Obsidian의 메모가 저절로 기사가 된다.

매일 Obsidian의 daily/에 휘갈겨 쓰는 것만으로, AI가 배후에서 wiki로서 정리하고, HTML 기사를 ja / en로 출력하며, 정적 호스트(Static Host)에 배포해 준다. ── 그런 메커니즘을 만들었기에 그 개요를 정리한다.

배경: 쓰는 의욕이 지속되지 않는 문제

블로그를 쓰려고 하면 다음과 같은 패턴에 빠지곤 했다.

• 소재를 떠올린다
• 쓰고 싶은 마음이 생기기를 기다린다
• 쓰기 시작한다 → 막힌다 → 미뤄둔다
• 결국 공개하지 않는다

'쓰려는 의식'을 갖는 순간 허들이 높아져 아무것도 나오지 않는다. 반면 Obsidian에는 태그도 달지 않고, 링크도 걸지 않고, 정형화도 하지 않은, 모순투성이의 휘갈겨 쓴 메모가 매일 쌓여간다.

이 잡다한 메모로부터, AI에게 직접 기사를 쓰게 할 수는 없을까?

전체상: 4단계 파이프라인

인간이 만지는 것은 "① 휘갈겨 쓰기"와 "② 최종적으로 읽기"의 2점뿐이다. 중간 3개 공정은 AI가 돌린다.

Karpathy 방식 LLM Wiki의 3개 층

Andrej Karpathy가 제창한 LLM Wiki를 vault 내에 그대로 구현.

• Raw 층: daily/<YYYY>/<YYYYMMDD>/*.md
  ── 인간이 휘갈겨 쓰며, AI는 건드리지 않음 -
• Wiki 층: knowledge/*.md
  ── AI가 키워나가는, INDEX + 테마별 MOC -
• Schema 층: CLAUDE.md
  ── AI의 행동 규범, 룰북

그리고 3가지 핵심 조작:

• Ingest: 새로운 노드를 읽고 MOC에 추가 -
• Query: INDEX → MOC → 실체 노트로, 인용을 포함하여 답변 -
• Lint: 모순·고립·누락된 링크를 검출

CLAUDE.md에 이 3가지 조작을 적어두면, Claude Code가 상시 참조하며 wiki를 키워나간다.

모순은 "지우지 않고 병렬 유지"

같은 테마로 다른 날짜의 다른 노트가 나오더라도, 통합하거나 삭제하지 않는다. 지식의 변화로서 양쪽 모두 남겨두고, 각 MOC의 "날짜별 노드"에 추가한다. Karpathy 방식은 복리로 축적되는 것을 가장 중요하게 여기는 패러다임이다.

왜 Markdown이 아니라 HTML로 내보내는가

Anthropic Claude Code 팀의 Thariq Shihipar 씨도 쓰고 있듯이, AI 에이전트의 출력이 대규모화(1,000행 초과)되면 Markdown의 장문 장벽이 심각해진다. 100행을 넘으면 거의 읽히지 않는다.

Markdown은 AI가 읽는 자료, HTML은 인간이 읽는 자료 ── 라는 구분(棲み分け)이 진행되고 있다.

출처: Thariq Shihipar — The Unreasonable Effectiveness of HTML

그래서 자체 HTML 측에서는,

• SVG ／ 애니메이션 ／ 인터랙티브한 도표
• 단계별 표시 · hover · zoom
• 그래프 구조의 시각화
• AI Playground 임베딩

을 전부 집어넣는다. Zenn / Qiita는 입구, 자체 HTML은 본체라는 이단 구조다.

다국어화가 "덤"으로 따라온다

AI에게 HTML을 쓰게 하는 메커니즘을 구축한 순간, 다국어화는 무료 부수산물이 되었다.

동일한 Markdown 소스로부터, AI에게 "영어권 사용자를 위해 en.html을 써라"라고 명령하면, 기계 번역이 아니라 영어로서 자연스러운 기사로 재구성된다. 토픽 순서, 예시, 비유까지 언어 문화에 맞춰 교체된다.

사이트 인프라: Cloudflare Pages에 배포

구현은 Cloudflare Pages에 신규 구축했다.

• JA / EN × 3 페이지 (index / articles / 記事)
• 4종의 OG 이미지 (PNG, 1200×630)
• sitemap.xml
• JSON-LD 구조화 데이터 (BlogPosting / WebSite / BreadcrumbList)

wrangler pages deploy 한 번으로 운영 환경 반영

package.json:

{
"scripts": {
"deploy": "npx --yes wrangler@latest pages deploy external-cloudflare --project-name okikusan-public",
...

AI에게 npm run deploy를 실행하게 하는 것만으로 운영 환경에 반영되므로, AI 구동 배포 (AI-driven deployment)와 궁합이 좋다. Netlify / GitHub Pages / Vercel / S3 + CloudFront에서도 동일한 작업을 수행할 수 있으므로 취향에 따라 선택해도 문제없다.

요약: 본질적으로 무엇이 바뀌었는가

쓰는 노력을 제로에 가깝게 줄이고, 결과물을 최대화한다. 그것이 「Obsidian의 메모가 저절로 기사가 된다」의 핵심이다.

「블로그를 쓰는」 워크플로우가 아니라, 자신의 사고 그 자체를 AI가 매일 계속해서 정돈해 주는 상태. 쓰는 쪽의 인지 부하 (Cognitive load)는 거의 제로이며, 나오는 결과물은 HTML / 다국어 / 인터랙티브 (Interactive) 형태다.

노트를 쓰는 것 = 발신(Publishing)이 된다.

참고

• Andrej Karpathy — LLM Wiki Gist
• Thariq Shihipar (Anthropic) — The Unreasonable Effectiveness of HTML

작성자: @okikusan_public ／ GitHub