문제를 먼저 정의하고, AI와 소프트웨어를 검증 가능한 흐름으로 번역하는 기록 https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/ 2026-09-01T00:00:00Z 이지훈 https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/case-5-knowledge-flywheel/ 2026-09-01T00:00:00Z

문제: 기록은 쌓이는데 다시 안 읽게 되는 — 노트의 운명을 바꾸고 싶었다. 해결: 원본 하나에서 화면·검색·공개가 자동 파생되는 구조 + 브라우저에서 바로 쓰는 기록 루프. 결과: 294문서가 15페이지 공개 사이트·FTS5 검색·이슈 기반 기록으로 자동 순환 — 이 케이스 스터디도 그 산출물이다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/wiki-brain/ 2026-09-01T00:00:00Z

이 위키는 처음부터 뇌였다. 2026-06-24 첫 기록 네 줄이 그렇게 적혀 있다. 그 선언이 294개 문서로 자란 결과를, 문서 하나를 점 하나로 찍어 그린다. 손으로 배치하지 않았다 — 빌드할 때마다 vault 를 다시 읽어 같은 자리에 찍는다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/journey/ 2026-08-31T00:00:00Z

2024년 11월 첫 커밋부터 지금까지, 흩어진 저장소에 쌓인 2,008커밋을 하나의 성장 서사로 엮은 기록. 실패와 시행착오도 증거로 남긴다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/agentic-engineering-ladder/ 2026-08-31T00:00:00Z

무엇을 만들었는지가 아니라, 만드는 방식이 어떻게 바뀌었는지의 기록. 2024-11 첫 커밋부터 오늘까지, 7개 저장소 실측으로만 그린다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/solve-for-x/ 2026-08-31T00:00:00Z

기술이 아니라 반복되는 불편에서 시작하는 문제 해결 스튜디오. 일을 시작하는 5단계, AI 를 붙이는 기준, 그리고 "모든 업무를 자동화합니다"라고 약속하지 않는 이유를 적었습니다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/about/ 2026-08-31T00:00:00Z

모호한 문제를 완료 기준으로 바꾸고, AI가 실행할 부분과 사람이 판단할 부분을 나눠 작은 시스템으로 옮기는 5단계 작업 흐름. 포지셔닝 문장이 뜻하는 것과 뜻하지 않는 것도 함께 적었습니다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/career/ 2026-08-31T00:00:00Z

분기마다 마일스톤 한 장, 매달 "남은 변화"와 근거 링크만. 2026 Q3 목표는 스토어 릴리스를 사람 승인으로 통과시키는 것 — 웹 배포는 완료, 네이티브 심사는 승인 대기입니다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/case-3-multi-agent-departments/ 2026-08-30T00:00:00Z

문제: 여러 AI 에이전트가 같은 repo를 두고 충돌했고, 누가 무엇을 했는지 대화 기록으로는 판정이 안 됐다. 해결: AI에게 권한이 아니라 계약을 — 5부서 조직, handoff STATE 머신, 삼중 신호 판정기, 사람 승인 게이트 6종. 결과: 충돌이 8단계로 자동 판정되고, 부서 상태가 파일로 영속화되며, 위험 경계가 명문화된 조직이 됐다 (현재도 운영중).

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/growth-roadmap/ 2026-08-30T00:00:00Z

수익·고객 유입, 검증 가능한 기술 사례, 문위스퍼의 제품 성장을 동시에 움직이되 목표와 측정 결과를 섞지 않습니다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/case-1-from-hwp-to-appstore/ 2026-08-28T00:00:00Z

문제: 혼자서 기획→백엔드→모바일→심사→배포→재심사까지 전부 해야 했다 (거절 3회 포함). 해결: Flutter 전환 + ASC API 제출 자동화 + 서명 파이프라인 구축. 결과: Moon Whisper App Store 판매중(READY_FOR_SALE), 재제출이 당일 처리되는 체계 확립.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/case-2-one-person-company-erp/ 2026-08-28T00:00:00Z

문제: 1인 회사의 모든 상태(고객·재무·제작·전달)가 이메일과 머릿속에 있었다. 해결: 접수→인증→분류→제작→전달 상태 머신을 갖춘 웹 시스템 + 어드민 16화면. 결과: 189커밋, 테스트 35건, 라이브 사이트(solve-for-x.net 200), E2E 1건 실측 통과.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/case-4-appstore-automation/ 2026-08-28T00:00:00Z

문제: 3개 앱의 심사 제출이 웹 콘솔 수동 작업이었다 — 느리고, 기록이 안 남고, 반복될수록 실수가 쌓였다. 해결: ASC(iris) API 직접 호출로 제출 자동화 + GitHub Actions 서명 업로드 파이프라인. 결과: 제출 전문 9,100줄이 증거로 남고, 서명 실패 3단계를 커밋으로 극복 — 재제출이 절차가 아닌 명령이 됐다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/projects-catalog/ 2026-08-27T00:00:00Z

흩어진 8개 프로젝트의 규모·기술·상태를 한 표로. 커밋 수는 git rev-list --count HEAD 실측이며, 최신값은 여정 개요의 자동 측정 지표에서 확인할 수 있다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/ai-native-five-layers/ 2026-08-24T00:00:00Z

AI-native는 모델 하나가 아니라 맥락·실행·피드백·검증·경험을 하나의 책임 가능한 흐름으로 연결하는 설계 방식이다.

https://dlwlgnsrhy.github.io/llm-wiki-pages/evidence-and-human-control/ 2026-08-24T00:00:00Z

AI 결과의 그럴듯함을 성공으로 착각하지 않도록, 자동 실행과 사람의 판단·검증·책임을 분리합니다.