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LLM Wiki

Andrej Karpathy의 llm-wiki.md 패턴을 구현한 크로스플랫폼 데스크톱 앱. 매 질의마다 검색하는 RAG 대신, LLM이 문서를 영속적인 위키로 점진적으로 구축하고 최신 상태로 유지합니다. 로컬 HTTP API와 컴패니언 스킬을 통해 Claude Code에서 "내 LLM Wiki에 X가 뭐라고 돼 있어?"처럼 질의할 수 있습니다.

nashsu/llm_wiki ·updated
$ npx skills add https://github.com/nashsu/llm_wiki_skill.git --skill llm_wiki_skill copy

Andrej Karpathy의 llm-wiki.md 패턴 구현체 (nashsu/llm_wiki). Anthropic 공식 아님.

왜 필요한가?

전통적인 RAG는 질문이 들어올 때마다 원본을 다시 검색해 답을 만들어, 같은 지식을 매번 처음부터 재구성합니다. Andrej Karpathy가 제안한 llm-wiki.md 패턴은 이 방식을 뒤집어, LLM이 문서를 읽어 한 번 위키로 컴파일하고 이후 점진적으로 갱신하자는 발상입니다.

LLM Wiki는 이 패턴을 본격적인 크로스플랫폼 데스크톱 앱으로 구현한 도구입니다. 문서를 넣으면 LLM이 엔티티, 개념 페이지와 교차 링크를 자동 생성해 영속적인 지식베이스를 만들고, Claude Code 같은 외부 에이전트가 그 위키를 질의할 수 있도록 로컬 HTTP API와 스킬을 제공합니다.

주요 기능

  • 2단계 Chain-of-Thought Ingest

    원본 패턴은 읽기와 쓰기를 한 번에 처리했습니다. LLM Wiki는 분석(엔티티, 개념, 기존 위키와의 모순 추출)과 생성(위키 페이지 작성)을 두 번의 LLM 호출로 분리해 품질을 높입니다. SHA256 캐시로 변경 없는 파일은 건너뛰어 토큰을 절약합니다.

  • 4-Signal 지식 그래프와 커뮤니티 탐지

    직접 링크, source overlap, Adamic-Adar, type affinity 네 신호로 페이지 간 관련도를 계산하고, Louvain 알고리즘으로 지식 클러스터를 자동 발견합니다. 의외의 연결과 지식 공백을 짚어 원클릭 Deep Research로 이어갑니다.

  • 벡터 시맨틱 검색과 멀티모달 인제스트

    LanceDB 기반 임베딩 검색(OpenAI 호환 엔드포인트)을 선택적으로 쓸 수 있고, PDF에 포함된 이미지를 추출해 비전 LLM으로 캡션을 생성한 뒤 이미지 인식 검색에 노출합니다.

  • Deep Research와 Chrome 웹 클리퍼

    Tavily, SerpApi, SearXNG로 멀티 쿼리 웹 검색을 돌려 결과를 위키에 자동 인제스트하고, Chrome 확장으로 웹 페이지를 원클릭 캡처해 지식베이스에 넣습니다.

  • Obsidian 호환

    위키 디렉터리가 그대로 Obsidian vault로 동작합니다. [[wikilink]] 문법, YAML frontmatter, index.md, log.md 구조를 따릅니다.

Claude Code 연동

LLM Wiki는 로컬 HTTP API(http://127.0.0.1:19828, 토큰 보호, 127.0.0.1 전용)를 내장해, Claude Code 같은 외부 에이전트가 위키를 질의할 수 있습니다. 별도 repo의 컴패니언 스킬을 한 번에 설치합니다.

npx skills add https://github.com/nashsu/llm_wiki_skill.git --skill llm_wiki_skill

설치 후 Claude Code에서 “내 LLM Wiki에 X가 뭐라고 돼 있어?”, “내 위키 그래프에서 노드 Z의 이웃을 보여줘”, “내 위키 소스를 다시 스캔해줘” 같은 요청을 처리할 수 있습니다. 기본은 읽기 전용이며, 답변에 위키 페이지 경로를 인용해 앱에서 검증할 수 있습니다.

