랜치·협업 무료.

템플릿 (회의록·오늘의 노트)

templates/에 두 템플릿이 있다. Obsidian 코어 플러그인으로 연결한다.

회의록 — templates/meeting.md → raw/meetings/

  • 성격: 회의는 구두 소스(source_kind: verbal) — 인제스트 시 신뢰도 −0.1.

  • 섹션: 안건 / 논의·결정 / 액션. frontmatter=메타(date·attendees), 본문=내용, 파일명=제목(중복 없음).

  • 연결: 설정 → 코어 플러그인 Templates 켜기 → 템플릿 폴더 templates → 새 노트에서 Cmd+P → "Insert template" → meeting.

  • 흐름: 회의 중 기록 → raw/meetings/에 저장 → "인제스트해줘" → 결정·액션이 위키에 통합(ingest-status가 자동으로 pending 감지).

오늘의 노트 — templates/daily.md → raw/notes/

  • 성격: 개인 스크래치(할 일·배운 것). 지식이 아니라 타임라인 → 인제스트해도 L2-episodic 기록만, L3 개념 생성 안 함.

  • 섹션: 할 일 / 한 일·배운 것 / 메모. 파일명=날짜.

  • 연결: 설정 → 코어 플러그인 Daily notes 켜기 → New file location raw/notes · Template file location templates/daily · Date format YYYY-MM-DD → 달력 아이콘/"Open today".

  • 주의: raw/notes/는 인제스트 pending 스캔에서 제외돼 있다(매일 노트가 알림을 시끄럽게 안 만들게). 특정 날 노트를 위키에 넣고 싶으면 수동 인제스트.

동적 템플릿: 날짜 자동·참석자 입력이 필요하면 Templater 커뮤니티 플러그인. {{date}} → <% tp.date.now("YYYY-MM-DD") %>, 입력받기 <% tp.system.prompt("제목") %>. 폴더 템플릿으로 raw/meetings/·raw/notes/에 새 노트 만들 때 자동 적용도 가능.

11. 하네스 진화·확장

하네스는 정적 산출물이 아니라 진화하는 시스템이다.

  • 피드백 반영 경로:

    피드백 유형수정 대상
    결과물 품질해당 에이전트의 스킬 (.claude/skills/*/SKILL.md)
    에이전트 역할에이전트 정의 (.claude/agents/*.md)
    워크플로우 순서오케스트레이터 (wiki-ops/SKILL.md)
    트리거 누락스킬 description
    신뢰도 규칙confidence.py (base_for·모디파이어)
    망각 속도decay.py STABILITY 딕셔너리
    승격 임계wiki-consolidate/SKILL.md (3회/2회)

  • 모든 변경은 CHANGELOG.md(하네스 변경 이력)에 기록 — 하네스가 어떻게 진화했는지 추적, 퇴행 방지. (2026-09-11 에 CLAUDE.md 에서 분리 — CLAUDE.md 는 현재 규칙만 둔다)

  • 재-myharness: 큰 아키텍처 변경은 /myharness:myharness에 개선안을 넘겨 자동 확장. update 인자로 팩토리 정본 변경을 빌드된 하네스에 재전파(사용자 수정 보존).

튜닝 예시 — 망각을 더 느리게:

# .claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py 의 STABILITY 수정
STABILITY = { "architecture": 730, ... }   # 365 → 730일

12. 트러블슈팅

증상원인해결
SessionStart 알림이 안 뜬다세션 중 추가된 훅을 watcher가 미로드Claude Code에서 /hooks 한 번 열기 또는 재시작
updated: 자동 스탬프 안 됨위와 동일 (훅 미로드)/hooks 열기
스크립트 "command not found: rg"비로그인 셸 PATH에 rg 없음이미 grep 기반이라 무관 — 커스텀 스크립트 추가 시 rg 대신 grep 사용
link-audit.py가 CLAUDE.md를 고아로 잡음구버전최신 버전은 type: 없는 파일 제외 — 스크립트 갱신
볼트가 비어 보임 (파일 없음)OneDrive 클라우드 미동기Finder에서 "이 기기에 항상 유지" 또는 OneDrive 동기 강제
위키 페이지가 검색 안 됨frontmatter type: 누락모든 페이지에 type: 부여 (스크립트가 페이지 판별 기준으로 씀)
decay.py가 페이지를 스캔 안 함last_confirmed·updated 둘 다 없음frontmatter에 날짜 필드 추가

