안녕하세요
저는 최근 AI 멀티에이전트의 장기기억을 위해 LLM Wiki를 구축하고 있습니다.
그 과정에서 한 가지 고민이 있었습니다.
열심히 정리한 지식이 Wiki 안에만 머무르면 활용 범위가 생각보다 제한적이라는 점입니다. 결국 사람은 보고서를 만들고, 블로그를 쓰고, 발표를 해야 하니까요.
그래서 LLM Wiki와 함께 Marp를 사용하고 있습니다.
회사에서 보고서나 발표 자료를 만들다 보면 같은 내용을 여러 번 작성하게 됩니다.
문서는 문서대로 쓰고, 발표할 때는 다시 PPT를 만들고, 수정 사항이 생기면 둘 다 고쳐야 하죠.
Marp는 Markdown으로 슬라이드를 작성하고 PDF, PPTX, HTML로 변환할 수 있는 도구입니다.
처음에는 단순히 PPT를 빠르게 만들기 위해 사용했는데, 사용하다 보니 진짜 장점은 "지식 재활용"에 있다는 생각이 들었습니다.
예를 들어 LLM Wiki에 특정 기술이나 프로젝트 내용을 Markdown으로 정리해두면,
Wiki 문서
블로그 초안
보고서
발표 자료
를 모두 같은 원본에서 만들 수 있습니다.
특히 Claude Code 같은 AI에게 "MD 파일 작성 시 Marp 형식으로 작성해줘"
또는 "이 문서를 10장 발표자료로 변환해줘"
라고 요청하면 슬라이드 초안이 바로 생성됩니다.
Obsidian을 사용한다면 더욱 자연스럽습니다.
웹 자료 수집 → 노트 작성 → LLM Wiki 구축 → 문서 작성 → 발표자료 생성
이 과정이 모두 Markdown 하나를 중심으로 연결됩니다.
제가 Marp를 추천하는 이유도 PPT를 예쁘게 만드는 도구라서가 아닙니다.
LLM Wiki를 구축하는 목적이 단순한 정보 저장이 아니라 "필요한 순간에 지식을 활용하는 것"이라면, 발표 자료까지 자동으로 생성할 수 있어야 한다고 생각합니다.
결국 AI 시대의 문서는 읽기 위한 문서가 아니라 재활용 가능한 지식 자산이 되어야 하지 않을까요?
관련 내용을 정리해봤습니다.
Marp로 마크다운 슬라이드 만들기: 파워포인트 없이 발표 자료 끝내기
https://wikidocs.net/blog/@Allen/18956/
클로드 코드(Claude Code) 멀티에이전트 팀 자동화 완성 가이드 : AI 개발팀 구성부터 Remote-Control 실전까지
https://wikidocs.net/book/19736
![펌] 이광재 '평택을 패배, 전략적 미스…조국 낙선시킬 필요 있었나?'](https://img.kkulgag.com/2026/06/10/1781101597-126d71c84c49ad.jpg)
