Obsidian

Claude Code

데이터추출팀

마크다운 한 장으로
팀을 운영하는 법

CDE팀이 Obsidian + Claude Code로 일하는 방식

Background

3명인 데이터추출팀이 하는 일

금감원, 금융위, FIU, 한국은행, 국세청, 카카오뱅크, DAXA 등 10개 이상 금융 기관에 데이터를 제출하는 팀. 크게 두 가지 일을 함.

01

정기 보고

기관별로 정해진 주기(일·주·월·분기)에 맞춰 데이터를 추출해서 제출. 기관마다 분류 체계, 정의, 포맷이 다르고, 기준도 자주 바뀜.
예: 리브랜딩으로 코인 심볼 변경 → 과거 데이터까지 소급 수정. 토큰스왑 분류 기준 변경 → 모든 정기보고 영향.

02

수시 요청

국회 의원실, 감사원, 검찰, 투자사 등에서 비정기적으로 들어오는 데이터 추출 요청. 기한은 보통 3~4일.
요청마다 필요한 데이터가 다르고, 체결·입출고·KYC·AML·잔고 등 여러 소스 테이블을 조합하는 SQL 작업이 대부분. 요청서를 해석하고, 맞는 테이블을 찾고, 기관 기준에 맞게 필터링하는 과정이 필요함.

문제는 도메인 지식. 기관별 기준, 테이블 선택 규칙, 과거 변경 이력 같은 것들이 사람 머릿속에만 있었음. 새 팀원 온보딩에 2주, 담당자가 휴가면 기준을 아는 사람이 없는 상황.

분기말·정기보고 시즌엔 수시 요청이 한꺼번에 몰리고, 평시엔 고도화·마트화 중심. 인력을 늘릴 수 없는 구조라서, 도메인 지식을 파일에 쌓아두고 AI가 조합하는 방식을 택함.

Demo

요청이 들어오면

1

Slack 요청을 그대로 붙여넣기

DAXA 코인 이전 데이터 긴급 추출 요청. 요청서 텍스트를 Claude에 그대로 전달함.

2

Claude가 관련 기준을 직접 찾아 읽음

cp_address_info MOC에서 구조와 기존 패턴 확인

Memory에서 v1/v2 차이, CDE-1673 선례 참조

CLAUDE.md에서 SQL 규칙, 컬럼 명명 규칙 로드

3

SQL 초안 작성 + 검증 포인트 제시

초안을 파일로 작성하고, 사람이 확인해야 할 것 2가지를 스스로 짚어줌. 초안 작성까지 수 분.

같은 방식으로 처리한 다른 건

AML 스테이블코인 테마모니터링

USDT/USDC 거래 상위 100인 + 입출고 패턴 + CDD + FDS 알럿. 체결·입출고·KYC·이상거래 4개 소스 조합.

Claude가 알아서 적용:
· prep_codmin_employee_rel_user 업무용 계정 제외 — Memory
· block_code='A8' = SYSTEM 자동 차단 — Memory
· amount / 1e4 단위 환산, 입출고 필터 — CLAUDE.md

이 테이블 조합을 처음부터 파악하면 반나절. 초안은 바로 나왔고, 검증 1회로 확정.

4일

의원실 스테이블코인 보유·유출입

25년 3월 vs 26년 3월 보유량 비교. 함정: 두 시점에 써야 하는 소스 테이블이 다름.

· 25년 3월 → int_user_account
· 26년 3월 → int_user_account_full (25년 6월 도입, 이전 기간 미존재)

모르고 같은 테이블로 추출하면 오류 메시지 없이 숫자가 조용히 틀림. Memory가 이 차이를 알고 있어서 자동 구분 적용.

1일

RAG 파이프라인 없음. 프롬프트 엔지니어링 없음. 별도 프레임워크 없음.
CLAUDE.md는 팀이 직접 관리하는 마크다운 파일이고, Memory는 텍스트 파일. 특별한 AI 전문지식 없이 써왔음.

How

어떻게 가능한가

1

기준을 마크다운으로 정리

SQL 규칙, 기관별 기준, 과거 실수를 파일로 남겨둠.

CLAUDE.md · Memory · docs/

2

Claude가 읽고 작업

CLAUDE.md는 세션 시작 시 자동 로드. docs·sql은 작업 중 Claude가 직접 검색해서 읽음.

↺

새로 알게 된 기준을 다시 저장

다음 세션은 이번에 쌓인 지식까지 포함해서 시작됨.

참고: 이 문서들을 팀이 처음부터 앉아서 작성한 게 아님. CLAUDE.md만 직접 작성했고, Memory는 작업 중 Claude가 알아서 저장. docs/도 작업 완료 후 정리 과정에서 생성됨. 62개 문서 + 30개 Memory는 수개월간 일하면서 자연히 쌓인 것.

