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내 이름은 구요한이다 — 갖추고, 빛내고, 기록하는 부르심
具耀翰이라는 이름과 세례요한의 부르심을 따라, 옵시디언과 마크다운으로 하나님과 세상의 기록을 다음 사람에게 건네는 나의 정체성을 묵상한다.
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0.25점이 모자란 성적표
네 번째 자기 평가는 M4 문턱에서 0.25점이 모자랐다. 깎인 점수의 뿌리는 전부 한 곳 — 장치가 낸 신호를 소비하는 마지막 한 단, 즉 나였다. 대신 이번에는 처음으로 장점 목록을 읽었다. 옵시디언 볼트가 이미 잘하고 있는 것들, 그리고 남의 성적표 마흔 장이 가르쳐 준 신뢰의 화폐에 대하여.
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여섯 개의 문, 한 채의 집 — CMDSPACE 지식 생태계 전체 지도
시스템 파일, LLM Wiki, AKM Index, 9요한, CmdMD, 그리고 이 블로그까지. 따로따로 발견되던 여섯 개의 사이트는 사실 한 채의 집이다. 처음으로 전체 지도를 그렸다.
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AI에게 건네는 첫 문서 — CMDS System Files
10,000개 노트 볼트를 떠받치는 규격을 그대로 공개했다. AI 에이전트가 내 볼트에서 일하기 전에 읽는 시스템 파일 여섯 종. 왜 만들었고, 왜 나눠주는가.
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사람과 AI가 함께 컴파일하는 위키 — CMDS LLM Wiki
원본은 불변으로 보존하고, AI가 정제한 지식이 상호 참조로 쌓인다. Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 실운영 규모로 굴린 기록과, 오늘 시작할 수 있는 스타터킷.
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측정할 수 없으면 복리도 없다 — AKM Index
AI 에이전트가 함께 굴리는 지식관리 시스템의 성숙도를 5필러 25기준으로 잰다. 증거 없는 점수는 없다. 그리고 만든 사람이 중위권이라는 것이 이 평가표의 가장 좋은 증거다.
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아홉 명의 요한, 하나의 주권 커널 — 9Yohan Constellation
아홉 개 사업 부문을 역사 속 아홉 명의 요한에게 맡기고, 성령의 아홉 열매를 가드레일로 삼았다. 파편화된 봇 무리가 아니라 하나의 커널이 지휘하는 별자리.
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읽기가 먼저다 — 리뷰 우선 마크다운 에디터 CmdMD
노트 앱은 쓰기 화면으로 열리지만, 지식노동의 실제 시간은 읽고 검토하고 배분하는 데 쓰인다. 그 순서를 인터페이스로 만들었다. macOS 네이티브, 무료 오픈소스.
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77개의 시스템이 말해준 것 — 평가표를 한 달 돌려 배운 여섯 가지
지식관리 시스템 평가표 AKM Index를 공개하고 30일. 77개 시스템의 제출 데이터를 전수 분석했다. 다들 에이전트를 부리는 법은 알았고, 시스템이 살아남는 법은 몰랐다. 볼트 크기는 성숙도가 아니었고, 상위권의 병목은 측정이 아니라 집행이었다. 그리고 점수가 내려갔다고 자진 신고하는 사람들이 나타났다.
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내가 만든 평가표에서 나는 14등이다
지식관리 시스템을 채점하는 평가표 AKM Index를 만들어 공개했다. 만든 사람이 1등인 평가표는 평가표가 아니라 광고다. 자기 채점의 함정은 채점자를 신뢰하는 방식이 아니라, 채점자에게 증거를 요구하는 방식으로 해결된다.
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곳간이 아니라 길이었다
더배러 3주년 회고. 지식은 나눌 때 줄어드는 것이 아니라 그때부터 커지기 시작한다는 믿음, pay it forward, 그리고 이어령 선생님의 질문 곁에서 시작할 새로운 공간에 대하여.
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OKF, 같은 구조의 세 번째 도착 — Google Open Knowledge Format와 CMDS
Google Cloud가 지식을 마크다운+frontmatter 디렉토리로 표현하는 OKF v0.1을 공개했다. Karpathy와 kepano에 이은 세 번째 독립 수렴 — 이번엔 하이퍼스케일러가, 명세 형태로 도착했다. 그리고 OKF의 침묵이 곧 CMDS의 해자다.
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AI는 평균을 복제한다, 그래서 나는 아홉 번 묻는다
AI가 평균을 1초에 만드는 시대에 인간은 무엇을 가져갈 것인가. 한 글자도 바꾸지 않았는데 의미가 달라진 커맨드스페이스 9계명을 2026 해석판으로 다시 읽으며, 아홉 가지를 하나의 강물처럼 흘려보내는 9계명 시리즈의 통합편이다.
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쓰는 사람과 구경하는 사람 — AI Divide의 시간
AI 시대의 격차는 접근권이 아니라 사용 의지에서 갈린다. 쓰는 사람은 점점 더 멀리 가고, 구경만 하는 사람은 점점 더 뒤로 밀린다. 그러나 처방은 분명하다 — 배우면 되고, 만들면 되고, 물으면 된다.
