Claude Code + Obsidian으로 만든 QA 지식 관리 시스템

안녕하세요! 다들 잘 지내시나요? 어느새 5월도 막바지라 날씨가 슬슬 여름 냄새가 나기 시작하네요.

오늘은 제가 요즘 개인적으로 만들고 굴려보고 있는 지식 관리 시스템에 대해 이야기해보려 합니다. Obsidian이라는 노트 앱과 Claude Code라는 AI 도구를 조합해서 만든 건데요, 한 달 정도 써보면서 느낀 점들을 천천히 풀어보겠습니다 ㅎㅎ

이 글은 어디까지나 제 개인적인 실험 기록이니 가볍게 읽어주시면 감사하겠습니다!

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🤔 왜 만들었나?

QA로 일하면서 반복적으로 부딪혔던 문제가 세 가지 있었습니다.

첫째, 정보량이 너무 많아졌어요. AI 시대가 되면서 티켓·PR·메신저·위키·외부 글이 동시에 쏟아지는데, 이걸 온전히 받아내고 기억하는 게 점점 어려워졌어요.

 

둘째, 기록과 지식은 다른 거더라고요. 노션·컨플루언스에 히스토리는 잘 남기고 있었는데, 막상 비슷한 이슈를 다시 만나면 공식 문서를 다시 검색하고 있었어요. "팀이 기억하기 위한 기록"과 "내가 바로 꺼내 쓸 수 있는 지식"은 다른 거였죠.

 

셋째, 경험기반 테스팅을 제대로 못 하고 있었어요. ISTQB의 경험기반 테스팅(Experience-based Testing)은 말 그대로 테스터의 경험이 자산이 되는 기법인데, 빠른 배포 사이클에서 어제 경험한 게 오늘 활용 가능한 형태로 손에 잡혀 있지 않았어요.

 

세 문제의 공통 원인은 하나였어요. 외부 정보가 내 지식으로 변환되는 구조가 없다는 것. 그래서 공식 문서(팀 정렬용)는 그대로 두고, 개인 vault(개인 회상용)를 따로 만들기로 했습니다.

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🧱 시스템 구조: 3개 레이어

시스템은 성격이 다른 세 레이어로 분리했어요. 한 부분이 바뀌어도 전체가 흔들리지 않도록요.

① Capture — 마찰 없이 받아두는 입구. Web Clipper, /obs 명령어로 일단 인박스에 저장. 분류는 나중에 합니다.

② Engine — Claude Code 위에 만든 슬래시 스킬들이 분류·생성·정리를 담당합니다.

③ Knowledge — 시간이 지날수록 가치가 쌓이는 자산 레이어. 나머지 두 레이어는 결국 여기를 채우기 위한 통로예요.

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📁 폴더 구조: PARA 변형

Tiago Forte의 PARA 프레임워크(Projects·Areas·Resources·Archive)에 QA 직무용 폴더 3개를 추가했어요.

숫자 prefix는 정보의 흐름 그대로예요. 들어오고(0) → 진행하고(1) → 정리되고(2~4) → 보관(5)

가장 중요한 폴더는 4번 Resources입니다.

여기에 쌓이는 인사이트와 도메인 MOC(Map of Content)가 시스템의 진짜 가치예요. 경험기반 테스팅에서 활용하는 체크리스트도 이 폴더에 자연스럽게 누적돼요.

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⚡ 슬래시 스킬: 반복 결정을 명령어로 고정

"이번에도 이 폴더로 옮길까?" 같은 작은 분류 결정이 쌓이면 피로가 생기더라고요. 반복되는 패턴을 명령어로 박제했습니다.

명령어역할

/new-project {티켓번호}	티켓·위키 자동 수집 → 4파일 세트 생성
/close-project {티켓번호}	인사이트 추출 → 정책 갱신 → MOC 백링크 → 아카이브
/new-issue	6섹션 이슈 노트 생성 (발견·현상·원인·대응·인사이트·재발방지)
/obs {내용}	현재 컨텍스트 기반으로 vault 적절한 위치에 자동 라우팅
/tc-writer	명세에서 ISTQB 기반 TC 자동 도출

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🛡️ Guardrails: AI 추측을 막는 4가지 규칙

AI가 자동으로 문서를 작성하는 시스템에서 가장 위험한 건 그럴듯한 추측이 사실처럼 박제되는 것이에요.

실제로 한 번 겪었습니다. 명세 검토 중 ✅ 표시된 항목의 근거를 추적했더니 AI가 빈칸을 "합리적 디폴트"로 메운 결과였어요.

그 이후로 CLAUDE.md에 4개 규칙을 고정해 뒀습니다.

1. 출처 없는 ✅ 금지 — 모든 사실 행은 D번호·링크·검증 메모 중 하나 필수
2. 결정 적용 범위 명시 — 구두 합의 내용은 발화 범위를 넘어 일반화 금지
3. 5문항 자가 점검 — 명세 작성 후 체크리스트 통과 시에만 사용자에게 제출
4. 정정 이력 보존 — 잘못된 항목은 삭제 대신 "정정 이력"으로 명시, 결정 로그는 append-only

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🌱 한 달 운영 결과

수치보다는 체감 변화 위주로 정리했어요.

• 같은 이슈를 두 번 검색하는 빈도가 줄었어요
• 새 프로젝트 시작 시 과거 관련 인사이트가 컨텍스트로 자동 로드돼요
• Slack 스레드 65개 메시지에서 미기록 결정 2건을 자동 발견해서 결정 로그에 추가한 사례가 있었습니다.
  • 그로 인해 놓치거나 누락될뻔한 정책을 조기에 찾을 수 있었습니다.

시스템의 핵심 설계 원칙은 하나라고 생각합니다. AI는 저자가 아니라 내비게이터
가치는 vault에 있고, AI는 그 vault를 활용하는 에너지를 낮춰주는 역할이라고 생각합니다.

 

조금 더 자세한 내용은 아래에 있습니다.
Github : https://github.com/raeyoung-works/qa-knowledge-vault