지금부터 Fable 5 를 당신의 비즈니스를 속속들이 꿰뚫는 기계로 바꾸는 방법을 단계별로 알려드리겠습니다... 그리고 다른 사람들이 얻는 결과물과는 전혀 다른 결과물을 내놓게 될 겁니다
이 도구는 Obsidian 에 구축된 두 번째 뇌이며, 소수의 사람들이 이미 이 뇌를 운영하고 있습니다... 정확히 같은 모델이지만, 모든 결과물에서 천지 차이의 결과가 나옵니다
시장에서 가장 똑똑한 모델이 항상 평범한 결과물을 내놓는 이유는 단 하나입니다: 그 모델은 당신에 대해 아무것도 모르기 때문입니다
당신의 비즈니스, 당신의 고객, 당신의 과거 결정에 대한 맥락이 없습니다... 그래서 추측만 할 뿐이고, 그 추측은 평범하게 읽힙니다
자신의 지식 베이스에 연결하면 같은 모델이 완전히 다른 기계가 됩니다
코드는 당신의 아키텍처를 따르고, 콘텐츠는 당신처럼 느껴지며, 글은 당신이 소유한 연구에 기반합니다... 그리고 첫날부터 그 차이를 느낄 수 있습니다
그리고 이것은 코딩, 마케팅, 콘텐츠, 영업, 연구 등 어떤 워크플로우에서도 동일하게 적용됩니다
두 번째 뇌 없이 AI 에이전트를 운영하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다... 그리고 그 격차는 점점 더 벌어집니다. 뇌가 얻는 모든 파일이 미래의 모든 실행을 더 똑똑하게 만들기 때문입니다, 영원히
저는 매일 이 기계를 운영합니다... 이 기계는 제가 출시하는 모든 기사, 모든 가이드, 모든 제품 뒤에 자리 잡고 있습니다
이것이 전체 시스템입니다... 두 번째 뇌가 실제로 무엇인지, 에이전트가 스스로 탐색하는 폴더 구조, 목표로 채우는 방법, 루프로 유지하는 방법, 그 위에서 실제 연구 기계를 실행하는 방법, 돈을 낭비하지 않고 읽는 방법, 그리고 당신이 구축하는 모든 것에 연결하는 방법
Fable 5 를 최대한 활용하고 돈을 버는 방법을 배우고 싶다면, 실시간 AI 운영 커뮤니티가 바로 그곳입니다: weeklyaiops.com
같은 모델, 다른 리그
다음은 그 주장을 뒷받침하는 수치입니다
회계 분야에서, 고객의 이력 없이 작업하는 모델의 정확도는 약 70% 입니다
고객의 거래 내역을 제공하면 정확도는 85% 에서 시작하여 90% 이상으로 올라갑니다
모델은 전혀 변하지 않았습니다. 지식이 변한 것입니다
글쓰기도 마찬가지입니다
잘 구축된 음성 프로필을 가진 중간 수준의 모델은 프로필이 전혀 없는 Fable 5 보다 더 알아볼 수 있는 결과물을 생성합니다
파일이 모델 등급보다 결과에 더 많은 영향을 미칩니다
그리고 모델 자체는 이전보다 더 강력하게 이 점을 보상합니다
Anthropic 의 자체 테스트에서 Fable 은 파일 기반 메모리로 전체 덱 빌딩 게임을 플레이했으며, 이전 플래그십 모델보다 세 배 더 향상되었습니다
하나의 게임, 공급업체가 테스트하고 아직 아무도 재현하지 못했습니다... 하지만 그 숫자가 가리키는 방향은 마크다운 폴더 하나만 있으면 되므로, 어느 쪽이든 시도해볼 가치가 있습니다
구축을 시작하기 전에 한 가지 말씀드려야 할 것이 있습니다: 모델이 당신의 노트에서 모든 것을 마법처럼 찾아내지는 않습니다
모델이 하는 일은 대화 외부에 존재하는 지식을 바탕으로 행동하고, 각 정보의 출처를 인용하는 것입니다
메모리는 당신의 것이며, 당신의 디스크에, 당신이 열어서 읽을 수 있는 일반 텍스트로 저장됩니다
몇 주만 지나면 에이전트는 당신이 잊어버린 결정들을 인용하기 시작할 것입니다
첫 번째 질문은 이 메모리가 어디에 저장되어야 하는가입니다
정답은 비용이 전혀 들지 않으며, 이미 설치되어 있을 수도 있습니다
Obsidian 이 무엇인지, 1 분 만에 설명
Obsidian 은 컴퓨터의 마크다운 파일 폴더 위에서 실행되는 무료 앱입니다
데이터베이스도, 클라우드 종속성도 없습니다... 당신의 노트는 당신이 소유한 일반 텍스트 파일이며, 앱은 그저 아름다운 창일 뿐입니다
