[완결] Series: 비슷한 옵시디안 플러그인 여섯 개를 파보니
지금 만들고 있는 Obsidian LLM Wiki 플러그인과 같은 컨셉(Karpathy's LLM Wiki)을 구현한 다른 플러그인 여섯 개를 GitHub에서 직접 받아 소스 코드까지 읽고 비교한 기록. 각 플러그인의 아키텍처·차별점을 하나씩 살펴본 뒤, 마지막엔 지금 만드는 것과 종합적으로 비교한다.
-
obsidian-llm-wiki(karpathywiki)를 파보니 — 임베딩 없이 그래프로 검색하는 이유
지금 만드는 플러그인과 같은 컨셉(Karpathy의 LLM Wiki)을 구현한 옵시디안 플러그인 중 가장 크고 활발한 obsidian-llm-wiki(플러그인 id: karpathywiki, 551스타)를 소스까지 받아서 파봤다. 임베딩·벡터DB 없이 그래프 위 Personalized PageRank로 검색하는 이유, 믹스인 패턴으로 쪼갠 main.ts, API 키를 OS 키체인에 저장하는 2단계 마이그레이션까지.
-
AI Wiki(ikeniborn)를 파보니 — API 키를 data.json에서 뺀 이유
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 2편. AI Wiki(ikeniborn)는 스타 4개짜리 작은 프로젝트지만 조사 당일(9월 2일)까지도 커밋될 만큼 활발하고, docs/superpowers 폴더가 그대로 있어서 지금 만드는 플러그인과 같은 Claude Code 워크플로로 만들어졌다는 걸 알 수 있었다. 가장 중요한 발견은 API 키를 동기화되는 data.json이 아니라 별도 local.json에 저장한다는 것이었다.
-
AI RAG + LLM Wiki를 파보니 — 서비스 파일 30개짜리 설계가 하루 만에 버려졌다
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 3편. yep49의 AI RAG + LLM Wiki는 리랭킹·하이브리드 검색·피드백 튜닝까지 갖춘 서비스 파일 30개짜리 RAG 파이프라인이었지만, GitHub 생성일과 마지막 커밋일이 하루 차이였다.
-
Auto LLM Wiki를 파보니 — 바꾸기 전에 미리 보여주는 게 핵심이었다
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 4편. Auto LLM Wiki는 이 시리즈에서 obsidian-llm-wiki 다음으로 스타가 많다(13개). 차별점은 검색이나 프롬프트가 아니라 Office 문서 파싱(xlsx·docx·pptx)과, AI가 파일을 고치기 전에 변경 계획을 미리 보여주는 previewModal이었다.
-
Ziran LLM Wiki를 파보니 — 말로 설명하면 평가해주는 파인만 학습법
옵시디안 LLM Wiki 플러그인 비교 5편. Ziran LLM Wiki는 스타 1개짜리 작은 프로젝트지만, 소스를 열어보니 음성 녹음·전사부터 에이전트 툴 호출 루프까지 갖춘 예상 밖으로 정교한 구조였다. 핵심은 파인만 학습법 — 개념을 말로 설명하면 그 설명이 실제 노트에 근거하는지 AI가 평가해준다.