huytieu/COG-second-brain

해결하는 문제

COG는 정적 노트 작성에서 벗어나는 에이전트 기반의 '제2의 뇌'로 설계되었습니다. 수동적인 지식 관리 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 사용하여 뇌물기록을 자동 분류하고, 통찰을 통합하며, 중앙 집중식 데이터베이스나 벤더 종속 없이 흩어진 마크다운 파일에서 구조화된 지식 기반을 유지합니다.

작동 방식

COG는 Obsidian과 호환되는 로컬 마크다운 파일 폴더를 지능형 시스템으로 변환합니다. AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Gemini CLI 등)가 실행할 수 있는 '스킬'(문서화된 플레이북) 세트를 제공합니다. 시스템은 전용 워커 에이전트가 데이터 집약적인 I/O 작업(저가 모델인 Sonnet 사용)을 처리하고, 리더 에이전트가 고수준 추론(Opus 같은 모델 사용)을 담당하는 워커-에이전트 아키텍처를 채택합니다.

정확성을 보장하기 위해 '검증 허브'를 도입하여 읽기 전용 검증자가 결과물을 독립적으로 관찰하고, 수용 기준에 따라 검증함으로써 AI가 '자기 과제를 채점하는' 일을 방지합니다.

대상 사용자

• 지식 노동자: 자동화되고 프라이버시를 우선시하는 개인 지식 관리 시스템을 원하는 사람.
• 프로덕트 매니저: 연구, PRD, 사용자 스토리, 릴리스 노트에 이르는 전 생애 주기 워크플로우가 필요한 사람.
• 엔지니어링 리드: GitHub, Slack, Linear에서 팀의 지식을 일일 브리핑에 통합하고 싶은 사용자.

주요 특징

• 자기 진화형: 사용자 패턴을 자동으로 학습하고 흩어진 노트를 프레임워크로 통합합니다.
• 다중 에이전트 아키텍처: 데이터 수집, 조사, 게시에 특화된 전용 워커 에이전트를 사용합니다.
• 검증 우선: 독립적인 검증자를 통해 V-모델 폐루프를 구현하여 증거 기반 결과를 보장합니다.
• 프라이버시 우선: 로컬 마크다운 파일에서 완전히 작동하며, Git/iCloud 동기화는 선택 사항입니다.
• 광범위한 에이전트 지원: Claude Code, Antigravity, Cursor, Kiro, Gemini CLI에 대한 네이티브 인터페이스를 제공합니다.