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Obsidian x Claude Code 나만의 LLM Wiki 만들기

Obsidian을 단순 메모장에서 벗어나 개인 지식 데이터베이스로 진화시키고, Claude Code를 활용해 내 노트와 문서를 이해하는 AI 비서를 구축합니다. 반복 업무를 자동화하는 워크플로우를 직접 제작하며, 매일의 작업과 학습 내용이 복리로 쌓이고 나만의 노하우로 변환되는 지식 시스템을 완성합니다.

8명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

AI 코딩
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AI 활용법
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AI
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AI
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • Obsidian 기반 개인 지식 데이터베이스 설계 및 Claude Code 연동 AI 비서 구축

  • 반복 업무 자동화를 위한 재사용 가능한 워크플로우 제작

  • 관심 기술 아티클을 AI가 수집·요약·정리해주는 '개인 기술 학습 파이프라인' 만들기

이런 적, 한 번쯤 있으셨죠?

책·강의·아티클은 계속 보는데, 정작 내 것이 된 게 뭔지 모르겠을 때

공부한 내용을 정리하고는 싶은데, 정리에 들어가는 시간 자체가 부담스러울 때

매일 아티클·논문·회의록은 쌓이는데, 정작 필요할 때 어디 있는지 못 찾을 때

ChatGPT한테 매번 프로젝트 구조·라이브러리·팀 컨벤션을 처음부터 설명하느라 지칠 때

"3개월 전에 우리가 왜 이 라이브러리를 택했더라?" 결정의 이유가 도무지 떠오르지 않을 때

비슷한 버그를 두세 번째 마주쳤는데, 지난번에 어떻게 해결했는지 또 처음부터 디버깅하고 있을 때

지난 번 회의때 동료가 했던 말이나 결정이 기억이 안날 때

이 강의는 두 도구를 결합해, 지식이 시간이 지날수록 복리로 쌓이는 시스템을 만드는 법을 다룹니다.

저 역시 개발 업무에 LLM Wiki를 도입한 뒤로 업무 생산성이 눈에 띄게 달라졌습니다.

제가 느꼈던 큰 변화들은 아래와 같습니다.

🔹 업무하면서 수집한 아티클, 논문 등이 자동으로 정리되며 기존의 저의 지식과 융합이 되어 훨씬 빠르고 효율적으로 지식이 늘었습니다.

🔹 회의내용, 아키텍쳐 결정사항, 팀 내에서 발생하는 모든 일들이 한눈에 다 들어오고 정리가 되었습니다.

🔹 개발하면서 있었던 트러블슈팅 목록이 자동으로 정리가 되어 추후 개발하는데 있어 동일한 실수가 반복되지 않게 되었습니다.

🔹 Claude에게 질의할때 이미 컨텍스트를 Claude가 알고있기때문에 프롬프팅이 정말 간편해졌습니다. (ex "어제 프로젝트 회의에서 결정된 내용대로 수정해서 테스트 돌려봐") 


위 경험을 바탕으로, 강의에서는 제가 실제로 운영 중인 시스템을 만들때 사용했던 방법을 그대로 공개합니다.

이런분께 추천드려요

  • 개발자: 기술 결정·설계 히스토리·디버깅 기록이 검색 가능한 자산으로 남는 시스템이 필요하신 분

  • 프리랜서: 개발·기획·운영을 동시에 혼자서 진행하면서 통합 관리가 필요하신 분

  • 학생: 공부한 내용·읽은 자료·아이디어가 흩어지지 않고 내 것으로 쌓이길 원하는 분

  • 기획자: 기획 리서치, 유저 인터뷰, 경쟁사 분석 등 모아둔 자료로 인사이트를 도출하길 원하는 분

✔️

이 강의가 끝나면 당신은


나만의 LLM Wiki 완성

✅ 일반 챗봇의 한계를 넘어 나만의 AI 비서를 구축합니다.

