Second Brain Compiler · Obsidian Native

"하루치 메모가 한 달 뒤
어디 있는지 아는 시스템."

매일 쌓이는 메모를 AI 가 자동으로 정리하고, 한 달 뒤에도 다시 꺼내 쓸 수 있게 만드는 도구예요.
wiki/ 폴더 = Obsidian Vault — 정리는 LLM 에 맡기고, 당신은 콘텐츠 출력에만 집중하세요.

raw/ 원본 (불변) 🧠 LLM compiler CODE 자동화 wiki/ = Obsidian Vault [[wikilink]] · frontmatter
GitHub repo → Quick Start SPEC.md
4
input channels
4
core commands
Obsidian
native
Claude
Code CLI
기본 engine
MIT
license
⏱ 15초 요약

매일 쌓이는 메모·자료를 저장만 하지 말고, AI 가 알아서 정리하고 한 달 뒤에 어디 있는지 다시 꺼내쓰게 만드는 도구예요. 당신은 외부 콘텐츠(블로그·강의·요약)를 만드는 출력에만 집중하면 됩니다. Obsidian 을 이미 쓰고 있다면 설치 0 단계로 바로 작동해요.

📖 알아두면 좋은 용어
Andrej Karpathy (전 OpenAI · 테슬라 AI 디렉터)
"노트는 LLM 친화 wiki 로 진화해야 한다" 는 패턴을 제안한 사람. llm-brain 의 wiki/ 폴더 컨셉이 여기서 왔어요.
Tiago Forte / Second Brain
"머리 밖에 저장하는 두 번째 두뇌" 라는 지식 관리 프레임의 창시자. Capture → Organize → Distill → Express 4 단계가 핵심이에요.
Obsidian Vault
Obsidian 노트 앱의 작업 폴더. llm-brain 의 wiki/ 폴더가 그대로 Vault 가 됩니다 — 별도 연동 0.
Distill (정제) vs Express (출력)
Distill 은 "쌓인 메모를 핵심만 남기게 압축" 하는 작업. llm-brain 에서는 LLM 이 자동 처리합니다. Express 는 그 정제된 지식을 블로그·강의·요약 같은 외부 콘텐츠로 꺼내는 단계예요.
raw/ 와 wiki/ 폴더
raw/ 는 원본 (불변) — URL·PDF·메모를 그대로 보관. wiki/ 는 LLM 이 정제한 결과 — Obsidian 으로 열면 그래프·링크가 자동 시각화돼요.
// obsidian_native · wiki_is_a_vault

🧠 wiki/ 폴더 = Obsidian Vault

llm-brain 은 별도 UI 가 없습니다. 당신이 매일 쓰는 Obsidian 안에서 그대로 작동합니다.

실제 운영 중인 wiki 의 Obsidian Graph View — 4 단계 zoom 으로 전체 그래프부터 개별 노드까지

↑ 실제 운영 중인 llm-brain wiki 의 Obsidian Graph View · 전체 → cluster → label → 개별 노드 4 단계 zoom · 녹색 = wiki 페이지, 회색 = 폴더, 빨강/노랑 = 허브 개념

🟣 Obsidian + LLM 4 영역 호환
  • wiki/ 폴더를 Obsidian 으로 열면 바로 작동 — 별도 설치·연동 0. 페이지가 그대로 노트로 보임.
  • [[wikilink]] + frontmatter 가 Obsidian 표준 — Graph View 에 즉시 노드·엣지 시각화. dataview·plugin 연동 자유.
  • 기존 Obsidian vault 자동 미러링 — schema/sources.yaml 에 vault path 만 등록하면 TIL·회의록·context 가 raw/ 로 자동 sync.
  • Graph View ↔ curate --graph 양방향 — Obsidian 에서 link 추가하면 다음 curate 가 허브 감지·distill 우선 처리에 반영.
// llm_wiki_+_second_brain

llm-brain = Karpathy + Forte

raw/→wiki/  +  Capture · Organize · Distill · Express
Distill 은 LLM 이 대행합니다. 당신은 Express 에만 집중하세요.
LLM handles Distill. You focus only on Express.
// core_commands

4 개 핵심 명령어

Claude Code CLI 안에서 자연어로 호출. 또는 직접 Python script.

📥 ingest 🟣 Obsidian
4 가지 입력 채널 — 수동 MD/PDF · /ingest URL · Obsidian vault 자동 미러 · cron
/ingest https://url --resonance high
/ingest ~/Downloads/paper.pdf
/ingest "오늘 배운 것: ..."
when · 새 지식이 들어올 때마다
🔁 curate
점진적 압축 + 그래프 분석. distill_level · access_count · TTL 자동 관리
curate --distill     # distill_level 점진 압축
curate --graph       # wikilink 그래프 → 허브 감지
curate --lifecycle   # TTL 초과 → archive
curate --all
when · 주 1 회 또는 cron 자동
📤 express
wiki → blog / lecture / summary / report 창작물 출력. raw 로 피드백 루프
express blog "AI 에이전트 설계 패턴"
express lecture "..." --slides 5
express summary --week
express report "경쟁사 현황"
when · wiki → 외부 출력 필요할 때
🔍 query
wiki 기반 답변. raw 없으면 "raw 데이터가 필요합니다" 응답. access_count 자동 증가
"RAG 구현할 때 뭐가 중요했지?"
→ wiki/ 내용 기반으로만 답변
→ access_count++ → 다음 curate 우선
when · 지식을 다시 꺼내 쓸 때
// daily_obsidian_moments

