저는 2020년 즈후(知乎)에서 누군가 보라색 아이콘의 스크린샷을 올린 것을 보고 처음으로 옵시디언(Obsidian)에 대해 알게 되었습니다.
제 첫 반응은 이랬습니다: 이 아이콘, 돌멩이 같네.
나중에 알고 보니 옵시디언은 화산 유리를 의미한다고 합니다—단단하고, 날카롭고, 깔끔하게 잘리는, 마인크래프트에 나오는 그 검고 단단한 돌처럼요.
이 비유는 오늘날까지도 유효합니다.
저에게는 이런 습관이 있습니다: 도구 하나가 마음에 들면, 그에 관한 모든 것을 미친 듯이 수집합니다. 옵시디언은 제가 가장 적극적으로 수집한 도구입니다. 제 YouMind BOARD에만 옵시디언 관련 글이 12개가 넘습니다: 초보자 튜토리얼, 심층 연구, AI 통합 사례, 제품 철학, 그리고 제가 직접 만든 이모지까지도요.
오늘의 글은 그 모든 콘텐츠를 검토한 후 여러분께 전하고 싶은 이야기입니다. 미리 말씀드리자면, 긴 글입니다. 먼저 북마크에 추가해 두시길 권합니다.
먼저 옵시디언과의 관계를 명확히 하겠습니다
저는 옵시디언을 2020년부터 사용해 온 헤비 유저로, 벌써 6년째입니다. 이를 지원하기 위해 옵시디언 VIP 서포터가 되기도 했습니다. 제 경험과 함정, 그리고 완전히 공개되어 있으며 5만 명 이상의 네티즌이 사용한 옵시디언 비쇼우(Feishu) 지식 베이스를 정리한 적도 있습니다.
링크: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
또한 제가 현재 사용 중인 옵시디언 볼트(Vault)를 공개적으로 배포했습니다. 여기에는 제가 가장 좋아하는 플러그인, 엄선된 테마, 에이전트 시스템 프롬프트 예시, 메모리 아카이빙 사례, 그래프를 더 아름답게 꾸미는 커스텀 CSS 등이 포함되어 있습니다.
링크: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
따라서 이 글을 읽으실 때는 건전한 회의주의를 가지고 읽으셔도 좋습니다. 제가 칭찬하는 부분은 출처를 밝히려 노력할 것이고, 비판하는 부분은 증거를 제시하려 노력하겠습니다.
문제점이 먼저, 도구는 그 다음
이런 경험 해보신 적 있나요? 좋은 글을 저장해 놓았다는 것은 분명히 기억하는데, 막상 필요할 때 노트 전체를 뒤져도 찾을 수 없는 경우 말입니다. 위챗(WeChat), 즈후(Zhihu), 웹 클리핑, PDF, 동영상 스크립트, AI 채팅 스크린샷—북마크는 점점 더 많아집니다. 석 달 후에는 제목이나 키워드조차 기억나지 않고, 검색해도 아무것도 나오지 않습니다. 폴더는 점점 더 지저분해지고, 노트는 기록만 해두고 사용하지 않게 됩니다.
이 문제는 저만 겪는 것이 아닙니다. 제가 수집한 거의 모든 튜토리얼이 같은 이야기로 시작합니다: 북마크에 수백 개의 글이 쌓여 있고, 노트에는 수십 개의 미완성 프로젝트가 있습니다. 전통적인 노트의 가장 큰 문제점은 이것입니다: 입력만 있고 출력은 없는 것. 당신은 지식 베이스를 저장하는 것이 아니라, 끝없이 커지는 창고를 짓고 있는 것입니다. 모든 것은 거기에 있지만, 아무도 정리하지 않고, 아무도 색인하지 않으며, 무엇이 관련되어 있고 무엇이 구식인지 알려주지 않습니다.
"flomo + Feishu로 2025년에 미니멀리스트 개인 지식 관리 시스템을 구축하는 방법"이라는 글의 한 구절이 특히 기억에 남습니다:
평생 학습자, 셀프 미디어 크리에이터, 엔지니어, 디자이너들은 이미 자신의 노트를 기록하고 있지만, 아직 체계화하지는 못했습니다. 그들은 시스템 구축에 대한 아이디어를 자극할 사례가 필요합니다.
링크: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47개의 플러그인과 열 번 삭제한 볼트
2020년, 저는 옵시디언을 만났습니다. 제 첫 반응은 이랬습니다: 와, 로컬 저장이네! 양방향 링크! 지식 그래프! 두 번째 반응은: 노트 앱이 이렇게 SF적일 수가? 그런 다음 저는 전형적인 행동을 했습니다—볼트를 만드는 것. 그다음 전형적인 2.0 행동—미친 듯이 플러그인을 설치하는 것. 47개나요. 47개의 플러그인이 동시에 실행되는 것이 어떤 느낌인지 아십니까? 옵시디언이 열릴 즈음이면 배달 음식이 도착해 있다는 뜻입니다.
