이것은 Andrej Karpathy 가 유명해진 지식 시스템의 완전한 A-Z 분해와 Claude Code 로 직접 구축하는 방법입니다.
잊어버리기 전에 북마크하세요.
2,100만 뷰를 기록한 아이디어
Andrej Karpathy — OpenAI 의 공동 창립자이자 Anthropic AI 연구원 — 은 간단한 아이디어를 게시했고, 이는 엄청난 인기를 얻었습니다.
AI를 코드 작성에만 사용하지 마세요. 두 번째 뇌(second brain)를 구축하는 데 사용하세요.
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
이 개념은 무엇이 다르게 만드는지 이해하기 전까지는 기본적으로 들립니다. 단순히 노트를 저장하는 것이 아닙니다. 루프(loop)를 구축하는 것입니다 — 여러분이 추가하는 모든 소스가 전체 시스템을 더 똑똑하게 만들고, 여기에는 몇 달 전에 추가한 노트도 포함되는 시스템입니다.
대부분의 노트 앱은 저장소입니다. 무언가를 넣으면, 거기에 있고, 검색하고, 있기를 바랍니다.
이 방법은 다릅니다. 복리처럼 쌓입니다. 더 많이 공급할수록, 이미 그 안에 있는 모든 것의 가치가 더 높아집니다.
Claude Code 로 구축하는 방법은 다음과 같습니다.
이 방법이 실제로 의미하는 것
대부분 사람들의 "두 번째 뇌"는 묘지입니다.
노트는 들어갑니다. 나오지 않습니다. 그래프 뷰는 인상적이지만, 실제로 그 안에 있는 내용의 95%는 사용하지 않습니다. 시스템이 아니라 저장소일 뿐입니다.
Karpathy 는 RAG(사람들이 AI를 노트에 연결하는 표준적인 방법)와의 실제 차이점을 설명했습니다.
RAG는 모든 질문에 대해 처음부터 문서를 다시 검색합니다. 축적되는 것은 없습니다. 질문하면, 검색하고, 답변하고, 잊어버립니다 — 다음 질문은 0부터 시작합니다. 지식은 실제로 컴파일되지 않습니다. 단지 반복적으로 검색될 뿐입니다.
위키 접근 방식은 지식을 한 번 컴파일하고 유지 관리합니다. AI가 소스를 읽고, 구조화된 위키에 통합하고, 이미 존재하는 모든 것에 연결합니다. 다음에 질문할 때, 답변은 이미 구조에 절반쯤 구축되어 있습니다. 그리고 결정적으로: 답변 자체가 새 페이지로 다시 정리될 수 있습니다. 출력이 입력이 됩니다.
Karpathy 가 말했듯이: Obsidian 은 IDE, LLM 은 프로그래머, 위키는 코드베이스입니다.
공식 링크 확인 - https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
여러분은 문서 더미를 검색하는 것이 아닙니다. 살아있는, 컴파일된 지식 베이스를 유지 관리하는 것입니다 — 코드베이스가 유지 관리되는 방식이지, 파일 폴더가 그냥 놓여 있는 방식이 아닙니다.
그것이 루프입니다. 세 가지 작업이 있으며, 각각은 시스템을 공급합니다:
수집(Ingest) — 소스를 넣습니다. AI가 읽고, 원자적 페이지로 분해하고, 위키에 통합합니다.
질의(Query) — 모든 것을 대상으로 질문합니다. AI는 컴파일된 구조에서 답변하고, 답변을 새 페이지로 다시 정리합니다.
린트(Lint) — 주기적으로 AI가 위키의 상태를 확인합니다: 페이지 간 모순, 오래된 주장, 링크가 없는 고립된 페이지, 적용 범위의 공백. 이것은 모든 사람이 건너뛰는 작업이지만, 실제로 시스템을 살아있게 유지하는 작업입니다.
저장소와 루프의 차이점: 저장소는 더 커집니다. 루프는 더 똑똑해지고 — 일관성을 유지합니다.
루프가 복리처럼 쌓이는 이유
이것을 작동하게 만드는 공식이 있습니다.
10개의 노트가 있는 보관소는 최대 45개의 가능한 연결을 가집니다. 100개의 노트가 있는 보관소는 4,950개의 연결을 가집니다. 500개의 노트가 있는 보관소는 124,000개 이상의 잠재적 연결을 가집니다.