두 가지 기능만 있으면 됩니다:
[[위키링크]]: 모든 노트 이름 주위에 이중 대괄호를 입력하면 두 노트가 연결됩니다
그래프 보기: Obsidian 은 모든 노트를 점으로, 모든 링크를 선으로 그려서 지식이 웹처럼 보이게 합니다
그리고 에이전트에 완벽하게 맞습니다: 볼트는 단지 폴더이기 때문에, Fable 은 Claude Code 를 통해 직접 작업합니다. Claude Code 는 모델이 당신의 컴퓨터에서 실행되는 터미널 앱입니다
플러그인, 커넥터, 특별한 설정이 필요 없습니다... 에이전트는 마크다운 파일을 읽고 쓰고, Obsidian 은 변경된 사항을 보여줍니다
당신은 앱을 사용하고, 에이전트는 폴더를 사용하며, 둘 다 같은 뇌를 보고 있는 것입니다
그리고 큰 프로젝트를 준비하기 전에: 이 기사의 모든 내용의 시작 버전은 약 1 시간이 걸리며, 읽기 규칙이 설정되면 비용은 거의 들지 않습니다... 비용 부분은 별도 섹션에서 다룹니다
뇌와 파일 더미를 구분하는 것은 구조입니다... 그리고 구조에서 거의 모든 사람이 실수를 합니다
구조: 네 가지 요소, 그 이상도 이하도 아님
이 아이디어는 Karpathy 의 llm-wiki 아이디어에서 비롯되었습니다: 지식 베이스를 코드베이스처럼 취급하십시오
Obsidian 은 편집기이고, 모델은 프로그래머이며, 위키는 코드입니다
사람들이 공개적으로 운영하는 설정, 저장소, 바이럴 템플릿, 실패 사례 게시물을 조사한 결과, 네 가지 요소가 계속해서 나타났습니다:
raw - 캡처한 모든 것이 손대지 않은 채로 여기에 저장됩니다: 기사, 대본, 통화 노트, 경쟁사 페이지... 읽기 전용 기록이며, 에이전트는 절대 다시 쓰지 않습니다
entities - 구체적인 사물 하나당 한 페이지: 고객, 경쟁사, 도구, 사람
concepts - 아이디어 하나당 한 페이지: 전략, 패턴, 교훈
INDEX.md - 정문: 모든 페이지가 한 줄 설명과 함께 나열되어 있어, 에이전트가 모든 것을 열지 않고도 무엇이 있는지 알 수 있습니다
에이전트의 임무는 컴파일입니다: raw/ 에서 새로운 자료를 읽고 entity 및 concept 페이지를 업데이트하며, 그 과정에서 연결합니다
그리고 작성 규칙은 네 줄로 충분히 간단합니다:
파일당 하나의 교훈, 상단에 한 줄 요약 포함
중복 생성 대신 기존 페이지 업데이트
잘못된 것으로 판명된 노트는 삭제
원본 소스와 컴파일된 페이지는 항상 분리 유지
raw/ 가 손대지 않은 상태로 유지되는 이유: 동일한 에이전트가 동일한 노트를 반복해서 읽고 다시 쓰면 세부 사항이 흐려지고 오류가 누적됩니다
raw 폴더는 당신의 근본 진실이며, 위키는 그 위에서 계속해서 더 똑똑해집니다
그리고 페이지는 가치의 절반에 불과합니다... 페이지 간의 링크가 진정한 우위가 숨겨진 곳입니다
지식 그래프: 성장할수록 더 좋아지는 이유
에이전트가 두 페이지 사이에 작성하는 모든 [[링크]]는 그래프의 가장자리입니다
이것이 볼트를 노트 더미와 구분하는 부분입니다: 검색 기반 지식 베이스는 성장할수록 더 시끄러워집니다. 더 많은 파일이 모든 검색에서 더 많은 쓰레기를 의미하기 때문입니다
연결된 위키는 성장할수록 더 강력해집니다. 모든 새 페이지가 웹에 연결되어 주변 페이지를 더 유용하게 만들기 때문입니다
에이전트가 무언가에 답해야 할 때, 모든 것을 스캔하지 않습니다... 링크를 따라갑니다
고객 페이지에서 캠페인 개념으로, 경쟁사 페이지로, 마치 자신의 기억을 따라가는 것처럼 연결을 따라갑니다
Karpathy 자신의 볼트는 약 100 개의 기사와 400,000 단어로 구성되어 있으며, 모두 모델이 컴파일하고 모두 연결되어 있습니다
2 주 후에 그래프 보기를 열면 당신의 비즈니스가 살아있는 지도로 보일 것입니다... 그 그림만으로도 당신이 알고 있는 것에 대한 생각이 바뀔 것입니다
그렇다면 한 달을 복사-붙여넣기로 보내지 않고 어떻게 채울 수 있을까요?
