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개인지식 시스템
GitHub Markdown 지식 저장소를 사람이 읽기 좋은 웹으로 감싼 뷰어입니다. Source, Concept, Insight, Decision, Map 구조를 그대로 유지하면서 검색하고 탐색할 수 있습니다.
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AI 시대 교육과 인재 평가 대화
AI 시대 교육과 인재 평가 대화 Metadata Context: Slack thread에서 YouTube 영상 tE55GLmWsnI 에 대한 이전 분석을 바탕으로, 사용자가 “너도 위 내용을 보고 인사이트를 줘봐”라고 요청했고 이어서 해당 인사이트를 개인지식 저장소에 저장해 달라고 요청했다. Video URL: https://youtu.be/tE55GLmWsnI?si=h7ZkQxENNCat
AI 시대 인재 평가는 지식 보유가 아니라 학습 루프를 봐야 한다
AI 시대 인재 평가는 지식 보유가 아니라 학습 루프를 봐야 한다 Insight AI 시대의 인재 평가는 “무엇을 알고 있는가”보다 “모르는 상황에서 어떻게 전진하는가”를 봐야 한다. AI가 지식 접근과 초안 작성 비용을 낮출수록, 차별화되는 능력은 가설 설정, 작은 실험, 현실 피드백 수집, 실패 후 수정, AI 결과 검증을 하나의 학습 루프 로 돌리는 능력이다. Why It Matters
AI Native Work
AI Native Work Definition AI Native Work는 AI 도구를 보조 수단으로 “사용”하는 수준을 넘어, 업무의 시작과 끝을 다시 보고 반복·대기·전달·수작업을 제거하도록 프로세스 자체를 재설계하는 방식이다. 핵심은 프롬프트 숙련도가 아니라 문제 정의, 실행, 자동화, 검증을 한 흐름으로 묶는 업무 설계 능력이다. Why It Matters AI가 일반 업무 실행 비용
학습 루프
학습 루프 Definition 학습 루프는 낯선 문제를 만났을 때 가설을 세우고, 작은 실험이나 작업 산출물로 검증하고, 실패·피드백·데이터를 반영해 다음 버전을 만드는 반복 구조다. AI 시대의 맥락에서는 AI 답변을 얻는 것 자체가 아니라, AI·문서·동료·현실 데이터를 동원해 문제 정의와 실행 방식을 계속 개선하는 능력을 뜻한다. Why It Matters AI가 지식 검색, 초안 작성
AI 시대 업무와 채용
AI 시대 업무와 채용 Overview 이 맵은 AI 이후 업무 단위, 채용 기준, 조직 전환이 어떻게 바뀌는지 모아보는 탐색 경로다. 핵심 질문은 “AI를 쓸 줄 아는가”가 아니라 “AI를 포함해 일을 다시 설계하고 검증할 수 있는가”이다. Core Concepts AI Native Work — AI 도구 숙련보다 업무의 반복·대기·전달·수작업을 제거하는 설계 방식. 학습 루프 — 모르는
concepts
Concepts Index 민주주의 AI 국가 채점 가능한 실험 시스템 학습 루프 Agent Harness Agent Memory Agent Skill Agentic AI AI 시대 시니어 개발자 AI Nation AI Native Work AX Ephemeral Agent Sandbox Human Approval Boundary Knowledge Graph Obsidian Personal
decisions
Decisions Index Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth
insights
Insights Index 민주주의 AI 국가는 중앙통제보다 조정 속도를 설계해야 한다 AI 국가 전략은 모델 개발보다 실증 속도와 인프라 조합이다 AI 시대 시니어 개발자는 문제 해결자가 아니라 문제 해결 시스템 설계자다 AI 시대 인재 평가는 지식 보유가 아니라 학습 루프를 봐야 한다 AI 시대 채용은 직무가 아니라 업무 재설계 능력을 선별한다 AI 에이전트 성과는 프롬프트보다 채점 가능