정의
LLM이 원문을 소비할 때마다 기존 위키를 직접 갱신하여 지식을 점진적으로 누적시키는 패턴. RAG(질의 시점에 원문 재탐색)와 달리, 지식이 한 번 컴파일되면 계속 현재 상태로 유지된다.
핵심 속성
- 핵심 차이: RAG는 쿼리마다 재발견 / LLM Wiki는 지식을 persistent artifact로 누적
- 3계층 구조:
- Raw sources — 불변 원문 (LLM이 읽기만 함)
- Wiki — LLM이 생성·유지하는 마크다운 파일 디렉토리
- Schema — 위키 구조와 워크플로우를 정의하는 설정 문서 (CLAUDE.md 등)
- 3가지 오퍼레이션:
- Ingest: 원문 추가 → 요약·교차참조·인덱스 갱신 (파일 10~15개 동시 갱신)
- Query: 위키에서 답변 생성 → 답변 자체를 위키에 다시 파일로 저장
- Lint: 주기적 건강 점검 (모순, 고아 페이지, 누락 교차참조)
- index.md: 전체 위키 카탈로그 (쿼리 시 LLM이 먼저 읽는 파일)
- log.md: append-only 처리 이력 (
## [날짜] 액션 | 제목파싱 가능 포맷) - 작동 원리: 교차참조·갱신·일관성 유지라는 유지보수 부담을 LLM이 담당 → 인간이 포기하지 않음
관계
- 20260508-llm-wiki-compounds-with-accumulation — 이 패턴의 핵심 주장: 지식 누적 효과
- 20260508-atomic-notes-enable-context-injection — 아토믹 노트 구조가 LLM 컨텍스트 주입과 맞닿는 지점
- 20260508-llm-system-patterns-7 — 대조. Eugene Yan의 RAG 중심 7패턴은 “쿼리마다 재발견” 모델, 본 패턴은 “지식 컴파일·누적” 모델로 대안 관점 제시
인용
“The wiki is a persistent, compounding artifact. The cross-references are already there. The contradictions have already been flagged. The synthesis already reflects everything you’ve read.”
“The human’s job is to curate sources, direct the analysis, ask good questions, and think about what it all means. The LLM’s job is everything else.”