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PM/PO를 위한 PKM OS 목차

한 장에서 구조를 보려면 원고V2-한눈에보기를 참고한다.

한 줄 메시지

이 책의 전체 질문은 기획자는 개인지식관리(PKM)로 무엇을 어떻게 관리해야 하는가다.

AI 시대 기획자는 메모를 많이 남기는 사람이 아니라, 근거, 결정, 재사용 지식, 실행 결과를 관리하는 사람이다.
이 지식은 맥락, 도메인, 기술이해, 관계의 네 영역으로 자라고, Capture → Organize → Distill → Express의 흐름으로 관리된다.

V2 설계 원칙

1. 책의 첫 질문은 왜 PKM을 해야 하는가가 아니라 기획자는 개인지식관리(PKM)로 무엇을 어떻게 관리해야 하는가로 둔다.
2. 초반에 무엇을 관리하는가와 어떻게 관리하는가를 분리해서 보여준다.
3. Knowledge와 Decision OS는 실제 데이터 저장소 소개가 아니라 운영 방법 중심으로 설명한다.
4. 실제 데이터는 전체를 공개하는 방식이 아니라 대표 샘플만 보여준다.
5. AI 설명은 부록이 아니라 각 단계의 기본 운영 방식 안에 넣는다.

책의 범위와 독자 성취 기준

• 이 책이 관리 대상으로 보는 것은 근거, 결정, 재사용 지식, 실행 결과다.
• 이 지식은 맥락, 도메인, 기술이해, 관계의 네 영역으로 자란다.
• 책의 본문은 이 네 가지 대상을 Capture → Organize → Distill → Express 흐름으로 관리하는 방식을 설명한다.
• 독자는 책을 읽고 Daily 노트 입력, 핵심 노트 분기, Knowledge/Decision OS 운용, AI 협업의 기본 흐름을 자기 환경에 맞게 재현할 수 있어야 한다.

최소 실행 기준

• Obsidian 기본 세팅과 최소 볼트 구조를 만든다.
• Daily Log를 입력 허브로 쓰고, Evidence / Decision / Knowledge / Result 중 어디로 보낼지 구분한다.
• 핵심 노트 1세트와 Project Hub 1개를 만든다.
• Distill 1회와 Express 1회까지 실행해 개인 PKM의 한 사이클을 끝낸다.
• AI는 Capture, Organize, Distill, Express 각 단계에서 보조자로 쓰되 최종 판단은 사람이 맡는다.

전체 흐름

• 프롤로그: AI 시대 기획자의 PKM
• PART 1: 왜 PKM인가
• PART 2: 무엇을 관리할 것인가
• PART 3: 어떻게 Capture할 것인가
• PART 4: 어떻게 Organize할 것인가
• PART 5: 어떻게 Distill할 것인가
• PART 6: 어떻게 Express할 것인가
• PART 7: 어떻게 운영하고 확장할 것인가
• BASE: 개인지식관리 도구, 템플릿, 샘플

도식 fig-book-reading-path는 본문 흐름과 BASE 실습 흐름을 함께 보는 읽기 경로를 설명한다.

프롤로그

• 프롤로그. AI 시대 기획자의 PKM
  • 독자가 바로 이해해야 할 핵심 메시지 제시
  • 왜 → 무엇 → 어떻게 → AI는 어디서 쓰는가를 한 번에 보여주는 입구

PART 1. 왜 PKM인가

기획자의 개인지식관리는 메모 습관이 아니라 판단 인프라라는 점을 설명하는 파트다.

• Ch1. 판단 인프라가 필요한 이유 (Ch3 통합)

  • 기획자의 일은 기록량이 아니라 판단 품질로 평가된다
  • 메모 중심 PKM이 실패하는 세 가지 이유
  • 이 구조가 현장에서 만드는 세 가지 차이: 재설명, 재사용, 팀 기억

• Ch2. AI 시대의 지식부채

  • 정보 생산 속도는 빨라졌지만 판단 근거는 더 쉽게 흩어진다
  • AI가 초안을 빨리 만들수록 인간은 근거와 맥락을 더 잘 관리해야 한다

• Ch3. 기획자는 왜 근거와 결정을 다시 꺼낼 수 있어야 하는가 → Ch1에 통합

PART 2. 무엇을 관리할 것인가

기획자의 개인지식관리가 관리해야 할 대상과 영역을 정의하는 파트다.