두 번째 뇌의 가치는 노트 자체에 있는 것이 아닙니다. 노트 간의 연결에 있습니다. 그리고 연결은 노트가 선형적으로 증가하는 반면, 기하급수적으로 증가합니다.
문제: 124,000개의 연결을 수동으로 유지할 수 없습니다. 어떤 인간도 할 수 없습니다. 이것이 바로 대부분의 두 번째 뇌가 죽는 이유입니다 — 유지 관리 비용이 인간이 감당할 수 있는 것보다 빠르게 증가합니다.
Claude Code 가 이 문제를 해결합니다. 여러분을 대신해 연결을 유지 관리합니다. 소스를 수집할 때마다 Claude 는 기존 전체 보관소와 다시 연결합니다. 수동 시스템을 죽이는 유지 관리가 자동화됩니다.
이것이 전체 비결입니다. 루프는 누군가가 연결을 유지 관리할 때만 복리처럼 쌓입니다. 인간은 할 수 없습니다. Claude 는 할 수 있습니다.
설정 — Karpathy 가 사용하는 구조
Karpathy 의 구조는 의도적으로 최소화되었습니다. 몇 개의 폴더와 스키마 파일입니다.
- /raw — 소스 파일들. 기사, 대본, PDF, 무엇이든. 처리되지 않은 상태. 이것이 받은 편지함입니다.
- /wiki — AI의 페이지들. 원시 소스에서 생성된, 처리되고 연결된 원자적 노트들. 이것이 실제 두 번째 뇌입니다.
- index.md — 카탈로그. 위키의 모든 페이지에 대한 디렉토리로, 여러분과 AI 모두가 전체 구조를 한눈에 볼 수 있게 합니다.
- log.md — 연대기. 무엇이 언제 수집되었는지에 대한 실행 기록입니다. 시스템 성장의 역사입니다.
- CLAUDE.md (스키마) — 규칙들. AI가 모든 세션 시작 시 읽어서 위키를 수집, 질의, 린트하는 방법을 정확히 정의하는 파일입니다. Karpathy 는 이것을 스키마라고 부릅니다 — AI가 전체 시스템을 일관되게 유지 관리하기 위해 따르는 명세서입니다.
그게 전부입니다. 플러그인도, 복잡한 도구도 없습니다. 몇 개의 폴더, 스키마 파일, 그리고 터미널에서 실행되는 AI 에이전트.
Step 1 — Obsidian과 Claude Code 설치
Obsidian — 무료, obsidian.md 에서 다운로드. 새 보관소를 만드세요. 여기에 두 번째 뇌가 위치합니다.
Claude Code — 터미널을 통해 설치:
1npm install -g @anthropic-ai/claude-code
보관소 폴더로 이동하여 Claude Code 를 실행합니다:
1cd your-vault-folder2claude
이제 Claude Code 가 보관소 내에서 실행되며, 모든 파일에 대한 직접 읽기/쓰기 권한을 가집니다.
Step 2 — CLAUDE.md 엔진 생성
이것은 전체 시스템에서 가장 중요한 파일입니다. 루프가 작동하게 만드는 것입니다.
보관소 루트에 CLAUDE.md 를 만드세요. 다음을 붙여넣으세요:
1# Second Brain Schema23## 구조4- /raw 는 처리되지 않은 소스를 포함5- /wiki 는 처리된 원자적 페이지를 포함6- index.md 는 모든 위키 페이지의 카탈로그7- log.md 는 시간 순서대로 수집된 기록8- 이 파일은 시스템을 실행하는 스키마입니다910## 수집(INGEST) — "이것을 수집해" 또는 /raw 에 파일을 넣으면:111. 소스를 완전히 읽기122. 핵심 아이디어를 별도의 원자적 페이지로 추출133. 각 페이지에 대해: 명확한 제목, 한 문장 요약,14 내 언어로 표현한 아이디어, 출처 표시154. [[위키링크]]를 사용하여 각 새 페이지를 /wiki 의 기존 관련 페이지에 연결165. 페이지가 3개 이상의 기존 페이지와 연결되면 허브로 표시176. 각 새 페이지를 index.md 에 추가187. 날짜와 출처와 함께 log.md 에 항목 추가198. 소스를 /raw/processed 로 이동2021## 질의(QUERY) — 질문을 하면:22- 답변하기 전에 전체 /wiki 검색23- 답변을 뒷받침하는 페이지 인용24- 페이지가 충돌하면 충돌 표시25- 보관할 가치가 있으면 답변을 새 페이지로 다시 정리2627## 린트(LINT) — "위키를 린트해"라고 하면:28- 페이지 간 모순 찾기29- 오래되었거나 대체된 주장 표시30- 들어오는 링크가 없는 고립 페이지 찾기31- 공백 식별: 참조되었지만 개발되지 않은 주제32- 모든 것을 보고; 자동 삭제하지 않음3334## 규칙35- 모든 페이지는 원자적: 페이지당 하나의 아이디어36- 출처의 목소리가 아닌 내 목소리로 작성37- 출처 표시를 절대 잃지 않음38- 명확하지 않은 연결을 적극적으로 표면화
AI는 모든 세션 시작 시 이것을 읽습니다. 시스템을 다시 설명할 필요가 없습니다. 스키마가 엔진입니다.
