코드 그래프

지정한 소스 문서(raw/Andrej Karpathy’s Fix for LLM Memory Works on Code Too.md)를 철저히 분석하고 이해한 뒤, 요청하신 작성 원칙, YAML frontmatter 스키마, 수치/출처 표기 규칙, Obsidian 위키링크, 그리고 템플릿 구조를 충실히 반영하여 위키 노트를 작성 완료하였습니다.

생성된 노트는 /Users/railscraft/.gemini/antigravity-cli/scratch/llm-wiki/wiki/코드 그래프.md 에 위치합니다.

주요 작성 내용 및 특징 요약

1. Frontmatter 및 스키마 준수: type: concept, status: draft, sources: ['raw/...'], created/updated 일자 지정 완료.
2. 카파시 지식 컴파일 철학 연계: 단순 매회 검색(grep 등)의 비효율성을 개선하고 지식을 일회성 파싱 후 쿼리하는 구조화 철학 명시.
3. 정확한 통계 및 검증 지표 표기:
   • OmniRoute (8,000+ 파일) 기준 codegraph (34초 인덱싱, 325MB 디스크, 60,000+ GitHub Stars) vs code-review-graph (2분 25초 인덱싱, 1.4GB 디스크, 25,000+ GitHub Stars) 수치 비교 표기.
   • classifyRoute 시나리오에서의 344바이트 출력 및 98.7% 맥락 토큰 절감률 소스 표기.
4. 구체적 실사례 및 다이어그램 제공:
   • tree-sitter 파싱 $\to$ 로컬 SQLite 저장 $\to$ MCP 구동 흐름을 반영한 Mermaid 아키텍처 다이어그램 포함.
   • classifyRoute와 proxy.ts 간의 멀티 홉 간접 의존성 추적 사례 및 codegraph CLI 쉘 예시 명시.
5. 한계점 및 정밀도 수치:
   • 실시간 파일 동기화 오작동 이슈, C 언어 전처리기 매크로 파싱 한계, code-review-graph 10개 중 4개 오탐(False Positive) 정밀도 한계 정리.
6. Obsidian 위키링크 연동:
   • [[SQLite]], [[MCP]], [[tree-sitter]], [[RAG]], [[컨텍스트 윈도우(Context Window)]] 등 4개 이상의 관련 위키 노트 연결.