CLI 에이전트의 지식 자산화 복리

웹앱이든 CLI든 결국 같은 모델(지능)을 쓴다. 진짜 차이는 대화에서 얻은 통찰을 얼마나 마찰 없이 지식 볼트로 즉시 내재화(자산화)할 수 있는가다.

"기본적인 웹 검색이나 이미지 생성마저 CLI에서 가능하다면 굳이 웹앱을 쓸 이유가 있나?"라는 질문에서 출발한 정리.

본질 — 웹앱이나 CLI나 동일한 모델을 사용한다. 지능 자체는 같다.

핵심 차이 — 지식의 내재화 속도

1. 마찰력(friction) 최소화 — 대화 중 가치 있는 통찰이 나왔을 때, 복사 → 붙여넣기 → 분류의 수동 과정 없이 에이전트에게 지시 한 번으로 슬립박스의 영구 메모로 변환·저장할 수 있다.
2. 닫힌 루프(closed loop)의 지식 복리 — 에이전트가 볼트 내 기존 문서를 상시 참조하므로, 일반론이 아니라 내 사고 맥락 위에서 대화가 이어지고 개인화된 축적이 복리로 일어난다.

그래서 이동 중의 캐주얼한 사용을 제외한 깊은 작업에서는, 볼트와 직접 연결된 CLI 에이전트를 쓰는 것이 지식 축적의 복리를 극대화하는 방식이다. 이 메모 자체가 그 워크플로우의 산물이다.

같은 흐름의 인프라 측면은 실행 주체의 이동에, 환경 구현은 터미널·Obsidian 중심의 작업 환경에 정리했다.