채팅으로 끝나는 AI 사용을 줄이고, 실제 작업·검증·결정만 골라 git 기반 LLM Wiki에 남기는 개인 작업 운영 흐름입니다.
처음에는 Discord에서 AI에게 일을 시키는 정도였지만, 금방 문제가 보였습니다. 대화가 길어질수록 중요한 결정, 검증 결과, 백업 위치가 채팅 속에 묻혔고 다음 세션은 같은 맥락을 다시 복구해야 했습니다.
그래서 모든 대화를 저장하는 쪽이 아니라, 나중에 다시 필요한 것만 llm-wiki에 남기는 운영 규칙으로 바꿨습니다.
Discord를 개인 AI 작업 인터페이스로 쓰고, Hermes Agent를 실행 계층으로 두며, 결과는 ~/workspace/repos/llm-wiki에 구조화해 저장하는 개인 지식관리·작업 기록 시스템입니다. 파일 수정, git, 원격 서버 작업, 배포 검증, 예약 작업을 대화에서 시작하되, 남길 가치가 있는 결과만 문서로 승격시키는 흐름에 초점을 맞췄습니다.
ai/**는 source of truth, human/**은 한국어 발표 산출물핵심은 AI가 답변만 하고 끝나는 구조가 아니라, 다음 작업자가 다시 읽을 수 있는 운영 지식으로 남기는 구조입니다.
Discord: 개인 작업 요청과 피드백을 주고받는 인터페이스Hermes Agent: 파일, git, 원격 서버, 브라우저, 예약 작업을 수행하는 실행 계층llm-wiki: 프로젝트 지식, repo note, worklog, 사람용 포트폴리오 산출물을 저장하는 Markdown 저장소git workflow: 변경 내용을 커밋·푸시해 장기적으로 추적 가능한 지식 저장소로 관리cron workflow: 사람이 매번 기억하지 않아도 wiki 변경을 원격에 동기화하는 보수적인 자동화 흐름이 프로젝트의 포인트는 “Discord 봇을 만들었다”가 아닙니다. AI와 주고받은 작업을 그냥 흘려보내지 않고, 검증된 결정과 운영 기록만 골라 장기 지식 베이스로 만드는 개인 운영 방식입니다. 이력서, 기술 포트폴리오, 서버 작업, 배포 검증처럼 여러 작업이 한 저장소의 맥락으로 이어지도록 설계한 점을 보여줍니다.
llm-wiki/AGENTS.md에 AI-facing source와 Korean human-facing output의 역할이 분리되어 있습니다.ai/worklog/, ai/repo-notes/, ai/wiki/에 작업 결과와 durable knowledge를 남기는 규칙이 있습니다.사용량, 세션 수, 생산성 개선률 같은 수치는 아직 공개용으로 검증하지 않았기 때문에 의도적으로 쓰지 않았습니다.
근거 문서: ai/wiki/projects/hermes-discord-llm-wiki-system.md, AGENTS.md, ai/worklog/2026/2026-W24.md