ObsDog Docs · Overview

문서를 저장하는 도구에서,
지식을 개선하는 시스템으로.

ObsDog은 사람과 AI가 함께 쓰는 로컬 우선 지식 저장소입니다. 무엇이 존재하는지만 보여주지 않고, 무엇이 검색되고 노이즈였으며 실제로 사용되고 유용했는지 측정합니다.

Local first Block native Human + AI
Landscape

기존 도구 사이의 빈틈을 연결합니다.

ObsDog은 문서 편집기나 LLM trace 도구를 단순히 복제하지 않습니다. 지식 자체와 그것이 실제 작업에서 사용된 증거를 같은 생명주기로 연결합니다.

서비스잘하는 것ObsDog이 연결하는 지점
로컬 지식 그래프Obsidian

Markdown, 링크, 플러그인 기반 개인 지식 관리

검색 노출·사용·유용성 측정은 핵심 범위가 아님

작성, 공유, 권한, 페이지 분석과 팀 워크플로

블록 리비전과 AI 검색 근거를 하나의 관측 사슬로 다루지 않음

모델 호출, retrieval trace, dataset과 evaluation

사람이 관리하는 지식의 장기 이력과 유지보수가 중심은 아님

지식 관측ObsDog

문서·블록·검색·사용·평가·수정을 같은 identity로 연결

현재 private prototype이며 공개 배포와 cloud sync는 준비 중

Why it is different

특별한 점은 기능 하나가 아니라 연결 방식입니다.

Stable knowledge identity

문서 안의 중첩 블록이 이동·수정돼도 identity와 lineage를 유지합니다.

Evidence, not inference

검색됐다는 이유만으로 사용됐거나 유용했다고 추정하지 않습니다.

Feedback becomes maintenance

유용함, 비유용, 노이즈, 검증 상태와 이유가 실제 업데이트 큐로 이어집니다.

Humans and AI, explicitly

사람·Agent·시스템·평가자의 행동과 판단을 섞지 않고 기록합니다.

Measurement contract

다섯 상태를 구분해야 지식 품질을 설명할 수 있습니다.

  1. 01
    retrieved

    검색 후보로 반환

  2. 02
    exposed

    화면 또는 Agent 문맥에 노출

  3. 03
    selected

    의도적으로 선택

  4. 04
    used

    인용·복사·링크 등으로 사용

  5. 05
    useful

    작업에 도움이 됐다고 평가

각 상태는 독립적인 관측입니다. exposed는 used가 아니고, used는 useful을 보장하지 않습니다.

Product status

로컬 개인 사용부터 제대로 시작합니다.

현재 기반
  • 계정 없는 로컬 CLI·macOS 구조
  • 안정적인 블록·리비전·annotation 계약
  • 검색 trace와 피드백 중심 대시보드
  • stdio 및 보호된 HTTP MCP 기반
다음 단계
  • 실제 로컬 저장·검색 vertical slice
  • 선택적 개인 기기 동기화
  • 팀 공유·권한·동시 편집
  • 서명된 CLI·macOS·iOS 배포

현재 화면은 representative prototype입니다. 로그인, cloud sync, 결제, 공개 패키지는 아직 제공된다고 표시하지 않습니다.

Observable Docs

지식의 양이 아니라 작동 여부를 보세요.

대표 데이터로 검색 품질, 노이즈, 유용성, 지식 상태가 어떻게 연결되는지 확인할 수 있습니다.

대시보드 살펴보기