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Ziran LLM Wiki를 파보니 — 말로 설명하면 평가해주는 파인만 학습법
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 5편. Ziran LLM Wiki는 스타 1개짜리 작은 프로젝트지만, 소스를 열어보니 음성 녹음·전사부터 에이전트 툴 호출 루프까지 갖춘 예상 밖으로 정교한 구조였다. 핵심은 파인만 학습법 — 개념을 말로 설명하면 그 설명이 실제 노트에 근거하는지 AI가 평가해준다.
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순서를 뒤집자, 패턴도 정확히 뒤집혔다
9시간을 쉬고 처음으로 21개 타깃을 끝까지 완주했다. 그런데 그룹마다 클린율 격차가 뚜렷했고, 그 격차가 처리 순서와 겹쳐 보였다. 순서를 통째로 뒤집어 확인해보니, 실패 패턴도 정확히 그 순서를 따라 뒤집혔다.
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검증된 방식을 그대로 옮기려다가 — 조건이 바뀐 걸 세 번 놓쳤다
뉴스 검색 API가 403으로 막히지 않는 실행 방식(2그룹 병렬 + 그룹 내부 순차 대기)을 이미 검증해뒀는데도, 대상과 규모가 바뀐 다음 실행에서 그 검증을 건너뛰고 다시 돌리기를 세 번 반복했다. 검증된 방식이 있다는 사실과, 지금 조건에서도 그게 유효하다는 사실을 같은 것으로 취급한 게 원인이었다.
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Auto LLM Wiki를 파보니 — 바꾸기 전에 미리 보여주는 게 핵심이었다
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 4편. Auto LLM Wiki는 이 시리즈에서 obsidian-llm-wiki 다음으로 스타가 많다(13개). 차별점은 검색이나 프롬프트가 아니라 Office 문서 파싱(xlsx·docx·pptx)과, AI가 파일을 고치기 전에 변경 계획을 미리 보여주는 previewModal이었다.
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고쳤는데도 안 됐다, 진짜 이유는 따로 있었다
실측으로 순간 최대 14개까지 몰리는 걸 직접 세어 확인하고, IP당 동시 요청을 2개로 강제 제한했다. 그런데 다시 돌리자 실패율은 전혀 줄지 않았다 — 오히려 분당 실패 건수는 더 나빴다. 열두 번째로 다시 찾은 진짜 이유는 코드 안에 없었다.
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AI RAG + LLM Wiki를 파보니 — 서비스 파일 30개짜리 설계가 하루 만에 버려졌다
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 3편. yep49의 AI RAG + LLM Wiki는 리랭킹·하이브리드 검색·피드백 튜닝까지 갖춘 서비스 파일 30개짜리 RAG 파이프라인이었지만, GitHub 생성일과 마지막 커밋일이 하루 차이였다.
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두 배 빨라졌다, 그리고 다시 막혔다
직접 IP와 프록시 IP가 서로 독립된 요청 예산을 갖는다는 걸 알고 있었으니, 둘을 동시에 쓰면 두 배는 빨라질 거라는 제안이 나왔다. 실제로 완벽하게 통했다 — 진단 규모에서는. 실전 스케일로 그대로 옮기자, 며칠 전 잡았던 문제가 훨씬 큰 형태로 되돌아왔다.
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AI Wiki(ikeniborn)를 파보니 — API 키를 data.json에서 뺀 이유
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 2편. AI Wiki(ikeniborn)는 스타 4개짜리 작은 프로젝트지만 조사 당일(9월 2일)까지도 커밋될 만큼 활발하고, docs/superpowers 폴더가 그대로 있어서 지금 만드는 플러그인과 같은 Claude Code 워크플로로 만들어졌다는 걸 알 수 있었다. 가장 중요한 발견은 API 키를 동기화되는 data.json이 아니라 별도 local.json에 저장한다는 것이었다.
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obsidian-llm-wiki(karpathywiki)를 파보니 — 임베딩 없이 그래프로 검색하는 이유
지금 만드는 플러그인과 같은 컨셉(Karpathy의 LLM Wiki)을 구현한 옵시디안 플러그인 중 가장 크고 활발한 obsidian-llm-wiki(플러그인 id: karpathywiki, 551스타)를 소스까지 받아서 파봤다. 임베딩·벡터DB 없이 그래프 위 Personalized PageRank로 검색하는 이유, 믹스인 패턴으로 쪼갠 main.ts, API 키를 OS 키체인에 저장하는 2단계 마이그레이션까지.
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프록시는 한 번도 쓸 일이 없었다
네이버 크롤링 중 겪은 IP 차단(403) 대응으로, 집 PC의 다른 IP를 프록시 폴백으로 쓰면 어떻겠냐는 제안이 나왔다. 실제로 VPS가 막혀있는 순간에도 그 IP는 바로 뚫렸다. 그런데 정작 코드에 붙이고 나니 프록시는 한 번도 발동하지 않았다 — 진짜 병목은 차단이 아니라 순수한 물량이었고, 네이버 뉴스 검색 API의 `field=1`(제목만 검색) 파라미터로 그 물량 자체를 88% 줄였다.