검증 명령 모음:

# 링크 정합
python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/link-audit.py .
# 스크립트 문법
for s in $(find .claude/skills -name '*.sh'); do bash -n "$s"; done
for p in $(find .claude/skills -name '*.py'); do python3 -m py_compile "$p"; done
# 훅 JSON 유효성
jq -e '.hooks' .claude/settings.json

13. 설계 결정 요약

결정이유
전문가 풀(서브 에이전트), 팀 아님오퍼레이션은 서로 다른 시점에 1명씩 실행 — 동시 협업 불필요. 인제스트는 단일 에이전트가 통째로(교차참조 일관성)
계산은 스크립트, 판단은 LLM링크·신뢰도·망각은 결정적 → 스크립트가 공짜로. LLM 예산은 의미 검사(모순·승격 동치)에만
grep 기반 스크립트rg는 비로그인 셸 PATH에 없는 경우가 많음
SessionStart 훅 (Stop 아님)Stop은 매 턴 발화=스팸. SessionStart는 세션당 1회
훅은 알림까지만훅은 셸만 실행 — LLM lint 자동 실행 불가. 진짜 자율은 /schedule
stale 마킹, 삭제 안 함이력 보존 — 언제 무엇이 왜 바뀌었는지 추적
단일 런타임 (Claude Code)Codex 미사용 — AGENTS.md/.codex 중복 동기 부담 회피
index.md + MoC 병존index=전수(기계적), MoC=큐레이션(계층). 임베딩 RAG 없이 수백 페이지 항해
lazy 인제스트 (v2.1)인제스트는 증거+신규초안만, 병합·신뢰도·관계·승격은 lint 배치로. eager는 위키 클수록 O(n) 토큰 폭증 — 병합은 누적 후 일괄이 효율적
모델 라우팅 (v2.1)인제스트=sonnet(기계적·빈번), 나머지=opus(고추론). 측정 페이지당 실질비용 ~4.6×↓·지연 ~3×↓
비용 원장 (v2.1)metrics/ — 문서당 토큰·모델가중 비용 추적. 최적화 효과를 숫자로 검증
raw/notes 스캔 제외데일리 노트는 스크래치 — 매일 pending 알림 스팸 방지, 넣고 싶은 날만 수동 인제스트

부록 — 빠른 시작 (TL;DR)

1. Obsidian 볼트 생성, Claude Code를 볼트에서 실행
2. /hooks 한 번 열어 훅 로드
3. raw/ 에 첫 소스 넣기 (Web Clipper 추천)
4. "이 소스 인제스트해줘"  → L2 증거 + L3 사실(신뢰도) 생성
5. "llmops MoC 만들어줘"   → 네비게이션 지도
6. "위키에 ~ 질문"         → 신뢰도 포함 인용 답변
7. "위키 린트"             → 망각·모순·승격 점검
8. "세션 마무리"           → L1→L2 압축
9. Obsidian 그래프 뷰로 위키 형태 브라우징

현재 상태는 CLAUDE.md(스키마), 하네스 변경 이력은 CHANGELOG.md, 위키 타임라인은 log.md 가 정본이다.

tools/llmwiki-mcp/package-lock.json

Shown as plain text.