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정리에서 맞물림으로 — Person-System-AI Fit이라는 새로운 적합 모델
좋은 지식관리자는 많이 기록하고 잘 정리하는 사람이라는 정의는 끝났다. Person-Organization Fit을 잇는 새 적합 모델 Person-System-AI Fit(PSA Fit)을 제안하고, cmux를 사례로 사람·시스템·AI가 맞물리는 깊이가 저장의 양을 대체한다고 논한다.
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Schema는 Harness다 — Karpathy LLM Wiki와 CMDS의 구조적 동치
Karpathy의 LLM Wiki, 구요한의 CMDS, 그리고 Google OKF — 서로 다른 분야에서 독립적으로 같은 구조에 도달했다. RAG는 매번 재유도하지만 Wiki는 누적된다. 그리고 Schema 레이어는 정확히 하네스다.
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Raw와 Wiki 사이에서 — Karpathy와 Kepano가 던진 질문에 대한 답
Karpathy는 "LLM이 raw를 위키로 컴파일한다"고 했고, Kepano는 "에이전트용 볼트를 분리하라"고 경고했다. 두 주장은 같은 문제의 양면이다. 나의 답 — 분리가 답이 아니라, 설계가 답이다.
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Markdown Is All You Need — 마크다운이라는 선택이 바꾸는 것들
plain text가 지식을 살려두고, 샵 하나가 사고의 뼈대를 세우고, 세 줄의 하이픈이 문서를 데이터베이스로 바꾸고, AI가 같은 언어를 쓰게 되었다. 이 모든 것이 마크다운이라는 하나의 선택에서 시작된다.
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이미 갖고 있었다 — 6명의 거인과 3일의 기록
예비 중1부터 예비 고1까지 여섯 명과 커맨드스페이스 사무실에서 보낸 3일간의 CMDS Process 기초교육 기록. 차돌짬뽕 퀴즈로 맥락을 익히고, 무한의 팬트리에서 재료를 꺼내고, 480p 지식을 4K로 올린 뒤에야 AI를 열었다. 아이들은 이미 갖고 있었다.
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지식의 지형학 1부 — 그리고(And)의 세계, 리좀이 그린 태그의 풀밭
폴더는 맥락을 하나만 허용하지만, 우리 머릿속의 사과는 과일이자 물리학이자 동화다. 들뢰즈의 리좀으로 태그 시스템을 다시 읽는다. 그러나 모든 것이 모든 것과 연결될 때, 그것은 정보인가 소음인가.
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지식의 지형학 2부 — 아니면(Not)의 세계, 루만이 세운 의미의 경계
9만 장의 메모 카드로 70권의 책을 쓴 니클라스 루만. 그 압도적 생산성의 비밀은 근면함이 아니라 선택의 기술이었다. 의미는 연결에서가 아니라 차이에서 나온다 — 무엇을 제외했느냐가 태그의 진짜 기능이다.
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지식의 지형학 3부 — 그리고, 아니면(And, Not), 풀밭 위의 미로를 짓는 법
메타데이터 태그 시스템은 들뢰즈적 구조(Rhizome) 위에서 작동하는 루만적 기계(System)이다. 연결하라, 그리고 선택하라, 선택한 것을 다시 연결하라. 이 리듬이 계속되는 한 당신의 지식은 살아 숨 쉰다.
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나만의 확률값 — AI가 절대 가질 수 없는 것
언어모델의 본질은 확률 분포다. 일반 모델은 인터넷 전체의 평균을 반영하고, 나의 모델은 나의 기록이 만든 확률을 반영한다. PKM은 메모 저장소가 아니라 나만의 확률값을 훈련시키는 데이터셋이다.
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2025년 회고 — 174번의 강단, 1번의 응급실, 그리고 하나의 질문
숫자는 양을 말해주지만 의미는 말해주지 않는다. 174번의 강의, 111개의 미팅, 그리고 1번의 응급실 사이에서 발견한 하나의 질문 — 지금 내가 기록하고 있는 것은, 미래의 나에게 친절한가.
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나는 질문한다. 고로 기록한다.
우리가 정말로 기록하는 것은 답이 아니라 질문이다. 원숭이·바나나·팬더 분류, 메타데이터, 루만의 메모 상자, 김치찌개 레시피를 지나 AI 시대에 사람만 할 수 있는 일인 질문하기와 질문하는 일상을 만드는 네 가지 방법을 이야기한다.
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차돌짬뽕에서 파인만까지 — Organizing Dimension으로 재해석하는 새로운 차원의 이야기
차돌짬뽕이 울면과 냉면 사이에 있으면 면요리, 침착맨과 단군 사이에 있으면 철면수심이 된다. 지식을 체계화하는 다양한 축, Organizing Dimension — 공간·디지털-아날로그·시간·학제간 연결의 네 차원.
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선택적 망각의 기술 — AI 시대의 기억 설계와 두뇌-도구 하모니
AI 시대의 역량은 더 많이 기억하는 능력이 아니라 더 잘 잊고 더 빨리 연결하는 능력이다. Core / Cache / Compost / Cold — 정보를 다루는 네 구역의 4C 프레임과 옵시디언 실전 세팅.