LLM 기반 팀 지식 자동화 시스템을 단독 설계·구현. 팀원이 자유 형식으로 쌓은 메모를 AI 루틴이 cross-link된 위키 문서로 자동 정제·발행하는 Git-native 파이프라인으로, 사람(원본)과 AI(정제본)의 쓰기 권한을 단방향으로 분리하고 pre-commit hook + CI로 이중 강제했다. ingest/lint/reflect/migrate 4단계를 단일 실행으로 묶는 dispatcher와 결정론적 검증 게이트, auto-merge CI, Next.js 검색 웹까지 포함한다. 별도로 Team RAG 활동으로 에이전트 메모리 논문(AgeMem)의 noRL 변형을 LangGraph로 재현해 약한 LLM 백본에서만 유의미한 성능 향상이 나타나는 비용 대비 효과를 정량 분석했다.