Claude Code를 통해 내 업무의 구조, 규칙, 워크플로우를 이해하는 AI를 만들 수 있습니다.

6개월 뒤에도 살아있는 지식 시스템

✅ 복리로 쌓이는 지식

시간이 지날수록 복리로 쌓이는 지식을 가지게 됩니다.

내 도메인에 맞는 커스텀 Wiki 설계 능력

✅ 개인화로 커스텀되는 Wiki

강의에서 배운 패턴을 바탕으로, 개발·연구·기획 등 내 분야에 맞는 위키 구조와 스킬을 직접 설계할 수 있습니다.


📚

나만의 AI 비서 구축,
지식 시스템 완성하기

나만의 LLM 시스템

Section 1

나만의 LLM 시스템이 왜 필요한가

ChatGPT·Claude 같은 범용 챗봇은 매번 처음부터 답을 만들어냅니다. 이 섹션에서는 맥락이 휘발되는 AI의 구조적 한계를 짚고, Obsidian이 왜 '지식 자산'을 만드는 도구로 적합한지, 그리고 LLM Wiki의 아키텍쳐를 어떻게 설계해야되는지 알아봅니다.


Section 2

Obsidian × Claude Code

LLM Wiki 운영에 꼭 필요한 Obsidian 핵심 기능을 빠르게 훑고, Claude Code를 설치해 첫 세션을 띄웁니다. 그리고 가장 중요한 단계, AI에게 내 볼트의 구조·규칙·워크플로우를 선언하는 Claude.md작성법을 익힙니다.


Section 3

지식 시스템 설계 및 구축 실습

3-Layer 아키텍처 기반의 볼트 구조를 직접 설정하고, 원본 자료를 AI가 읽어 위키 페이지로 변환하는 Ingest 파이프라인을 구축합니다. 또한, 태그 시스템과 린트 규칙을 활용하여 지식 관리 효율성을 높입니다.


Section 4

구축된 지식 활용 워크플로우

쌓아둔 지식을 질의하고 LLM이 스스로 개선하는 Wiki를 만드는 query 실습을 진행합니다. 회의록 자산화 및 조직 역학 질의를 위한 페이지 설계 등 실전 활용 워크플로우를 다룹니다.


Section 5

LLM Wiki 응용 사례

지금까지 학습한 내용을 바탕으로 LLM Wiki를 다양한 분야에 응용하는 방법을 탐구합니다. 개인화된 AI 비서 구축 및 지식 관리 시스템의 확장 가능성을 모색합니다.


수강 전 참고 사항


실습 환경

  • Obsidian은 Windows, macOS에서 모두 사용 가능합니다.

  • Claude Code 도 위와 동일합니다.

  • 코드 노트 작성을 위해 기본적인 텍스트 편집 능력이 필요합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • Obsidian이나 Claude Code 사용경험이 없어도 상관없습니다.

  • AI 코딩 도구 사용 경험이 있으면 이해가 빠릅니다.

  • 개인 지식 관리의 중요성을 이해하는 분에게 추천합니다.


강의는 지속해서 업데이트 될 예정입니다 😃

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 코딩 도구를 사용하지만 프로젝트 맥락을 누적하고 재활용하고 싶은 개발자

  • 학습 내용이 휘발되지 않도록 정리-재활용 루프를 만들고 싶은 주니어·미들 개발자

  • 한정된 시간 안에 제품 개발과 운영을 동시에 처리해야 하는 1인 개발자·인디 메이커

선수 지식,
필요할까요?

  • Obsidian 또는 일반 노트 앱 사용 경험

  • AI 코딩 도구(ChatGPT, Claude 등)를 업무에 활용해본 경험

  • 개발 또는 기술 관련 업무를 수행하며 지식 정리의 필요성을 느낀 경험

안녕하세요
실용주의개발입니다.

격변의 시기에 살아남을 개발자를 위한 내용공유

네카라쿠배 실무 개발자

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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