그 후 몇 년 동안 저는 반복에 빠졌습니다: 새 플러그인 발견 → 흥분 → 미친 듯이 설정 → 일주일 후 쓸모없음을 깨달음 → 다른 사람의 볼트가 더 예뻐 보임 → 삭제하고 재구축 → 1단계로 돌아감. 이 루프를 적어도 10번은 반복했습니다. 한 번은 새벽 3시에 빌리빌리(Bilibili) 튜토리얼을 보다가 반년 동안 작성해 온 노트 라이브러리를 통째로 삭제한 적도 있습니다. 다음 날 일어나 빈 폴더를 바라보며 생각했습니다: 나는 누구? 여기는 어디? 내 노트는 어디 갔지? 5,000개의 노트가 쌓여 있다가, 사이버트론 행성이 되어 버렸습니다.
위는 제 예전 볼트입니다. 예쁘죠? 네. 유용했나요? 아니요. 저는 한때 flomo에 이런 생각을 기록한 적이 있습니다: "옵시디언에 쓰는 시간의 99%는 낭비된다." 한 시간 스킨 만지작, 두 시간 플러그인 만지작, 커뮤니티의 모범 사례를 찾아보지만, 볼트에는 거의 쓰지 않습니다. 이것은 전형적인 "도구 숭배"입니다—배우고 있다고 생각하지만, 사실은 미루고 있는 것뿐입니다. (이 말이 꾸짖는 것처럼 들린다는 것을 압니다만, 가장 꾸짖어 마땅한 사람은 바로 저 자신입니다.)
제 북마크에는 상상 이상으로 많은 초보자 튜토리얼이 있습니다
결론부터 말씀드리자면: 저는 옵시디언 초보자 튜토리얼을 적어도 6개는 북마크했습니다. "초보자"용이라는 점에 주목하세요. 다운로드, 설치, 볼트 생성, 플러그인 동기화 방법을 가르쳐 주는 것들입니다. 저는 그것들을 모두 읽었고, 각각 초점이 다릅니다.
"2026년 최강 옵시디언 초보자용 가이드: 10분 만에 두 번째 뇌 구축하기"는 제가 본 것 중 가장 절제된 튜토리얼입니다. 원문은 여기. 한 가지에만 집중합니다: 볼트 만들기, 세 가지 마크다운 작성 스타일, 두 가지 단축키, 양방향 링크. 아직 YAML, 고급 쿼리, 테마, 커뮤니티 플러그인을 공부하지 말라고 조언합니다. 옵시디언을 단순하게 소개합니다: 장기 저장, 검색, 텍스트 연결에 더 적합한 폴더일 뿐이라고. 모든 노트는 컴퓨터의 실제 파일이며, 옵시디언 사용을 중단하더라도 어떤 텍스트 편집기로든 열 수 있습니다. 독점 형식으로 노트를 가두지 않습니다. 마지막에는 3분짜리 연습 문제가 있습니다: 노트 하나 만들고, 제목 쓰고, 목록 만들고, 링크 걸고, 역링크 확인하기. 이것만 할 수 있으면 볼트, 마크다운, 링크가 제대로 작동하는 것입니다.
"옵시디언 완전 초보자 튜토리얼 (로컬 지식 베이스)"는 다른 접근 방식을 취합니다. 원문은 여기. 질문으로 시작합니다: AI 시대에 모든 사람이 자신만의 지식 베이스를 필요로 하는 이유는 무엇일까? 왜냐하면 AI 자체에는 입장도, 경험도, 미적 감각도 없기 때문입니다. 직접 질문하면 답은 맞지만 영혼이 없습니다. 차이는 "자신의 자료, 방법론, 경험, 판단"을 AI에 먹일 수 있느냐에 달려 있습니다. 같은 모델이라도 당신의 것을 먹이면 당신의 흔적이 묻은 결과물이 나옵니다. 저는 이 점에 매우 동의합니다. 또한 MOC, PARA, 제텔카스텐 중에서 선택하는 방법을 설명합니다: 먼저 보름 정도 써보고, 어떤 필요가 자연스럽게 발생하는지 확인한 후, 해당 방법을 의식적으로 사용하라는 것입니다. 세 가지를 모두 혼합해도 됩니다.
그다음은 "초보자를 위한 옵시디언 쉬운 말 튜토리얼"입니다. 원문은 여기. 옵시디언을 "파괴 불가능하고, 극도로 안전하며, 자유롭게 수정 가능한 전자 노트"라고 설명합니다. 타입 세팅은 말하는 것처럼 간단하고, 기능은 레고를 조립하는 것처럼 자유롭습니다. 비개발자에게 친숙합니다. 볼트는 서랍, 인터페이스는 책상, 플러그인은 가구 매장입니다. 우리 엄마도 이 비유를 이해할 수 있을 정도입니다.
그리고 "옵시디언 설치만 하고 먼지만 쌓이게 두지 마세요." 원문은 여기. 빈 창고에서 시작하여 볼트를 만들고, 이름을 짓고, 위치를 선택하고, 디렉토리를 구축하고, 홈페이지를 작성하고, 링크를 만들고, 일기를 시작하고, 그래프를 보고, 마지막으로 Codex에 넘깁니다. 한 문장이 제 마음에 남았습니다:
볼트는 신비로운 데이터베이스가 아니라, 그냥 평범한 폴더입니다.
지식 베이스 프로세스를 다섯 단계로 나눕니다: 수집 → 받은 편지함 → 노트로 정리 → 연결 → 홈페이지에서 다시 찾기 → 글이나 계획으로 출력. 먼저 이 프로세스를 실행하고, 실제 문제에 직면했을 때 플러그인과 자동화는 나중에 도입하라는 것입니다.