• Ch3. 관리 대상 네 가지

  • Evidence: 사실, 관찰, 로그, 인터뷰, 리서치, 피드백
  • Decision: 선택, 이유, 대안, 영향
  • Knowledge: 다음 프로젝트에도 다시 쓸 수 있는 개념, 원리, 방법
  • Result: 실행 결과와 그로부터 나온 발견

• Ch4. 지식의 네 영역

  • 맥락
  • 도메인
  • 기술이해
  • 관계

• Ch5. Decision OS의 역할

  • 무엇을 저장했는가보다 어떻게 근거와 결정을 연결하는가
  • 실제 데이터 전체 공개 대신 Evidence Note, Decision Log 샘플만 제시

• Ch6. Knowledge의 역할

  • 용어, 개념, 산출물, 표기법, 프레임워크, 기법, 체크리스트, MOC
  • 실제 트리 전체 공개 대신 분류 원칙과 대표 샘플만 제시

• Ch7. 결과가 다시 지식이 되는 구조

  • Action/Result가 다시 Evidence와 Knowledge로 승격되는 구조
  • 이 순환이 있어야 PKM이 자산이 된다

PART 3. 어떻게 Capture할 것인가

기획자의 개인지식관리가 하루의 입력을 어떻게 받는지 설명하는 파트다.

• Ch8. Daily Capture 설계법

  • Daily Log를 단순 일기가 아니라 입력 허브로 쓰는 방식
  • 사실, 결정, 지식 후보, 액션 결과를 같은 날에 받는 구조

• Ch9. Capture에서 AI는 무엇을 하는가

  • 입력 정리
  • 1차 분기
  • 기존 노트 탐색
  • 초안 작성
  • 누락 검토

PART 4. 어떻게 Organize할 것인가

기획자의 개인지식관리가 입력을 구조화 가능한 자산으로 바꾸는 방식을 설명하는 파트다.

• Ch10. 객체와 분류 체계 설계

  • Evidence Note
  • Decision Log
  • Knowledge Note
  • Project/Hub/Index

• Ch11. Knowledge Tree와 운영 규칙

  • Knowledge는 어떤 축으로 쌓을지
  • Evidence와 Decision은 어떤 규칙으로 고정할지
  • 파일명·메타데이터·링크로 다시 찾기 쉽게 만드는 방식

• Ch12. Organize에서 AI는 무엇을 하는가

  • 메타데이터 초안
  • 링크 후보 추천
  • 중복 탐색
  • 템플릿 채움

PART 5. 어떻게 Distill할 것인가

기획자의 개인지식관리가 메모를 재사용 가능한 지식으로 승격하는 방식을 설명하는 파트다.

• Ch13. Distill은 승격이다

  • 메모를 짧게 줄이는 것이 아니라 재사용 가능한 지식으로 올리는 과정
  • 반복 패턴을 원리와 기준으로 바꾸는 법

• Ch14. 병합할 것과 남길 것

  • 중복
  • 오래된 노트
  • 고립 노트
  • 승격 후보

• Ch15. Distill에서 AI는 무엇을 하는가

  • 패턴 탐지
  • 승격 후보 제안
  • 누락 축 점검
  • 오래된 문서 리마인드

PART 6. 어떻게 Express할 것인가

기획자의 개인지식관리가 저장된 지식을 실제 산출물로 꺼내 쓰는 방식을 설명하는 파트다.

