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§orgmode-skills: 에이전트를 위한 Denote PKM 조직모드 통합

5 min read

히스토리

  • [2025-11-21 Fri 18:06] 업그레이드 방향
  • [2025-10-30 Thu 01:11] 초안

2025 조직모드 이해와 워크플로우

orgmode-skills: Claude Agent를 위한 Denote PKM 스킬

  • [2025-10-30 Thu 01:11] 초안

프로젝트 목표

“Bringing Anthropic’s Life Sciences paradigm to Life Everything”

Denote-first. Org-mode powered. Life-scale proven.

Claude AI를 위한 포괄적 Denote PKM 시스템 지원. **3,000+ org 파일**로 검증된 실전 스킬.

비전: Life Sciences → Life Everything

Anthropic이 Life Sciences (PubMed, Benchling, 10x Genomics)로 증명한 패러다임을 Life Everything으로 확장:

DomainContextResult
AnthropicPubMed (millions of papers) + ClaudeScientific AI
This ProjectDenote (3,000+ org files) + ClaudePersonal Knowledge AI

Same methodology. Different domain. Universal paradigm.

왜 Skill인가, Prompt가 아닌?

“Skills transform Claude from a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.” — Anthropic, Agent Skills Engineering Blog

Skills는 operational systems:

  • PDF Skill: 8 Python scripts (bounding boxes, validation…)
  • XLSX Skill: recalc.py (LibreOffice integration)
  • Denote-Org Skill: finder, graph builder, silo manager (3,000-file knowledge graphs)

문제와 해결

Without This Skill

❌ Claude doesn’t know Denote: `20251021T105353—title__tags.org` ❌ 3,000+ 파일 검색 = 토큰 낭비 ❌ Knowledge graph 느리고 오류 ❌ 여러 silos (`/org/`, `/claude-memory/`) 혼란

With This Skill

✅ Denote domain knowledge 내장 ✅ Python scripts 효율적 (finder, graph, executor) ✅ Knowledge graph cached ✅ Safe code execution (org-babel compatible) ✅ Silo management (multiple domains)

9-Layer System의 일부

Layer 3 (Knowledge Understanding):

Layer 7: Knowledge Publishing (notes.junghanacs.com)
Layer 6: Agent Orchestration (meta-config)
Layer 5a: Migration (memex-kb)
Layer 4: AI Memory (claude-config)
Layer 3.5: RAG/Vector DB (embedding-config)
Layer 3: Knowledge Mgmt (Zotero, denote-org 🆕) ← 여기!
Layer 2: Dev Environment (Doom Emacs)
Layer 1: Infrastructure (NixOS)

주요 기능

Denote Core

  • File naming: `20251021T105353—title__tag1_tag2.org`
  • Frontmatter parsing
  • Link resolution: `[denote:ID]`
  • Tag-based search
  • Silo management
  • Knowledge graph (3,000+ files validated)

Org-mode Base

  • Heading/property parsing
  • Code block execution (literate programming)
  • Timestamp handling
  • Export (markdown, PDF, HTML)

Performance

  • Python scripts (not token generation)
  • Caching
  • Efficient graph traversal

실전 사용 사례

  1. Knowledge Graph Navigation: `[denote:ID]` 연결 파일 즉시 찾기
  2. Tag-based Search: 3,000 파일에서 llmlog 태그 즉시
  3. Silo Management: `/org/` vs `/claude-memory/` 자동 구분
  4. Literate Programming: org-babel compatible code execution
  5. Link Resolution: Denote ID → Full filepath

문서 타임라인 (2개 docs/)

  1. 20251021T113500—denote-org-skills-프로젝트-시작-배경-및-작업-로그

    • 프로젝트 시작 배경 및 작업 로그

  2. 20251022T120000—skills-에이전트-학습-실험

    • Skills 에이전트 학습 실험

로드맵

Phase 1: Core (Current)

  • Project setup
  • README.md, SKILL.md

Phase 2: Denote Core

  • denote_finder.py
  • denote_links.py
  • denote_silo.py

Phase 3: Org-mode Base

  • org_parser.py
  • org_execute.py

Phase 4: 0.1 Release

  • Testing with 3,000+ files
  • Public release

철학: Tools for Life

“저에게 필요한 것은 경쟁력 있는 지식 노동자로 살 수 있는 방법이었습니다.” “도구는 존재에 녹아든다”

Anthropic Life Sciences 접근을 biology research → personal knowledge work로 확장.

Life Sciences (Biology) → Life Everything (Living)

메타정보

포트폴리오 가치:

  • Anthropic Skills 생태계 확장: PDF/XLSX처럼 Denote-Org도 Skill
  • Production Scale: 3,000+ 파일 검증
  • 패러다임 확장: Life Sciences → Life Everything
  • 9-Layer 통합: claude-config, memex-kb, embedding-config와 연결

상태: 🟡 Development 작성일: 2025-10-21 작성자: Jung Han (junghan0611) 라이선스: Apache 2.0

org-master 이야기 관련

  • [2025-11-21 Fri] [현재 대화 세션] 에서 논의된 내용.

배경

  • 기존 `orgmode-skills`의 Python 스크립트는 파일 시스템 기반으로, 한계가 명확함.
  • `org-mcp` 프로젝트는 Emacs 자체를 서버로 만들어, Org-mode의 구조적 API를 제공하는 더 근본적인 해결책을 제시함.

통합 전략: `@org-master` 에이전트

  • 철학 (Why): 사용자의 노트(`20251030T011106…`)에 담긴 “Life Everything” 비전과 구조적 파싱 원칙을 계승.
  • 기술 (How): `org-mcp`를 백엔드로 사용하여 Emacs와 직접 통신.

`@org-master`의 역할

  1. 단일 진입점: 모든 Org-mode 관련 요청은 `@org-master`가 전담.
  2. 구조적 파싱: `read` 대신 `org-read-outline`으로 목차를 먼저 파악하고, `org-read-headline`으로 필요한 부분만 접근하여 토큰 효율 극대화.
  3. 안전한 쓰기: `edit` 대신 `org-update-todo-state` 등 구조적 API를 사용하여 데이터 무결성 보장.
  4. Emacs 연동: 실행 중인 Emacs 인스턴스가 “진실의 원천”이 됨.

기대 효과

  • 지능적인 컨텍스트 파악: 단순 텍스트가 아닌, 구조화된 지식으로 Org 파일을 이해.
  • 토큰 효율성 증대: 필요한 부분만 정확히 읽어 비용 절감.
  • 안전성 및 확장성: Emacs API를 통해 더 복잡하고 안전한 작업 수행 가능.

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