아, 그리고 또 다른 "옵시디언 제로 베이스 튜토리얼"도 있습니다. 원문은 여기. GitHub를 사용한 클라우드 동기화 방법과 .gitignore를 사용하여 워크스페이스 파일 업로드를 방지하는 방법까지 가르쳐 줍니다. 이미지는 고화질이고, 단계는 스크린샷 수준으로 따라 하기만 하면 됩니다.
튜토리얼 찾는 것을 그만두세요; 핵심은 포럼에 있습니다
저는 또한 이런 제목의 트윗을 북마크했습니다: "옵시디언 초보자 튜토리얼을 여기저기서 찾지 마세요; 핵심은 포럼에 있습니다."
이것은 사실입니다.
더 전문적인 콘텐츠를 원하신다면 https://community.obsidian.md/로 가보세요. 공식 커뮤니티로, 플러그인과 뉴스가 훨씬 더 포괄적입니다.
이 문서를 심층 연구하면서 옵시디언에 대한 이해가 완성되었습니다
저는 "옵시디언 심층 연구" 문서를 가지고 있는데, 정보의 양이 엄청납니다. 옵시디언의 뿌리를 보여줍니다. 옵시디언은 2020년 COVID-19 격리 기간 동안 Shida Li와 Erica Xu가 만들었습니다. 두 사람 모두 워털루 대학교를 졸업했으며, 이전에는 Dynalist라는 아웃라이너 도구를 만든 적이 있습니다. Erica는 인터뷰에서 옵시디언의 기본 아이디어가 2년 동안 머릿속에 있었다고 말했습니다. 한때는 이렇게 개인적인 지식 베이스를 원하는 자신이 이상한 사람이라고 느꼈다고 합니다. 놀랍게도 많은 사람들이 자신도 같은 것을 원한다고 말했다고 합니다. 2020년 3월 30일, 옵시디언은 공개 베타 버전을 출시했는데, 공교롭게도 WHO가 COVID-19를 세계적 대유행으로 선언한 주와 같았습니다. 2023년에는 Minimal 테마로 유명한 디자이너 Steph Ango(kepano로 알려짐)가 CEO로 합류했습니다.
팀 구조는 다음과 같습니다: Shida Li가 CTO, Erica Xu가 COO, kepano가 CEO이며, 소수의 엔지니어가 더 있습니다—총 약 7명, 그리고 새끼 고양이 한 마리(네, 잘 읽으셨습니다).
이 몇 명의 사람들로 그들은 가치 3억 5천만 달러, 월간 활성 사용자 150만 명이 넘는 제품을 완전히 자체 자금으로, 외부 투자 없이 구축했습니다. 웹사이트에서 한참 동안 바라본 슬로건이 있습니다:
당신의 지식은 영원해야 합니다
여러분의 노트는 일반 텍스트 마크다운 파일로 로컬 기기에 저장됩니다. 옵시디언 회사가 내일 사라지더라도 데이터는 그대로 유지되며 읽을 수 있습니다. VS Code, Vim 또는 어떤 텍스트 편집기로든 열 수 있습니다. 이 "데이터 내구성" 약속은 SaaS 도구가 언제든지 서비스를 중단하거나 가격을 변경할 수 있는 시대에 매우 매력적입니다. 게다가 현재의 AI 에이전트는 이러한 일반 텍스트 파일에 쉽게 접근할 수 있습니다.
비즈니스 모델도 흥미롭습니다: 핵심 앱은 무료, Sync 서비스는 월 $4, Publish는 월 $8, Catalyst는 $25부터 시작하는 일회성 기부입니다. 부가 가치 서비스에 대해서만 비용을 청구하며, 소규모 팀으로 높은 이익 마진을 유지합니다.
링크가 분류보다 우선한다—이것은 별도의 섹션이 필요합니다
심층 연구 문서에는 핵심 관점이 있습니다: 링크가 분류보다 우선한다는 것입니다. 전통적인 노트 도구는 노트를 폴더에 넣도록 권장합니다—각 노트가 한 곳에 속하는 트리 구조입니다. 옵시디언의 핵심 제안은 이것입니다: 양방향 링크를 사용하여 노트를 연결하고, 지식이 자연스럽게 네트워크를 형성하도록 하는 것입니다. 모든 링크는 자동으로 양방향 가장자리를 생성하며, 지식 그래프는 노트 자체에서 나타납니다. 이것은 인간의 두뇌가 아이디어를 연관 짓는 방식에 더 가깝습니다. 간단히 말해, 폴더는 "이 노트가 어디에 있는지"만 알려주는 반면, 링크는 "이 노트가 무엇과 관련되어 있는지"를 알려줍니다. 이것이 옵시디언과 Word의 근본적인 차이점입니다. Word 문서는 일반적으로 분리되어 있습니다. 둘이 같은 주제를 논의하더라도 명백한 링크가 없습니다. 옵시디언에서는 [[노트 이름]]을 사용하여 연결합니다. 나중에 하나를 열면 다른 노트로 이동할 수 있을 뿐만 아니라, 어떤 오래된 노트가 그것을 언급했는지도 보여줍니다. 노트가 많을수록 이 웹의 가치는 더 커집니다.