Step 3 — 루프에 공급하기
이제 루프가 실행됩니다. 모든 소스를 /raw 에 넣고 Claude 에게 말하세요:
1이것을 수집해
Claude 는 소스를 읽고, 원자적 노트로 분해하고, 각각을 기존 보관소에 연결하고, 잠재적 허브 노트를 표시하고, 모든 것을 정리합니다. 수동 처리에 30분이 걸리던 작업이 이제 하나의 명령어로 해결됩니다.
모든 것에 대해 이렇게 하세요. 읽은 기사, 팟캐스트 대본, 논문 PDF, 회의 노트, 책 하이라이트.
모든 수집은 전체 시스템을 더 똑똑하게 만듭니다 — Claude 가 새 자료를 이미 있는 모든 것과 연결하기 때문입니다.
Step 4 — 모든 것을 대상으로 질의하기
여기서 저장소가 루프가 됩니다.
보관소에 자료가 있으면, 검색을 중단하고 질문을 시작하세요:
1[주제]에 대해 내가 무엇을 알고 있나요? 모든 관련 노트에서 가져와2일관된 답변으로 종합하세요. 노트를 인용하세요.
1내 보관소에서 [개념 A]와 [개념 B]를 연결하는 것은 무엇인가요?2명확하지 않은 연결을 찾아보세요.
1내 보관소의 모든 것을 기반으로, 내가 묻고 있지 않지만2물어봐야 할 질문은 무엇인가요?
1[주제]에 대한 내 지식의 공백은 무엇인가요?2다음에 무엇을 읽어야 할까요?
마지막 질문이 루프를 닫습니다. Claude 가 무엇이 누락되었는지 식별하고, 여러분은 그 공백을 채울 소스를 찾고, 수집하면 시스템이 더 똑똑해집니다. 출력이 다음 입력을 생성합니다.
Step 5 — 위키 린트하기 (모든 사람이 건너뛰는 단계)
이것은 거의 아무도 하지 않는 작업이며 — 전체 시스템이 썩는 것을 막는 작업입니다.
위키가 성장함에 따라 엔트로피가 스며듭니다. 두 페이지가 서로 모순되기 시작합니다. 3월에 기록한 주장이 6월에 읽은 내용으로 대체되었지만, 이전 페이지는 여전히 이전 내용을 말하고 있습니다. 페이지는 링크가 없어 고립됩니다. 주제는 참조되지만 실제로 개발되지는 않습니다.
방치하면 그래프는 표류합니다. 가치를 부여했던 연결은 서서히 낡아갑니다.
린트가 이 문제를 해결합니다.
일주일에 한 번, 다음을 실행하세요:
1위키를 린트해.21. 서로 모순되는 페이지를 찾아32. 최신 노트로 대체되거나 오래된 주장을 표시해43. 들어오는 링크가 없는 고립 페이지를 찾아54. 공백을 식별해: 참조했지만 개발하지 않은 주제65. 모든 것을 보고해. 아무것도 삭제하지 말고 —7 그냥 주의가 필요한 것을 보여줘
Claude 는 전체 위키를 살펴보고 무엇이 잘못되었는지 보고합니다. 여러분이 무엇을 고칠지 결정합니다.