Obsidian 안에서 이렇게 끼어듭니다

Claude 와 평소대로 대화하면 됩니다. 메모가 흩어지거나 꺼내쓰지 못해 답답한 순간마다 llm-brain 이 자동으로 작동해요.

"오늘 배운 것 정리해줘"
raw/daily/YYYY-MM-DD.md 에 원본 그대로 저장. 다음 curate 가 wiki/ 로 정제하고 [[관련 개념]] 으로 자동 연결돼요.
"이번 주 블로그 글 하나 써줘"
express blog 가 wiki/ 그래프에서 허브 개념을 collation. 인용처는 raw/ 원본 링크로 자동 attribution — citation 누락 걱정 0.
"RAG 구현할 때 뭐가 중요했지?"
query 가 wiki/ 만 본 답변을 줘요. raw/ 만 있으면 "정제 안 된 원본이 있는데 curate 부터 돌릴까요?" 라고 되물어요.
"이 PDF 논문 ingest 해줘"
/ingest paper.pdf — raw/papers/ 에 보관 + frontmatter(resonance, tags) 자동 작성. 자주 인용되는 노트면 access_count 올라가서 다음 curate 우선순위로.
"내 vault 를 그대로 쓰고 싶어"
schema/sources.yaml 에 vault path 등록 끝. TIL · 회의록 · context 폴더가 raw/ 로 자동 mirror — Obsidian 사용 흐름은 그대로 유지돼요.

일부러 명령어를 외울 필요 없어요. "정리해줘", "써줘", "꺼내줘", "ingest 해줘" 같은 말이 나오는 순간 자동 라우팅됩니다.

// who_this_is_for

어떤 사람을 위한 도구인가

한 줄 정의: "메모는 쌓이는데 한 달 뒤에 꺼내쓰지 못하고, 외부 콘텐츠로도 발행하지 못하는 사람"

#
페르소나
진짜 페인
llm-brain 으로 풀고 싶은 것
A
Karpathy 팬 1인 개발자
LLM Wiki 패턴은 매력적인데 직접 구현은 부담
wiki/ + raw/ 구조 + Distill 자동화를 Obsidian 안에서 즉시
B
5년차 PM (회사 위키 별도)
사내 노션 외에 개인 지식 저장소가 필요한데 검색이 안 됨
내 vault 가 그대로 wiki/ 로 작동 — sync 0 단계
C
블로그·뉴스레터 메이커
메모는 쌓이는데 글로 꺼내쓰질 못함
express blog 한 줄로 관련 wiki 자동 collation
D
강의·교육 콘텐츠 제작자
주차별 강의자료가 같은 개념을 매번 재정리
wiki 에서 개념 한 번 정제 → lecture/summary 로 재사용
E
PARA 지친 Second Brain 학습자
Capture·Organize 만 하다가 Distill·Express 가 비어있음
Distill 은 LLM 이 대행, 본인은 Express 에만 집중
근데 말이죠

llm-brain 을 안 써도 되는 때도 있어요

  • Obsidian 을 안 쓰는 분 — llm-brain 은 Obsidian Vault 가 핵심 인터페이스예요. Notion·Roam 같은 다른 노트 앱과는 직접 호환되지 않습니다.
  • 저장하는 메모량이 적은 분 — 주 5 건 이하라면 LLM 정제가 주는 효과보다 직접 정리하는 게 빨라요.
  • "수동 정리" 자체를 즐기는 분 — 정리 과정에서 사고가 정제된다고 느낀다면 자동화가 오히려 손실이에요.
  • 외부 출력(블로그·강의)을 안 하는 분 — Express 단계가 의미 없으면 시스템의 절반이 비어요.

설치 (3 분)

git clone + Python venv + Obsidian 으로 wiki/ 열기 = 끝.

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

# 2. Python 환경 (3.11+)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

# 3. (선택) Obsidian 에서 이 폴더를 Vault 로 열기
#    → wiki/ 페이지가 그대로 노트로 보임, Graph View 작동

# 4. 첫 ingest
# Claude Code 안에서:
"ingest 해줘"
# 또는 직접:
/ingest "오늘 배운 것: ..."

오픈소스 · MIT 라이선스

Karpathy 의 LLM Wiki + Tiago Forte 의 Second Brain. Obsidian Native 로 작동. 김생근 (habix.ai) 의 개인 운영 시스템 그대로 공개.

GitHub 에서 보기 → 전체 SPEC hplan 도 보기 →