사람과 AI를 위한 오픈소스 지식 베이스Beta 0.2.0
기록은 쌓이고,
지식은 서로 연결됩니다.
자료, 대화, 이전 작업 기록을 하나의 지식 베이스에 모아 다음 작업으로 이어갑니다. 사람도 AI도 같은 Context를 읽고 수정하며 함께 일합니다.
- 연결된 지식
- AI 작업 이력
- 오픈소스
- 1찾음출시 핵심 메시지완료
- 2읽음고객 인터뷰 요약완료
- 3수정함신제품 출시 계획완료
실제 dtxWiki UI 구조를 바탕으로 구성
왜 필요한가요?
자료는 끝없이 쌓이는데,
맥락은 자꾸 사라집니다.
자료는 여러 폴더와 앱에 흩어지고, 중요한 결정은 지난 대화 속에 남습니다. dtxWiki는 이 정보와 이전 작업을 하나의 지식 베이스에 모아 다음 작업에서도 다시 사용할 수 있게 합니다.
연결된 지식
문서 너머,
지식의 관계가 보입니다.
생각과 기록을 남기면, 문서 속에서 언급한 다른 메모, 참고한 자료, 함께 자주 읽는 내용들이 저절로 연결됩니다. 복잡한 지식 그래프를 직접 만들지 않아도 전체 맥락을 한눈에 파악할 수 있습니다.
현재 문서와 연결된 참고 자료, 인용한 출처, 함께 자주 보는 메모를 한눈에 탐색합니다.
깔끔한 마크다운 형식으로 작성되어 사람도 직관적으로 읽고, AI도 맥락을 정확히 이해합니다.
지식이 언제 어떻게 발전했는지 이전 수정 내역과 히스토리를 언제든 확인합니다.
수많은 기록 속에서도 필요한 배경과 관련 문서를 검색으로 바로 찾아냅니다.
신제품 출시 계획
팀이 함께 보는 문서오늘 수정됨
같은 지식에서 함께
하나의 지식 베이스에서,
사람과 AI가 함께.
평소 쓰는 AI 도구를 표준 연결 방식인 MCP(Model Context Protocol)로 dtxWiki에 연결하세요. 사람이 작성한 Context를 AI가 찾고 읽을 수 있고, 허용된 범위에서 새 내용을 쓰거나 수정할 수 있습니다.
알게 된 것과 결정한 이유를 Context에 연결합니다.
필요한 내용을 찾고 읽은 뒤, 허용된 범위에서 수정합니다.
MCP가 무엇인가요?AI 도구가 dtxWiki의 지식을 찾고 읽을 수 있게 연결하는 공통 방식입니다.
투명한 AI 협업
무엇을 찾고, 읽고, 수정했는지
투명하게 확인하세요.
Chats에서 AI에게 작업을 요청하면, 필요한 Context를 찾아 읽고 작업한 과정이 그대로 기록됩니다. 결과만 전달받는 블랙박스가 아닙니다.
AI 작업 이력
출시 계획 업데이트
오늘 · AI 도구 · 작업 3개관련 있는 Context 3개를 찾았습니다.
“AI를 바꿀 때마다 프로젝트의 배경부터 다시 설명하는 일이 가장 번거로웠습니다.”
- 반복 설명을 줄이는 것이 가장 큰 기대
- 결과보다 AI가 참고한 자료도 확인하고 싶음
＋ Hero 메시지를 “매번 다시 설명하지 마세요.”로 정리
＋ 고객 인터뷰 요약을 관련 Context로 연결
＋ 일반 사용자 관점의 설명을 우선 배치
어디에 쓸 수 있나요?
배움부터 프로젝트까지,
쌓인 지식이 다음 작업으로.
전문 개발팀만을 위한 도구가 아닙니다. 오래 이어 가고 싶은 일이 있다면 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.
읽은 자료가 다음 탐구로 이어집니다.
문헌과 사료, 논문, 코드와 수식이 담긴 연구 노트, 강의 자료를 주제별로 연결해 리포트와 다음 연구로 발전시키세요.
작은 기록부터 빠르게 쌓아가세요.
고객 인터뷰, 요구사항, 실험과 결정의 이유를 연결해 다음 기획과 실행에서 같은 배경을 바로 이어 사용하세요.
업무 매뉴얼이 실제 작업과 함께 자랍니다.
업무 절차, 고객 대응과 반복되는 결정 기준을 팀 지식으로 쌓아 새 구성원과 AI가 같은 기준에서 시작하게 하세요.
가게의 기준을 매번 다시 설명하지 마세요.
가게 콘셉트, 상품 정보, 고객에게 자주 하는 답변과 운영 노하우를 한곳에 모아 반복 업무에 다시 활용하세요.
설정과 아이디어를 하나의 세계로 연결하세요.
인물, 세계관과 플롯, 참고 자료와 채널의 톤앤매너를 연결해 다음 이야기와 콘텐츠 기획을 이어가세요.
한 학기의 경험을 다음 수업에 이어 쓰세요.
