노트든 PDF든, 읽은 모든 것을 구조화된 지식 베이스로. Karpathy LLM Wiki 가 정리합니다.
잃을까요, 키울까요?
글을 저장하고 위치를 잊음. 나중에 검색해도 아무것도.
보관함에서 노트를 고르기만 하면 끝. 아이디어를 찾고, 페이지를 만들고, 요약 준비 완료
두 노트를 수동으로 연결. 하나가 바뀌면 다른 하나는 옛날 정보로 남음. 연결이 죽음.
연결이 살아있습니다. 새 정보가 이전 정보와 모순되면, 모든 관련 페이지가 최신 상태로 유지됩니다.
1년치 노트. 그냥 파일들. 모든 프로젝트가 처음부터 시작. 같은 독서, 같은 결론.
1년이 위키를 만듭니다. 모든 새로운 질문이 당신이 모은 모든 것을 활용합니다. 지식이 성장합니다.
하나의 노트, 무한한 연결.
기능이 아닙니다. 당신이 읽는 모든 것과의 새로운 관계입니다.
노트를 하나 고르면, 플러그인이 읽고, 추출하고, 만듭니다. 폴더도 태그도 필요 없음.
친구한테 말하듯 질문하세요. 플러그인이 생각하고 자연스럽게 답합니다.
새 파일? 자동 수집. 모순? 자동 발견. 당신의 페이스로.
별칭, 중복, 죽은 링크, 고아 페이지, 빈 페이지 — 한 번에.
아키텍처, 워크플로우 및 모델 선택에 대한 심층 탐구
PDFs, images, and Office files join your wiki alongside Markdown notes. AWS Bedrock now accepts SSO. Empty stub pages are off by default. Your existing wiki doesn't change — click Update and you're done.
The same ingest pipeline that runs inside Obsidian, now callable from a terminal. Run it on a server, in a script, or on a machine that has never opened Obsidian.
Qwen3.5, Qwen3.6, Gemma 4, oMLX — which model runs your wiki well, on what hardware, with what tradeoffs. A practical guide to going fully offline without sacrificing usability.
Obsidian만 있으면 됩니다.
설정 → Karpathy LLM Wiki. LLM 선택, 키 입력, 테스트, 저장.
Cmd+P (또는 Ctrl+P). Ingest 입력으로 단일 소스 추가, Multi-File Ingest로 여러 개 한 번에 선택. Query 입력으로 질문.
시작하기 전에 알아둘 것들.
수동 [[링크]] 는 이미 보이는 연결만 잡습니다. 플러그인은 모든 노트를 읽고, 놓친 연결을 찾아, 페이지를 만듭니다 — 월을 넘어, 폴더를 넘어, 묻혀 있던 언급까지.
아닙니다. 플러그인은 자신의 wiki/ 폴더에만 씁니다. 검토 완료 표시를 한 페이지는 AI가 다시 쓰지 않고 추가만 합니다.
데스크톱 Obsidian 최신 안정판과 LLM 공급자 API 키. 긴 컨텍스트 모델이 최고. 한 번 수집에 LLM 측 $0.05–$0.50 — 플러그인 자체는 무료 오픈소스. Ollama / LM Studio 로컬 모델은 키 불필요.
네. Ollama 또는 LM Studio 를 쓰면 모든 바이트가 당신 컴퓨터 안에 남습니다. 클라우드 모델은 데이터가 당신이 시작한 수집이나 쿼리 동안만 나갑니다.
PDF 는 일급 소스입니다 — vault 에서 고르면 노트와 같은 Wiki 그래프에 합류합니다. 수집, lint, 쿼리에 다른 모델을 할당할 수도 있습니다.
GitHub 에서 issue 를 열거나 discussion 을 시작하세요.
소스를 읽고, 한 글자씩 확인하세요.
사이트와 플러그인의 모든 코드가 GitHub에 있습니다. fork하고, 감사하고, 당신의 것으로 만드세요.
플러그인은 자기 wiki/ 폴더에만 페이지를 씁니다. 당신의 노트는 절대 읽히거나, 수정되거나, 교체되지 않습니다.
추적 없음, 분석 없음, 서버 없음. 플러그인이 스스로 외부에 요청을 보낼 일은 없습니다.
API 키는 시스템 키체인에만 보관됩니다——평문으로는 어디에도 쓰지 않습니다.
섬이 아닙니다. 당신이 좋아하는 모든 도구가 이제 더 좋습니다.
연결 보기
위키가 그래프에 의미를 부여. 허브 페이지, 클러스터, 고립 노트. 장식이 아닌 탐색.
글 저장
클립을 보관함 어디든 저장한 뒤 Cmd+P → Ingest from folder 실행. AI가 추출, 연결, 업데이트. 한 번 클립으로 10개 이상의 위키 페이지 생성.
데이터 쿼리
AI가 구조를 추가. 태그, 날짜, 카테고리. 빈 테이블이 살아있는 대시보드로.
버전 추적
지식이 어떻게 진화하는지 지켜보세요. 모든 커밋이 당신의 성장 이야기를 전합니다.
슬라이드 만들기
"내 연구를 10분 발표용으로 요약해"라고 물어보세요. 위키가 지식에서 슬라이드를 만듭니다.
비주얼 캔버스
AI가 지식에서 개념도, 타임라인, 의사결정 트리를 구축. 더 이상 빈 캔버스가 아닙니다.
12가지 길 — 클라우드, 로컬, 또는 당신만의 endpoint. 언제든 바꾸세요.
긴 컨텍스트 모델이 위키 전체를 한 번에 읽습니다 — 단편이 아닌 완전한 그림. 로컬 모델은 기기 안에서 완전히 동작 — 업로드 없음, API 키 없음.
