미친 수준의 Claude Code 지식 그래프 스택

CChase AI
Computing/SoftwareInternet Technology

Transcript

00:00:00이것은 저희가 본 것 중 CloudCode에 제2의 두뇌를 제공하기 위한 최고의 스택일지도 모릅니다.
00:00:04모두가 CloudCode의 메모리 성능을 향상하기 위해 Obsidian이나 Graphify를 사용하는 것에 열광하고 있죠.
00:00:10하지만 한 가지 도구만 선택하는 대신, 이 모든 도구를 결합하면 어떨까요?
00:00:15Graphify를 사용하여 코드베이스나 일련의 문서 등 모든 저장소를
00:00:20지식 그래프로 변환한 다음, 그 지식 그래프를 Obsidian에 통합한다면 어떨까요?
00:00:26CloudCode가 언제든 그것을 쿼리할 수 있도록 말이죠.
00:00:28오늘 영상에서는 바로 그 방법을 보여드리겠습니다.
00:00:32자, 바로 시작해 보죠.
00:00:33가장 먼저 답해야 할 질문은 '왜'인가입니다.
00:00:35왜 우리가 오른쪽에 있는 Graphify와 왼쪽에 있는 Obsidian을 결합해야 할까요?
00:00:41그 이유는 이 두 도구를 결합함으로써 CloudCode가 우리가 가진 볼트의 맥락 안에서
00:00:46대규모 저장소에 대한 질문에 더 잘 답변할 수 있게 되기 때문입니다.
00:00:51그게 무슨 뜻일까요?
00:00:53Graphify가 무엇을 하는지 기억해 보세요.
00:00:56Graphify를 사용하면 CloudCode를 모든 저장소나 코드베이스로 가리켜 지식
00:01:01그래프를 만들 수 있습니다.
00:01:02그 지식 그래프는 CloudCode의 지도 역할을 하며 코드베이스 내부에서
00:01:08어떤 일이 벌어지는지, 또는 문서 내의 다양한 개념과 그 관계,
00:01:12그 이유를 보여줍니다.
00:01:13CloudCode에게 제공되는 이 지도는 코드베이스에 관한 질문에
00:01:16더 빠르고 효율적으로 답할 수 있게 해줍니다.
00:01:17하지만 Graphify의 한 가지 단점은 그것이 진공 상태에 있다는 점입니다.
00:01:22그저 그 코드베이스일 뿐이죠.
00:01:23그저 그 문서 집합일 뿐입니다.
00:01:24우리가 볼트 안에서 살펴보고 있는 더 큰 프로젝트와는 전혀 관련이 없죠.
00:01:29Obsidian 볼트는 매우 광범위할 수 있으니까요.
00:01:31Obsidian 볼트는 범위가 꽤 넓을 수 있습니다.
00:01:35Graphify로 어떤 저장소나 일련의 문서들을 살펴보았는데,
00:01:39그것이 전체적인 큰 그림에서 어떻게 맞물리는지 알고 싶은 상황이 생길 수 있죠.
00:01:43바로 이럴 때 Obsidian이 필요합니다.
00:01:44Graphify에서 찾은 모든 것을 우리 볼트로 가져올 수 있으니까요.
00:01:45아니면 단순히 Obsidian을 좋아해서 Graphify로 만든 구성을
00:01:50자체적인 독립형 Obsidian 볼트로 만들고 싶다면, 그렇게 할 수도 있습니다.
00:01:56그렇게 할 수도 있습니다.
00:02:00Obsidian으로 가져와야 하는 이유는 크게 두 가지입니다.
00:02:02첫째, Graphify로 모든 것을 파악했으니,
00:02:05이제 더 큰 프로젝트의 맥락 속에서 활용하고 싶을 때입니다.
00:02:08네, 바로 여기로 넣으면 됩니다.
00:02:10둘째는 그냥 모든 Obsidian 관련 기능을 좋아하는 경우죠.
00:02:13Obsidian 인프라 안에 머물고 싶고요.
00:02:14추가 기능도 원하고요.
00:02:15UI도 마음에 들고, 그런 것들이죠.
00:02:17그것도 쉬운 일입니다.
00:02:18그게 바로 여러분이 관심을 가져야 할 이유입니다.
00:02:19방법으로 넘어가기 전에, 오늘 영상의 스폰서인 저에 대해 잠시 소개하겠습니다.