교육과정, 교안, 평가 기준과 수업 결과를 연결해 학기와 연도가 바뀌어도 필요한 맥락부터 다시 시작하지 마세요.
기존 자료 가져오기
가지고 있던 자료도, 지식 베이스의 일부로.
PDF, 문서, 이미지와 데이터 파일을 Library에 가져와 Context에서 참고 자료로 활용하세요. 필요한 경우 AI가 읽기 쉬운 텍스트 형식(Markdown)으로 변환할 수 있습니다.
직접 운영하는 지식 베이스
어디에 두고 연결할지,
알고 선택하세요.
dtxWiki는 직접 관리하는 환경에서 운영할 수 있습니다. 저장 위치와 외부 연결 범위는 설치·운영 방식에 따라 달라질 수 있어 배포 시 기본값과 선택 사항을 구체적으로 안내할 예정입니다.
내 환경에 맞게 설치
Windows, macOS 또는 Linux 가운데 사용하는 환경에 맞는 시작 방법을 선택합니다.
외부 AI 연결 범위 확인
AI를 연결하면 허용한 범위의 내용이 해당 서비스로 전달될 수 있음을 명확히 안내합니다.
공개 범위를 투명하게
지원 기능, 알려진 제한과 변경 사항을 릴리스 정보에서 계속 확인할 수 있게 합니다.
OPEN SOURCE · APACHE-2.0
코드는 열려 있습니다.
더 나은 dtxWiki를 함께.
소스를 확인하고 내 PC에서 자유롭게 운영하세요. 아이디어, 문서와 코드 기여로 dtxWiki를 필요한 방향으로 발전시킬 수 있습니다.
CONTRIBUTE
참여하는 만큼 더 좋아집니다.
- 01써보기
좋았던 점과 불편한 점을 알려주세요.
- 02제안하기
필요한 기능을 GitHub Issue로 남겨주세요.
- 03기여하기
문서와 코드 개선에 함께해 주세요.
FAQ
자주 묻는 질문.
dtxWiki는 어떤 제품인가요?
자료, 결정과 이전 작업을 연결해 쌓는 오픈소스 지식 베이스입니다. 사람과 AI가 같은 Context를 읽고 수정하며 함께 일할 수 있습니다.
지금 설치할 수 있나요?
아직 배포 경로를 연결하기 전입니다. Windows와 macOS 설치 프로그램, Linux npm 패키지를 확인한 뒤 이 페이지의 플랫폼별 시작 버튼을 활성화합니다.
Windows·macOS·Linux에서 어떻게 시작하나요?
Windows와 macOS에서는 설치 파일을 내려받아 실행하고, Linux에서는 안내된 npm 명령으로 설치하고 실행합니다. 지원 운영체제와 세부 요구사항은 배포물 검증 후 함께 안내합니다.
GitHub 소스와 설치 버전은 같은가요?
현재 GitHub에는 이전 공개 버전이 있습니다. Beta 0.2.0 소스와 릴리스는 설치 파일 및 npm 패키지와 함께 업데이트할 예정입니다.
지금 쓰는 AI 도구와 연결할 수 있나요?
MCP를 지원하는 AI 도구(Claude, Cursor 등)와 연결할 수 있습니다. MCP는 AI 도구가 dtxWiki의 지식을 찾고 읽거나, 허용된 범위에서 내용을 작성하게 하는 연결 방식입니다.
Chats에는 AI와 나눈 대화가 모두 저장되나요?
아닙니다. Chats는 대화 전체가 아니라 dtxWiki에서 실행된 찾기, 읽기와 수정 같은 도구 활동을 기록합니다.
데이터는 어디에 저장되고, 외부로 무엇이 전달되나요?
dtxWiki는 직접 관리하는 환경에서 운영할 수 있습니다. 실제 저장 위치와 외부 연결 범위는 설치·운영 방식에 따라 달라집니다. 외부 AI를 연결하면 허용한 범위의 내용이 해당 AI 서비스로 전달될 수 있습니다.
팀으로도 사용할 수 있나요?
같은 지식 베이스를 함께 사용하는 흐름을 지원합니다. 초대, 권한과 공유 범위처럼 Beta 0.2.0에서 제공되는 정확한 협업 범위는 릴리스 노트에서 안내할 예정입니다.
상업적 목적으로 사용할 수 있나요? (비용 및 라이선스)
네. dtxWiki 소프트웨어는 Apache-2.0 라이선스로 공개되는 무료 오픈소스입니다. 상업적 목적으로도 자유롭게 활용할 수 있으며, 사용자가 선택한 서버나 외부 AI API 비용 외에 소프트웨어 라이선스 비용은 없습니다.
Beta에서 아직 준비 중인 기능도 있나요?
네. Preview로 표시된 기능은 계속 개선 중입니다. 이번 Beta의 핵심은 Context에 지식을 쌓고, 사람과 AI가 함께 사용하며, Chats에서 AI 작업 이력을 확인하는 흐름입니다.