플러그인 생태계는 가구 매장과 같습니다
2026년 3월 기준으로 옵시디언 커뮤니티에는 2,500개가 넘는 플러그인이 있습니다. 매주 6-14개의 새 플러그인이 출시되고 80-100개가 업데이트됩니다. r/ObsidianMD 서브레딧은 256,000명이 넘는 구독자를 보유하고 있습니다. 대표적인 플러그인으로는 Dataview(볼트를 데이터베이스처럼 쿼리), Templater(고급 템플릿 엔진), Excalidraw(손그림 스타일 차트), Calendar, Kanban 등이 있습니다. 또한 많은 AI 통합 플러그인이 있습니다. 2026년 5월, 공식 팀은 생태계의 안전성과 품질을 더욱 개선하기 위해 새로운 자동 검토 시스템을 출시했습니다. 이는 "무분별한 성장"에서 "지속 가능한 거버넌스"로의 전환을 의미합니다.
하지만 많은 플러그인은 함정이기도 합니다. 과도한 커스터마이징의 함정은 현실입니다: 2,500개 이상의 플러그인은 끝없는 설정 가능성을 의미합니다. 많은 사용자가 "도구 사용"보다는 "도구 만지작거리기"에 빠집니다. 커뮤니티에는 유명한 자조 섞인 농담이 있습니다:
생산성을 높이기 위해 생산성 시스템을 설정하는 데 3시간을 썼습니다.
저는 이것을 너무나 잘 이해합니다.
경쟁자: Notion, Logseq, Roam
Notion은 팀 협업과 프로젝트 관리에 적합합니다. 옵시디언은 개인적인 심층 사고와 장기적인 축적을 위한 것입니다. Notion의 데이터는 독점 클라우드 형식입니다. 옵시디언은 로컬 마크다운입니다. Notion은 협업에 강합니다. 옵시디언은 기본적으로 협업을 지원하지 않습니다. Notion은 학습 곡선이 완만합니다. 옵시디언은 가파릅니다. 데이터 소유권: Notion은 자사 서버에 속합니다. 옵시디언은 전적으로 사용자에게 속합니다. AI 기능: Notion은 네이티브 AI(사용자당 월 $10)를 제공합니다. 옵시디언은 플러그인에 의존합니다.
Logseq는 옵시디언의 가장 가까운 경쟁자입니다—역시 로컬 우선, 마크다운 기반, 무료입니다. 핵심 차이점: Logseq는 블록 수준의 아웃라이너로, 모든 글머리 기호가 독립적인 단위입니다. 옵시디언은 문서 수준입니다. Logseq는 빠른 단편 캡처와 저널 중심 워크플로에 더 좋습니다. 옵시디언은 장문 작성과 구조화된 문서에 더 좋습니다. Logseq는 오픈 소스입니다. 옵시디언은 독점적이지만 무료입니다.
Roam Research는 2019-2020년에 "양방향 링크" 열풍을 촉발시켰습니다. 하지만 월 $15의 가격과 독점 클라우드 저장소로 인해 많은 사용자가 옵시디언으로 이동했습니다. Roam의 블록 수준 참조는 더 세밀하지만, 옵시디언의 무료 전략, 로컬 저장소, 플러그인 생태계가 사용자 규모 측면에서 승리했습니다. 노트 도구를 전환하려는 사람이라면 이 비교들을 읽어보시길 권합니다. (출처: PCMag 리뷰, 옵시디언 웹사이트
Karpathy의 트윗이 지식 베이스를 코드 저장소로 바꾸었습니다: LLM-Wiki의 등장
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy가 LLM을 사용하여 개인 지식 베이스를 구축하고 관리하는 방법에 대한 트윗을 올렸습니다. 그는 자신의 토큰 소비가 더 이상 코드를 작성하는 것이 아니라 "지식을 조작하는" 데 사용된다고 말했습니다. 저는 그것을 여러 번 읽었습니다. 그가 하는 일은 제가 옵시디언에서 해왔던 것과 일치했지만, 그가 사용한 단어는 제가 찾지 못했던 것이었습니다: "컴파일(Compile)." 원자재를 구조화된 지식으로 컴파일하는 것. 옵시디언 볼트는 코드 저장소이고, LLM은 컴파일러입니다. 이 비유는 모든 것을 이해하게 만듭니다. 코드를 작성해 본 사람이라면 즉시 이해할 것입니다: 소프트웨어 공학 → 지식 베이스 공학. src/ → raw/ (원자재); build/ → wiki/ (지식 항목); logs/ → outputs/ (Q&A 아카이브); 컴파일러 → LLM; IDE → 옵시디언; Lint/CI → 상태 점검; 증분 컴파일 → 새롭거나 변경된 원시 파일만 처리.
세 가지로 요약됩니다:
- 계층화: 원자재, 컴파일된 산출물, 런타임 출력물을 분리합니다. .class 파일과 .java 파일을 섞지 않는 것처럼 노트도 섞지 마세요.
- 증분: 모든 것을 재구축할 필요 없이, 매일 새 기사만 컴파일하면 됩니다.
