llm-wiki

📄 프로젝트 소개

AI로 인해 기술은 빠르게 발전하고, 눈 떠보면 매일 새로운 기술과 개념이 등장하고 있습니다. 새로운 기술과 개념을 공부하고 체득한 뒤 이해한 내용을 글로 기록하는 기존의 학습 방법은 아직 필수적이라 생각합니다. 다만 변화하는 시대 흐름에 맞춰 지식을 학습하고 기록하는 방식도 어느 정도 변화할 필요가 있다고 느끼고 있었습니다.

그러다 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 "LLM wiki" 개념을 접했습니다. 사람이 자료를 읽고 요약하는 것이 아닌 AI가 사서처럼 읽고 분석하여 위키에 쌓게 하자는 개념이었습니다. 그래서 새로운 학습 방법으로 나를 위한 llm-wiki를 만들게 되었습니다.

추구하는 목표는 두 가지입니다. 자료가 쌓일수록 wiki에서 얻는 답이 정교해질 것, 그리고 나만 보는 wiki가 아니라 누구나 읽을 수 있는 사이트로 남을 것.

📋 주요 기능

• **위키 흡수(wiki-ingest)**: 사용자가 입력한 원본 문서를 읽고 개념/인물/분석 페이지로 쪼개 위키링크로 엮음
• **위키 질의(wiki-query)**: 기존 페이지를 먼저 읽고 답하며, 남길 가치가 있는 답은 analysis/로 보존
• **위키 점검(wiki-lint)**: 모순·고아 페이지·끊긴 링크·오래된 서술 점검
• **위키 최신화(wiki-refresh)**: 살아있는 웹 자료의 변화를 재수집·비교, 사람 확인 후에만 반영
• **위키 삭제(wiki-delete)**: 페이지 삭제 + 끊긴 링크 복구 (파괴적 — 범위 확인 필수)
• 모순 보존: 새 자료가 기존 서술과 충돌하면 어느 쪽도 지우지 않고 양쪽을 남긴 뒤 표시
• 정적 사이트 발행: 목차·백링크·인용 각주·태그 색인·사이트맵을 빌드 타임에 생성
• 한국어 전문 검색: Pagefind 인덱스 (서버·데이터베이스 없음)
• 원본 격리: 제3자 저작물(raw/)은 공개 저장소에 포함되지 않으며, 기계 검사가 경계를 지킴

🔐 원본 격리 경계

raw/에 기록되는 파일들은 제3자 저작물이라 이 공개 저장소에 포함하지 않습니다.