AiAkiv를 쓰기 시작하면 자연스럽게 이런 생각이 든다. "문서를 여기 넣어두면 되겠네." 정리한 기획서, 설계 문서, 회의록을 통째로 밀어 넣고 나중에 꺼내 읽으려는 것이다.
그렇게 쓰면 안 맞는다. 저장은 되지만, 저장되는 모양 자체가 문서가 아니기 때문이다.
한 줄 요약. 사람이 읽을 문서는 따로 만들어 팀과 공유하고, AiAkiv에는 그 문서가 나오기까지의 과정을 남겨라. 문서는 무엇을 말하고, AiAkiv가 왜를 말한다.
1. 저장되는 것은 AI가 읽는 형태다
ak 저장해를 하면 원문만 들어가는 게 아니다. 함께 만들어지는 것이 있다.
| 무엇 | |
|---|---|
| 요약 | 검색이 걸리는 표면. 이 기억이 무엇에 관한 것인지 |
| 엔티티 | 등장한 대상들: 사람·시스템·개념 |
| 태그 | 분류 축 |
| 연결 | 다른 기억과 이어지는 선(시간순·인과·공유 엔티티) |
이 구조는 AI가 읽기 좋게 설계된 것이다(핵심 개념). 그래서 검색과 관계 추적에는 강하다: "그 결정이 왜 나왔지?"라고 물으면 흩어진 기억들을 엮어서 답한다.
반대로 사람이 처음부터 죽 읽으며 인과를 따라가기에는 좋지 않다. 기억은 조각조각이고, 순서대로 늘어놓아도 사람이 읽는 글의 흐름이 아니다. 애초에 그 용도로 만든 것이 아니다.
2. 형식의 한계도 있다
용도만의 문제가 아니다. 형식 자체가 문서를 담기에 맞지 않는다.
| 한계 | |
|---|---|
| 그림 | 저장되지 않는다. 글만 들어간다 |
| 한 번에 저장할 크기 | 원문 50,000자 |
| 요약 | 500자 |
넘으면 나눠서 이어 저장할 수는 있다(이어서 저장). 하지만 그림이 필요하거나 장황한 설명이 필요한 문서라면, 나눠 넣는다고 문서가 되지는 않는다.
3. 그러니 나눠 두라
사람이 읽을 문서: 따로, 팀과 함께
그림·표·긴 설명을 마음껏 담아서 문서 도구·레포·위키에 둔다. 팀이 열어보고 고치고 리뷰하는 자리다. 여기서는 완성된 결론이 중요하다.
AiAkiv: 그 문서를 도출한 과정 전체
문서에는 결론만 남는다. 거기 도달하기까지 오간 것들은 사라진다. 그걸 AiAkiv에 남긴다.
- 왜 그렇게 정했는지: 결론 옆에 안 적히는 판단 근거
- 접은 대안과 접은 이유: 나중에 같은 대안이 다시 올라올 때 가장 아쉬운 것
- 막혔던 지점과 푼 방법: 다음에 같은 벽을 만났을 때
- 틀렸던 가정과 그걸 뒤집은 근거
정작 시간이 지나 다시 필요해지는 것이 이쪽이다. 그리고 이런 내용은 문서로 쓰기엔 번잡하고, 기억으로는 딱 맞는다: 조각조각이고, 서로 연결되어 있고, 질문을 받았을 때 튀어나오면 되는 것들이기 때문이다.
4. 그러면 이렇게 된다
나중에 그 문서를 펴놓고 AI에게 물어보라.
"이 설계 문서에서 캐시 계층을 이렇게 잡은 이유가 뭐였지?"
AI가 문서만 보면 문서에 적힌 것밖에 못 말한다. 그런데 과정이 AiAkiv에 있으면: 검토했다가 접은 방식, 그때의 측정값, 접은 이유까지 얹어서 답한다. 문서에 없는 내용이다.
문서는 무엇을 말하고, AiAkiv는 왜를 말한다. 둘이 붙을 때 훨씬 풍요로워진다.
실제로 어떻게 하나
작업하면서 이렇게 굴리면 된다.
- 일하는 동안: 결정이 나거나, 대안을 접거나, 막혔다 풀릴 때마다
ak 저장해. 길면 이어서 저장한다(저장하기, 이어서 저장). - 정리할 때: 사람이 읽을 문서를 따로 쓴다. 문서에는 결론과 그림을 담는다.
- 문서를 커밋·공유할 때: 그 문서의 위치를 기억에도 한 줄 남긴다. "이 논의의 결과 문서는 〇〇에 있다"는 한 줄이 나중에 둘을 이어준다.
- 다시 필요할 때: 문서를 펴놓고 AI에게 묻는다.
자주 겪는 문제
- "문서를 넣었는데 원하는 대로 안 나온다." 문서 통짜는 요약 하나에 여러 주제가 뭉쳐서 어느 질문에도 잘 안 걸린다. 주제 단위로 쪼개서 저장하는 편이 낫다.
- "그림이 핵심인데 어떡하나." 그림은 문서 쪽에 두고, AiAkiv에는 그 그림이 말하려는 것과 그렇게 그린 이유를 글로 남긴다.
- "백업 삼아 넣어두면 안 되나." 백업 용도로는 맞지 않는다. AiAkiv는 원문 보관소가 아니라 관계를 기억하는 곳이다(AiAkiv란). 원본은 원본대로 보관하라.
관련 문서
- AiAkiv가 무엇을 기억하는가 → AiAkiv란
- Event·Entity·Tag·연결의 구조 → 핵심 개념
- 언제·어떻게 저장하나 → 저장하기
- 긴 원문을 나눠 이어 저장하기 → 이어서 저장
- 여러 AI로 일하며 사람이 이해하는 채로 남기기 → 여러 AI와 일하기