{
  "name": "obsidian-llmwiki-mcp",
  "version": "0.1.1",
  "lockfileVersion": 3,
  "requires": true,
  "packages": {
    "": {
      "name": "obsidian-llmwiki-mcp",
      "version": "0.1.1",
      "license": "MIT",
      "dependencies": {
        "@modelcontextprotocol/sdk": "1.30.0"
      },
      "bin": {
        "llmwiki-mcp": "dist/cli.js"
      },
      "devDependencies": {
        "@eslint/js": "10.0.1",
        "@types/node": "26.5.0",
        "ajv": "8.20.0",
        "eslint": "10.10.0",
        "typescript": "6.0.3",
        "typescript-eslint": "8.70.0",
        "vitest": "5.0.0"
      },
      "engines": {
        "node": ">=20"
      }
    },
    "node_modules/@cacheable/memory": {
      "version": "2.2.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@cacheable/memory/-/memory-2.2.0.tgz",
      "integrity": "sha512-CTLKqLItRCEixEAewD3/j9DB3/o96gpTPD4eJ1v+DGOlxZRZncRQkGYqqnAGCscYd6RNeXfGeiuCphsPtqyIfQ==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "dependencies": {
        "@cacheable/utils": "^2.5.0",
        "@keyv/bigmap": "^1.3.1",
        "hookified": "^1.15.1",
        "keyv": "^5.6.0"
      }
    },
    "node_modules/@cacheable/utils": {
      "version": "2.5.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@cacheable/utils/-/utils-2.5.0.tgz",
      "integrity": "sha512-buipgOVDkkPXNR5+xBpDw7Zk2n1EvU7qBJCNUcL7rhQ//kfpOXPAvQ511Os0vpLYJ1pZnvudNytkQt2hst3wqA==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "dependencies": {
        "hashery": "^1.5.1",
        "keyv": "^5.6.0"
      }
    },
    "node_modules/@eslint-community/eslint-utils": {
      "version": "4.10.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint-community/eslint-utils/-/eslint-utils-4.10.1.tgz",
      "integrity": "sha512-cuadcxVFE8sDK6iWJbs8Sn0av2Nrh2QSGQhVlBW9AaAHqHwjWsZHT8LJ4hFGPh7ASBV2deFdM7H/DPjulmh8rg==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "dependencies": {
        "eslint-visitor-keys": "^3.4.3"
      },
      "engines": {
        "node": "^12.22.0 || ^14.17.0 || >=16.0.0"
      },
      "funding": {
        "url": "https://opencollective.com/eslint"
      },
      "peerDependencies": {
        "eslint": "^6.0.0 || ^7.0.0 || >=8.0.0"
      }
    },
    "node_modules/@eslint-community/eslint-utils/node_modules/eslint-visitor-keys": {
      "version": "3.4.3",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/eslint-visitor-keys/-/eslint-visitor-keys-3.4.3.tgz",
      "integrity": "sha512-wpc+LXeiyiisxPlEkUzU6svyS1frIO3Mgxj1fdy7Pm8Ygzguax2N3Fa/D/ag1WqbOprdI+uY6wMUl8/a2G+iag==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "engines": {
        "node": "^12.22.0 || ^14.17.0 || >=16.0.0"
      },
      "funding": {
        "url": "https://opencollective.com/eslint"
      }
    },
    "node_modules/@eslint-community/regexpp": {
      "version": "4.12.2",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint-community/regexpp/-/regexpp-4.12.2.tgz",
      "integrity": "sha512-EriSTlt5OC9/7SXkRSCAhfSxxoSUgBm33OH+IkwbdpgoqsSsUg7y3uh+IICI/Qg4BBWr3U2i39RpmycbxMq4ew==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "engines": {
        "node": "^12.0.0 || ^14.0.0 || >=16.0.0"
      }
    },
    "node_modules/@eslint/config-array": {
      "version": "0.23.5",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/config-array/-/config-array-0.23.5.tgz",