• Ch16. 컨텍스트 패키지 설계법

  • 문제 정의
  • 근거
  • 결정
  • 관련 지식
  • 제약 조건을 한 번에 꺼내는 방식

• Ch17. 지식을 산출물로 꺼내 쓰는 법

  • PRD
  • 제안서
  • 보고 문서
  • 온보딩 문서
  • Case Study

• Ch18. Express에서 AI는 무엇을 하는가

  • 검색
  • 컨텍스트 조립
  • 초안 작성
  • 비평
  • 대안 비교

PART 7. 어떻게 운영하고 확장할 것인가

기획자의 개인지식관리를 개인 루틴에서 팀 자산까지 확장하는 방식을 설명하는 파트다.

• Ch19. 개인 운영 루틴

  • Daily
  • Weekly
  • Monthly
  • 분기별 Distill

• Ch20. 팀으로 확장하는 법

  • 개인 PKM에서 팀 기억으로 넘어가는 조건
  • 공유 가능한 기준과 샘플 세트

• Ch21. 책에서 다루는 Knowledge와 Decision OS

  • 이식의 출발점은 구조 복사가 아니라 운영 원리의 이해다
  • Knowledge는 분류 기준과 성장 방식이 핵심이다
  • Decision OS는 상태 관리와 근거 연결이 핵심이다
  • 작게 시작하고 멈췄다가도 재개 가능한 구조를 만드는 것이 현실적 이식이다

• Ch22. 실행 가능한 자산으로 전환하는 법

  • 운영 문서
  • 플레이북
  • BPMN/DMN/체크리스트
  • AI가 쓸 수 있는 컨텍스트 패키지

BASE

BASE는 저장소 전체를 공개하는 섹션이 아니라, 이 책의 PKM 방법을 재현할 수 있게 만드는 최소 샘플 모음이다.

처음 읽는 독자라면 B1 → B2 → B3 → B4 → B5 → B6 → B7 → B8/B9 순서로 보면 된다. B10, B11은 중간에 필요할 때 참조하는 보조 문서로 두는 편이 읽기 흐름상 자연스럽다.

• B1. 왜 하필 Obsidian인가

• B2. Obsidian 최소 세팅

• B3. Obsidian 최소 개념

• B4. Obsidian 최소 볼트 구조

• B5. 핵심 노트와 Project Hub 샘플

• B6. Knowledge/Decision OS 샘플 읽는 법

• B7. 템플릿 설계 기준

• B8. Daily Log 템플릿

• B9. 프롬프트와 체크리스트

• B10. 용어집

• B11. PKM 방법론 비교

• B1은 이 책이 왜 Obsidian을 기본 도구로 택했는지 설명한다.

• B2는 독자가 바로 시작할 수 있는 설치와 기본 설정만 정리한다.

• B3은 독자가 책을 따라가기 위해 알아야 할 Obsidian 최소 개념을 정리한다.

• B4는 입력과 연결과 재사용이 막히지 않는 최소 볼트 구조를 설명한다.

• B5는 Evidence, Decision, Result, Knowledge, Project Hub가 한 순환으로 어떻게 연결되는지 샘플로 보여준다.

• B6은 Knowledge와 Decision OS 샘플을 데이터가 아니라 방법으로 읽는 법을 설명한다.

• B7은 핵심 객체와 실행 산출물 템플릿을 어떤 원칙으로 설계할지 정리한다.

• B8은 Capture 입력을 받는 Daily Log의 최소 샘플을 보여준다.

• B9는 각 단계에서 AI에게 무엇을 맡기고 무엇을 사람이 검토해야 하는지 플레이북 형태로 정리한다.

• B10은 책 전체에서 반복되는 PKM 핵심 용어를 정리한다.

• B11은 여러 PKM 방법론을 비교해 이 책의 구조가 왜 CODE를 중심에 두는지 설명한다.

V2에서 특히 달라지는 점

• 기획자는 왜 PKM을 해야 하는가보다 기획자는 무엇을 관리해야 하는가를 먼저 말한다.
• Knowledge와 Decision OS는 저장소 소개가 아니라 방법론으로 다룬다.
• 실제 데이터 예시는 샘플만 보여주고, 독자가 자기 시스템으로 옮길 수 있게 설명한다.
• AI는 마지막 장에서 덧붙이는 주제가 아니라 각 단계의 기본 운영 주체로 넣는다.