AI에게 잘 묻는 법 — 마크다운으로 질문 정돈하기

AI에게 질문하는 과정을 상징적으로 표현한 이미지로, 어두운 배경 속 사람이 문자와 기호가 새겨진 블록 위를 지나 빛나는 데이터 경로를 바라보고 있다.

지난 글 「마크다운, 결국 메모의 문법」에서 마크다운 문법을 다뤘다. 그러고 나니 알겠더라. 마크다운을 알수록 AI에게 더 정돈된 질문을 던지게 된다는 걸. 이번엔 그 이야기다. 왜 AI는 마크다운을 좋아하나 안드레이 카파시(Andrej Karpathy, 전 테슬라 AI 책임자)는 지금을 ‘소프트웨어 3.0’ 시대라 부른다. 그의 정의를 빌리면 이렇다. 즉 이제 우리가 쓰는 말 자체가 프로그래밍이 됐다. 그렇다면 마크다운은 무엇인가. … 더 읽기

일반인이 마크다운 형식을 써보고 내린 결론 : 결국 메모의 문법이다.

한쪽엔 기호가 빽빽한 원문, 반대쪽엔 정돈된 흰 여백의 노트를 나란히 둔 일러스트로, 마크다운을 처음 마주쳤을 때의 낯섦을 시각화한 이미지

마크다운은 새 기술이 아니다. 2004년 John Gruber가 만든, 20년 넘은 문법이다. 그런데 왜 지금, 마치 유행인 듯 다시 보일까. 아마 AI들이 답을 내놓을 때 이 형식으로 내놓기 때문이다. 갑자기 #과 **가 튀어나오는 답에 갸우뚱하면서도, 나는 대수롭지 않게 넘겼다. 사람의 말버릇처럼 AI 특유의 어투인가 보다 하고. 쓰다 보니 깨달았다. AI에게 내 의도를 정확히 전하려면, 나도 AI가 … 더 읽기

PARA와 제텔카스텐, 같이 사용할 수 있는 방법

손으로 적은 메모 카드들이 가는 선으로 서로 연결돼 위계 없는 그물망을 이룬 그림으로, 제텔카스텐 노트 구조와 옵시디언 그래프 뷰를 떠올리게 한다

앞 글에서 LLM-Wiki를 만들며, 위키 폴더를 PARA로 나누는 사람도 있고 제텔카스텐으로 엮는 사람도 있다고 흘리듯 적었다. 그러고 나니 정작 둘이 뭐가 다른지 나부터 헷갈렸다. 옵시디언으로 노트 정리법을 잡으려면 결국 이 둘부터 골라야 하는데 말이다. 그래서 제대로 정리해 둔다. (반은 나 보려고.) 질문이 처음부터 어긋나 있었다 처음엔 둘을 한 줄에 세워놓고 “뭐가 더 낫지?”를 고민했다. 알고 … 더 읽기

Obsidian으로 LLM-Wiki를 꾸리며 설정이 두 번 바뀐 이야기

검은 질감 배경 위에 보라색 결정 형태의 Obsidian 아이콘과 흰색 “Obsidian” 로고, 보라색 문구 “Sharpen your thinking.”이 배치된 Obsidian 로고

옵시디언을 설치할 때 옵시디언에 터미널 탭을 추가할 수 있다고 들었다. 하나의 윈도우 창에서 작업하는 환경의 편안함은 당연하다고 믿었었다. 그런데 그 믿음이 두 번 깨졌다. 한 번은 오류 때문에, 한 번은 더 나은 도구 때문에. 설치하는 법은 따로 정리해뒀다(NAVER Blog – Obsidian. 윈도우에 설치하고 LLM-Wiki 구축까지). 이 글은 그 절차에서 내가 무엇을 바꿨고 왜 바꿨는지에 대한 … 더 읽기

LLM-Wiki. 나를 통째로 기록하면 뭐가 될까

고풍스러운 도서관 책상 위에 놓인 황동 저울과 오래된 책-나를 디지털로 기록하면 어떤 형태가 될까. LLM-Wiki, 개인지식관리의 이미지화

AI와 길게 대화하다 보면, 정작 나눴던 이야기를 AI가 까먹는 순간이 온다. 컨텍스트 윈도우의 한계, 세션의 독립성, 과거 대화의 압축 때문이라고 한다. 그런데 솔직히, 그냥 단기 기억상실 같다. 대화가 길어질수록 오래된 맥락을 지워버리니까. 나에겐 짧은 시간이 지났을 뿐인데. 사람은 다르다. 인지심리학에 따르면 정보를 의미 덩어리 7(±2)개로 묶어 핵심만 압축하고, 과거 경험과 실시간으로 대조하며 긴 대화를 이어간다. … 더 읽기