Slogs LLM Wiki 사용법 완전 가이드

# Slogs LLM Wiki 사용법 완전 가이드 > 2026.06.24 기준으로 정리한 Slogs LLM Wiki 사용 안내입니다. 이 글은 사람이 직접 Slogs 화면에서 Wiki를 검색하는 방법과, Codex·Claude·GitHub Copilot 같은 AI Agent가 Slogs MCP를 통해 장기 기억을 조회하고 저장하는 방법을 함께 다룹니다. Slogs LLM Wiki는 단순한 메모장이 아닙니다. AI Agent가 이전 결정, 사용자 선호, 판단 기준, 프로젝트 맥락, 작업 기억을 다시 찾아 쓰도록 만든 개인 지식 저장소입니다. 한 번의 채팅 안에서만 유지되는 기억이 아니라, 다음 세션과 다른 Agent에서도 재사용할 수 있는 “검증 가능한 장기 기억”을 만드는 것이 목적입니다. 핵심은 세 가지입니다. 1. 기억할 만한 정보를 자연어로 남긴다. 2. Slogs가 그 정보를 GraphRAG 검색 가능한 Wiki 항목으로 인덱싱한다. 3. AI Agent가 필요한 순간 `search`, `recall`, `read`, `remember`, `merge`, `update` 같은 MCP 도구로 그 기억을 다시 사용한다. 이 글을 끝까지 읽으면 Slogs LLM Wiki를 다음과 같이 운영할 수 있습니다. - 내 Slogs 화면에서 LLM Wiki 항목을 검색하고 읽는다. - Agent에게 붙여넣을 Slogs MCP 정책 프롬프트를 얻는다. - Slogs MCP 토큰과 엔드포인트를 설정한다. - Agent가 언제 `search`를 쓰고 언제 `recall`을 써야 하는지 구분한다. - 새 기억을 저장하기 전에 중복을 찾고, 기존 기억에 병합한다. - `categoryPath`로 기억을 정리한다. - Raw Provenance로 기억의 출처와 병합 이력을 검증한다. - 검색 품질이 나쁠 때 query, categoryPath, limit, minRelevancePercent를 조정한다. --- ## 1. Slogs LLM Wiki가 해결하려는 문제 AI Agent를 쓰다 보면 같은 설명을 반복하게 됩니다. - “이 프로젝트는 AOT 배포가 기본이 아니야.” - “내가 선호하는 용어는 이 표현이 아니라 저 표현이야.” - “이 오류는 지난번에 이 경로로 해결했어.” - “이 작업은 먼저 이 파일을 읽고, 그 다음 이 스크립트를 실행해야 해.” - “이 사용자는 이런 방식의 fallback 구현을 싫어해.” 일반 채팅 기록만으로는 이런 맥락을 안정적으로 이어가기 어렵습니다. 새 세션이 열리거나 Agent가 달라지면 이전 판단 기준을 모를 수 있습니다. 로컬 문서에 적어둘 수도 있지만, Agent가 언제 어떤 문서를 먼저 봐야 하는지 보장하기 어렵고, 프로젝트를 넘나드는 선호나 장기 운영 규칙은 더 흩어지기 쉽습니다. Slogs LLM Wiki는 이 문제를 “Agent가 조회할 수 있는 장기 기억”으로 풀려고 합니다. 사람이 직접 작성한 문서라기보다, Agent와 사용자가 함께 쌓아가는 작업 기억 저장소입니다. 좋은 LLM Wiki 항목은 이런 성격을 가집니다. - 나중에 다시 사용할 가능성이 있다. - 단순 로그가 아니라 판단 기준이나 재현 가능한 지식이다. - 현재 파일만 읽어서는 알기 어려운 배경이 들어 있다. - 다른 Agent가 작업을 이어받을 때 도움이 된다. - 저장 후에도 출처를 추적할 수 있다. 반대로 다음 정보는 LLM Wiki에 넣지 않는 것이 좋습니다. - API 키, 비밀번호, 토큰 같은 민감 정보 - 일회성 로그 전문 - 임시 실행 내역 - 검증되지 않은 추측 - 현재 코드나 문서에서 쉽게 다시 확인할 수 있는 단순 사실 - 이번 턴 안에서만 의미 있는 중간 상태 --- ## 2. Slogs LLM Wiki의 기본 구조 Slogs LLM Wiki 항목은 크게 다음 정보를 가집니다. - 제목 - Source Prompt - Content - 태그 - categoryPath - 생성/갱신 시각 - 열람 횟수 - Raw Provenance ### Source Prompt Source Prompt는…