AgriciDaniel/claude-obsidian

해결하는 문제

claude-obsidian은 일반적인 Obsidian 백업을 로컬 우선, 출처 인식 지식 시스템으로 전환합니다. AI가 생성한 노트가 원본 출처에서 분리되는 문제를 해결하여, 모든 주장이 증거에 기반하고 사용자가 일반 Markdown 형식의 파일을 완전히 소유할 수 있도록 하며, '환각'을 방지합니다.

작동 방식

이 시스템은 Claude Code(그리고 기타 호환되는 에이전트 스킬 호스트)의 플러그인으로 작동합니다. 로컬 소스를 캡처하고, 출처 인용 페이지에 주장의 근거를 두며, 연결된 노트와 시각적 맵을 통해 지식을 연결하는 반복 가능한 루프를 구현합니다.

주요 기술적 메커니즘은 다음과 같습니다:

• 트랜잭션 안전 쓰기: 백업의 모든 변경은 사전 계획과 SHA-256 해시 승인 프로세스를 거치는 복구 가능한 트랜잭션으로 처리되어 조용한 덮어쓰기를 방지합니다.
• 출처 추적: 출처와 주장의 원장을 유지하여 권위, 신뢰도, 모순을 추적합니다.
• 로컬 우선 아키텍처: 백업은 Markdown과 JSON 파일의 디렉터리로 유지되며, 클라우드 데이터베이스나 숨겨진 캐시를 사용하지 않습니다.
• 검색: 결정론적 BM25 검색을 사용하며, 더 정확한 증거 수집을 위해 선택적으로 코사인 재정렬을 제공합니다.

대상 사용자

LLM을 활용해 정보를 통합하고 싶지만, 원본 출처 맥락을 잃거나 데이터 주권을 희생하고 싶지 않은 연구자, 지식 작업자, Obsidian 사용자.

주요 특징

• 15개 통합 스킬: 인제스트(wiki-ingest), 질의(wiki-query), 린트(wiki-lint), 자동 연구(autoresearch) 등 전용 도구 포함.
• 메서드 지원: Zettelkasten, PARA, LYT 등 다양한 파일 체계를 지원합니다.
• 시각적 맵핑: Obsidian Canvas와 통합하여 시각적 지식 맵을 생성할 수 있습니다.
• 엄격한 신뢰 경계: 제품 코드와 사용자 지식 백업을 명시적으로 분리하여 데이터 보안을 보장합니다.
• 증거 기반: 고위험 주장에는 두 개의 독립된 출처가 필요하며, 허위 인용보다 근거 있는 거부를 우선시합니다.