LLM Wiki

Code Wiki

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요청하신 소스 문서(raw/Andrej Karpathy’s Fix for LLM Memory Works on Code Too.md)를 바탕으로 Code Wiki 개념 노트를 성공적으로 생성하여 지식 베이스에 반영했습니다.

📄 생성된 파일

📝 작성 및 보강 내용 요약

  1. 규격 준수 Frontmatter 설정

    • type: concept, status: draft, core: false, tags: ['llm', 'agent', 'code', 'codegraph', 'mcp'], sources, created: '2026-08-28', updated: '2026-08-28' 등 지정된 스키마를 완벽히 준수했습니다.

  2. 한 줄 정의 및 핵심 요지

    • 안드레이 카파시(안드레이 카파시)의 지식 컴파일 철학을 코드베이스 분석 영역으로 확장하여, tree-sitter 구문 분석기 + 로컬 SQLite 데이터베이스 + MCP 프로토콜 결합 구조로 심볼 관계망을 컴파일해 조회하는 코드 도메인 전용 LLM Wiki 아키텍처로 정의했습니다.

  3. 상세 기술 분석 및 실증 지표 반영

    • grep 및 키워드 기반 RAG 대비 우위: 키워드 매칭이 놓치기 쉬운 간접 호출 및 멀티스텝 의존성 추적의 강점을 명시했습니다.
    • 대표 도구 벤치마크 및 비교:
      • codegraph: GitHub Star 60,000+개, 8,000개 파일 기준 인덱싱 34초, 디스크 용량 325MB (OmniRoute 테스트)
      • code-review-graph: GitHub Star 25,000+개, 인덱싱 2분 25초, 디스크 용량 1.4GB, PR 위험도 점수(Risk Score) 제공
    • OmniRoute 실증 사례: classifyRoute 함수 테스트 시 grep이 놓친 proxy.ts 간접 연결을 감지하였으며, 컨텍스트 용량을 98.7% 절감한 수치(344 bytes)를 검증 지표로 명시했습니다 ((raw/Andrej Karpathy’s Fix for LLM Memory Works on Code Too.md) 표기 적용).

  4. 구체적 예시 및 명령어

    • codegraph 및 code-review-graph CLI 명령 세트 예시, 게이트 위험도 점수의 6개 산정 요소, 개발/리뷰 단계별 실무 워크플로우를 기재했습니다.

  5. 충돌 및 한계점 정리

    • 지식 그래프 허위 탐지율(False Positive 40%), 파일 저장/이름 변경 시 실시간 동기화 오작동 이슈, C 언어 및 전처리기 매크로 분석 한계 등을 ’## 충돌’ 섹션에 작성했습니다.

  6. 연관 노트 및 출처 정리

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