거의 모든 생각과 수행을 AI에게 맡기는 "뇌 + 손발"을 만드는 프로젝트. 그 첫 조각 — 파일 하나로 바로 쓰는 AI 검색 지식 아카이브("제3의 뇌")와, 내 것으로 복제하는 방법론.
🌐 English · 🤖 AGENTS.md · 🗂️ AI 협업 대시보드 · 💬 Discussions (질문·피드백) · 🆕 v2.0 릴리스
개발 몰라도 됩니다. 이 3단계면 끝:
- 내려받기 — 이 페이지 위 초록색
Code▸Download ZIP→ 압축 풀기 - 열기 —
reference-implementation/archive/archive.html더블클릭 (그냥 브라우저에서 열립니다) - 쓰기 — 우하단 ✏️ 편집 → ➕ 새 글로 지식 추가 → 💾 저장
터미널도, 파이썬도, 그 무엇도 필요 없습니다. HTML 파일 하나가 곧 검색되는 지식창고입니다 — 이게 전체 가치의 90%.
여기에 더해 "월초에 뭐 해요?" 처럼 자연어로 AI에게 물어보는 검색까지 원하면 → 아래 난이도 ②.
운영 지식이 한 사람 머릿속·흩어진 메신저·메일에만 있으면, 그 사람이 떠나는 순간 업무가 멈춥니다 (이른바 버스 팩터 1). 이 도구는 그 지식을 검색되는 HTML 한 장으로 바꿉니다 → 후임은 자연어로 물어 답을 얻고, 원문 위치까지 바로 안내받습니다. 두꺼운 매뉴얼을 처음부터 읽지 않아도 됩니다.
실제로 이 블루프린트는 SAP SD 운영 담당 인수인계 과정에서, 선임의 지식을 빠르게 구조화하고 검증받으려고 만들어졌습니다.
그 밖의 쓰임 — 신규 입사자 온보딩 · 1인 의존 업무 분산 · 흩어진 노하우 단일화 · 감사·규정 대응(절차+근거+이력 보존) · 다른 부서/모듈로 복제.
원하는 만큼만 하면 됩니다. ①만 해도 충분히 쓸모 있습니다.
| 단계 | 무엇을 | 필요한 것 | 대상 |
|---|---|---|---|
| ① 그냥 쓰기 | archive.html에 지식 쌓고 키워드 검색 |
브라우저만 | 누구나 (코딩 0) |
| ② AI 검색 켜기 | "자연어 질문 → AI 답변 + 원문 자동 이동" | Python 설치 + (선택) Claude CLI | 한 번만 설치 |
| ③ 내 시스템 구축 | 내 도메인 아카이브를 0부터 재현 | 블루프린트 + (선택) AI 에이전트 | 직접 또는 AI 대행 |
② AI 검색 켜는 법 — 펼치기
cd reference-implementation/archive
pip install -r requirements.txt # BM25 검색 활성화 (미설치 시 자동 폴백)
python archive-server.py # → http://localhost:5174 접속- Windows:
run-server.bat더블클릭이면 위 두 줄을 대신 해줍니다 (단, Python은 python.org에서 먼저 설치). --share를 붙이면 같은 사무실 LAN에 링크 공유 (python archive-server.py --share).- Claude CLI는 "자연어 AI 답변"에만 필요합니다. 키워드 검색·인테이크·터미널 UI는 CLI 없이도 동작합니다.
③ 내 시스템(내 도메인 아카이브) 구축 — 펼치기
가장 쉬운 길 — AI에게 맡기기: 폴더를 AI 에이전트(예: Claude Code)에게 주고
"이
AGENTS.md와archive-blueprint읽고, 내 ○○ 업무용 아카이브 셋업해줘"
라고 하면, AI가 먼저 당신에게 묻습니다(STEP 0) — 주제(도메인)·카테고리·민감정보 금지목록·코드 표기·동의어, 그리고 실제로 채울 지식 내용(지어내지 않습니다). 이후 04-replication-playbook의 6단계대로 만들어 줍니다.
직접 하려면:
git clone https://github.com/11pyo/Third-Party-Brain.git
cd Third-Party-Brain- 읽기 —
archive-blueprint/00-INDEX.human.md부터 번호 순서대로 - 이해 —
01(아키텍처) →03(검색/인테이크 알고리즘) - 복제 —
04-replication-playbook의 6단계(도메인 파라미터 → 골격 HTML → 아티클 규격 → 경량 인덱스 → 파이썬 도구 3종 → 검증 → 운영 인계)
대문은 단순하지만 속은 단단합니다. 아래는 "왜 이렇게 만들었나"와 핵심 로직 — 펼쳐 보세요.
검색이 왜 정확한가 — BM25 (Recall@1 42.9% → 81.6%)
- 서버 기동 시 모든 아티클(제목+태그+본문)을 char-2gram으로 토큰화 → BM25 색인 1회 구축. 질의가 들어오면 BM25 점수 상위 3개를 골라 AI에게 근거로 넘깁니다.
