2026-01-04 개발 일지: _secondbrain AI 에이전트 완성

오늘의 테마

“대규모 지식 정제의 날” Inbox 20개를 체계적 지식으로 변환하고, 3개 AI 에이전트 스킬을 완성한 생산적인 토요일

오늘은 지식관리 시스템의 완성도를 한 단계 끌어올린 날입니다. 아침부터 저녁까지 _secondbrain 프로젝트에 집중하여, 수집-처리-연결의 전체 파이프라인을 실전으로 검증했습니다.

숫자로 보는 오늘

지표	수치	의미
커밋	22개	하루 평균의 3배 이상
영구노트	3개	고품질 지식 산출물
MOC	1개	새 지식 클러스터 발견
Wikilink	30+	견고한 지식 네트워크
GitHub 이슈 완료	4개	체계적 프로젝트 관리
Inbox 처리	1→3+MOC	대규모 변환 성공
작업 시간	8+ hours	단일 프로젝트 집중

하지만 숫자보다 중요한 것:

Local-First AI라는 새 지식 영역 개척
TDD 워크플로우 실전 검증 완료
COLLECT/PROCESS 레이어 개념 정립 → 구현 → 검증 완주

GitHub 활동

레포지토리별 활동

kimimgo/_secondbrain (17 commits)

기능 구현 및 문서화
3개 PROCESS 스킬 개발
Phase 1-3 구현 가이드

kimimgo/oliveeelab (5 commits)

Submodule 참조 업데이트
통합 테스트

개발 테마: COLLECT/PROCESS 레이어 분리 원칙 구현

데이터 수집(n8n 자동화)과 지식 처리(Claude Code 대화형)의 명확한 역할 분담을 코드와 문서로 정립했습니다.

핵심 작업 1: TDD 기반 대규모 처리 완성

Phase 1: Inbox 분석 및 분류

Phase 2: 3개 영구노트 생성

1. Browser-Based LLM Prompt Optimization

Ghost Injection 아키텍처
WASM + WebGPU + Browser AI
90% 비용 절감, 100ms 레이턴시

2. Tiny Language Models for Local Search

TinyBERT/MobileBERT (15M parameters)
NPU 가속 (50ms 레이턴시)
Knowledge Distillation (96% 성능 유지)

3. Korean AI Market Competitive Landscape

Liner, Wrtn, Upstage 분석
로컬 우선 AI의 시장 기회
“내 로컬 드라이브를 위한 Liner”

Phase 3: 1개 MOC 생성

Local-First AI MOC

3개 노트 연결
15개 미래 참조 wikilink
전략적 인사이트 정립

핵심 작업 2: 3개 PROCESS 스킬 개발

1. activity-analyzer

목적: GitHub/YouTube 활동 패턴 분석

// GitHub 커밋, 이슈, PR 자동 수집
// 주간/월간 트렌드 분석
// 집중 영역 파악

산출물: 70-journal/data/github/github-{date}.md

2. claude-session-digest

목적: Claude Code 세션 학습 패턴 추출

// Claude Code 대화 기록 분석
// 반복 패턴 감지
// 학습 인사이트 추출

산출물: 세션별 학습 요약

3. automation-suggester

목적: 반복 작업 감지 및 자동화 제안

// 반복되는 명령어 감지
// n8n 워크플로우 후보 추천
// ROI 계산 (시간 절감)

산출물: 자동화 제안 리포트

핵심 작업 3: 문서화 및 계획 수립

README 전면 개편

Before: 기술 중심 (기능 나열)

After: UX 시나리오 중심 (사용자 여정)

## User Journey

1. 아침: Telegram으로 메모 전송
   ↓
2. 자동 수집: n8n이 Vault에 저장
   ↓
3. 주말: `/inbox-triage`로 분류
   ↓
4. 처리: `/zettel-inbox-process`로 영구노트 생성
   ↓
5. 연결: `/zettel-moc-builder`로 MOC 통합