- 추적 가능성: 모든 지식 항목은 출처를 추적할 수 있습니다. "어디선가 본 것 같은데"가 아니라 AI가 "출처는 raw/articles/2026-03/의 세 번째 문단입니다"라고 알려줍니다.
그의 볼트는 어떻게 생겼는가
저는 Karpathy의 방법론을 제 볼트에 적용했습니다. 디렉토리 구조는 이렇습니다: Vault/ 아래에 raw/, wiki/, outputs/와 x/, official_account/, xiaohongshu/ 같은 플랫폼별 디렉토리가 있습니다. raw/는 원본 자료(변경되지 않음)를 보관합니다. wiki/는 LLM이 유지 관리하는 컴파일된 산출물(색인, 개념, 요약)을 보관합니다. outputs/는 런타임 출력물을 보관합니다. 완성된 제품은 독자를 위한 것이고, 위키는 저를 위한 것입니다—섞지 마세요. 수집에는 세 가지 진입점이 있습니다: 기사용 Web Clipper(source_url, 작성자 등 강제); 팟캐스트용 Podwise(자동 스크립트 + AI 요약); X 트윗용 수동 클리핑. 이 단계는 매우 중요합니다: 메타데이터 없이 클리핑하는 것은 쓸모없습니다.
컴파일이 핵심입니다. 5-10개의 원시 파일을 모은 후 첫 번째 "컴파일"을 수행합니다. Claude가 raw/articles/를 읽고, 요약을 생성하고, 개념을 추출하고, 색인을 업데이트하도록 합니다. 품질은 CLAUDE.md에 의해 보장되며, 여기에는 컴파일 사양(요약 템플릿, 개념 필드, 명명 규칙)이 포함됩니다. 처음에는 한 시간이 걸릴 수 있지만, 증분 업데이트는 빠릅니다.
AI 출력을 파일로 저장: 가장 훌륭한 설계
Karpathy의 방법론에는 제가 특히 영리하다고 생각하는 설계가 하나 있습니다: AI 출력을 파일로 저장하는 것입니다. 예전에는 AI에게 질문하고, 답변을 받고, 닫았습니다. 다음 번에는 다시 질문했습니다. 답변은 채팅 기록에 갇혀 있어 쓸모가 없었습니다. 이제 지식 베이스에 대한 모든 복잡한 쿼리는 AI outputs/ 아래에 마크다운 파일로 저장되며, 질문, 시간, 출처, 결론, 불확실성이 포함됩니다. 석 달 후에는 수십 개의 이러한 파일이 생깁니다—그 자체로 지식 항목이 됩니다. 추론 과정을 포함하고 있기 때문입니다. AI와 채팅할 때마다 지식 베이스가 성장합니다. 저는 AI가 AI outputs/에만 출력하도록 강제하여, AI의 생성물이 제 생각과 섞이지 않도록 합니다. 대부분의 사람들이 이 단계를 놓칩니다.
지식 베이스에는 기술 부채가 있으며 상태 점검이 필요합니다
Karpathy는 정기적인 상태 점검(Health Check)을 제안합니다. 세 가지를 확인합니다: 일관성, 완전성, 고립. 일관성: wiki/concepts/에 상충되는 정의가 있습니까? 완전성: 어떤 항목에 정의나 출처가 누락되었습니까? 고립: 들어오거나 나가는 링크가 2개 미만인 노트는 무엇입니까? 보고서는 매주 outputs/health/에 저장됩니다. 몇 주 후 가장 큰 느낌은: 노트를 찾으면 직접 사용할 용기가 생긴다는 것입니다. 더 이상 그것이 신뢰할 수 있는지 의심할 필요가 없습니다.
바로 RAG를 구축하지 마세요
이것은 반드시 말해야 합니다. 너무 많은 사람들이 여기서 우회로를 돌기 때문입니다. "AI + 노트"라는 말만 나오면 사람들은 RAG를 생각합니다: 임베딩 모델 선택, 벡터 데이터베이스 설정, 청킹 전략 조정. 라이브러리에 기사가 20개밖에 없는데 한 달을 아키텍처에 쏟아붓습니다. Karpathy는 다음과 같이 권장합니다: 라이브러리가 작을 때(예: 100개 기사)는 몇 개의 인덱스 파일을 유지하는 것으로 충분합니다. LLM이 인덱스를 읽어 위치를 파악한 다음 콘텐츠를 직접 읽도록 하세요—간단하고, 안정적이며, 추가 비용이 전혀 없습니다. 노트가 10,000개가 넘어 찾을 수 없게 되면 그때 RAG를 고려하세요. 프로세스가 먼저, 인프라는 나중입니다.
Karpathy의 마지막 문장은 이랬습니다:
이것들은 현재 엉성한 스크립트 덩어리처럼 보이지만, 놀라운 새 제품을 만들 여지가 있습니다.
2006년 이전의 버전 관리가 떠오릅니다—svn, cvs, git 명령줄은 프로그래머만 사용했습니다. 그런 다음 누군가 GitHub를 만들었고, 협업이 바뀌었습니다. 개인 지식 베이스도 비슷한 전환점에 있을지도 모릅니다.
Kepano의 답변: 가장 생각하게 만드는 인간-AI 공생 사례
그런 다음 옵시디언 CEO Kepano가 답변했고, 그의 말은 제가 깊이 생각하게 만들었습니다.