      "integrity": "sha512-Y3kKLvC1dvTOT+oGlqNQ1XLqK6D1HU2YXPc52NmAlJZbMMWDzGYXMiPRJ8TYD39muD/OTjlZmNJ4ib7dvSrMBA==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@eslint/object-schema": "^3.0.5",
        "debug": "^4.3.1",
        "minimatch": "^10.2.4"
      },
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      }
    },
    "node_modules/@eslint/config-helpers": {
      "version": "0.7.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/config-helpers/-/config-helpers-0.7.0.tgz",
      "integrity": "sha512-DObd/KKUsU+FaFv4PLxSRenpXfQWmPXXP3pPZ6/K1PCrMu2vQpMDMuQe/BqYeoLcz8ro0bVDF1RxOJgfVEdhUw==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@eslint/core": "^1.2.1"
      },
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      }
    },
    "node_modules/@eslint/core": {
      "version": "1.2.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/core/-/core-1.2.1.tgz",
      "integrity": "sha512-MwcE1P+AZ4C6DWlpin/OmOA54mmIZ/+xZuJiQd4SyB29oAJjN30UW9wkKNptW2ctp4cEsvhlLY/CsQ1uoHDloQ==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@types/json-schema": "^7.0.15"
      },
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      }
    },
    "node_modules/@eslint/js": {
      "version": "10.0.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/js/-/js-10.0.1.tgz",
      "integrity": "sha512-zeR9k5pd4gxjZ0abRoIaxdc7I3nDktoXZk2qOv9gCNWx3mVwEn32VRhyLaRsDiJjTs0xq/T8mfPtyuXu7GWBcA==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      },
      "funding": {
        "url": "https://eslint.org/donate"
      },
      "peerDependencies": {
        "eslint": "^10.0.0"
      },
      "peerDependenciesMeta": {
        "eslint": {
          "optional": true
        }
      }
    },
    "node_modules/@eslint/object-schema": {
      "version": "3.0.5",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/object-schema/-/object-schema-3.0.5.tgz",
      "integrity": "sha512-vqTaUEgxzm+YDSdElad6PiRoX4t8VGDjCtt05zn4nU810UIx/uNEV7/lZJ6KwFThKZOzOxzXy48da+No7HZaMw==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      }
    },
    "node_modules/@eslint/plugin-kit": {
      "version": "0.7.3",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@eslint/plugin-kit/-/plugin-kit-0.7.3.tgz",
      "integrity": "sha512-IkO+/KEUvwbVpiURZg+P7zF74z5Jxe0UgJxVni+RtoHQ6IZieXaO02kmadomap/q+l6bc/jdPGGqTjhuZnuz1Q==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@eslint/core": "^1.2.1",
        "levn": "^0.4.1"
      },
      "engines": {
        "node": "^20.19.0 || ^22.13.0 || >=24"
      }
    },
    "node_modules/@hono/node-server": {
      "version": "2.1.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@hono/node-server/-/node-server-2.1.1.tgz",
      "integrity": "sha512-ELuehkj5VCBdgEw9zs+ivkKwyzzUCSQuE96YmiPvn1ECBoZCczbFXJLeEGMTYjphP6gydh4pHMqEYPVMYUVgQg==",
      "license": "MIT",
      "engines": {
        "node": ">=20"
      },
      "peerDependencies": {
        "hono": "^4"
      }
    },
    "node_modules/@humanfs/core": {
      "version": "0.19.2",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@humanfs/core/-/core-0.19.2.tgz",
      "integrity": "sha512-UhXNm+CFMWcbChXywFwkmhqjs3PRCmcSa/hfBgLIb7oQ5HNb1wS0icWsGtSAUNgefHeI+eBrA8I1fxmbHsGdvA==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@humanfs/types": "^0.15.0"
      },
      "engines": {
        "node": ">=18.18.0"
      }
    },
    "node_modules/@humanfs/node": {
      "version": "0.16.8",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@humanfs/node/-/node-0.16.8.tgz",