00:02:24방금 Cloud Code 마스터클래스를 출시했는데, 이는 기술적인 배경 지식이 없어도
00:02:28완전 초보에서 AI 개발자로 거듭날 수 있는 최고의 방법입니다.
00:02:31매주 업데이트하고 있으며, Obsidian과 관련된 방대한 콘텐츠가
00:02:36그 안에 담겨 있습니다. 아마 오늘 다루게 될 자신만의 Cloud OS 커맨드 센터
00:02:39구축법도 포함되어 있죠.
00:02:41관심 있으신 분들은 고정 댓글의 링크를 확인해 주세요.
00:02:44Chase AI+ 안에서 찾으실 수 있습니다.
00:02:46이 Graphify와 Obsidian 스택을 구현하려면 당연히 Graphify와 Obsidian이 필요합니다.
00:02:52이 영상은 두 도구의 기초 사용법을 배우는 튜토리얼이 아닙니다.
00:02:56그건 제가 이전에 제작한 콘텐츠가 있으니,
00:02:56상단에 링크를 걸어두거나 제 프로필을 확인해 주시면 됩니다.
00:03:00완전 처음이라면 말이죠.
00:03:04가장 먼저 필요한 건 Graphify입니다.
00:03:07Obsidian으로 가져오고 싶은 문서나 코드베이스가 있어야 하죠.
00:03:12다시 말씀드리지만 선택지는 두 가지입니다.
00:03:13하나는 진짜 코드베이스를 살펴보는 것이고,
00:03:15다른 하나는 코드가 아닌 문서, PDF, 이미지, 영상 등 정보의 덩어리를
00:03:20살펴보는 것입니다. 그 어떤 정보의 corpus든 말이죠.
00:03:28Graphify가 디렉터리를 살펴보고 모든 의미와 연결을 추출하여,
00:03:32볼트로 바꿔줄 것입니다.
00:03:34오늘 우리는 그걸 할 겁니다.
00:03:35비코드 기반의 볼트 시나리오를 살펴보겠습니다.
00:03:40데모를 위해 Cloud Code 문서를 가져올 겁니다.
00:03:43먼저 Cloud Code 문서를 다운로드하겠습니다.
00:03:45그런 다음 Graphify가 문서를 가리키게 합니다.
00:03:48지식 그래프를 생성하고, 그것을 Obsidian으로 보낼 겁니다.
00:03:52데모는 이렇게 진행됩니다.
00:03:53Graphify의 장점은 이미 이런 기능이 내장되어 있다는 겁니다.
00:03:57따라서 Obsidian 쪽에서 특별히 할 일은 없습니다.
00:04:00한두 가지만 처리하면 되는데, 그건 보여드릴게요.
00:04:02대부분의 작업은 Graphify 명령어를 통해 처리됩니다. 왜냐하면
00:04:08발견한 모든 것으로 볼트를 생성하라는 Graphify 플래그가 있기 때문이죠.
00:04:14바로 여기 보시는 것처럼요.
00:04:16graphify --obsidian은 우리를 위해 Obsidian 볼트를 생성합니다.
00:04:19이를 수행하는 건 꽤 쉽습니다. Graphify를 설치하면
00:04:23Graphify 스킬이 포함되기 때문입니다.
00:04:24그래서 자연어를 사용하면 됩니다.
00:04:25Cloud Code로 들어가서 공식 Cloud Code 문서를 다운로드하고,
00:04:30Graphify를 해당 문서로 가리킨 뒤, Graphify Obsidian 명령어를 사용하여 볼트로 바꾸면 됩니다.
00:04:36그게 끝입니다.
00:04:37실제로는 어떤 모습인지 보여드릴게요.
00:04:39문서를 가져오는 과정이 진행됩니다.
00:04:41171페이지 분량이었죠.
00:04:44모두 독립적인 폴더에 다운로드한 다음, Graphify 지식 그래프
00:04:50시퀀스를 실행하기 시작했습니다.
00:04:51문서로 생성된 지식 그래프는 이렇습니다. 하지만 어떻게
00:04:55노드를 생성했는지 조금 더 자세히 알아볼까요?
00:04:58도대체 이 노드들은 어디서 온 걸까요?
00:04:59각 노드가 다운로드된 페이지 하나하나와 같은 것일까요?
00:05:02꼭 그렇지는 않습니다.