이것이 날카로움을 유지하는 두 번째 뇌와 조용히 신뢰할 수 없는 엉망이 되어 사용을 중단하게 되는 두 번째 뇌를 구분하는 것입니다. Karpathy 의 방법은 린트를 선택 사항이 아닌 핵심 작업으로 취급합니다 — 신뢰할 수 없는 지식 베이스는 사용을 중단하게 되기 때문입니다.
Step 6 — 주간 루프 검토
일주일에 한 번, 린트 패스와 함께 루프를 올바른 방향으로 유지하는 검토를 실행하세요:
1이번 주에 추가한 모든 것을 검토해.21. 내가 포착한 가장 중요한 아이디어 3가지는 무엇인가?32. 오래된 페이지와 새 페이지 사이에 어떤 새로운 연결이 생겼는가?43. 어떤 허브 페이지가 형성되고 있는가 — 많은 페이지가5 이제 링크하는 개념들은?64. 내가 시스템에 공급해온 것을 기반으로 내가 명확히7 관심을 가지고 있는 것은 무엇인가?85. 가장 강력한 스레드를 심화하기 위해 다음 주에9 무엇을 탐색해야 하는가?
이것은 단순한 검토가 아닙니다. 루프가 스스로 인식하게 되는 것입니다 — 시스템이 여러분이 의식적으로 알기 전에 무엇을 향해 구축하고 있는지 알려주는 것입니다.
이것이 모든 노트 앱을 이기는 이유
Notion, Roam, 표준 Obsidian — 그것들은 모두 더 나은 UI를 가진 저장소입니다.
Karpathy 방법은 한 가지 특정한 방식에서 다릅니다: 연결이 스스로 유지 관리됩니다.
일반적인 보관소에서는, 지금 읽고 있는 기사가 3개월 전에 쓴 노트와 관련이 있다는 것을 기억해야 하는 사람은 바로 여러분입니다. 여러분은 절대 기억하지 못합니다. 연결은 절대 만들어지지 않습니다. 지식은 고립된 상태로 남아 있습니다.
루프에서는 Claude 가 자동으로, 매번, 전체 보관소에 걸쳐, 영원히 그 연결을 만듭니다. 모든 수동 시스템을 죽이는 것 — 연결 유지 관리 — 이 바로 Claude Code 가 자동화하는 것입니다.
그것이 복리처럼 쌓이는 이유입니다. 그리고 그것이 2,100만 명의 사람들이 Karpathy 의 아이디어를 읽기 위해 멈춘 이유입니다.
보너스: 두 번째 뇌를 24/7 실행하기
여기에 아무도 언급하지 않는 한계가 있습니다.
노트북에서 루프를 실행한다는 것은 노트북이 켜져 있을 때만 작동한다는 것을 의미합니다. 뚜껑을 닫으면, 두 번째 뇌는 생각을 멈춥니다. 밤 11시에 핸드폰으로 훌륭한 기사를 찾아도, 책상으로 돌아올 때까지 탭에 그대로 있습니다.
VPS(가상 사설 서버)가 필요합니다 — 24/7 온라인 상태를 유지하고, 중단 없이 실행하며, 데이터 변경에 즉시 반응하는 클라우드 서버입니다.
저는 개인적으로
👉
https://ishosting.com/affiliate/NzE0MiM2
을 사용합니다.
그들은 사용 준비가 된 설치 가이드와 함께 간단한 Linux 환경을 제공합니다 — 기술적이지 않더라도 쉽습니다.
제 구독자들은 특별 할인을 받습니다.
저렴한 항상 켜져 있는 서버가 두 번째 뇌를 24시간 내내 실행합니다. 자신에게 링크를 이메일로 보내고, 동기화된 폴더에 파일을 넣으면, 루프가 자동으로 처리합니다 — 노트북이 닫혀 있고 잠들어 있는 동안에도요.
설정:
- 기본 Ubuntu VPS를 구매하세요 (추천: Start - Linux SSD, Ubuntu 22.04, 시카고 위치 또는 기타)
연간 플랜으로 월 $10.19.