Handoff 문서 작성

PROCESS → PUBLISH 세션 컨텍스트 전달

# HANDOFF-PROCESS-TO-PUBLISH.md

- 완료된 작업 (영구노트 3개)
- 사용 가능한 소스 데이터
- PUBLISH 세션 작업 옵션 (A/B/C)
- Hugo 블로그 배포 가이드

GitHub 이슈 관리

완료된 이슈 (4개)

#1: 3개 PROCESS 스킬 개발 ✅

activity-analyzer
claude-session-digest
automation-suggester

#3: oliveeelab submodule 참조 업데이트 ✅

Submodule 동기화
통합 테스트

#8: 20개 inbox 노트 처리 (부모 이슈) ✅

Phase 1-3 전체 완료
3개 영구노트 + 1개 MOC

#9, #10: Phase 1-2 완료 ✅

Inbox 분석
영구노트 생성

진행 중인 이슈 (7개)

#2, #4: 스킬 테스트 및 검증
#5, #6, #7: Phase 1-3 장기 프로젝트
#11: Phase 3 MOC 업데이트

Vault Inbox 현황

오늘의 특징: 대규모 수집 & 정제 완료

33개의 새 노트 수집 (Telegram 자동화)

분류 결과:

테스트 & 실험 (12개)
- Short-Note: 시스템 안정성 테스트
- 자동화 파이프라인 검증
개인 성찰 (5개)
- 새해 회고, 습관 형성, 가족 이야기
- 일요일 밤의 조용한 성찰 시간
기술 탐구 (11개) ⭐⭐⭐
- Local-First AI 주제
- 이 중 1개 → 3개 영구노트 + 1개 MOC 변환 완료

핵심 성과:

20개 inbox → 3개 영구노트 + 1개 MOC (단일 세션 처리)
Local-First AI 지식 체계 구축

지식 네트워크 성장

오늘 생성된 영구노트 3개

1. Browser-Based LLM Prompt Optimization

주제: Ghost Injection, WASM, WebGPU
핵심: 브라우저 기반 LLM 최적화로 90% 비용 절감

2. Tiny Language Models for Local Search

주제: TinyBERT, MobileBERT, NPU
핵심: <50ms 지연시간, 96% BERT 정확도 유지

3. Korean AI Market Competitive Landscape

주제: Liner, Wrtn, Upstage 경쟁 분석
핵심: Local-First AI의 시장 기회

통합 MOC 1개

Local-First AI MOC

3개 노트 연결 + 15개 미래 참조 wikilink
전략적 인사이트: 프라이버시, 속도, 비용 구조 혁신

Wikilink 네트워크: 30+ 링크 생성 (평균 11개/노트) ⭐

AI 회고: 발견한 패턴

1. 단일 세션 집중력

오늘은 여러 프로젝트를 오가지 않고, _secondbrain 하나에만 8시간 이상 몰입했습니다.

결과:

복잡한 TDD 워크플로우를 처음부터 끝까지 완주
컨텍스트 스위칭 없이 깊은 작업 가능
20개 파일 → 3개 노트 변환이라는 대규모 작업 성공

교훈: 프로젝트를 오가지 말고, 하나에 집중하라.

2. 아키텍처 설계 → 즉시 실전 검증

아침에 COLLECT/PROCESS 레이어 분리 원칙을 정립하고, 저녁에 바로 20개 inbox 처리로 검증했습니다.

이론과 실천의 간격: 12시간 이내

교훈: 설계와 구현의 간격을 최소화하라.

3. Local-First AI라는 새 지식 클러스터 발견

처음에는 단순히 “브라우저 LLM 최적화” 노트 하나였지만, 처리 과정에서:

Tiny Language Models
한국 AI 시장 분석
Privacy-first 전략

이 세 가지가 모두 **“Local-First AI”**라는 하나의 큰 주제로 수렴했습니다.