00:05:03Graphify가 공식 Cloud Code 문서에서 가져온 문서의 양은
00:05:09145개 문서입니다.
00:05:11이제 모든 문서가 노드와 관련이 있는 건 아닙니다.
00:05:14Graphify는 모든 문서를 살펴보고, 그 문서들에서 개념을
00:05:20추출합니다.
00:05:20실제로 591개의 노드를 추출했고 685개의 연결이 생성되었습니다.
00:05:26기억하세요, 각 노드는 문서가 아닙니다.
00:05:31다운로드된 웹페이지가 아니에요.
00:05:32페이지의 개념이며, 그것들을 연결한 것입니다.
00:05:35여기서 확인할 수 있습니다.
00:05:36컨텍스트 윈도우를 보면 무엇이 연결되어 있을까요?
00:05:39경로 범위 규칙(path scoped rules), 서브 에이전트 분리 컨텍스트 윈도우, 포스트
00:05:45도구 사용 훅, 확장된 100만 토큰 컨텍스트 같은 것들이 보이네요.
00:05:49즉, 컨텍스트 윈도우가 큰 노드이고, 그와 관련된 개념들이 보입니다.
00:05:54145개 문서, 591개 개념, 685개 연결, 그리고 67개 커뮤니티가 있습니다.
00:06:00커뮤니티가 무엇인지 기억하시나요?
00:06:01커뮤니티는 이러한 개념들의 그룹화입니다.
00:06:04컨텍스트 같은 것은 아마 커뮤니티일 겁니다.
00:06:07여기서 보실 수 있습니다.
00:06:08체크포인팅, 클라우드와 웹, LLM 게이트웨이 스킬 등이 있죠.
00:06:12이전 Graphify 영상에서 보셨다면, 이게 바로 Graphify의 핵심 가치입니다.
00:06:16개념을 추출하고 매핑하는 아이디어 말이죠.
00:06:19이제 Cloud Code에게 이 지식 그래프를 주면,
00:06:22문서에 관한 질문에 매우 쉽게 답할 수 있습니다.
00:06:27서브 에이전트에 대해 질문하면, 서브 에이전트와
00:06:31관련된 것을 알아내는 건 매우 쉽죠.
00:06:32에이전트 팀 같은 것들이요.
00:06:34단순히 grepping 하는 게 아니니까요.
00:06:35단순히 Ctrl+F를 하는 것도 아니고요.
00:06:37지도를 가지고 있죠.
00:06:37연결을 이해하고 있습니다.
00:06:38그 이유를 이해하고 있습니다.
00:06:40하지만 현재 Graphify 상에서는 훌륭해도, 이건 진공 상태에 있습니다.
00:06:44이건 제 Obsidian 볼트와는 아무런 관련이 없죠.
00:06:47제 Obsidian 볼트에는 Cloud Code와 관련된 내용이 많습니다.
00:06:50Cloud Code 프로젝트, Cloud Code 콘텐츠 등 관련 내용이 많은데,
00:06:54Cloud Code 문서 정보가 유용한 자산이 될 수 있겠죠.
00:06:57그럼 이제 질문은, 이것들을 제가 Obsidian 안에 가지고 있는
00:07:02지식 그래프로 어떻게 가져오느냐는 겁니다.
00:07:03물론, Obsidian에서 볼 때 이것이 완전한 지식 그래프와
00:07:09정확히 일치하는 건 아닙니다.
00:07:10그저 연결된 마크다운 파일들의 묶음일 뿐이죠.
00:07:12Graphify 지식 그래프와 Obsidian 사이의 이 전환은 Graphify가
00:07:16자동으로 해주기 때문에 매우 쉽습니다.
00:07:19Obsidian 플래그를 호출하면 Graphify는 모든 노드로 이동하여,
00:07:26예를 들어 '서브 에이전트' 같은 마크다운 파일을 생성합니다.
00:07:31그리고 자동 백링크를 생성하죠. Obsidian 내부에서
00:07:35연결을 가질 수 있게 해주는 것들이요. 연결된 모든 노드들과 함께요.
00:07:41그러면 591개의 마크다운 파일과 685개의 적절한 링크가 생성되어,
00:07:50즉시 Obsidian으로 삽입됩니다.
00:07:54정말 많죠.
00:07:55이렇게 많은 마크다운 파일이 지금 사용 중인 Obsidian 볼트와