      "integrity": "sha512-gE1eQNZ3R++kTzFUpdGlpmy8kDZD/MLyHqDwqjkVQI0JMdI1D51sy1H958PNXYkM2rAac7e5/CnIKZrHtPh3BQ==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "dependencies": {
        "@humanfs/core": "^0.19.2",
        "@humanfs/types": "^0.15.0",
        "@humanwhocodes/retry": "^0.4.0"
      },
      "engines": {
        "node": ">=18.18.0"
      }
    },
    "node_modules/@humanfs/types": {
      "version": "0.15.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@humanfs/types/-/types-0.15.0.tgz",
      "integrity": "sha512-ZZ1w0aoQkwuUuC7Yf+7sdeaNfqQiiLcSRbfI08oAxqLtpXQr9AIVX7Ay7HLDuiLYAaFPu8oBYNq/QIi9URHJ3Q==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "engines": {
        "node": ">=18.18.0"
      }
    },
    "node_modules/@humanwhocodes/module-importer": {
      "version": "1.0.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@humanwhocodes/module-importer/-/module-importer-1.0.1.tgz",
      "integrity": "sha512-bxveV4V8v5Yb4ncFTT3rPSgZBOpCkjfK0y4oVVVJwIuDVBRMDXrPyXRL988i5ap9m9bnyEEjWfm5WkBmtffLfA==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "engines": {
        "node": ">=12.22"
      },
      "funding": {
        "type": "github",
        "url": "https://github.com/sponsors/nzakas"
      }
    },
    "node_modules/@humanwhocodes/retry": {
      "version": "0.4.3",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@humanwhocodes/retry/-/retry-0.4.3.tgz",
      "integrity": "sha512-bV0Tgo9K4hfPCek+aMAn81RppFKv2ySDQeMoSZuvTASywNTnVJCArCZE2FWqpvIatKu7VMRLWlR1EazvVhDyhQ==",
      "dev": true,
      "license": "Apache-2.0",
      "engines": {
        "node": ">=18.18"
      },
      "funding": {
        "type": "github",
        "url": "https://github.com/sponsors/nzakas"
      }
    },
    "node_modules/@jridgewell/resolve-uri": {
      "version": "3.1.2",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@jridgewell/resolve-uri/-/resolve-uri-3.1.2.tgz",
      "integrity": "sha512-bRISgCIjP20/tbWSPWMEi54QVPRZExkuD9lJL+UIxUKtwVJA8wW1Trb1jMs1RFXo1CBTNZ/5hpC9QvmKWdopKw==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "engines": {
        "node": ">=6.0.0"
      }
    },
    "node_modules/@jridgewell/sourcemap-codec": {
      "version": "1.6.0",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@jridgewell/sourcemap-codec/-/sourcemap-codec-1.6.0.tgz",
      "integrity": "sha512-T7jf+5zgsZHwNJ4lvQ7/aezbyk0nNX+zJVWpmHA7VYsEx7a7qr5Rg5IbtJFqkgze5Y2sruq1RUY8Q837Od7iFw==",
      "dev": true,
      "license": "MIT"
    },
    "node_modules/@jridgewell/trace-mapping": {
      "version": "0.3.31",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@jridgewell/trace-mapping/-/trace-mapping-0.3.31.tgz",
      "integrity": "sha512-zzNR+SdQSDJzc8joaeP8QQoCQr8NuYx2dIIytl1QeBEZHJ9uW6hebsrYgbz8hJwUQao3TWCMtmfV8Nu1twOLAw==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
      "dependencies": {
        "@jridgewell/resolve-uri": "^3.1.0",
        "@jridgewell/sourcemap-codec": "^1.4.14"
      }
    },
    "node_modules/@keyv/bigmap": {
      "version": "1.3.1",
      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@keyv/bigmap/-/bigmap-1.3.1.tgz",
      "integrity": "sha512-WbzE9sdmQtKy8vrNPa9BRnwZh5UF4s1KTmSK0KUVLo3eff5BlQNNWDnFOouNpKfPKDnms9xynJjsMYjMaT/aFQ==",
      "dev": true,
      "license": "MIT",
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        "zod": "^3.25.28 || ^4"
      }
    }
  }
}
282 files