더 복잡한 작업의 경우, 다음을 권장합니다: Medium 또는 Premium
최소 서버: Xeon 2x2.20GHz, 2GB RAM, 30GB SSD — 무거운 작업은 API를 통해 Anthropic/Moonshot 서버에서 발생합니다. VPS는 에이전트를 실행하고 텍스트 파일을 보유하기만 하면 되므로, 강력한 것이 필요하지 않습니다. 대량 일괄 수집의 경우 4GB RAM이 더 편안합니다.
추천:
- 4 vCPU
- 8 GB RAM
- 80 GB SSD
- 위치: 뉴욕 / 런던 / 프랑크푸르트 (더 낮은 지연 시간)
전체 1년치를 선불로 지불하는 것이 더 비용 효율적입니다
이 단일 서버에서 여러 봇을 동시에 실행할 수 있습니다. 하나의 VPS, 무제한 전략.
VPS에 연결하기
이메일을 확인하세요.
Windows: 원격 데스크톱(RDP) 열기 → 서버 IP 입력 → 자격 증명으로 로그인. Windows 호스팅을 선택한 경우
Mac: 터미널 열기 → IP 붙여넣기 → 연결
1ssh root@SERVER_IP
이제 클라우드 머신 안에 있습니다. 이 서버가 봇을 중단 없이 실행합니다.
Claude Code 설치하기
https://code.claude.com/docs/en/setup - Claude 설정
https://obsidian.md/help/install - Obsidian 설치
- Obsidian 보관소 폴더를 서버에 넣고 로컬 보관소와 동기화하세요
- /raw 폴더에서 매시간 "이것을 수집해"를 실행하는 cron 작업을 설정하세요
이제 루프는 절대 잠들지 않습니다. 소스가 도착하는 즉시 수집, 연결, 정리됩니다 — 여러분이 어디에 있든, 컴퓨터가 켜져 있든 말이죠.
전체 가치가 지속적으로 복리처럼 쌓이는 시스템의 경우, 절대 꺼지지 않는 서버는 가끔 사용하는 두 번째 뇌와 항상 백그라운드에서 작동하는 두 번째 뇌의 차이를 만듭니다.
알아둘 가치가 있는 더 저렴한 대안
Claude Code 는 Karpathy 의 방법이 퍼진 도구입니다. 그러나 정확히 동일한 시스템이 Kimi K2.7 에서도 실행됩니다 — 보관소의 더 많은 부분을 한 번에 담을 수 있는 256K 컨텍스트 윈도우, 최대 50개의 파일을 동시에 읽을 수 있는 기능, 그리고 훨씬 저렴한 API 비용으로 말이죠.
https://x.com/kirillk_web3/status/2071705181432266793
시간이 지남에 따라 점점 더 커지고 모든 수집이 전체 보관소에 대해 다시 읽어야 하는 시스템의 경우, 컨텍스트 크기와 비용이 중요합니다. Kimi 는 동일한 루프를 더 저렴하게 실행합니다.
동일한 세 개의 폴더. 동일한 설정 파일. 동일한 명령어. Claude Code 를 Kimi Code CLI 로 바꾸면 루프는 동일합니다.
예산에 맞는 것을 사용하세요. 중요한 것은 모델이 아니라 방법입니다.
결론
Karpathy 의 통찰력은 노트 작성에 관한 것이 아니었습니다. 루프에 관한 것이었습니다.
단순히 저장만 하는 두 번째 뇌는 시간이 지남에 따라 더 커지고 더 쓸모없어집니다. 복리처럼 쌓이는 두 번째 뇌는 추가하는 모든 소스와 함께 더 똑똑해집니다 — 지식에 가치를 부여하는 연결을 유지 관리하는 무언가가 있기 때문입니다.
세 개의 폴더. 하나의 설정 파일. 하나의 명령어: "이것을 수집해."
설정하는 데 5분. 그리고 다시는 빈 채팅에서 시작하지 않습니다.
이미 가지고 있는 지식이 여러분을 위해 작동하기 시작합니다, 잊어버린 폴더에 앉아 있는 대신에요.
그것이 Karpathy 방법입니다. 그것이 두 번째 뇌가 작동해야 하는 방식입니다.
링크
- 내 텔레그램: https://t.me/kirillk_web3
- 내 트위터/X: https://x.com/kirillk_web3
- 호스팅 (24/7 실행): https://ishosting.com/affiliate/NzE0MiM2
더 많은 Vibe Coding 정보를 보려면 팔로우하세요. 읽어주셔서 감사합니다!