00:08:01구조에 곧바로 주입되는 겁니다.
00:08:03한 편으로는 가치 있는 정보가 많으니 좋은 일입니다.
00:08:06하지만,
00:08:06다른 한 편으로는 600개의 문서를 마구잡이로 주입하는 것이 우리가 원하던 것일까요?
00:08:12조금 과할 수도 있습니다.
00:08:14너무 많을 수도 있죠.
00:08:16자, 그럼 주입될 이 새로운 데이터들을 다룰 옵션은 무엇일까요?
00:08:21만약 저처럼 Cloud OS Obsidian 커맨드 센터를 구축했다면,
00:08:26시스템에 그냥 무언가를 던져 넣는 것을 조심스러워할 겁니다.
00:08:29무엇이 들어오고 나가는지 파악하고 싶겠죠.
00:08:31그저 멋져 보이는 Obsidian 지식 그래프를 만드는 게 제 목적은 아닙니다.
00:08:35이건 일관된 시스템의 일부니까요.
00:08:38볼트로 쏟아져 들어오는 마크다운 파일의 홍수를 더 잘 통제하기 위해,
00:08:42우리에게는 정말 네 가지 옵션이 있습니다.
00:08:45첫 번째 옵션은 단순히 Obsidian 생태계에 정보를 넣고 싶어 하는 분들을 위한 것으로,
00:08:50메인 볼트에 들어가는 것은 신경 쓰지 않는 경우입니다.
00:08:54바로 이 정보를 위한 독립적인 볼트를 만드는 것입니다.
00:08:59지식 그래프를 가졌지만 그것을 별도의 볼트로 만드는 거죠.
00:09:04여전히 진공 상태에 있겠지만, Obsidian 내부의 진공 상태입니다.
00:09:07어떤 사람들에겐 그것이 훌륭하죠.
00:09:08그게 그들이 원하는 겁니다.
00:09:09사실 Graphify의 기본 동작이 바로 이렇습니다.
00:09:12Obsidian 볼트를 생성하라고 요청하면, 애초에 자체적인
00:09:15디렉터리 안에 넣어버리거든요.
00:09:16마치 격리하는 것과 같습니다.
00:09:17두 번째 옵션은 일종의 '격리된 덤프'를 두는 것입니다.
00:09:21그게 무슨 뜻일까요?
00:09:21여기 제 Obsidian 안을 보세요.
00:09:24왼쪽에 여러 폴더가 있죠.
00:09:26Cloud Code 문서 마크다운 파일 시리즈 600개를 가져와서,
00:09:32그냥 그들을 위해 볼트 내에 특정 하위 폴더를 만들고,
00:09:38Cloud Code 문서라고 이름을 붙이는 겁니다.
00:09:40그렇게 하면 문서가 밀려 들어와도, 전체적인 큰 그림에
00:09:45어떻게 맞는지 마음에 들지 않으면,
00:09:46그냥 하위 폴더 하나만 지우면 모든 게 해결됩니다.
00:09:50맥락 속으로 가져오되, 쉽게 빠져나갈 길을 마련하는 거죠.
00:09:53세 번째 옵션은 원하는 정보만 선별해서 가져오는 것입니다.
00:09:57Graphify가 만든 마크다운 파일들이 있는 독립된 디렉터리를 Cloud Code가
00:10:03살펴보게 한 다음, 이것은 가져오고, 저것은 무시하고,
00:10:07이런 식으로 선별하는 것입니다.
00:10:11600개 전부가 필요하지 않을 수 있으니까요.
00:10:13아마 서브 에이전트와 관련된 100개 파일만 원할 수도 있죠.
00:10:17그래서 조금씩 나누어 가져오는 겁니다.
00:10:18네 번째 옵션은 가장 복잡한 재분배입니다.
00:10:22이건 사례별로 다릅니다.
00:10:24마음에 들지 않으면 지울 수 있도록 Cloud Code 문서에 특정 하위 폴더를
00:10:29지정해 준다고 했던 것 기억하시나요?
00:10:32이번에도 Cloud Code가 Graphify가 만든 모든 마크다운 파일을
00:10:36훑어보고 가장 합리적이라고 생각되는 하위 폴더로 재분배하게 할 수 있습니다.
00:10:42그럼 큰 볼트 구조 내에서 더 일관성을 갖게 됩니다.
00:10:43단, 되돌리기 어렵다는 점을 이해해야 합니다.
00:10:47그러니 선택권은 여러분에게 있습니다.
00:10:50전부 아니면 전무가 아니죠.
