AI가 코딩을 해주게 되면서, 인간이 웹을 검색하고, 일일이 디버깅하는 등의 수고는 줄어들었습니다.

하지만 최근의 AI 시대에는 왜 그렇게 작성했는지, 왜 다른 방식으로 작성하지 않았는지에 대해 충분히 생각하는 프로세스가 줄어들고 있는 것이 아닌가 생각합니다.

출력된 코드에 책임을 지는 것은 마지막에 GO 사인을 보낸 인간입니다. "그 부분은 AI가 작성해서..."라는 변명은 실무에서는 통하지 않습니다.

그래서 본 기사에서는 Obsidian × Claude Code를 조합하여, AI 시대의 배움을 "자신의 지식"으로 축적해 나가는 워크플로우를 소개합니다.

Obsidian이란 로컬의 Markdown 파일을 그대로 노트로 다룰 수 있는, 말하자면 "키워나가는 지식 베이스 (Knowledge Base)"입니다.

특히 뛰어난 점은,

• 양방향 링크 [[노트 이름]]으로 지식끼리 연결할 수 있다.
• 그래프 뷰 (Graph View)로 자신의 지식 맵을 시각화할 수 있다.

는 점입니다.

그리고 md 파일로 작성한다는 것은, **「Claude Code로부터 자유롭게 조작할 수 있는, 나만의 전용 지식 노트」**로 다룰 수 있다는 뜻입니다.

이 부분이 본 기사의 핵심입니다.

Obsidian에서는 폴더를 Vault라고 부릅니다.

Vault의 루트에서 Claude Code를 실행하기만 하면 됩니다.

cd ~/obsidian-vault
claude

이렇게 하면 Claude는 Vault 내의 노트를 모두 인식한 상태로 움직이기 시작합니다. 그다음은 평소처럼 대화하기만 하면 됩니다.

Claude Code는 프로젝트 루트의 CLAUDE.md를 매번 컨텍스트 (Context)로 읽어 들여 줍니다. 예를 들어, Python을 이제 시작하려는 사람이라면 다음과 같은 방식의 작성을 추천합니다.

# Python 학습 Vault
## 이 Vault의 목적
Python 초보자인 내가, 필사(写経)로 끝내지 않고 「스스로 쓸 수 있게 되기」 위한 노트 모음.
...

포인트는 마지막 「학습 스타일」 섹션입니다.

초보자가 가장 하기 쉬운 실수가 「작동하는 코드를 그대로 복사해서 다음으로 넘어가는」 패턴입니다. 이를 방지하기 위해, Claude를 처음부터 **"선생님 모드"**로 고정해 둡니다. 이는 앞서 언급한 「왜 그렇게 쓰는 거야?」라고 묻기 쉬운 토대가 됩니다.

예를 들어 SwiftUI로 TODO 앱을 만들고 있다고 가정해 봅시다. Claude Code에게 부탁하면 몇 초 만에 작동하는 코드가 나옵니다. 하지만 그것을 바라보고만 있어서는 아무것도 배울 수 없습니다.

그래서 본 기사에서 가장 중요한 스탠스는 이것입니다.

「왜 그렇게 작성했어?」를 반드시 물어볼 것

작동하는 코드를 받으면 그대로 받아들이지 말고, 낱낱이 「왜」를 던지러 갑니다.

• 먼저 구현을 의뢰
  > TodoListView를 만들어줘. 추가, 삭제, 완료 토글이 가능하도록.

• 나온 코드를 읽고, 걸리는 부분을 전부 질문
  > 왜 items는 @State가 아니라 @StateObject의 ViewModel에 담았어? > 왜 ForEach의 id에 \.id를 명시했어? > 왜 삭제는 onDelete modifier를 통해 해? Button으로 작성하는 것과 무엇이 달라?

• 납득했다면, 그 「왜」들을 Vault에 흘려 넣기
  > 방금 설명한 3가지를 Vault의 관련 노트에 추가해줘. 대응하는 노트가 없으면 새로 만들어줘.

「왜」가 나오는 구현은 그만큼 배움의 씨앗이 심겨 있다는 증거입니다. Claude Code는 몇 번을 물어도 화내지 않으며, 납득할 때까지 시간을 들여 끝까지 물어봐도 좋습니다. 그리고 그 답을 반드시 Obsidian에 고정합니다. 이것만으로도, 쓰고 버려지던 코드가 "링크로 연결된 지식"으로서 성장해 나갑니다.

새로운 기술을 배울 때, 한 번에 슥 이해되지 않는 경우도 있습니다. ~~와의 차이는 무엇일까 하는 의문도 생깁니다.

> React의 use로 불러온 Promise와 Suspense의 관계를 정리하고 싶어.
기존의 [[React Suspense]] 노트와 모순되지 않도록, 차이점만 추가해줘.

이렇게 하면 Claude가 기존 노트를 읽은 뒤, 정합성을 유지하면서 내용을 추가해 줍니다.

스스로 전체 문장을 다시 쓰거나 정리할 필요도 없습니다.

Claude에게

> 〇〇에 대해 썼던 기억이 있는데 어디에 있더라?

이것만으로 대상 및 관련 노트를 찾아줍니다. 모르는 것이 있다면,

> 이거 어떻게 된 거였지?

로 다시 학습할 수 있습니다.

노트가 늘어나다 보면 어디에 무엇이 있는지 알 수 없게 됩니다. 목차 노트를 전달하며 "최근에 추가된 노트를 적절한 헤딩 (Heading) 아래에 추가해줘"라고 부탁하면, Claude가 구조를 유지한 채로 정리해 줍니다.

이것은 스스로를 경계하는 의미도 담겨 있습니다만, Claude에게 전부 쓰게 하면 정말로 아무것도 남지 않습니다. '작동만 하면 돼', '왠지 괜찮아 보이네'라며 GO 사인을 내버리게 됩니다.

Claude Code는 어디까지나 "작업자"이며, 코드에 책임을 지는 것은 자신입니다. 이 선긋기만 잘 지킨다면, AI 시대에도 학습은 오히려 효율적이 되고 계속해서 깊어질 것입니다.

예전이라면 선배 엔지니어에게 물어봤을 질문을 몇 번이고 AI에게 던지면 됩니다.

AI에게 맡길 수 있는 시대이기에 더욱 "자신의 머릿속에 무엇을 남길 것인가"를 의식적으로 설계할 필요가 있습니다. Obsidian × Claude Code의 조합은 그 도움을 줄 수 있는 훌륭한 도구라고 생각합니다.