Architecture Analysis

AX-Wiki
LKB Knowledge Base

프로젝트 파일과 회의록을 올리기만 하면, 사람 대신 AI가 위키를 자동으로 만들어 주는 지식 관리 도구다. 위키는 서로 연결된 문서 묶음을 말한다. 문서끼리의 관계를 알아서 찾아 주고, 어려운 검색어 대신 평소 말로 프로젝트 지식을 찾을 수 있다. AI 연구자 안드레이 카파시가 제안한 'LKB'(AI가 다루는 지식 창고) 개념을 따랐다. 빌드 과정 없이 한 페이지로 도는 웹앱, 요청이 올 때만 잠깐 켜지는 파이썬 서버, 그리고 클라우드 데이터베이스(Supabase)를 엮어 만들었다.

12
API Endpoints
11
CLI Commands
3
Claude Models
3
DB Tables
Section 01
업로드하면 위키가 만들어진다

회의록, 기획서, 메일, 참고자료 같은 프로젝트 파일을 올리기만 하면 된다. 그러면 사람 대신 AI가 그 문서들을 읽고 위키를 자동으로 만든다. 위키는 서로 연결된 문서 묶음이다. 문서와 문서를 잇는 링크는 [[위키링크]] 라는 표시로 저절로 붙는다. 이 문서를 가리키는 다른 문서(이를 백링크라 한다)도 찾아 주고, 관련 있는 문서도 알려 주고, 평소 말로 던진 질문에도 답한다. 사람이 위키를 직접 정리할 일이 없다. 즉 파일을 올리기만 하면 프로젝트 지식 창고가 저절로 쌓인다.

Upload → Auto Wiki Generation → Knowledge Network → Q&A Upload 회의록 드래그&드롭 기획서 업로드 메일, 참고자료 .md .txt .html Auto Compile Claude가 구조화 카테고리 자동 분류 [[위키링크]] 생성 사람 개입 불필요 Wiki Network 문서 간 자동 연결 백링크 추적 관련 문서 발견 깨진 링크 자동 점검 Q&A 자연어 질문 날짜/동의어 확장 Claude 모델 3종 이력 영구 저장 핵심: 업로드만 하면 프로젝트 위키가 자동 생성된다 새 회의록 추가 → 기존 문서와의 관계 자동 발견 → 위키 네트워크가 점점 풍부해짐 "지난주 논의한 내용 정리해줘" → 날짜 확장 + 전체 위키 검색 → Claude가 요약
Section 02
시스템 구조: 세 개의 층
3-Layer Architecture: SPA → Serverless Python → Supabase + Claude Zero-Build SPA 순수 HTML/CSS/JS 사이드바 + 탭 인터페이스 Dashboard SPA 진행률, 커밋, 배포 상태 할 일 (끌어서 정렬) LKB Viewer SPA 위키 + 질문답변 + 문서 Markdown 뷰어 Vercel Serverless Python — 12 API Endpoints 무거운 프레임워크 없이 요청을 직접 처리 · 첫 응답 지연 최소화 Anthropic Claude (3 models) Supabase (DB + Storage) Local Filesystem (raw/)
Section 03
기획서를 자동으로 만들고 스스로 다듬는 과정
기획 자동화: 입력 → 초벌 제작(70%) → 품질검사 반복 → 완성본(95%) INPUT 기획 자료 메뉴 단위 정보 Harness Build 초벌 제작 완성도 70~80% 품질검사 자동 생성 검사 항목 자동 생성 수정 5~10회 반복 OUTPUT 완성도 90~95% 자동 생성 기획서 고칠 점 찾기 → 다시 만들기 자가개선: 실수 → 권고 규칙 → 재발 → 강제 규칙 승격 → 아예 차단 반복할수록 검사 항목이 줄어든다 — 시스템이 배우며 강해진다
Section 04
핵심 기능
Compile

AI가 문서를 위키로 자동 변환

회의록·기획서처럼 정리 안 된 날것 문서를 AI(Claude)가 읽고, 구조를 갖춘 위키 문서로 바꾼다. 문서끼리 잇는 링크 [[위키링크]] 도 알아서 붙인다. 이 문서를 가리키는 다른 문서(백링크)와 관련 문서도 자동으로 찾는데, 겹치는 키워드가 5개 이상인 문서끼리 이어 준다.

Search

평소 말로 물으면 답해 주는 검색

"어제 회의"라고 물으면 그 말을 실제 날짜 2026-04-09로 바꿔서 찾는다. 비슷한 뜻의 낱말까지 넓혀 여러 문서를 뒤진 뒤, AI(Claude)가 답을 만든다. 속도와 정확도에 따라 세 가지 Claude 모델(Sonnet·Haiku·Opus) 중 골라 쓸 수 있고, 주고받은 질문과 답은 모두 저장된다.

Monitor

현황판 + 할 일 목록

프로젝트 진척도, 코드 변경 기록(깃허브 커밋), 배포 상태를 한 화면에서 본다. 할 일도 관리한다 — 끌어서 순서를 바꾸고, 그 자리에서 바로 고치고, 클라우드 서버(Supabase)에 자동 저장된다.

Quality

위키 건강 검진

끊어진 링크, 아무 문서와도 연결 안 된 외톨이 문서, 내용이 빈 문서, 제목이 없는 문서를 자동으로 찾아낸다. 서로 이으면 좋을 문서 짝도 제안하고, 문서별 단어 수도 세어 준다.

Section 05
설계에서 택한 방식

No-Build SPA

화면을 통째로 새로 불러오지 않고 한 페이지 안에서 움직이는 웹앱이다(이를 SPA라 한다). 복잡한 빌드(변환) 과정 없이 HTML·CSS·JS 파일을 배포 서비스(Vercel)에 그대로 올린다. 무거운 프레임워크에 기대지 않아, 고치면 곧바로 반영된다.

Frameworkless Serverless

요청이 올 때만 잠깐 켜졌다 꺼지는 서버 방식이다(서버리스). 보통 쓰는 웹 프레임워크(Flask·FastAPI) 없이 들어온 요청을 코드가 직접 처리한다. 바깥 서비스를 부를 때도 무거운 라이브러리 없이 기본 도구만 쓴다. 서버가 잠들었다 깨어날 때의 첫 응답 지연(콜드 스타트)을 줄였고, 한 번 실행은 60초를 넘길 수 없다.

Multi-Source Indexing

내 컴퓨터에 있는 폴더(raw/, wiki/)와 클라우드 저장소(Supabase Storage)를 한꺼번에 뒤져 하나의 목록을 만든다. 이미 본 문서는 seen 이라는 목록에 담아 두어, 같은 문서를 두 번 세지 않는다.

Keyword Expansion

'어제'는 실제 날짜로, '회의'는 비슷한 뜻의 낱말들로 넓혀 준다. 앞뒤 맥락을 살펴, 평소 말로 던진 질문을 딱 맞는 문서 찾기로 바꾼다.

지식 관리 철학 (LKB)

AI 연구자 안드레이 카파시는 지식이 네 단계를 거쳐 흘러야 한다고 봤다 — Raw → Compile → Search → Q&A, 곧 '날것 → 정리 → 검색 → 질문답변'이다. 사람이 읽는 문서와 AI가 읽기 좋은 문서를 따로 두고, 정리(컴파일) 단계에서 구조를 입힌다. 문서끼리 잇는 링크로 관계를 자동으로 만들고, 질문답변으로 필요한 지식에 바로 닿게 한다. 이것이 이 프로젝트가 따른 'LKB', 곧 AI가 다루는 지식 창고의 철학이다.

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