개인 볼트는 깨끗하게 유지하고, 에이전트를 위한 지저분한 볼트를 만드세요.
바로 그 한 문장입니다. 그는 개인 볼트가 알려진 출처로 신호 대 잡음비가 높은 것을 선호합니다. 둘째, 그는 개인 창작물과 에이전트 창작물을 분리하여 추적할 수 없는 아이디어로 메인 볼트를 "오염시키는" 것을 방지해야 한다고 믿습니다. 셋째, 너무 많이 혼합하면 옵시디언은 더 이상 "당신의 생각"을 나타내지 않습니다. 검색, 역링크, 그래프는 더 이상 당신의 지식에 관한 것이 아니라 당신과 AI의 혼합체에 관한 것이 될 것입니다. 그 시점에서 우리는 그것이 AI 지식 베이스인지 당신 자신의 것인지 구분할 수 없습니다. 넷째, 에이전트 워크플로가 진정으로 유용한 것을 생성할 때만 메인 볼트에 도입해야 하며, 그때도 clippings 폴더에 넣어야 합니다.
종합하면, 이 요점들은 날카로운 질문을 던집니다: 지식 베이스가 AI가 쓴 것으로 가득 차 있다면, 그것은 여전히 "당신의" 지식 베이스입니까? 이것은 저에게 큰 충격이었습니다. 지난 6년 동안 제가 바로 그 우회로를 걸어왔기 때문입니다.
AI가 왔을 때, 나는 거의 같은 실수를 반복할 뻔했습니다
Claude Code가 옵시디언을 직접 조작할 수 있게 되었을 때, Claudian 플러그인이 사이드바에서 AI와 채팅할 수 있게 해주었을 때, Skills와 MCP 워크플로가 도처에 있었을 때—저는 다시 흥분했습니다. Claudian을 설치하고, AI가 노트를 정리하고, 숨겨진 링크를 찾고, 경로를 수정하고, MOC를 만들도록 했습니다. 제가 30분 걸리던 일을 3분 만에 해냈습니다. 하지만 어느 날, 저는 멈췄습니다. AI가 저를 위해 써준 요약과 구조를 보면서 깨달았습니다: 그것들은 낯설었습니다. 깔끔하고 전문적이었지만, 제 뇌에서 자라난 것이 아니었습니다. 숙제를 베끼는 것과 같았습니다—일은 끝났지만, 제가 배운 것이 있을까요? 그때 Kepano의 말을 이해했습니다: 너무 많이 혼합하면 옵시디언은 더 이상 "당신의 생각"이 아닙니다.
저는 flomo에 이렇게 썼습니다: "AI 답변을 그냥 넣지 마세요. 멋진 ClaudeCode+Obsidian 스킬에 불안해하지 마세요. 본질적으로 이 '효율성'은 당신의 사고를 아웃소싱하는 것입니다."
두 개의 지식 베이스, 두 가지 철학
Karpathy와 Kepano는 두 가지 철학을 대표합니다. Karpathy의 것은 효율성 우선입니다: AI가 지식의 주인이 되게 하고, 당신은 데이터를 공급하고 질문과 의사 결정에 집중하세요. 이것은 연구에 게임 체인저입니다. Kepano의 것은 사고 우선입니다: 당신의 지식 베이스는 당신 생각의 거울이며, 모든 콘텐츠는 추적 가능한 출처가 있어야 합니다. AI는 도울 수 있지만, 산출물은 분리되어야 하며, 당신이 걸러낸 것만 메인 볼트에 들어갑니다. 이것들은 모순되지 않지만, 다른 목표를 나타냅니다. 하나는 정보 흐름 처리에 관한 것이고, 다른 하나는 사고 과정 자체의 가치에 관한 것입니다. 6년 동안 만지작거린 끝에, 저는 후자 쪽으로 기울고 있습니다.
사고를 아웃소싱하지 마세요
저는 flomo에 이런 기록이 있습니다: "flomo는 나의 '수집소' 또는 '데이터 레이크'입니다. ... 나는 모든 정보를 수동으로 텍스트로 압축합니다. 이 시대에는 '멍청해' 보일 수 있지만, 이것이 '사고를 아웃소싱하지 않는다'는 원칙을 실천하는 방법입니다." 네, AI가 더 빠르고 더 잘할 수 있습니다. 하지만 동영상의 핵심 요점을 자신의 말로 한 문장으로 압축할 때, 그 압축 자체가 사고입니다. 노트에 태그를 달거나 링크를 걸 때, 당신은 자신의 인지 프레임워크를 훈련하고 있는 것입니다. 이것을 AI에게 넘기면 시간은 절약되지만 사고는 잃게 됩니다. 저는 이렇게 썼습니다: "성공적인 지식 관리의 기준은 노트가 얼마나 많은지가 아니라, 그것들이 당신이 더 잘 생각하고 행동하는 데 도움이 되는지 여부입니다." 제가 직접 그 단어들을 입력했기 때문에, 그것들은 제 뇌리에 남아 있습니다. AI가 요약했다면, 한 번 보고 잊어버렸을 것입니다.
