LLM 위키 · 진대연(Dave Jin)
LLM 위키를 직접 만들어 매일 씁니다
사내 위키가 왜 멈추는지, AI가 그 자리를 어떻게 바꾸는지, 그리고 교육에서 참가자가 무엇을 직접 만드는지. 설명 대신 제가 매일 쓰는 위키로 보여 드립니다.
- 에버노트 코리아
- 5년
- 에버노트 코리아
- 강의한 기업·대학·기관
- 100여 곳
- 강의한 기업·대학·기관
- AI 노트 앱에 쌓은 노트
- 2,300+
- AI 노트 앱에 쌓은 노트
- 같은 위키를 쓰는 AI 봇
- 12
- 같은 위키를 쓰는 AI 봇
01관점
위키가 멈추는 이유부터 봅니다
도구를 고르기 전에 짚을 것이 있습니다. 위키는 기술보다 습관에서 먼저 무너집니다. 그래서 이 교육은 도구 사용법이 아니라, 기록하고 찾는 습관을 AI로 바꾸는 방법에서 시작합니다.
- 01
사람들이 기록하지 않습니다
사내 위키가 멈추는 첫 번째 이유입니다. 기록은 일을 마친 뒤에 따로 해야 하는 일이라, 바쁜 주에는 가장 먼저 밀립니다. 에버노트 코리아에서 5년 동안 일하며 가장 자주 본 장면입니다.
- 02
기록된 것도 찾지 않고 사람에게 묻습니다
위키가 있어도 찾아보지 않은 채 옆 사람에게 묻습니다. 검색어를 떠올리는 것보다 묻는 쪽이 빠르기 때문입니다. 그래서 지식은 몇몇 사람의 머릿속에 머물고, 그 사람이 자리를 비우면 일이 멈춥니다.
- 03
AI가 이 두 가지를 풀어 줍니다
회의 메모와 메일은 AI가 정리해 위키에 넣고, 찾는 일은 검색어 대신 질문 한 줄로 바뀝니다. 사람에게 묻던 습관은 그대로 두고, 답하는 쪽을 위키로 바꾸는 셈입니다.
- 04
오래된 정보는 따로 다룹니다
문서마다 책임자를 두고 아직 유효한지를 정기적으로 확인합니다. 그러지 않으면 AI는 낡은 문서로도 자신 있게 답합니다. 답에 근거 문서와 마지막 확인일이 함께 나오면, 읽는 사람이 믿을지 말지를 스스로 판단할 수 있습니다.
- 05
무엇보다 목적이 먼저입니다
노트를 2만 개 쌓고도 책을 쓰지 못한 사람이 있었습니다. 책은 마감이 있는 사람이 씁니다. 위키로 무엇을 하려는지가 먼저 정해져야 AI가 쌓인 지식을 그 목적에 맞게 정리합니다.
기존 위키와 무엇이 다른가
기존도구를 고르고 페이지부터 만듭니다
LLM위키로 풀 일 하나를 먼저 정합니다
기존일을 마친 뒤 사람이 따로 씁니다
LLM일하며 남은 회의 메모와 메일을 AI가 정리해 넣습니다
기존검색어를 맞혀야 찾습니다
LLM질문하면 근거 문서와 함께 답합니다
기존언제 쓴 문서인지 알기 어렵습니다
LLM문서마다 책임자와 마지막 확인일이 있습니다
02걸어온 길
사람이 찾는 기록에서,
먼저 알려 주는 위키로
위키를 소개하는 사람이 아니라, 10년 넘게 도구를 바꿔 가며 직접 써 온 사람으로서 말씀드립니다. 단계마다 무엇이 풀렸는지가 곧 교육의 순서가 됩니다.
사람이 찾는 기록
Evernote
에버노트 코리아에서 5년 동안 일했습니다. 개발자 릴레이션으로 시작해 한국 사업개발을 맡았고, 사용자 콘퍼런스와 팟캐스트를 만들었습니다. 『에버노트에 날개를 달자』(2014)를 함께 썼고 Evernote Certified Consultant로 강의했습니다.
AI가 찾아 주는 기록
Mem
AI 노트 앱 Mem에 노트 2,300여 개를 쌓아 AI 검색으로 썼습니다. 찾는 일이 검색어에서 질문으로 바뀌었습니다.
AI가 읽는 위키
Craft + 업무 폴더
2026년 9월, 노트 전체를 Craft로 옮기면서 업무 폴더 구조와 똑같이 맞췄습니다. 폴더마다 목적, 현재 상태, 할 일 문서가 있고, AI는 일을 시작하기 전에 이 문서부터 읽습니다.
먼저 알려 주는 위키
AI 봇 팀
AI 봇 12개가 같은 위키를 기억으로 씁니다. 비서 봇이 할 일과 일정을 모아 정해진 시각에 알려 주고, 폴더마다 붙은 봇이 그 폴더의 일을 맡습니다. 일을 마치면 결과를 다시 위키에 적습니다.
