몇 주간 고민하던게 드디어 나왔습니다. 비자(VISA)에서 엔지니어링 지식 관리 시스템을 담당하던 때부터 갈망하던 문제를 해결하는 도구예요.
문제: 셰어포인트, 노션, 옵시디언, 애플 노트... 다 써봤습니다. 각각 한 조각씩은 해결해주는데, 전체를 커버하는 건 없었어요. 게다가 지금은 개인사업자라 구독료 내는 게 부담스럽거든요. 월 몇 달러라도 아까운 상황이죠.
해답: Hermes라는 자체 호스팅 LLM 위키를 만들었습니다. URL만 던지면 AI가 요약하고 연결고리를 만들어주는 시스템이에요. 옵시디언에 갇히지도 않고, 동기화 구독도 없습니다. 그냥 깃(Git)에 저장된 마크다운 파일들을 어디서든 브라우저로 볼 수 있죠.
아키텍처는 심플합니다. 월 6달러짜리 VPS 하나에 돌아가요:
SQLite 큐를 도는 세 개의 전문 에이전트:
Ingest Agent → URL 가져와서 내비게이션 제거하고 깔끔한 마크다운으로 변환
Summarize Agent → Kimi API 호출해서 TL;DR, 태그, 개체(entity) 추출해 YAML 프론트매터로 저장
Link Agent → 단순 키워드 매칭이 아니라 개념적 연관성을 찾아 페이지들을 연결
왜 깃을 스토리지로 썼냐고요? 이런 게 필요해서입니다:
AI가 한 모든 수정의 완전한 감사 추적 (diff로 정확히 뭐가 바뀌었는지 확인)
제로 벤더 락인 (그냥 마크다일 뿐이니까)
깃허브로 멀티머신 동기화
마음에 안 드는 AI 요약은 언제든 롤백
비용 현실 체크: 3,000단어 기사 요약에 약 $0.002–0.005. 하루 20페이지씩 넣어도 월 $5 미만입니다. Kimi는 긴 컨텍스트 처리용, OpenRouter는 다른 모델 실험용으로 쓰고 있어요.
Link Agent가 진짜 킬러 기능입니다. 딱딱한 폴더 구조 대신, 페이지들이 자동으로 지식 그래프로 엮입니다. 어텐션 메커니즘 글을 넣으면, 키워드가 안 겹치더라도 트랜스포머 아키텍처 노트를 "관련 읽을거리"로 끌어옵니다. 단순한 임베딩 유사도가 아니라 개념 수준에서 연결하죠.
지금 이렇게 쓰고 있습니다:
개인 연구 아카이브 (논문, 문서, 기사를 실제로 찾을 수 있게 저장)
경쟁사 인텔리전스 트래킹
튜토리얼 A와 문서 B가 연결되는 학습 일지
자세한 내용은 첫 댓글에 링크 