목표로 채우기
첫 번째 단계는 백필(backfill)이며, Fable 의 목표 시스템은 정확히 이 작업을 위해 설계되었습니다
Claude Code 의 /goal 을 사용하면 하나의 완료 기준을 작성할 수 있으며, 모델은 계속해서 자율적으로 작업하고, 두 번째 더 작은 모델이 판사로 함께 읽으며 기준이 충족되었는지 확인합니다
핵심은 판사가 대화 내용만 본다는 것입니다. 따라서 목표는 판사가 읽을 수 있는 증거를 요구해야 합니다:
실행하기 전에 이미 가지고 있는 자료로 raw/ 를 채우십시오: 오래된 채팅 기록, 북마크한 스레드, 노트 앱 내보내기, 고객 폴더, 과거 연구 자료
그런 다음 자리를 비우고, 컴파일된 뇌로 돌아오십시오
두 가지 규칙이 백필의 정직성을 유지합니다:
모든 변경 사항은 diff 로 제공됩니다. 정확한 변경 전후 라인이며, 절대 주장이 아닙니다... 에이전트가 페이지를 업데이트했다고 말하면 diff 가 이를 증명합니다
raw/ 로의 소스 링크가 없는 페이지는 플래그가 지정되고 신뢰되지 않습니다
백필은 컴파일된 뇌를 제공합니다... 그것을 살아있게 유지하는 것은 다른 작업이며, 모든 사람이 건너뛰는 부분입니다
루프로 유지하기
먹이는 것을 기억할 때만 성장하는 두 번째 뇌는 3 주 안에 죽은 뇌가 됩니다
따라서 유지 관리는 기억이 아닌 일정에 따라 실행됩니다:
매 세션 후: 훅(hook), 세션이 종료될 때 자동으로 실행되는 작은 스크립트가 방금 일어난 일을 채굴합니다... 내린 결정, 잡은 실수, 확인된 패턴을 날짜가 적힌 노트로 볼트에 기록합니다... 이미 한 작업이 당신이 아무것도 정리하지 않아도 기억이 됩니다
매일 밤: 저렴한 모델에서 실행되는 컴파일 패스가 그날의 새로운 raw 자료를 읽고 위키 페이지를 업데이트합니다... 일상적인 작업, 일상적인 등급
매주: 린트(lint) 패스가 모순, 중복 페이지, 끊어진 링크를 찾습니다... 이것은 그래프를 깨끗하게 유지하는 루프이며, 유지 관리되지 않는 위키는 썩기 때문에 존재합니다
매주: 큰 모델에서 한 번의 종합 패스가 전체 볼트를 읽고 이번 주에 변경된 사항, 변하고 있는 사항, 주목할 만한 사항을 기록합니다
마지막 패스만이 프리미엄 모델이 제 역할을 하는 유일한 패스입니다
다른 모든 것은 저렴한 등급에서 실행됩니다. 노트 업데이트는 일상적인 작업이고, 일상적인 작업을 Fable 에 라우팅하는 것은 사람들이 돈을 헛되이 태우는 방법이기 때문입니다
유지 관리는 볼트를 깨끗하게 유지합니다... 하지만 가치 있는 자료는 어디서 오는 걸까요?
