6월에 AI Agent를 본격 PKM Workflow에 도입한 이후 6개월 동안 여러 배움이 있었다. 초기 실험적 단계에서 일상적 생산 환경으로의 전환, 그리고 자연어 프로그래밍의 실현 가능성까지 - AI Agent 기반 PKM의 성숙도는 예상보다 빠르게 발전했다.

AI 에이전트 활용의 진화

실험에서 실제 운영으로

2025년 초 실험적으로 시작한 AI Agent 활용이 현재는 일일 워크플로우의 핵심이 되었다: - 6월: 기본적인 PKM 워크플로우 구축 실험 (지난 글) - 8월: 대용량 데이터 처리 및 백필 기능 안정화 - 현재: 자연어 명령만으로 복잡한 PKM 작업 수행

자연어 프로그래밍 패러다임

패러다임 전환의 핵심: - 전통적 코딩 → AI 에이전트 지시 - 워크플로우 도구(N8N 등) → 자연어 명령 - 개별 앱 통합 → 통합 AI 시스템

실제 명령어 예시:

- "오늘치 DIR 돌려줘"
- "며칠 빼먹었으니 백필 해줘"
- "업데이트된 것만 찾아서 돌려줘"

장점: - 프롬프트만 복사하면 누구나 실행 가능 - 코딩 없이 복잡한 워크플로우 구현 - 상황에 따른 유연한 대응

AI 도구 선택

결국 Claude Code (Max Plan)를 사용하게 되었다 - Claude Code가 장기적으로 가장 효과적인 결과 - 생성 결과의 품질과 신뢰성 (Rule-following) 측면에서 - 이는 모델 성능보다는 Computing Power의 문제같긴 하다 - Max Plan을 선택한 이유: - 대용량 Workflow를 매일 돌리게 되었다

워크플로우 도구를 사용하지 않는 이유: - Workflow 수행에 n8n도 고려했지만 큰 필요가 없었음 - AI 에이전트가 워크플로우 실행 및 누락된 날짜 자동 백필 가능 - AI 에이전트는 워크플로우 도구만큼 안정적이지 않지만 더 유연함 - 공유 용이성: 프롬프트 복사만으로 워크플로우 전파 가능 - 자연어 인터페이스: 기술적 진입장벽 없음

Cursor는 글쓰기에 보조적으로 사용 - 제한적인 Writing Partner (점점 사용 빈도가 줄어듦) - 형상 관리 (Obsidian git plug-in으로 대체 가능)

PKM에서 AI 에이전트 활용하기

AI 에이전트 사용 준비

버전 관리는 필수 - 어떤 노트가 생성/수정되었는지 확인 필요 - AI 에이전트 세션 내에서 (또는 정기적으로) 커밋

파일 관리 팁 - 에이전트 사용을 위한 별도 폴더 생성 - 각 작업마다 일관된 네이밍 사용 - {YYYYMMDD} Task Name - by {Agent Name}.md - 이를 통해 다양한 에이전트의 출력 결과 비교 가능

Folder Structure	File Naming

고급 워크플로우 패턴

백필 및 점진적 처리

AI 에이전트는 누락된 데이터 처리와 점진적 업데이트에 뛰어남: - 백필 기능: "며칠 빼먹었으니 백필 해줘" - 누락된 날짜 자동 처리 - 점진적 업데이트: "업데이트된 것만 찾아서 돌려줘" - 새로운/변경된 콘텐츠만 처리 - 컨텍스트 인식 처리: 배치 작업에서 일관성 유지

멀티모달 데이터 통합

여러 형식의 대규모 일일 데이터 처리: - 대용량 처리: 1MB+ 일일 라이프로그 + 10개 이상의 YouTube 전사본 - 교차 형식 종합: 텍스트, 오디오, 시각적 데이터 통합 - 시간 기반 인덱싱: 날짜 및 주제 기반 조직화 - Vision AI 잠재력: 오디오 + 시각 데이터 조합으로 90% 이상 정보 캡처

AI 에이전트가 할 수 있는 것

여러 입/출력 파일에 걸친 복잡한 작업 실행 - Enrich Ingested Content (EIC) - Topic Knowledge Addendum (TKA) 여러 작업을 순차적으로 실행하는 워크플로우 수행 - (dep) Daily Ingestion and Roundup (DIR) - (dep) Continuous Knowledge Upkeep (CKU) 컨텍스트 인식을 통한 자연어 명령 실행 - 상황에 맞는 유연한 워크플로우 실행 - 누락된 날짜 자동 백필 - 점진적 업데이트의 지능적 처리 다양한 규칙 준수 - 입/출력 파일 위치 - 링크 생성 규칙 - 개인정보보호 및 동의 경계

AI 에이전트가 할 수 없는 것

매우 길고 복잡한 작업 실행 - 관리 가능한 단위로 작업 분해 필요 - 긴 파일은 특히 병목이나 오류 발생 가능 실패를 안정적으로 감지 - 완료되지 않았음에도 작업이 끝났다고 말하는 경우 많음 정기적으로 예약된 작업 실행 - Claude Code의 제한사항 멀티모달 데이터의 노이즈 필터링 - 일상 대화 노이즈 vs 의미있는 콘텐츠 구분 - 맥락 없는 단편적 녹음들 - 수동 큐레이션과 필터링 필요

Claude Code 사용 팁

규칙/프롬프트 파일의 지속적 업데이트 - CLAUDE 파일에 기본 규칙 요약 - 프롬프트와 템플릿 정기적 업데이트 - 개인정보보호 가이드라인과 동의 프로토콜 포함

Plan Mode의 유용한 활용법 - 새로운 워크플로우 실험 - 실패하는 작업 디버깅 - 복잡한 임시 작업 설계 - 새 워크플로우의 개인정보 영향 평가

병렬 실행 (서브 에이전트) - 여러 독립적 파일 처리에 유용 - 예시 프롬프트: Enrich Ingested Content (EIC) - 백필 작업을 위한 배치 처리

Claude Code 운영 원칙

Claude Code 토픽에서 정리된 핵심 운영 원칙들: - TodoWrite 활용: 3단계 이상 프로젝트에서 필수 사용, 한 번에 하나 작업만 진행 - 자동 커밋 정책: DIR, CKU, WRP 워크플로우 완료 후 자동 커밋 - Task 도구 우선순위: 포괄적 검색과 "모든 X 찾기" 요청에 Task 도구 활용 - 병렬화 기회: 파일 수정과 검색은 대부분 병렬화 가능

서브에이전트 시스템

Claude Code의 고급 기능 중 하나인 Subagents 활용: - 전문화된 AI 어시스턴트: 작업별 전문화와 독립적 컨텍스트 관리 - PKM 활용: EIC, TKI, UFN 전문 subagent 생성 가능 - 베스트 프랙티스: Claude 기반 생성 후 개인화, 단일 책임 원칙

Appendix