00:10:51Graphify 지식 그래프를 옵시디언에서 사용 중인 다른 작업들과 통합하는 데 있어 모든 것을 한 번에 다 할 필요는 없습니다.
00:10:57옵시디언과 연동할 때 말이죠.
00:10:59제 제안은, 그리고 오늘 보여드릴 방법은 먼저 별도의 보관소를 만들게 하는 것인데,
00:11:03자동으로 생성되기 때문에 아주 간단합니다.
00:11:07그다음 그걸 하위 폴더로 가져오기만 하면 됩니다.
00:11:10필요하면 쉽게 삭제할 수 있으니까요.
00:11:12생성된 결과를 확인해 보죠.
00:11:13Graphify 관련 자료들이 있는데, 우린 지금까지 graph.html과 graph.json을 살펴봤었죠.
00:11:18하지만 여기, 독립된 보관소가 생성되었습니다.
00:11:23제 Chase 폴더의 vaults 안에 독립적인 옵시디언 보관소인 cc-docs가 있습니다.
00:11:28보관소 말이죠.
00:11:29이제 옵시디언이 이 폴더를 인식해야 합니다.
00:11:31그래서 독립된 옵시디언 보관소를 만든 후에도 옵시디언을 열고
00:11:35이 디렉토리를 연결해 주어야 합니다.
00:11:38옵시디언을 열고 왼쪽 하단에 있는
00:11:41보관소 관리(Manage vaults)로 가서 '폴더를 보관소로 열기'를 클릭합니다.
00:11:45파일 경로를 지정하면 됩니다.
00:11:48저의 경우 vaults 폴더 안의 cc-docs가 되겠죠.
00:11:51생성된 폴더를 선택하면 됩니다.
00:11:54이제 그 지식 그래프를 기반으로 한 옵시디언 보관소가 생겼습니다.
00:11:58아직 끝난 건 아닙니다. 지식 그래프를 가져올 수는 있었죠.
00:12:02모든 노드를 마크다운 파일로 변환하는 데 성공했으니까요.
00:12:07하지만 문제는 지금 보는 것처럼 마크다운 파일들이
00:12:12너무 기본 상태라는 겁니다.
00:12:15에이전트 위협 모델, 프롬프트 인젝션 같은 특정 개념의 제목과
00:12:20실제 연결된 정보뿐이죠.
00:12:22어디에 있는지,
00:12:23그래프의 엣지가 무엇인지 정도죠.
00:12:24이 자체만으로는 큰 도움이 안 됩니다.
00:12:27Cloud Code에게 에이전트 명령 관련 내용을 찾아달라고 했을 때
00:12:31이게 전부라면 곤란하겠죠?
00:12:33그래서 이제 모든 정보의 근간이 되는
00:12:37소스 문서들을 가져와야 합니다.
00:12:39그래야 지식 그래프 맵을 Cloud Code에 넘겼을 때,
00:12:42옵시디언 뷰에서 단순히 무작위 노드만 읽는 게 아니라,
00:12:45'데이터 보존' 같은 특정 노드를 읽을 때
00:12:49옵시디언 내부에서와 마찬가지로
00:12:51적절한 소스 문서로 연결해 줄 수 있습니다.
00:12:55만약 제가 '오토 모드에 대해 말해줘'라고 하면,
00:12:59단순히 이 마크다운 파일로만 연결되지 않고,
00:13:02이 마크다운 파일을 확인하고,
00:13:03관련된 모든 내용을 파악한 뒤,
00:13:05정보를 추출할 수 있는 원본 소스 문서를 보게 될 겁니다.
00:13:08다시 말해, 이건 Cloud Code가 정보를 제대로 얻을 수 있도록
00:13:12지도 위 이정표 역할을 하는 거죠.
00:13:13그래서 제가 내린 명령은 소스 문서를 가져와서
00:13:15모든 노드를 ccdocs 폴더 내의 출처와 연결하라는 것이었습니다.
00:13:19이제 마크다운 파일을 클릭할 때마다
00:13:22원본 문서 링크가 명확하게 보입니다.
00:13:25클릭하면 옵시디언 내부에 있는
00:13:28원문으로 바로 이동하죠.
00:13:30Cloud Code에게 '번들 스킬'에 대해 물어보면,
00:13:33번들 스킬 문서로 이동하고, 거기서 스킬 문서로 다시 연결되는 식이죠.
00:13:38이것이 바로 맵 앱 작업 방식입니다.
00:13:41지식 그래프를 이런 식으로 변환해서
