simon-brain-query

simon-brain-query

Obsidian wiki vault들을 통합 검색하여 사전에 축적된 지식으로 질문에 답변한다.

vault 목록은 하드코딩하지 않는다. ~/Obsidian/*-wiki/ 글로브 패턴으로 매번 동적 감지하므로, vault가 추가되거나 삭제되어도 자동 반영된다.

Trigger

• /simon-brain-query {질문} — 직접 호출
• /simon-brain-query (질문 없음) — 무엇을 검색할지 질문
• 다른 스킬에서 사전 지식 조회 시 내부적으로 검색 로직 참조

Instructions

Step 1: Vault 동적 감지

ls -d ~/Obsidian/*-wiki/ 2>/dev/null

감지된 vault 목록을 통보한다:

[Brain] 활성 vault 감지:
- buzzvil-wiki (320 documents)
- ai-wiki (5 documents)
- infra-wiki (0 documents)

문서 수는 각 vault의 wiki/INDEX.md에서 > **N documents** 패턴으로 추출한다.

vault가 0개면: "활성 vault가 없습니다. ~/Obsidian/ 아래에 *-wiki 디렉토리를 생성하세요."

Step 2: 키워드 추출 및 검색

질문에서 핵심 키워드를 추출하고, 두 단계로 검색한다.

2-A: INDEX.md + TAGS.md 스캔 (빠른 매칭)

각 vault의 wiki/INDEX.md와 wiki/TAGS.md를 읽고 질문 키워드와 매칭되는 문서를 식별한다. INDEX.md는 테이블 형식이므로 Keywords 컬럼을 중심으로 스캔한다.

이 단계에서 관련 vault와 후보 문서 목록을 파악한다.

2-B: ripgrep 심층 검색 (INDEX에 없는 경우)

INDEX.md 매칭이 불충분하면 ripgrep으로 wiki/ 내부를 직접 검색한다:

# 각 vault에서 키워드 검색
rg -l "keyword1|keyword2" ~/Obsidian/{vault-name}/wiki/ --type md

Grep 도구를 사용하여 검색한다 (bash의 rg 대신).

Step 3: 관련 문서 읽기

후보 문서들을 읽되, 효율을 위해 다음 순서를 따른다:

1. 가장 관련도 높은 문서 2-3개를 먼저 읽기
2. 그 문서의 [[wikilinks]]를 따라가며 추가 관련 문서 확인
3. 필요하면 추가 문서를 더 읽기 (최대 5-7개)

Feature Applicability Extraction (조건부 — 기능/피처에 대한 질문일 때): 질문이 기능의 동작·적용 범위·커버리지에 관한 것이면 문서에서 다음을 명시적으로 추출한다:

• 적용 대상 (라인아이템 타입/전략/유저 조건 등 entry condition)
• 전제 조건 (prerequisite)
• 예외 케이스

문서에서 확인되지 않으면 "확인되지 않음 — 코드/문서 추가 조사 필요"로 표시. 이 정보는 후속 분석(특히 커버리지 모집단 정의)의 정확도를 좌우하므로, 누락 시 단순히 답변하지 말고 "확인되지 않음"을 명시한다.

Step 4: 크로스-vault 연결 감지

여러 vault에서 관련 문서를 찾았으면, vault 간 연결을 명시한다.

예시:

[Cross-vault] buzzvil-wiki의 "ArgoCD 배포 절차"와 
              infra-wiki의 "Kubernetes Deployment 개념"이 연결됩니다.

이 연결 정보는 각 vault의 wiki/GRAPH.md도 참조하여 보강한다.

Step 5: 합성 답변

검색 결과를 바탕으로 질문에 답변한다. 답변에는 반드시 출처를 명시한다:

[답변 내용]

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출처:
- buzzvil-wiki: adserver/multi-reward-api-architecture.md
- buzzvil-wiki: adserver/cpa-conversion-event-routing.md  
- infra-wiki: kubernetes/deployment-strategies.md