03지금 쓰는 위키
업무 폴더 전체가 하나의 위키입니다
새 대화를 열어도 배경을 다시 설명하지 않습니다. AI가 폴더 문서를 읽고 일한 뒤, 결과를 다시 적어 두기 때문입니다. 읽고, 일하고, 적는 이 순환이 위키를 매일 살아 있게 합니다.
폴더 구조 · PARA
1. Projects/마감이 있는 일└ 2026-10_강의-○○/├ CLAUDE.md목적과 역할├ state.md지금 상태├ todo.md할 일└ readme.md사실과 자료2. Area/늘 돌보는 일3. Resources/관심 자료4. Archive/끝난 일
예시 대화
이 강의 준비, 어디까지 됐어?
state.md 기준으로 커리큘럼 초안은 끝났고, 실습 자료 두 개가 남았습니다. 지난 미팅에서 정한 조건은 readme.md에 적혀 있어요
AI는 묻는 사람의 기억이 아니라 폴더 문서를 근거로 답합니다.
폴더마다 있는 문서 넷
파일 이름은 AI 도구에 맞춘 것이고, 회사에서는 「목적」「현재 상태」 같은 이름으로 바꿔 씁니다. 중요한 것은 각 문서가 맡는 역할입니다.
CLAUDE.md
목적과 역할
이 일이 무엇이고 AI가 어떤 역할을 맡는지 적습니다. 방향은 사람이 정하는 자리라, AI는 이 문서를 고치기 전에 반드시 묻습니다.
state.md
지금 상태
어디까지 왔고 다음에 무엇을 할지 적습니다. AI는 일을 마칠 때마다 이 문서를 고칩니다. 대화가 끊겨도 다음 대화가 여기서 이어받습니다.
todo.md
할 일
사람과 AI가 같이 쓰는 할 일 목록입니다. AI가 적은 줄에는 표시를 붙여 누가 적었는지 구분합니다.
readme.md
사실과 자료
회의록, 결정, 받은 자료가 쌓이는 곳입니다. 휴대폰 노트 앱에서 고친 내용도 이 문서로 돌아옵니다.
04한 단계 더
묻기 전에
먼저 알려 줍니다
- 미팅 전에 상대와 관련된 노트를 AI 비서가 미리 찾아 줍니다.
- 지식 담당 봇이 쌓인 노트를 매일 다시 꺼내 보여 줍니다. 잊힌 기록이 다시 일에 쓰입니다.
- 폴더를 열면 그 안의 문서가 곧 AI의 맥락이 되는 데스크톱 앱도 직접 만들어 씁니다.
05실습 과정
10번 동안 각자의 위키를
직접 만듭니다
2시간씩 10회로 짠 예시 과정입니다. 회차마다 개념은 짧게 짚고, 남은 시간은 각자 자기 업무로 직접 만듭니다. 한 회차의 결과물이 다음 회차의 재료가 되도록 이어 두었습니다. 회사의 도구와 보안 환경에 맞춰 순서와 비중을 조정합니다.
1–2회
목적 세우기
무엇을 위한 위키인지부터 정합니다.
- 01
우리 위키는 왜 멈췄나
팀에서 자주 받는 질문 20개를 적고, 그 답이 지금 어디에 있는지(문서, 메신저, 사람) 표시합니다.
남는 것질문 지도 한 장
- 02
목적을 한 문장으로
위키로 풀 일 하나를 고릅니다. 신규 입사자 적응, 반복 문의, 업무 인수인계 같은 일입니다. 위키가 제 몫을 했을 때 달라지는 장면을 적습니다.
남는 것위키 목적 문서
3–4회
뼈대 만들기
AI가 읽기 좋은 구조를 손으로 만듭니다.
- 03
폴더 뼈대
Google Drive에 프로젝트, 영역, 자료, 보관 네 칸을 만들고 지금 하는 일을 옮겨 넣습니다.
남는 것내 위키 폴더
- 04
폴더마다 문서 셋
진행 중인 일 하나를 골라 목적, 현재 상태, 할 일 문서를 씁니다. 다음 일에도 쓸 수 있게 템플릿으로 다듬습니다.
남는 것문서 템플릿 세 장
5–8회
AI와 잇기
위키가 AI의 맥락이 되게 합니다.
- 05
기록이 저절로 쌓이게
지난 회의 메모와 메일 한 통을 AI로 정리해, 해당 폴더 문서에 덧붙입니다. 매번 같은 형식으로 정리하게 하는 지시문을 씁니다.
남는 것회의록 정리 지시문
- 06
질문으로 찾기
1회차에 적은 질문을 AI에 던지고, 답할 때 근거 문서를 함께 대게 합니다. 틀린 답이 나오면 어떤 문서가 빠졌는지 찾아 채웁니다.
남는 것질문 지도의 답안
- 07
맥락을 아는 AI
AI가 일을 시작하기 전에 목적과 상태 문서부터 읽게 하는 시작 지시문을 씁니다. 같은 요청을 지시문 없이 한 번, 지시문과 함께 한 번 던져 결과를 비교합니다.
남는 것업무별 시작 지시문
- 08
먼저 알려 주는 위키
다음 주 미팅 하나를 골라, 상대와 안건에 관련된 문서를 AI가 모아 한 장으로 요약하게 합니다.