00:13:44옵시디언 내에서 작동하는 마크다운 미러로 만드는 겁니다.
00:13:49독립형 옵시디언 보관소 안에 이렇게 구축을 마쳤으니,
00:13:53다음 단계는 이 보관소를 메인 보관소로 옮기는 겁니다.
00:13:58주 보관소로 말이죠.
00:13:59앞서 말했듯이 네 가지 옵션이 있죠.
00:14:01조금씩 옮겨도 되고,
00:14:02원하는 대로 하면 됩니다.
00:14:03이 영상에서는 얼마나 간단한지 보여드릴게요.
00:14:04그냥 옮기기만 하면 됩니다.
00:14:06그래서 저는 ccdocs 보관소 구조를
00:14:08메인 보관소의 하위 폴더로 옮겼습니다.
00:14:111분도 채 안 걸렸네요.
00:14:13이제 메인 보관소 안에 'graph imports' 하위 폴더가 생기고,
00:14:17그 아래에 'Cloud Code docs' 폴더가 있게 됩니다.
00:14:20658개의 개념 스텁이 있는데,
00:14:22이것들은 Graphify 지식 그래프의
00:14:25노드들과 연결된 마크다운 파일들입니다.
00:14:27그리고 이 모든 것들은 146개의 전체 소스 문서와 연결되어 있죠.
00:14:33메인 보관소로 들어가서 graph imports, Cloud Code docs 폴더를 보면,
00:14:39여기서 모든 걸 확인할 수 있습니다.
00:14:41예를 들어 'Work tree flag'를 클릭하면,
00:14:44이렇게 전체 문서가 나타나는 식이죠.
00:14:48이미 옵시디언 그래프 구조에 변화가 생긴 것을 보실 수 있을 겁니다.
00:14:52오른쪽에서 다 확인할 수 있어요.
00:14:54방금 삽입한 Cloud Code 문서와 관련된 모든 내용입니다.
00:14:58우리가 하는 Cloud 관련 작업의 더 큰 맥락 속에 이것들이 어떻게
00:15:04삽입되었는지 시각적으로 보여줍니다.
00:15:06처음에 이야기했듯이, 바로 이게 핵심입니다.
00:15:08이제 모든 Cloud Code 문서들을 갖게 되었다는 점이죠.
00:15:12여러분에게 의미 있는 방식으로 어디든 넣을 수 있습니다.
00:15:15고립된 영역에 머무는 대신, 더 큰 옵시디언 보관소 생태계 내에 통합된 것이죠.
00:15:24그렇죠?
00:15:25그 가치는 전적으로 여러분의 사용 사례에 달려 있습니다.
00:15:29사용 사례는 정말 많으니까요.
00:15:31단순히 고립시켜 두는 경우도 있겠지만,
00:15:32코드베이스 같은 경우에는 Graphify 단계에서 멈추는 게 합리적일 수 있습니다.
00:15:36하지만,
00:15:37옵시디언과 Cloud Code가 어떻게 맞물리는지 사랑하는 분들도 많을 겁니다.
00:15:42지휘 본부(Command center) 같은 것을 구축하는 것 말이죠.
00:15:45오늘 보여드린 이 옵션은 여러분의 도구 상자에 있는 또 하나의 도구일 뿐입니다.
00:15:49만능은 아니죠.
00:15:49언제 써야 할지 알아야 합니다.
00:15:51다행히 제가 보여드린 작업은
00:15:52실행하기가 그리 어렵지 않다고 생각합니다.
00:15:58영상 내용은 여기까지입니다.
00:16:00어떻게 마무리할지 고민했는데요.
00:16:02Graphify에서 생성한 결과물을,
00:16:07오늘처럼 구조화되지 않은 문서든 코드베이스든 간에,
00:16:11독립적인 프로세스로든 더 큰 맥락의 일부로든
00:16:16옵시디언으로 가져오는 방법입니다.
00:16:17옵시디언과 Graphify 모두 정말 멋진 도구입니다.
00:16:20이런 도구들을 함께 사용하는 데 익숙해질수록,
00:16:24더 많은 가능성이 열릴 거예요.
00:16:25항상 그렇듯, 여러분의 생각을 알려주세요.
00:16:28Chase AI+도 꼭 확인해 보시고요.
00:16:30제 Cloud Code 마스터클래스를 원하시면 설명란의 링크를 확인하세요.
00:16:34그럼 다음에 뵙겠습니다.

