1인 전문가의 AI 시대 지식관리 - 깃허브로 정착한 과정

웨비나가 끝나고 며칠 후, 참석한 분에게 메일을 받았다.

“요즘 옵시디언이나 노션으로 지식관리를 하는 분들이 많은데요. LLM이 이미 방대한 지식을 학습하고 있는 상황에서, 굳이 별도로 지식관리를 해야 할까요?”

솔직히 나도 얼마 전에 비슷한 고민을 했다. 옵시디언, LLM Wiki 같은 것들을 지식관리에 활용한다는 이야기들이 눈에 들어오기 시작했고, 배워야 하나 말아야 하나 고민하다가 결국 계속 사용하던 깃허브(Github)로 최종 결정했던 참이었다. 그래서 이 질문이 남의 이야기처럼 느껴지지 않았다.

지식관리의 목적이 바뀌었다

AI 시대에 지식관리가 필요 없어진 게 아니다. 목적이 바뀐 거다.

예전에는 정보를 많이 모아두는 것 자체가 경쟁력이었다. 지금은 AI가 방대한 정보를 이미 갖고 있으니까, ‘정보를 쌓는 것’의 의미가 많이 달라졌다. 검색하면 나오는 것들을 굳이 옮겨 담을 이유가 없어진 거다.

그런데 이렇게 생각해보면 어떨까.

AI에게 아무 맥락 없이 물어보면 평균적인 답이 나온다. 그런데 “나는 1인기업 강사·코치를 대상으로, 비개발자도 따라올 수 있게, 직접 검증한 것만 가르치는 사람이야”라는 맥락이 붙으면 결과물이 완전히 달라진다. 이 맥락을 만들어두는 것, 그게 지금 시대에 지식관리가 필요한 이유다.

AI는 세상의 지식을 갖고 있다.
지식관리는 나라는 필터를 만드는 작업이다.

나를 먼저 정리했다 — 셀프코어 프레임

그 전까지는 AI에게 요청해도 결과물이 늘 어딘가 어긋났다. 내 상황에 맞게 다시 손봐야 하는 일이 반복됐다. 이유가 뭔가 생각해봤더니 - 나 자신이 정리되어 있지 않았던 거다.

나의 퍼스널 브랜딩을 정의하는 방법론을 새로 만들었는데, ‘내가 누구인지, 어떤 철학으로 일하는지, 어떤 분들을 대상으로 하는지’ 미션 선언문을 만들 때 자주 사용하는 XYZ 이론과, Why / How / What 구조로 나라는 사람을 정의하는 사이먼 시넥(Simon)의 골든 서클을 결합한 방법이다.

이것을 셀프코어 프레임(Selfcore Frame)이라고 부르고 있으며, 교육 프로그램으로 진행했다.

이렇게 정리한 셀프코어와 브랜딩 관련 파일들을 추가해서 깃허브 저장소에 올려두고 Claude 프로젝트에 연결했다. 저장소 구조 중 주요 파일은 이렇게 구성되어 있다.

leetaewon-brand/
├── 2-selfcore.md          ← 셀프코어 (브랜드 아이덴티티: 나라는 사람)
├── 3-brand-expression.md  ← 나의 철학과 방향
├── projects/              ← 나의 방법론
├── ideas/                 ← 나의 아이디어
└── contents/              ← 나의 콘텐츠

복잡해 보이지만 실제로는 텍스트 파일 몇 개다. 특별한 도구나 플러그인 없이 마크다운 파일로 관리하고 있다. 이 파일들을 Claude 프로젝트 지식에 연결해두면, 대화할 때마다 이 맥락을 Claude가 참조하게 된다.

대화할수록 달라지는 경험

이 정도로 달라질 줄은 처음엔 예상하지 못했다. 맥락 파일 몇 개가 얼마나 차이를 만들겠나 싶었다. 그런데 해봤더니 달랐다.

웨비나 기획을 요청하면 내 타겟 독자(1인기업 전문가)에 맞게, 내 톤앤보이스에 맞게, 내가 지금까지 다뤄온 주제 맥락 안에서 제안이 나왔다. 콘텐츠 아이디어를 물어봐도 “이태원쌤이라면 이 각도로 접근하는 게 맞다”는 방향이 담겨있었다. 아무 맥락 없이 대화할 때와는 체감이 확연히 달랐다.

원하는 답변을 얻는 데 드는 시간과 노력이 줄어들었다. 구체적으로는 수정 요청 횟수가 줄고, 방향을 다시 잡는 일이 줄었다.

Claude와 대화하면서 “이렇게까지 내가 원하는 방향에 맞춰 알려준다고? 정말 멘토와 대화하는 것 같다” 고 느꼈고, Claude는 정말 High Intelligence다라는 생각이 들었다.

하지만 사실 Claude가 똑똑해진 게 아니라, 내가 맥락을 잘 만들어둔 덕분이었던 것 같다.

말로 설명하는 것보다 실제 사례를 보여주는 게 낫겠다 싶어서, 최근 대화 하나를 그대로 가져왔다. 질문은 딱 한 줄이었는데, 어떤 답이 나왔는지 궁금하다면 아래에서 확인해보자.

실제 Q&A 전문 보기

1인 전문가에게 이 방식이 맞는 이유

LLM Wiki나 옵시디언이 나쁜 도구라는 게 아니다. 기술팀이 공동으로 지식을 관리하거나, 생각을 연결하며 글을 쓰는 분들에게는 분명 강점이 있다.

다만 강사·코치·컨설턴트처럼 혼자 일하면서 Claude를 주로 활용하는 분이라면, 새 도구를 배우는 데 드는 시간과 에너지가 아깝다는 생각이 든다.

나도 그랬다. 텍스트 파일을 깃허브에 올려두고 Claude에 연결하는 것만으로도, 지금 하는 작업에서 충분히 체감되는 변화가 생겼다.

도구보다 먼저 정리해야 할 건, 나라는 사람이다.

지금 어떤 방식으로 나를 정리하고 있나? 아직 방법을 찾고 있다면, 셀프코어부터 시작해보길 권한다.

부록 - 실제 Q&A 전문

질문은 딱 한 줄이었다. 맥락 없이 던졌다면 일반적인 WordPress 업데이트 소개가 나왔을 거다. Claude가 내 타겟 독자, 운영 채널, 수익 구조, 경쟁 포지션을 이미 알고 있었기 때문에 아래와 같은 결과물이 나왔다.