Memory Distillation Workflow

Executive summary

raw한 기록은 그대로 쌓아두면 검색은 가능해도 재사용이 어렵다. 반대로 핵심 지식을 별도 문서로 증류하면, LLM이 그 위에서 Q&A·요약·시각화·블로그 작성까지 반복적으로 수행하기 쉬워진다.

Core insight

개인 메모 시스템의 가치가 커지는 지점은 기록량 자체가 아니라, raw notes를 compiled knowledge로 계속 승격시키는 루프가 만들어질 때다.

Key ideas

  • memory는 사건과 관찰을 담는 raw layer다.
  • knowledge는 memory에서 추상화한 reusable layer다.
  • publish-ready front matter를 함께 유지하면 knowledge가 곧 블로그 초안이 된다.

Evidence from notes

  • Primary notes:
    • [[memory/2026-04-03.md]]
  • Observations:
    • 단일 일기 파일은 맥락 보존에는 강하지만 개념 재사용에는 약하다.
    • 지식 문서는 source note를 링크해야 추적성과 신뢰성이 유지된다.
    • Obsidian 템플릿을 쓰면 문서 품질을 일정하게 유지하기 쉽다.

Structured model

Problem / context

일일 memory 로그는 시간이 지날수록 누적되지만, 그 안의 교훈·프레임워크·체크리스트는 따로 꺼내지 않으면 검색 비용이 커지고 활용도가 떨어진다.

Mechanism

LLM이 memory 노트를 읽고 반복 가능한 통찰을 추출한 뒤, knowledge 문서로 재구성한다. 이 문서는 제목, 요약, 핵심 아이디어, 증거, 체크리스트, 오픈 질문을 포함한다.

Implications

이 구조를 유지하면 이후의 질문 응답은 raw memory 전체를 뒤지는 대신 knowledge 레이어를 우선 활용할 수 있고, 블로그·슬라이드·도표 같은 산출물도 더 쉽게 생성할 수 있다.

Reusable checklist

  • 이 내용이 사건이 아니라 원칙/프레임워크로 일반화 가능한가?
  • source note 링크가 남아 있는가?
  • 제목이 영어 kebab-case slug로 재사용 가능하게 정리되었는가?

Open questions

  • knowledge 문서 간 index/graph 허브를 별도로 둘 필요가 있는가?
  • health check용 lint 규칙을 어느 수준까지 자동화할 것인가?

Suggested next outputs

  • 블로그 포스트 초안
    e.g. blog post / slide deck / visual diagram / comparison table
  • knowledge health check 체크리스트
  • [[MEMORY]]
  • [[compound/lessons]]
  • [[memory/2026-04-03.md]]