CLAUDE.md — 팀 규칙서

Memory — 실수 교훈, 도메인 지식

◈ Obsidian Vault

WORK.md

진행 상태판 · 체크박스

docs/ · MOC

62개 기준 문서 · 11개 네비게이션

sql/

adhoc · routine · enhance

◆ Claude Code Context

CLAUDE.md

SQL 규칙 · 마트 명명 · 프로세스

Memory

30+ 지식 항목 · 실수 교훈

Custom Skills

/wiki-ingest · /wiki-lint · /work-blocking

누가 Claude Code를 써도 동일한 기준이 적용된다

Obsidian vault graph

LLM Wiki Pattern — Karpathy (2025)

보통 방식: AI에게 지식을 주려면 별도 시스템을 구축해야 함. 문서를 변환하고, 검색 엔진을 붙이고, 파이프라인을 운영.
Karpathy 제안: 그런 거 필요 없음. AI가 직접 위키(마크다운 문서)를 읽고, 새로 알게 된 건 직접 써서 업데이트하면 됨.

CDE가 한 것:
· 읽기 — Claude가 CLAUDE.md·Memory·docs를 직접 읽음 (벡터 DB 없음)
· 쓰기 — 작업 후 새 기준을 Memory에 저장, docs 생성 (LLM이 위키를 업데이트)
· 루프 — 쓸수록 위키가 두꺼워지고, 다음 작업의 정확도가 올라감

Karpathy gist — "Instead of RAG, have LLMs maintain and update a comprehensive wiki"

Impact

도입 전후 비교

수시 요청 처리 (월)

20.5건

26건

고도화 건수 (월)

4건

5.7건

정기보고 자동화 → 주 5시간 확보 → 수시 요청 대응 + 고도화에 재투입.
기한 4일 요청을 2시간에 처리할 수 있었던 건 기준을 이미 알고 있었기 때문.

인원은 그대로, 일의 구성이 바뀜. "일단 돌리자" → "기준을 개선하자".

기준 자동 적용 시점별 테이블 차이, 필터 조건 변경 등을 Memory가 기억. 설명하지 않아도 맞는 테이블, 맞는 필터가 적용됨.

반복 설명 제거 "이건 금감원 기준이야, 금융위 기준이야?" 같은 확인이 필요 없어짐. 기준이 바뀌어도 영향 범위를 AI가 파악.

기록의 질 Jira 25H2: 323건 중 본문 있는 건 92건(28%). 현재: 기준 문서 62개 + MOC 11개. 의사결정 근거, 기준 변경 이력, 실수 원인까지 남아있음.

62

기준 문서 (docs/)

30+

Memory 항목

11

MOC 네비게이션

Tools

왜 Obsidian인가

Obsidian은 로컬 마크다운 에디터. 파일은 전부 .md로 내 컴퓨터에 저장됨. Notion처럼 DB에 갇히지 않고, 마크다운이니까 Claude Code가 그대로 읽고 쓸 수 있음.

로컬 파일 서버 없음. Git으로 버전 관리, 팀원 간 공유도 Git pull/push. 클라우드 종속 없이 팀이 소유하는 지식.

위키링크 [[문서명]]으로 문서 간 연결. Graph View로 지식 구조가 시각화됨. MOC(목차 노트)로 주제별 네비게이션.

Claude Code 호환 같은 폴더에서 작업. Claude가 Grep으로 문서 검색, Read로 읽기, Write로 작성 — 별도 연동 없이 바로 동작.

무료 개인 사용 무료. 팀 전체가 써도 라이선스 비용 없음.

Getting Started

시작하려면

세팅 (1회)

1. Obsidian 설치 → 프로젝트 폴더를 vault로 열기

2. 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 생성. "매번 설명하는 것"을 적으면 됨 — 코드 컨벤션, 자주 쓰는 테이블, 반복되는 실수 등.

3. Claude Code로 작업 시작. CLAUDE.md는 매 세션 자동 로드됨.

운영

· Memory는 쓰다 보면 자연히 쌓임. 작업 중 새로 알게 된 기준이나 실수를 Claude가 알아서 저장.

· 기준 문서(docs/)는 필요할 때 하나씩. 처음부터 구조를 잡으려 하면 안 하게 됨.

· 문서가 10개 넘으면 MOC(목차 노트) 만들어서 주제별로 묶기.

· Git으로 관리하면 팀원 모두 같은 vault를 공유할 수 있음.

주의할 점

· CLAUDE.md에 너무 많이 넣으면 역효과. 핵심 규칙 위주로, 나머지는 docs/에 분리.

· AI 초안은 반드시 사람이 검증. 특히 숫자가 들어가는 작업은 크로스체크 필수.

· Memory에 틀린 정보도 저장될 수 있음. 주기적으로 정리 필요.

?

팀 간 협업

상대 팀의 CLAUDE.md와 docs가 있으면 AI가 두 팀의 컨텍스트를 함께 읽고 작업 가능. 지금은 협업할 때마다 서로의 기준을 구두로 설명 중.

?

새 팀원 합류

CLAUDE.md + Memory가 있으면 구두 설명 없이 AI를 통해 팀 컨텍스트 접근 가능. 지금은 온보딩이 담당자 시간에 의존.

?

팀원 교체

기준과 판단 근거가 파일에 남아있으면 사람이 바뀌어도 컨텍스트 유지. 지금은 퇴사 = 지식 유실.

CLAUDE.md 하나면
시작할 수 있습니다

팀의 기준을 마크다운으로 정리해보세요.
궁금한 점 있으면 편하게 연락 주세요.

Obsidian + Claude Code · CLAUDE.md + Memory · LLM Wiki Pattern — Karpathy (2025)

마크다운 한 장으로팀을 운영하는 법