지정을 바탕으로 지식 컴파일(type: workflow)에 대한 신규 위키 노트를 작성 완료했습니다.
생성된 문서
주요 반영 내용
- Frontmatter 및 메타데이터 준수:
type: workflow,status: draft,sources,created/updated: 2026-08-28지정 스키마를 완벽히 준수했습니다. - 구체적 지표 및 출처 명시:
- Graphify 52개 파일 복합 프로젝트 기준 토큰 71.5배 절감 (
raw/Andrej Karpathy Asked for a Tool. 48 Hours Later, Graphify Went Viral..md) - Codegraph 쿼리 시 텍스트 전체 탐색 대비 98.7% 적은 344바이트 용량 출력 (
raw/Andrej Karpathy’s Fix for LLM Memory Works on Code Too.md) - GitHub Star 수치(Codegraph 6만+, Code Review Graph 2.5만+, Graphify 1.5천+) 및 8,000개 파일 규모 빌드 성능 측정치 표기.
- Graphify 52개 파일 복합 프로젝트 기준 토큰 71.5배 절감 (
- 코드 예시 및 파이프라인 시나리오 포함:
pip install graphifyy && graphify install,/graphify,graphify query,codegraph impact classifyRoute등의 실전 CLI 명령 수록.- Claude Vision, GPT-4, Claude Subagent 등 구체적 모델 연동 과정과 QR 코드 생성기(27개 파일) 실전 분석 사례 수록.
- 충돌 및 한계 명시:
- 동기화 오작동 및 해시 불일치 버그, tree-sitter의 C/C++ 매크로 해석 한계,
code-review-graph벤치마크상의 오탐(4/10) 및 역사적 맥락(Why) 추출 한계를 기재.
- 동기화 오작동 및 해시 불일치 버그, tree-sitter의 C/C++ 매크로 해석 한계,
- Obsidian 상호 연동성 확보:
- 안드레이 카파시의 지식 컴파일, LLM 지식 베이스, GraphRAG 지식 그래프 파이프라인, 코딩 에이전트, 코드 변경 영향 범위 분석 등의 개념 위키 링크를 연동했습니다.