- BM25는 "단어가 전체에서 얼마나 특이한가(IDF)"와 "글 길이"를 함께 보정 → 흔한 코드 노이즈·긴 글 편향에 강함.
- 동의어 확장은 랭킹엔 안 씁니다 (실측상 정확도 하락) — 고른 글 안에서 어디를 발췌할지 찾을 때만 사용.
- 자체 오프라인 평가(65문서·49질의)에서 정답 1순위 적중률 42.9% → 81.6%(거의 2배). 라이브러리 없으면 옛 방식으로 자동 폴백.
- 상세:
03-algorithms-scaling
중복·모순을 추가 전에 잡는 인테이크
새 내용을 넣기 전 자동 점검: 중복(기존과 70%+ 겹침) · 충돌(절차 순서 역전) · 정의 불일치(사전 글끼리 같은 코드의 설명이 크게 다름) · 배치 추천(5개 카테고리 중). → 지식이 쌓여도 서로 어긋나지 않게.
Obsidian식 양방향 링크 · backlink · 태그 필터 (v2.0)
Obsidian 앱 없이 그 연결 패턴만 흡수. 각 글에 data-related 속성만 더하면, 글 하단에 「🔗 관련」 / 「↩ 여기를 참조」 칩이 자동으로 달립니다(한쪽만 적어도 양방향). 태그 클릭=그 태그로 검색. 본문 무손상·검색 효율 그대로. → v2.0 릴리스 노트에 로직·알고리즘 비교표까지.
핵심 설계 원칙 & 확장 임계점
- 이식성 — 데이터는 단일 HTML. 외부 DB 없음. 복사만 하면 어디서든 열림(오프라인 OK).
- 단순함 — 파이썬 표준 라이브러리만.
python x.py한 줄(비개발자 친화). - 검색 친화 — 모든 아티클에 검색 키워드(
data-tags). - 안전 — 비밀번호·IP·계정·인증서 등 민감정보 절대 미저장.
- 로컬 AI 결합 — 로컬 LLM CLI로 자연어 검색. API 키·비용·데이터 유출 없음.
불변식(INV1~INV9)·규모별 확장 임계점(N≤200 / 500 / 1000)은 00-INDEX·03-algorithms-scaling.
방법론(블루프린트) + 바로 도는 익명 레퍼런스 구현으로 구성됩니다. 데이터는 전부 가상 샘플입니다.
Third-Party-Brain/
├─ README.md / README.en.md ← 시작점 (KO / EN)
├─ AGENTS.md / CLAUDE.md ← ⭐ AI 자동 온보딩 (기능·룰·방향)
├─ archive-blueprint/ 📘 방법론 (사람용 .human.md + AI용 .ai.md 2벌씩)
│ ├─ 00-INDEX 진입점 · 아티팩트 맵 · 불변식(INV) · ⛔동기화 지침
│ ├─ 01-overview-architecture 개요 · 아키텍처 · 기술스택
│ ├─ 02-buildup-process 구축 이력 · 흔한 함정
│ ├─ 03-algorithms-scaling ⭐ 검색·인테이크 알고리즘 + 확장 임계점
│ ├─ 04-replication-playbook 새 아카이브 만들기 단계별 절차
│ ├─ 05-operational-layer 운영 레이어 — 무서버 대시보드·충돌없는 로그·조직맵
│ ├─ 06-automation-and-ops-model 자동화·읽기전용 운영 안전모델·공개수준 계층
│ ├─ 07-dashboard-operating-guide 대시보드 운영 규칙 & 사용법
│ └─ CHANGELOG 프로그램·구조 변경 이력
└─ reference-implementation/ ⭐ 바로 도는 익명 동작본 (가상 샘플)
├─ archive/ ⭐ 제3의뇌 엔진 — BM25 검색서버·인테이크·TUI + 샘플 archive.html
└─ dashboard/ AI 협업 대시보드 — 별도 전용 레포: 11pyo/ai-collab-dashboard
문서가 2벌씩인 이유:
*.human.md는 사람이 읽는 용(배경·이유 서술),*.ai.md는 다른 AI 세션이 읽는 용(압축·지시형). 같은 내용의 다른 표현 — AI에게 맡길 땐.ai.md, 직접 이해할 땐.human.md.
🔗 자매 레포: AI 협업 대시보드는 별도 전용 저장소로도 존재 → https://github.com/11pyo/ai-collab-dashboard (이 안의
dashboard/는 편의용 미러).
전체는 AGENTS.md. 핵심만:
- 공개 레포 → 가상 샘플 데이터만 (실명·고객·실 T-Code·자격증명 금지 —
SECURITY.md) - 문서는 한/영 병기
- 프로그램·구조 변경 시 블루프린트 동기화 (
*.ai.md+*.human.md+CHANGELOG.*) - 대시보드 로그는 추가전용 —
log-inquiry.py로만,inquiry-log.js직접 편집 금지
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