Key Takeaway

Graphify를 사용하여 비정형 데이터를 지식 그래프로 변환하고 이를 옵시디언과 연동하면, Claude Code가 개인의 전체 작업 맥락 안에서 고도화된 답변을 제공할 수 있는 환경이 조성됩니다.

Highlights

  • Graphify는 코드베이스나 145개의 웹 문서 같은 비정형 정보를 분석하여 591개의 개념 노드와 685개의 연결을 자동으로 추출합니다.

  • Graphify --obsidian 명령어를 실행하면 추출된 지식 그래프가 옵시디언의 마크다운 파일과 백링크 구조로 즉시 변환됩니다.

  • 추출된 데이터는 독립적인 옵시디언 볼트로 생성하거나, 기존 메인 볼트의 특정 하위 폴더로 병합하여 관리할 수 있습니다.

  • 마크다운 노드 내부에 원본 문서 링크를 포함시키면 Claude Code가 지식 그래프를 쿼리할 때 실제 소스 데이터까지 정확히 참조할 수 있습니다.

  • 지식 그래프를 옵시디언으로 미러링하면 고립된 데이터가 아닌, 개인의 기존 작업 맥락과 결합된 확장 가능한 지식 체계가 구축됩니다.

Timeline

지식 그래프와 옵시디언 결합의 필요성

  • 독립적인 Graphify 지식 그래프는 특정 저장소 안에서만 작동하는 한계가 있습니다.
  • 옵시디언과 결합하면 대규모 프로젝트의 전체 맥락 내에서 정보를 활용할 수 있습니다.

Graphify는 코드베이스나 문서 뭉치에서 개념과 관계를 추출하여 AI에게 지도를 제공합니다. 그러나 이 데이터가 진공 상태에 머물지 않고 사용자의 광범위한 옵시디언 볼트 내 맥락과 연결될 때, AI는 대규모 프로젝트에 대해 더 정확하고 효율적인 답변을 내놓을 수 있습니다.

Graphify를 이용한 지식 그래프 생성 과정

  • Cloud Code 문서를 대상으로 145개 문서에서 591개 노드와 685개 연결을 추출했습니다.
  • Graphify --obsidian 명령어는 발견된 모든 개념을 마크다운 파일과 백링크로 자동 생성합니다.

데모를 위해 Cloud Code 문서 171페이지 분량을 다운로드하여 분석했습니다. 각 노드는 단순히 웹페이지가 아니라 페이지 내의 핵심 개념을 의미하며, 이를 통해 시스템은 단순 검색(Ctrl+F)을 넘어 개념 간 연결을 이해하게 됩니다.

데이터 통제 및 옵시디언 통합 전략

  • 생성된 데이터를 관리하기 위해 독립 볼트 생성, 하위 폴더 분리, 선별적 가져오기 등의 옵션을 선택할 수 있습니다.
  • 마크다운 파일과 원본 소스 문서를 연결하여 AI가 이정표를 따라 정확한 정보를 추출하도록 유도합니다.

600개에 달하는 마크다운 파일이 메인 볼트로 무분별하게 유입되는 것을 방지하기 위해, 특정 하위 폴더로 격리하거나 선별하는 전략이 중요합니다. 원본 문서와의 링크를 명확히 하면 AI가 마크다운 노드를 거쳐 실제 원문까지 참조하여 답변의 정확도를 높일 수 있습니다.

메인 볼트 병합 및 최종 구축

  • 생성된 지식 그래프는 파일 이동만으로 메인 옵시디언 보관소에 쉽게 통합됩니다.
  • 통합 이후 옵시디언 그래프 뷰를 통해 클라우드 작업의 전체 맥락을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

독립형 볼트로 생성된 cc-docs 구조를 메인 보관소의 하위 폴더로 옮기는 작업은 1분 내외로 완료됩니다. 이로써 외부 정보가 개인의 작업 환경과 완전히 결합되어 AI가 클라우드 관련 작업을 수행할 때 전체적인 구조 안에서 정보를 파악하게 됩니다.

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