Knowledge Manager Workflow
"이관이 곧 완성이다 (Harvesting is Refining)" 이 워크플로우는 문서의 위치를 스스로 파악하여, 수확(이동) 또는 정제(현장 개선) 작업을 수행합니다. 모든 작업은 품질 향상을 동반합니다.
1단계: 문맥 파악 및 설정 (Context Sensing)
- Load Standards:
this document를 로드하여 품질 기준을 확인합니다. - Detect Mode: 대상 파일의 경로를 확인합니다.
- Case Harvest: 경로가
99_Inbox또는10_Projects포함 -> 이동 및 정제 모드. - Case Refine: 경로가
20_Learning포함 -> 현장 정제 모드.
- Case Harvest: 경로가
- File Type Check:
.ipynb(Jupyter Notebook) -> 변환 파이프라인 가동..md(Markdown) -> 표준화 파이프라인 가동.
2단계: 품질 향상 파이프라인 (Refinement Pipeline)
어떤 모드이든 아래 과정을 공통 수행하여 문서를 Gold Standard로 만듭니다.
A. 노트북 변환 (Notebook users only)
대상 파일이 .ipynb인 경우:
- Format: 마크다운으로 변환하되, 기존 헤더 구조를 유지합니다.
- Code: 실행 가능한 코드는
python코드 블록으로 감쌉니다. - Synthesis: 코드의 결과나 의미를 설명하는 분석(Analysis) 텍스트를 추가합니다. (단순 코드 덤프 금지)
B. 내용 통합 (Consolidation)
- Scan Plan: 같은 폴더에
Plan_*.md나Overview.md가 있는지 확인합니다. - Absorb: 플랜 파일의 핵심 내용(목표, 리소스, 미해결 질문)을 본문의 'Introduction'이나 'Meta' 섹션으로 가져옵니다.
- Delete: 흡수된 플랜 파일은 삭제하여 중복을 제거합니다.
C. 표준화 및 보강 (Standardization)
- Template:
resources/concept-template.md를 참조하여 문서 구조(정의, 예시 등)를 잡습니다. - Source Track: Frontmatter에
Source: {Original_Project_Name}을 텍스트로 기록합니다. - Enrichment: 내용이 빈약하면(특히 정의/예시)
search_web을 사용하여 내용을 보강하고 출처를 남깁니다. - Prune: 깨진 링크(Dead Link)를 제거합니다.
3단계: 최종화 (Finalization)
Mode: Harvest (수확)인 경우
- Targeting:
20_Learning내의 적절한 분류 폴더(Tech_Stack,Domain,General)를 찾습니다. - Move: 정제된 문서를 해당 위치로 이동합니다.
Mode: Refine (정제)인 경우
- Save: 변경 내용을 현 위치에 저장합니다.
4단계: 후처리 (Post-Processing)
- Trigger MOC: 작업이 수행된 폴더(
20_Learning/...)에 대해/obsi-moc-builder워크플로우를 실행하여 인덱스 구조를 갱신합니다.
Standards & Rules
Knowledge Manager Standards
Core Philosophy
"Harvesting IS Refining" (이관이 곧 완성이다) Do not move a note without improving it. Whether moving from a Project or cleaning up an existing concept, the output must always meet the Gold Standard.
Quality Standards (The Gold Standard)
Every note touched by this workflow must meet these criteria:
- Structure: Must follow
concept-template.md(Definitions, Examples, Comparisions). - Clarity: Definitions must be jargon-free (ELI5) where possible.
- Validation: Key claims must be backed by official docs or reputable engineering blogs.
- Connectivity: NO Dead Links. Links must point to valid files in
20_Learning. - Multi-modal: Use code blocks, diagrams (Mermaid), or tables. Text walls are forbidden.
Operations Manual
1. Context Sensing & Mode Selection
- Case A: Inbox/Project (
99_Inbox,10_Projects): Mode is Harvest.- Action: Refine content -> Move to
20_Learning/{Topic}/{Category}.
- Action: Refine content -> Move to
- Case B: Learning Base (
20_Learning): Mode is Refine.- Action: Refine content -> Save in place.
2. Refinement Pipeline (Common)
All files undergo this pipeline:
A. Notebook Conversion (Deep Analysis)
If input is .ipynb:
- Structure: Maintain original headers.
- Code: Convert to
pythonblocks. - Outputs: Capture key outputs (text/dataframe) as text or quotes.
- Synthesis: Add "Analysis" comments explaining why the code/result matters.
- Prohibition: Do NOT create "wrapper" markdowns that just link to the notebook. The content must be extracted.
B. Plan Consolidation
If a Plan_*.md or Overview.md exists alongside the content:
- Absorb: Extract 'Learning Goals', 'Resources', and 'Unresolved Questions'.
- Inject: Append to the Main Note's Introduction or "Future Work" section.
- Delete: Remove the Plan file to ensure a Single Source of Truth.
C. Standardization & Enrichment
- Header Fix: Apply
concept-template.mdstructure. - Tag Swap:
#project/note->#knowledge/topic. - Source Track: Add
Source: {ProjectName}to Frontmatter (Plain text, no wikilink). - Search: If content is thin, perform web search to fill "Definition" or "Examples".
3. Migration Rules (Harvest Only)
- Tech Stack:
20_Learning/10_Topics/Tech_Stack/{Technology}/ - Domain:
20_Learning/10_Topics/Domain/{Field}/ - General:
20_Learning/10_Topics/General/
4. Post-Processing
- MOC Update: Always trigger
/obsi-moc-builderon the target folder. - Link Check: Verify no broken links were created.