에버그린 노트: 6년 만에 찾은 닻
저는 앵커를 찾았습니다: 에버그린 노트. 이 개념은 2020년 Andy Matuschak이 제안했습니다. 원본은 여기. 핵심 아이디어는 간단합니다: 각 노트는 개념적(하나의 아이디어), 원자적(하나의 주제)이어야 하며, 태그 대신 링크로 구성되어야 합니다. 미완성 초안도 허용하되, 계속 쓰고 연결하세요. 저는 세 가지 기준을 세웠습니다: "1. 굵은 제목이 있어야 함; 2. 하나의 주제를 명확히 설명해야 함; 3. 링크가 있어야 함." 47개의 플러그인이나 화려한 테마는 필요 없습니다. 저는 Safe Mode를 켜고 서드파티 플러그인을 하나도 설치하지 않았습니다. "쓰고, 생각하고, 출력하라—가장 간단한 방법과 가장 강력한 소프트웨어로 가장 중요한 일을 하라. 이것이 '무거운 도구를 가볍게 사용하는 것'이다." 두 번째 뇌가 금고라면, 에버그린 노트는 현금이고, 이를 작성하는 기준은 인쇄기입니다. 지식 베이스의 가치는 여러분의 '인쇄기' 기준에 달려 있습니다. 이것은 AI가 대체할 수 없는 기본 기술입니다.
AI가 쓸모없다는 게 아니라, 순서가 중요하다
"생각을 아웃소싱하지 않는다"는 것이 AI를 거부한다는 뜻은 아닙니다. Karpathy의 해결책은 100편의 논문을 소화하는 등 특정 시나리오에 최적화되어 있습니다. 저도 AI를 사용합니다. 저는 이렇게 기록했습니다: "AI는 좋은 콘텐츠와 나쁜 콘텐츠를 구분할 수 있는 사람만 도울 수 있다—먼저 기본적인 인지 프레임워크를 구축한 다음, AI를 사용해 콘텐츠를 만드는 데 도움을 받아라." 판단력이 배수 역할을 합니다. 가치 있는 통찰이 무엇인지 모르면 AI의 출력을 검증할 수 없습니다. 현재 제 접근 방식은 분리입니다: 제 메인 Obsidian 보관함에는 제 에버그린 노트만 있습니다—모든 단어가 제 것이고, 모든 링크가 수동입니다. AI는 자체 작업 공간이 있습니다. AI가 제가 진정으로 동의하는 통찰을 만들어낼 때만, 제가 직접 다시 작성하여 메인 보관함에 넣습니다. 다시 쓰는 행위 자체가 내면화하는 행위입니다.
File over App
Kepano의 또 다른 핵심 개념은 "File over App"입니다. 저는 flomo가 한 번 다운됐을 때 이를 깨달았습니다—수천 개의 노트가 거기에 있었기 때문에 당황했습니다. 나중에 Feishu, ChatGPT, Claude도 모두 장애가 있었습니다. 저는 깨달았습니다: "모든 소프트웨어는 일시적이지만, 파일은 다르다—파일의 접근성을 통제해야 한다." 이것이 Karpathy가 Obsidian을 선택한 이유입니다: 데이터는 로컬 .md 파일로, 클라우드 서비스와 무관합니다. 여러분의 지식은 항상 열 수 있는 형식으로 하드 드라이브에 있어야 합니다. 이는 AI 시대에 매우 중요한데, 도구는 빠르게 진화하지만 .md 파일은 그렇지 않기 때문입니다. Markdown은 22년 동안 보편적인 형식이었습니다. "AI와 소프트웨어가 강력해질수록, 미니멀리스트 사고방식이 더 필요하다." 도구는 변하지만, 파일과 여러분의 생각은 남습니다.
제 북마크에 있는 AI + Obsidian 실천 사례들
저는 LLM Wiki 구축에 관한 실용적인 콘텐츠를 많이 가지고 있습니다. "안녕, 수동 정리: AI 기반 개인 지식 베이스 구축 방법" by Jin Chenma 원본은 이를 다섯 가지 작업으로 요약합니다: 지속적인 편집, 자료 간 연결, Q&A 환류, 네트워크 통합, 상태 점검. 지식 베이스를 죽은 상태에서 살아있는 상태로 바꿔줍니다. Codex 또는 Claude Code가 구조를 초기화할 수 있는 프롬프트를 제공합니다. 디렉토리: raw/ (창고), wiki/ (책장), outputs/ (작업대). 규칙: 먼저 RAG를 구축하지 말 것, 출처 없는 콘텐츠를 저장하지 말 것, raw와 wiki를 섞지 말 것, AI가 원본을 덮어쓰지 못하게 할 것, Q&A를 채팅 기록에 남겨두지 말 것.
"Hermes+Obsidian+LLM Wiki" 원본는 Hermes Agent에 대해 논의하며, 여기에는 학습 루프가 있습니다. llm-wiki 스킬이 있습니다: "이것을 지식 베이스에 기록해줘"라고 말하면, 엔티티를 추출하고, 파일을 생성하며, 링크를 추가합니다. 중요한 점은, 명시적으로 요청할 때만 작동하므로 무작위 채팅으로 보관함이 오염되지 않는다는 것입니다.
