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#obsidian-vault

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연관 태그

#llm-wiki공동문서 2 · 연관도 67%#agent-architecture-explainer공동문서 1 · 연관도 58%#agent-memory-layering공동문서 1 · 연관도 58%#claude-code-agent공동문서 1 · 연관도 58%#deterministic-fact-store공동문서 1 · 연관도 58%#document-first-ai공동문서 1 · 연관도 58%#document-ingestion공동문서 1 · 연관도 58%#hybrid-retrieval-systems공동문서 1 · 연관도 58%#idea-deep-dive공동문서 1 · 연관도 58%#karpathy-llm-wiki공동문서 1 · 연관도 58%
How To Do PHD-Level Research with AI (Karpathy's LLM Wiki)
YouTube2026년 4월 5일

How To Do PHD-Level Research with AI (Karpathy's LLM Wiki)

이 영상은 LLM을 즉답형 챗봇으로 쓰는 대신, 문서와 논문을 계속 축적하고 다시 질문할 수 있는 개인용 연구 위키의 정리·연결 도구로 활용하자는 실무형 워크플로우를 설명한다.

Tommy Chryst
#personal-knowledge-base#llm-research-workflow#obsidian-vault#document-ingestion
Andrej Karpathy Just 10x'd Everyone's Claude Code
YouTube2026년 4월 5일

Andrej Karpathy Just 10x'd Everyone's Claude Code

Karpathy가 제안한 LLM 기반 위키 워크플로우는 복잡한 인프라 없이 마크다운 파일만으로 개인 지식 베이스를 구축·누적하는 실용적 방법이며, Claude Code가 자동으로 구조화·분류·관계 구축을 수행해 소규모(약 100편, 50만 단어)에서는 벡터 DB나 RAG 없이도 충분히 작동한다.

Nate Herk
#llm-wiki#obsidian-vault#claude-code-agent#markdown-knowledge-base
The Massive OpenClaw Memory Mistake You're Making Right Now
YouTube2026년 3월 7일

The Massive OpenClaw Memory Mistake You're Making Right Now

이 영상의 핵심은 “메모리를 많이 저장하는 것”이 아니라 **메모리의 역할을 나누는 것**입니다. 현재 작업은 Obsidian 같은 작업기억 계층에, 장기 회상은 하이브리드 검색 계층에, 틀리면 안 되는 사실은 SQLite 같은 결정론적 저장소에 분리해야 OpenClaw가 장기 운영 가능한 에이전트로 바뀐다는 주장입니다.

Zac Frulloni
#obsidian-vault#vector-search#agent-architecture-explainer#prompt-library