Advantages

  • Provides persistent, cumulative knowledge storage rather than re-discovering information on every query. evidence: README.md
  • Implements a structured memory hierarchy with confidence scoring and decay management. evidence: CLAUDE.md

Limitations

  • Requires manual curation of raw sources and adherence to specific frontmatter schemas. evidence: CLAUDE.md
  • The system relies on specific agent-based workflows that require Claude Code to function as intended. evidence: README.md

Security

Risk level: Low risk

This brain runs

Hooks (2)

  • .claude/settings.json (SessionStart): python3 "$CLAUDE_PROJECT_DIR"/.claude/skills/wiki-lint/scripts/wiki-status-check.py
  • .claude/settings.json (PostToolUse): python3 "$CLAUDE_PROJECT_DIR"/.claude/skills/wiki-lint/scripts/stamp-updated.py

Agent instructions that run or fetch something (22)

  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 .claude/skills/meeting-minutes/scripts/pending-recordings.py .
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: `python3 .claude/skills/meeting-minutes/scripts/transcribe.py --check` 로 백엔드 가용성을 먼저 본다.
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 $S/transcribe.py --backend local \
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 $S/transcribe.py --backend openai --confirm-upload \
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 .claude/skills/meeting-minutes/scripts/apikey.py status # 현재 출처 확인
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 .claude/skills/meeting-minutes/scripts/apikey.py set-keychain # 키체인에 저장
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: python3 .claude/skills/meeting-minutes/scripts/apikey.py migrate # 레거시 파일 → 키체인
  • .claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md: | 증상 | 원인 | 대응 | |---|---|---| | `ffmpeg 없음` | 미설치 | `brew install ffmpeg` | | `로컬 전사 엔진이 없다` | mlx-whisper 미설치 | `python3 -m pip install mlx-whisper` | | openai 백엔드가 거부됨 | `--confirm-upload` 누락 | 판정을 다시 하라.
  • .claude/skills/weekly-review/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/scope-expand.py expand \
  • .claude/skills/weekly-review/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/scope-expand.py pack $(cat /tmp/wr_cands.txt | cut -f3) > /tmp/wr_pack.md
  • .claude/skills/wiki-consolidate/SKILL.md: `python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/list-claims.py .` — L2 전체의 `claim::` 라인 수집.
  • .claude/skills/wiki-consolidate/SKILL.md: `python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/list-claims.py .`로 L2 전체 claim 수집 + `python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/concept-index.py .`로 기존 L3 카탈로그.
  • .claude/skills/wiki-consolidate/SKILL.md: 승격·재확인 시 `python3 .claude/skills/wiki-consolidate/scripts/confidence.py --kinds <official,normal,verbal,…>` (또는 `--count N --official/--verbal`)로 점수를 구해 frontmatter `confidence:`에 기록.
  • .claude/skills/wiki-ingest/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-ingest/scripts/concept-index.py .
  • .claude/skills/wiki-lint/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/validate-pages.py . --json
  • .claude/skills/wiki-lint/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/link-audit.py . --json
  • .claude/skills/wiki-lint/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py --scan . --json
  • .claude/skills/wiki-lint/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/search.py "<query>"
  • .claude/skills/wiki-ops/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/lint-due.py . 3
  • .claude/skills/wiki-ops/SKILL.md: python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/ingest-status.py . # 미인제스트 raw 소스 (pending)
  • .claude/skills/wiki-ops/SKILL.md: 리포트: `python3 metrics/cost-report.py` — 페이지당·소스100줄당 토큰, 낭비율, 총계.
  • CLAUDE.md: 미인제스트 raw 조회: `python3 .claude/skills/wiki-lint/scripts/ingest-status.py`.
  • Low risk: network-instructions (.claude/skills/meeting-minutes/SKILL.md:130)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/meeting-minutes/scripts/apikey.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/meeting-minutes/scripts/pending-recordings.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-ingest/scripts/concept-index.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/decay.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/ingest-status.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/link-audit.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/lint-due.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/scope-expand.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/search.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/stamp-updated.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/validate-pages.py)
  • Low risk: scripts-present (.claude/skills/wiki-lint/scripts/wiki-status-check.py)

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