Tag: Obsidian
All the articles with the tag "Obsidian".
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Decisions API와 Jev로 끊긴 문장을 판정하자, 오탐이 네 배였다
LLM이 고친 노트에 끊긴 문장이 생겼는지를 OpenAI Decisions API와 Jev로 판정해 봤다. 정상 노트를 gpt-6-luna보다 네 배쯤 더 걸었고, 질문 나누기는 이번엔 역효과였다.
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Decisions API는 질문을 셋으로 나누자 Luna만큼 맞혔다
OpenAI Decisions API와 Jev 프롬프트를 문서 권고대로 고쳐봤다. 판단을 참·거짓 질문 셋으로 나누자 Decisions API가 37쌍 중 36쌍을 맞혔고, 입력 줄이기는 오히려 나빠졌다.
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OpenAI Decisions API는 빨랐지만, 내 병합 기준에는 맞지 않았다
OpenAI Decisions API, Jev, gpt-6-luna로 중복 노트 병합 판단을 비교했다. Decisions API는 0.13초로 가장 빨랐지만, 조건이 여러 개인 기준에선 틀린 답에도 확신이 높았다.
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틀렸는데, 확신은 0.9였다
TypeSafe Jev의 오픈소스 재현판 Laya를 Obsidian 플러그인의 중복 노트 판단에 붙여봤다(Jev는 계정이 열리지 않아 문서로만 비교). CPU 속도와 정확도 78%, 파인튜닝 가능성까지 실측해 보니, 진짜 문제는 틀린 답에 0.9 confidence를 붙이는 캘리브레이션 붕괴였다.
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여섯 개를 다 보고 나서 — 지금 만드는 것과 비교해보니
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 시리즈 마지막 편. 여섯 개를 소스까지 다 본 뒤, 지금 만드는 플러그인과 종합적으로 비교했다. 실질적으로 남은 건 시크릿 저장(API 키가 동기화되는 data.json에 평문으로 있다는 것) 하나뿐이었다 — 처음 남은 차별점이라고 생각했던 두 가지(관리자 시점 사람 추적, RAG 오탐 대응)는 더 파보니 둘 다 근거가 없었다.
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GenWiki를 파보니 — 1099줄짜리 파일 하나가 전부였다
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 6편, 마지막 개별 리뷰. GenWiki는 스타 1개, 6월 이후 멈춘 가장 작은 프로젝트다. main.ts 1099줄 안에 인제스트·쿼리·린트·임베딩·설정 탭까지 다 들어있는 구조를 보고 나서야, 다른 다섯 개가 왜 파일을 나눴는지 거꾸로 이해가 됐다.
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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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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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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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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.