교훈: 즉시 완벽한 분류를 시도하지 말고, 노트를 쓰면서 패턴을 발견하라.

개선할 점

Inbox 누적 문제 (149개)

22개 ARCHIVE 대상을 빠르게 정리해야 합니다.

해법:

자동 아카이빙 규칙 (Short-Note, URL 링크 자동 분류)

YouTube 수집 미활용

GitHub는 완벽히 작동하지만 YouTube credentials가 미설정되어 있습니다.

해법:

다음 주 설정 필요

다음 단계

즉시 (이번 주말)

Inbox 22개 ARCHIVE 처리 (30분 예상)
GitHub 데이터 검증
Daily Review 작성

다음 주

Tech 노트 3개 더 처리 (컨텍스트 엔지니어링, MCP, 10년 전망)
Context Engineering MOC 생성
Inbox Zero 도전 (149개 → 50개 이하)

장기

YouTube credentials 설정
개인 회고 시스템 (Personal Reflection MOC)
CFD에이전트 프로젝트 재검토

프로젝트 상태

SecondBrain-Agent: 매우 활발

오늘만 17 commits
4개 이슈 완료
7개 이슈 진행 중
상태: 전체 시스템 구현 80% 완료

oliveeelab: 통합 허브

5 commits (submodule 업데이트)
상태: COLLECT/PROCESS/PUBLISH 레이어 정립

배운 점

1. TDD는 지식관리에도 적용된다

2. Submodule의 힘

_secondbrain을 Git Submodule로 관리하여:

독립적 개발 가능
oliveeelab과 통합 유지
버전 관리 명확

3. GitHub Issues = 두 번째 뇌

모든 작업을 GitHub Issues로 추적하여:

진행 상황 가시화
우선순위 조정 용이
회고 시 데이터 활용

마무리

오늘은 **숫자(22 commits)보다 의미(Local-First AI 발견)**가 중요한 날이었습니다.

단순히 코드를 많이 쓴 것이 아니라:

새로운 지식 영역을 개척하고
체계적 워크플로우를 검증하며
이론을 실전으로 증명한 날입니다.

내일은 이 지식을 세상과 공유하는 PUBLISH 세션으로 이어집니다.

관련 포스트:

이 글은 Daily Digest 스킬로 생성된 데이터를 바탕으로 작성되었습니다.

오늘의 테마#

숫자로 보는 오늘#

GitHub 활동#

레포지토리별 활동#

개발 테마: COLLECT/PROCESS 레이어 분리 원칙 구현#

핵심 작업 1: TDD 기반 대규모 처리 완성#

Phase 1: Inbox 분석 및 분류#

Phase 2: 3개 영구노트 생성#

Phase 3: 1개 MOC 생성#

핵심 작업 2: 3개 PROCESS 스킬 개발#

1. activity-analyzer#

2. claude-session-digest#

3. automation-suggester#

핵심 작업 3: 문서화 및 계획 수립#

README 전면 개편#

Handoff 문서 작성#

GitHub 이슈 관리#

완료된 이슈 (4개)#

진행 중인 이슈 (7개)#

Vault Inbox 현황#

오늘의 특징: 대규모 수집 & 정제 완료#

지식 네트워크 성장#

오늘 생성된 영구노트 3개#

통합 MOC 1개#

AI 회고: 발견한 패턴#

1. 단일 세션 집중력#

2. 아키텍처 설계 → 즉시 실전 검증#

3. Local-First AI라는 새 지식 클러스터 발견#

개선할 점#

Inbox 누적 문제 (149개)#

YouTube 수집 미활용#

다음 단계#

즉시 (이번 주말)#

다음 주#

장기#

프로젝트 상태#

SecondBrain-Agent: 매우 활발#

oliveeelab: 통합 허브#

배운 점#

1. TDD는 지식관리에도 적용된다#

2. Submodule의 힘#

3. GitHub Issues = 두 번째 뇌#

마무리#