볼트를 공급하는 연구 워크플로우
여기서 볼트는 저장소를 넘어 우위가 됩니다. 그리고 또한 일반적으로 쓰레기가 들어오는 단계이기도 합니다
기본 AI 연구는 챗봇에 대한 하나의 프롬프트이며, 답변은 스크롤백에서 사라집니다
설상가상으로, 그것은 오래된 지식을 기반으로 합니다... AI 에서 6 개월 전의 조언은 종종 적극적으로 잘못된 경우가 많으며, 실제 실무자 계층, 즉 사람들이 지금 실행하고 있는 것, 무엇이 고장 나는지, 무엇이 작동하는지는 공식 문서가 아닌 소셜 미디어에 있습니다
따라서 연구 기계는 다음과 같이 작동합니다:
하나의 질문이 들어가면 3~5 개의 하위 질문으로 분할됩니다
병렬 에이전트가 각각 다른 표면을 검색하며 퍼져 나갑니다: 실무자 계층을 위한 소셜 미디어, 문서와 가격을 위한 웹, 읽을 가치가 있는 모든 것의 전체 텍스트를 가져오는 스크레이퍼
모든 발견은 영수증이 됩니다: 주장, 소스 링크, 날짜
그런 다음 그것을 현실로 만드는 관문: 회의론자 에이전트가 모든 주장을 공격하고 죽이려고 시도합니다... 단일 소스 과대광고는 레이블이 지정되고, 모순은 표면화되며, 생존자만 통과합니다
검증된 발견은 각각 날짜와 링크가 있고, 각각 만료 날짜가 있어 오래된 지식이 스스로 알리도록 하는 페이지로 볼트에 저장됩니다
그리고 제가 실행하는 정확한 스택은 다음과 같습니다:
ScrapeCreators(scrapecreators.com) 기반 last30days: 모든 주제에 대한 지난 30 일간의 실무자 대화를 위해 reddit, X, youtube, instagram 및 tiktok 을 훑는 하나의 스킬
공식 X MCP(api.x.com/mcp): 소스에서 직접 가져온 실시간 게시물, 스레드 및 북마크
yt-dlp(github.com/yt-dlp/yt-dlp)를 사용한 youtube 대본: 모든 워크스루 또는 튜토리얼이 에이전트가 채굴할 수 있는 텍스트가 됩니다
ScrapeCreators 를 통한 instagram 및 tiktok 콘텐츠: 새로운 워크플로우가 가장 먼저 표면화되는 곳이 숏폼이기 때문입니다
Perplexity 딥 리서치(perplexity.ai): 웹 전반에 걸친 인용된 장문 읽기 패스
Firecrawl(firecrawl.dev): 보관할 가치가 있는 모든 페이지의 전체 텍스트를 깔끔한 마크다운으로 가져옵니다
회의론자는 연구와 소문 수집을 구분하는 요소입니다: 새로운 맥락 검사기는 자신의 작업을 검토하는 모델보다 성능이 뛰어나므로, 공격은 항상 연구를 수행하지 않은 에이전트에서 옵니다
일주일에 한 번씩 당신의 틈새 시장에서 이것을 실행하면 볼트는 경쟁사가 놓치고 있는 검증되고, 날짜가 표시되며, 출처가 있는 인텔리전스로 채워질 것입니다
하지만 볼트를 읽는 데 드는 비용이 그 가치보다 더 크다면, 이 모든 것은 무용지물입니다
돈을 낭비하지 않고 읽기
볼트가 장기적으로 작동하려면 읽는 것이 저렴해야 하며, 이것이 거의 모든 설정에서 누수되는 지점입니다
멘탈 모델: 컨텍스트 윈도우는 비싼 방이며, 그 안에 들어가는 모든 것은 토큰으로 지불됩니다... 모든 AI 청구서가 계산되는 텍스트 청크입니다
CLAUDE.md, 즉 에이전트가 모든 세션 시작 시 읽는 명령 파일은 매번 자동으로 로드됩니다... 이것은 항상 지불되는 세금입니다... 볼트를 가리키는 200 줄 미만으로 유지하고, 절대 볼트 자체를 포함하지 마십시오