"Codex + Obsidian으로 자가 성장하는 개인 지식 베이스 구축하기" by Cang He 원본는 세 가지 계층을 사용합니다: Raw (증거), Wiki (이해), Schema (규칙). AGENTS.md에 대한 10가지 규칙을 제공합니다. 예: "새 데이터를 처리하기 전에 기존 페이지를 검색하라." 또한 이러한 단계를 Obsidian에 통합하는 WeSight를 언급합니다. "자가 성장"이 완전 자동화를 의미하지는 않으며, 판단은 여전히 인간의 몫이라고 지적합니다.
마지막으로, "이것이 Obsidian 창작의 신이다!" 원본는 Obsidian 내부의 슈퍼 어시스턴트인 Ailu를 소개합니다. 메모리, 창작, WeChat 및 X와 같은 플랫폼으로의 게시 기능을 제공합니다. Obsidian 플러그인의 상한선을 보여줍니다.
Obsidian이 노력할 가치가 있을까요?
제 답변: 그렇습니다. 하지만 '만지작거리는' 노력에 집중하지 마세요. Obsidian은 Zettelkasten과 에버그린 노트를 위한 최고의 디지털 도구 중 하나입니다. 로컬 Markdown 저장 방식은 장기적인 유지 관리에 이상적입니다. 하지만 약점도 있습니다: 협업 기능이 부족하고, 학습 곡선이 가파르며, 모바일 경험이 평범합니다. 과도한 커스터마이징은 함정입니다. 현재 제 태도: 무거운 도구를 가볍게 사용하라. 가장 간단한 방법으로 가장 중요한 일을 하라.
설득: Obsidian을 사용하지 말아야 할 사람들
제로 임계값으로 열자마자 바로 쓸 수 있는 소프트웨어를 원한다면, Obsidian은 적합하지 않을 수 있습니다. 학습 곡선이 가파릅니다. PCMag은 "협업 기능이 필요 없는 파워 유저"를 위한 것이라고 말합니다. 실시간 팀 협업이 필요하다면 사용하지 마세요; Notion이 더 낫습니다. 단편적인 생각을 기록하고 싶다면 flomo가 더 낫습니다. Obsidian은 에버그린 노트의 최종 목적지입니다—수집과 사고를 통해 다듬어진 노트들을 위한 곳입니다. 출력할 의향이 전혀 없다면, 시작하지 마세요. 그리고 완벽주의자여서 글을 쓰기 전에 완벽한 폴더 구조를 원한다면, Obsidian은 여러분을 미치게 할 것입니다. 먼저 쓰고, 나중에 정리하세요.
경쟁 제품: 공정한 한마디
Notion은 테이블, 협업, 템플릿에서 강력하지만, 클라우드 전용 데이터가 병목이 될 수 있습니다. Logseq은 비슷하지만 단편에 더 적합합니다; Obsidian은 장문과 구조에 더 좋습니다. Roam Research는 비싸고 클라우드 기반입니다. flomo는 최고의 수집소이지만 데이터 레이크일 뿐, 지식 베이스는 아닙니다. 완벽한 도구는 없고, 올바른 워크플로우만 있을 뿐입니다. (Obsidian은 에버그린 노트의 최종 보금자리입니다; 이것이 대체 불가능한 위치입니다.)
원래 질문으로 돌아가서
AI가 모든 것을 정리할 수 있을 때, 여전히 생각할 필요가 있을까요? 제 답변: 그 어느 때보다 필요합니다. 정보와 정리 비용이 거의 제로에 가까워질 때, 판단력이 희소 자원이 됩니다. 무엇을 보관할지, 무엇이 심오한지, 숨겨진 연결을 찾는 것—이 모든 것은 매일 쓰고 생각하는 데서 옵니다. AI는 노트를 찾을 수 있지만, '아하!' 순간, 통찰의 불꽃은 오직 여러분 자신의 뉴런에서만 점화될 수 있습니다. "두 번째 뇌는 창고가 아니라, 주방이다." 창고는 그냥 보관할 뿐입니다; 주방은 창조합니다. 그리고 그 주방에 서 있는 사람은 바로 여러분이어야 합니다.
마지막 생각
제가 수집한 Obsidian 콘텐츠 중에서 튜토리얼과 AI 실천 사례가 각각 3분의 1을 차지하고, 나머지는 '만지작거리지 말라'는 경고라는 것을 알게 되었습니다. 합의가 형성되고 있습니다: 도구는 수단이고, 생각이 목적이다. Obsidian의 가치는 여러분이 진정으로 여러분 자신의 것을 남기는지에 달려 있습니다. 저는 현재 제 Obsidian 보관함(플러그인, 테마, Agent 프롬프트 포함)을 공개할 준비를 하고 있습니다. 먼저 제 팬 그룹에서 테스트해볼 예정입니다. 궁금합니다: 여러분의 Obsidian에는 몇 개의 노트가 있나요? 그중 직접 쓴 것은 몇 개인가요? 그래프는 어떻게 생겼나요? 댓글에서 만나요.
저는 Jackywine입니다. AI 크리에이터, 제품 디자이너, Obsidian VIP입니다. AIGC, Agent 제품, AI 시대의 개인 브랜딩에 집중하고 있습니다.
출처: 2026 Obsidian 보모 튜토리얼, Obsidian 초보자 튜토리얼, Karpathy의 LLM 지식 베이스 트윗, Andy Matuschak: 에버그린 노트, Obsidian 공식, PCMag 리뷰.
