#markdown

이 시리즈가 만든 모든 앞단 산출물(인테이크 양식, as-is 맵, 위임 결정, 데이터 계약, feed-forward ADR, federation 규칙)은 도구가 아니라 기질(substrate)에 산다. AI 코딩 도구는 소모 레이어이고, durable substrate는 데이터와 그것이 사는 open format, 접근을 중개하는 open protocol, 그리고 도메인 엔티티 모델이다. tool line이라는 멘탈 모델 하나와 세 가지 내구성 테스트로 정리한다

Karpathy의 LLM Wiki 패턴에 ADR(Architecture Decision Records)을 결합해 개인 블로그를 누적 지식베이스로 발전시키는 방법. 패턴의 원전, 실제 사례 3종, 2026 연구 결과, 실패 모드와 스케일 한계까지 정리한다

PyMuPDF4LLM v1.27.2.2의 내부 구조를 분석하고, 4종 문서(영문 논문, 한국어 보고서, PPT 슬라이드, 복잡한 레이아웃)로 성능을 테스트한다. 경량 GNN 모델(ONNX)로 레이아웃을 분석하고 규칙 기반으로 텍스트를 추출하여, 페이지당 0.05~0.25초의 압도적 속도를 보여준다.

MinerU는 PDF 문서를 Markdown과 JSON으로 고품질 변환해주는 오픈소스 데이터 추출 도구이다.

Obsidian에서 작성한 문서를 Notion으로 자동 동기화하는 방법

LLM Wiki는 원문을 매번 검색해 답하는 RAG 대신, LLM이 raw 소스를 읽어 지속적으로 갱신되는 Markdown 위키를 컴파일·유지하는 패턴이다. 이 블로그는 이미 원본 글(content/AI, Tools 등)과 정제 레이어(content/wiki)를 분리하고 있으므로, raw→wiki ingest, index/log, lint, wikilink 검증, 자동 PR 루틴을 붙이면 개인 블로그를 누적 지식베이스로 발전시킬 수 있다.

Obsidian은 개인 지식 관리에, Notion은 협업에 각각 강점이 있다. 두 도구 모두 Markdown 기반이므로 'Share to Notion' 플러그인과 Notion API Integration을 사용해 Obsidian 노트를 Notion으로 자동 동기화할 수 있다.

Quartz는 Obsidian 마크다운 노트를 정적 웹사이트로 변환해 GitHub Pages에 배포하는 오픈소스 SSG다. jackyzha0/quartz를 클론하고, GitHub Actions 워크플로우로 자동 배포를 설정하며, 커스텀 도메인 연결도 지원한다.