AI에게 질문하는 일은 쉬워졌습니다. 하지만 좋은 답변을 받고도 며칠 뒤 같은 배경을 다시 설명하고, 같은 자료를 다시 붙여 넣고, 같은 판단을 반복하고 있다면 문제는 질문 실력이 아닙니다. 문제는 답변이 지식으로 남지 않는 구조입니다.
이 책은 Andrej Karpathy의 LLM Wiki 아이디어를 출발점으로, AI를 단순한 답변자가 아니라 지식관리자로 쓰는 방법을 다룹니다. 원문은 raw/에 보존하고, AI가 정리한 지식은 wiki/에 쌓으며, CLAUDE.md나 AGENTS.md 같은 schema로 운영 규칙을 정합니다. 새 자료를 흡수하는 ingest, 위키에 질문하는 query, 중복과 모순을 점검하는 lint 루틴을 통해 지식은 일회성 대화가 아니라 계속 갱신되는 시스템이 됩니다.
개인 기록을 두 번째 뇌로 바꾸는 법, 책과 논문을 재사용 가능한 지식 네트워크로 분해하는 법, 스타트업과 팀의 회의록·고객 피드백·의사결정을 살아 있는 위키로 운영하는 법까지 단계별로 안내합니다. 복잡한 서버나 거대한 RAG 시스템이 없어도 괜찮습니다. Markdown 폴더 하나, 원문 몇 개, 규칙 파일 하나로 시작할 수 있습니다.
AI에게 매번 묻는 사람은 매번 처음부터 시작합니다. AI와 함께 위키를 쌓는 사람은 어제의 질문 위에서 오늘의 판단을 시작합니다. 이 책은 그 차이를 만드는 가장 실용적인 운영법을 안내합니다.