스킬은 트리거 규율이 있어 일반적인 “내 노트 검색”, “Obsidian, Notion, Logseq 확인”에는 반응하지 않고, “LLM Wiki”, “my wiki”, “知识库”를 명시할 때만 동작합니다.

사용 방법

  1. Releases에서 데스크톱 앱을 받아 설치합니다(macOS .dmg, Windows .msi, Linux .deb/.AppImage).
  2. 앱 실행 후 새 프로젝트를 만들고(템플릿 선택), Settings에서 LLM 제공자(API 키, 모델)를 설정합니다.
  3. Sources에서 문서(PDF, DOCX, MD 등)를 임포트하면 Activity 패널에서 위키 생성 과정이 표시됩니다.
  4. Settings → API Server에서 로컬 API를 켜고 토큰을 생성합니다.
  5. Claude Code에 컴패니언 스킬을 설치하고, 위키를 자연어로 질의합니다.

알아두면 좋은 점

  • Anthropic 공식 아님 — Karpathy의 llm-wiki.md 패턴을 구현한 커뮤니티 프로젝트(nashsu/llm_wiki).
  • GPL-3.0 라이선스 — 자유 사용, 수정, 재배포 가능.
  • 본체와 Claude Code 연동은 별개 — Claude Code 연동은 별도 repo(nashsu/llm_wiki_skill)의 스킬을 통하며, 해당 스킬 repo는 라이선스가 표기돼 있지 않습니다.
  • LLM 제공자는 별도 — OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, Custom 중 선택해 API 키를 직접 설정해야 합니다. Anthropic은 지원 제공자 중 하나입니다.
  • 로컬 API는 localhost 전용 — 127.0.0.1:19828에서만 동작하고 토큰으로 보호되므로, 같은 머신에서 실행 중인 앱과 에이전트 사이에서만 연동됩니다.
§ 6

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문
§ 6.1
LLM Wiki는 무엇인가요?
Andrej Karpathy의 llm-wiki.md 패턴을 구현한 크로스플랫폼 데스크톱 앱입니다. 문서를 매 질의마다 검색하는 RAG 대신, LLM이 영속적인 위키로 점진적으로 구축하고 최신 상태로 유지합니다.
§ 6.2
Claude Code와 어떻게 연동하나요?
앱이 로컬 HTTP API(`127.0.0.1:19828`, 토큰 보호)를 제공하고, 컴패니언 스킬을 `npx skills add`로 Claude Code에 설치하면 "내 LLM Wiki에 X가 뭐라고 돼 있어?" 같은 질의를 Claude Code에서 할 수 있습니다. 기본은 읽기 전용이며, 답변에 위키 페이지 경로를 인용합니다.
§ 6.3
어떤 환경에서 동작하나요?
macOS, Windows, Linux 데스크톱에서 동작합니다. Claude Code, Codex 등 skills 호환 런타임과 연동할 수 있습니다.
§ 6.4
기존 RAG와 무엇이 다른가요?
RAG는 매 질의마다 검색과 답변을 처음부터 새로 하지만, LLM Wiki는 지식을 한 번 컴파일해 영속 위키로 유지하고 최신화합니다. 위키 디렉터리는 Obsidian vault로도 그대로 열립니다.
§ 6.5
무료로 사용할 수 있나요?
GPL-3.0으로 공개된 오픈소스이며 무료입니다. 단 LLM 제공자(OpenAI, Anthropic, Google, Ollama 등)의 API 키는 별도로 필요합니다.
§ 6.6
어떤 LLM을 쓸 수 있나요?
OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, 그리고 OpenAI 호환 Custom 엔드포인트를 지원합니다. 제공자별 스트리밍과 헤더를 각각 처리합니다.