남는 것미팅 전 브리핑 한 장
9–10회
지키고 넓히기
낡지 않게 지키고, 팀으로 넓힙니다.
- 09
낡지 않게
문서마다 책임자와 마지막 확인일을 넣고, 석 달 넘게 확인하지 않은 문서를 AI로 찾아냅니다. 점검 주기를 정합니다.
남는 것점검 목록과 주기
- 10
팀으로 넓히기
공유 드라이브 권한과 팀 규칙 한 장을 정합니다. 마지막으로 각자 만든 위키로 실제 질문에 답하는 모습을 서로 보여 줍니다.
남는 것팀 운영 규칙 · 내 LLM 위키
교육이 끝나면 각자에게 남는 것
내 위키
Google Drive 폴더 하나와 폴더마다 목적·상태·할 일 문서. 교육이 끝난 다음 날에도 그대로 씁니다.
AI 지시문 묶음
회의록 정리, 업무 시작, 미팅 전 브리핑 지시문. 어느 AI 도구에 붙여 넣어도 통하게 씁니다.
팀 운영 규칙 한 장
문서 책임자, 점검 주기, 공유 권한. 위키를 팀으로 넓힐 때 가장 먼저 필요한 약속입니다.
06회사에 옮기면
같은 방법을 회사 위키로
도구가 바뀌어도 방법은 그대로입니다. 개인 위키에서 검증한 구조를 팀과 회사에 옮깁니다.
도구 — 옵시디언과 Google Drive
옵시디언은 PC 안의 폴더를 그대로 읽는 앱입니다. 그 폴더를 Google Drive에 두면 별도 서버 없이 동기화해 씁니다. 앱 설치가 어려운 환경이면 Google Drive만으로도 같은 구조를 만듭니다.
구조 — 폴더마다 문서 셋
폴더마다 목적, 현재 상태, 할 일 문서를 둡니다. AI가 가장 먼저 읽는 문서이고, 새 대화에서 배경 설명을 대신합니다.
운영 — 책임자와 점검 주기
문서마다 책임자를 두고 아직 유효한지를 정기적으로 묻습니다. 위키가 낡지 않게 하는 장치입니다.
07자주 묻는 것
시작하기 전에 많이 묻는 네 가지
- Q개발을 몰라도 따라올 수 있나요?
- 됩니다. 폴더와 문서, 그리고 AI에 주는 지시문만 씁니다. 코드는 쓰지 않습니다.
- Q옵시디언을 쓸 수 없는 환경이면요?
- Google Drive만으로 같은 구조를 만듭니다. 옵시디언은 그 폴더를 보기 좋게 여는 도구이고, 방법의 핵심은 폴더 구조와 문서 셋입니다.
- Q사내 문서를 AI에 넣어도 되나요?
- 회사가 허용한 AI 도구 안에서만 실습합니다. 민감한 문서가 걱정되면 연습용 문서로 구조를 먼저 익히고, 그다음에 실제 업무로 옮깁니다.
- Q어떤 AI 도구를 쓰나요?
- 회사에서 쓸 수 있는 도구에 맞춥니다. 특정 도구에 묶이지 않도록, 어느 AI에서나 통하는 문서와 지시문으로 가르칩니다.
08시연
시연은 실제 위키로 합니다
제가 매일 쓰는 위키를 실제 화면으로 열고, 질문을 던지면 AI가 위키에서 답을 찾아오는 과정을 그대로 보여 드립니다. 개인 정보만 가립니다.
- 장면 1
폴더를 열고 「이 일 어디까지 됐어?」라고 물으면, AI가 상태 문서를 근거로 답합니다.
- 장면 2
회의 메모를 넣으면 AI가 정리해 해당 폴더 문서에 덧붙입니다.
- 장면 3
미팅을 앞두고 관련 노트를 AI가 모아 한 장짜리 브리핑을 만듭니다.
09강사
진대연 (Dave Jin)
이네이트 대표. 기업과 기관, 개인을 대상으로 AX·AI 실무 교육을 합니다. 에버노트, Chegg, mmhmm 같은 외국계 회사와 한국 스타트업을 오가며 일했고, 지식관리 도구를 팔던 쪽과 쓰는 쪽을 모두 거쳤습니다.
지식관리
- 에버노트 코리아 5년 — 개발자 릴레이션으로 시작해 한국 사업개발
- Evernote Certified Consultant
- 『에버노트에 날개를 달자』(혜지원, 2014) 공저
기업 AI
- 올거나이즈 Customer Success Manager — 기업 고객의 사내 LLM·AI 답변 봇 도입
- 뤼튼 PO — 국내 첫 프롬프트 경진대회 「프롬프톤」 기획·운영(2023, 전국 1,500여 명 참가)
- Asana · Gamma · SpaceXAI · LilysAI Ambassador
강의
- 기업·대학·공공기관 100여 곳
- EBS 클래스e 「생산성 혁명을 만드는 AI 활용법」(2026)
- 네이버 신입사원 교육
강의한 곳