다른 모든 것은 읽을 때마다 지불됩니다: 에이전트는 INDEX.md 를 확인하고, 링크를 따라가고, 키워드를 grep 으로 검색하고, 경로가 가리키는 페이지만 엽니다... 전체 폴더 스윕은 절대 발생하지 않는 유일한 동작입니다
큰 질문의 경우, 워커를 보내십시오: 하위 에이전트가 자체 별도 컨텍스트에서 50 개의 페이지를 읽고 한 단락의 결론을 세션으로 반환합니다... 비싼 방은 결정을 보관하고, 도서관을 보관하지 않습니다
당신이 구축하는 모든 것에 연결하기
저장만 하는 볼트는 정리 취미에 불과합니다... 이 볼트는 당신이 실행하는 모든 프로젝트에 정보를 제공합니다
해당 프로젝트의 CLAUDE.md 에 세 줄을 추가하여 모든 프로젝트를 가리키십시오:
1## 지식2- 시작하기 전에 ~/vault/entities/ 및 ~/vault/concepts/ 에서 관련 페이지를 읽으십시오3- 당사의 비즈니스, 고객 또는 잠재 고객에 대한 모든 주장을 볼트 페이지에 근거하십시오
그러면 결과물이 즉시 변경됩니다:
마케팅: 일반적인 페르소나가 아닌 실제 잠재 고객 페이지와 경쟁사 기록에 기반한 캠페인 브리프
콘텐츠: 자신의 과거 연구를 인용하고 음성 프로필과 일치하는 초안
코딩: 에이전트는 프로젝트당 살아있는 아키텍처 노트를 볼트에 유지하므로 어떤 세션도 맹목적으로 시작되지 않습니다
고객 작업: 모든 결과물은 그 뒤에 있는 전체 관계 기록과 함께 시작됩니다
그런 다음 두 번째 부분: 볼트 자체가 제품이 됩니다
연구 페이지는 기사와 가이드가 되고, 개념 페이지는 코스가 되며, 고객 페이지는 사례 연구가 됩니다... 더 이상 빈 페이지에서 창작하는 것이 아니라, 기계가 이미 검증한 것을 패키징하는 것입니다
볼트를 구하는 경고: 동기화는 볼트가 죽는 곳입니다
단일 동기화 시스템을 실행하십시오... 에이전트가 파일을 쓰는 동안 iCloud 가 동기화하면 충돌하는 복사본과 뒤섞인 폴더가 생깁니다
프로그래머가 사용하는 저장 시점 시스템인 git 은 체크포인트 계층으로 작동합니다... 당신이 지시할 때만 버전을 고정하며, 그 설정은 문제없이 작동합니다
카드
전체 구축 과정을 순서대로... 이것을 복사하십시오:
볼트 생성: raw/, entities/, concepts/ 및 INDEX.md
네 가지 규칙을 CLAUDE.md 에 작성: 파일당 하나의 교훈, 업데이트하고 중복 금지, 잘못된 것은 삭제, raw/ 는 절대 건드리지 않음
가지고 있는 모든 것을 raw/ 에 덤프: 대본, 북마크, 노트, 고객 폴더
붙여넣은 증거와 중지 절과 함께 /goal 백필 실행
루프 예약: 세션 훅, 저렴한 등급의 야간 컴파일, 주간 린트, 하나의 프리미엄 종합 패스
주간 연구 스윕 실행: 퍼져 나가고, 회의론자가 공격하게 하고, 생존자를 날짜가 있는 페이지로 저장
모든 프로젝트의 CLAUDE.md 에 세 가지 지식 라인 추가
운전석에 있는 모델은 다시 변경될 것입니다... 볼트는 모든 교체에서 살아남으며, 그 안에 기록된 피드백은 누가 운전하든 매주 더 똑똑해집니다
가장 작은 버전은 1 시간이 걸립니다: 하나의 폴더, 당신의 비즈니스에 대한 10 개의 파일, 그리고 먼저 그것들을 읽으라고 지시받은 에이전트
당신의 결과물이 나머지를 말해줄 것입니다
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