Karpathy의 LLM 위키 패턴(https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f)을 AI 트렌드 추적에 적용해 본 개인 프로젝트입니다. 일일 요약은 다음 날이면 휘발하는데 트렌드는 누적된 데이터에서만 보인다 — 그래서 뉴스레터가 아니라 위키를 키우는 쪽으로 만들었습니다.
어떻게 도는지
- 매일 아침 에이전트가 arXiv·HuggingFace Daily Papers·각 랩 공식 블로그·X·중국 랩(DeepSeek·Qwen·Moonshot·Z.ai·MiniMax 로테이션)·US Federal Register를 수집
- 원본 스냅샷을 불변으로 보존하고, 조직/모델/개념/논문 페이지를 생성·갱신 (모든 사실에 출처 인용 강제)
- 기계적인 피드 폴링은 GitHub Actions가 매시간 하고, LLM은 판단·집필만 (candidates 파일로 인계)
- 일요일엔 주간 종합(synthesis)과 위키 정합성 lint를 따로 돌립니다
현재 규모 (2026-07-26)
- 위키 107페이지 / 상호링크 371개 — 홈이 그 링크 그래프입니다. 노드 전부가 실제 페이지 링크이고, 노드에 마우스를 올리면 그 페이지가 인용한 것만 밝아집니다
- 모델 릴리스 타임라인 51개 (출시/발표 상태 구분)
- 주간 종합 10주치, 일일 브리프 56개
- 2026-05-16 시작 후 72일째 무인 운영
만들면서 알게 된 것 몇 가지
- 검색으로 소스를 폴링하니 포착이 중앙값 +6일 늦었습니다. RSS 직접 폴링으로 바꾸고 중국 랩을 로테이션에 넣은 뒤 +1~4일로 줄었습니다 (전엔 +27~46일 지각한 것도 있었습니다)
- HTTP 200을 반환하면서 실제로는 죽은 피드가 5개 있었습니다(2018년에 멈춘 스텁, soft-404 등). 항목 수와 최신 날짜를 같이 재지 않으면 "죽은 소스"와 "조용한 주"를 구분할 수 없습니다
- 파이프라인의 운영 로그(포착 지연 배지, 랭킹 점수, dedup 목록)가 독자 화면에 그대로 노출돼 있었습니다. 운영자용 기록과 독자용 지면을 분리했습니다
- 모델 스펙 표에 값이 없을 때 행을 지우지 않고
unknown으로 남기게 바꿨습니다. 빠진 행은 안 보이지만 unknown은 셀 수 있어서, 매주 lint가 커버리지를 추적합니다
RSS와 이메일 구독(더블 옵트인)도 있습니다. 피드백 환영합니다 — 특히 "이런 정보가 더 보이면 좋겠다"는 쪽이요.