Siyuan 노트 v3.7 CLI + 커널 플러그인 + 블록 드래그: 중국 자체 개발 오픈소스 노트의 AI 시대 답변
노트 앱

Siyuan 노트 v3.7 CLI + 커널 플러그인 + 블록 드래그: 중국 자체 개발 오픈소스 노트의 AI 시대 답변

게시일 · 작성자: BibiGPT 팀

Siyuan 노트 v3.7 CLI + 커널 플러그인 + 블록 드래그: 중국 자체 개발 오픈소스 노트의 AI 시대 답변

BibiGPT로 Bilibili, YouTube, 팟캐스트 영상을 한 번에 구조화된 노트로 변환하는 동시에 Siyuan 노트 사용자이시라면 — Siyuan v3.7.x 개발 버전의 이번 업데이트가 여러분의 워크플로우에 주목할 만한 변화를 가져왔습니다. 단순한 UI 소폭 수정이 아니라, 아키텍처 레벨에서 「로컬 AI 자동화」의 문을 열어젖힌 업데이트입니다.

1. Siyuan v3.7.x에서 무슨 일이 있었나

출시 순서에 따라, Siyuan 노트는 2026년 5월 v3.7.x 개발 버전에서 다음 기능들을 집중적으로 선보였습니다:

  • v3.7.0-dev7（2026-05-24） — 커맨드라인 CLI 지원（핵심 마일스톤）/ 커널 플러그인 시스템 출시 / 새 기본 테마 및 아이콘
  • v3.7.0-dev6（2026-05-18） — CLI 기능 지속 개선 / 블록 편집 강화（재귀 접기 / 사용자 정의 블록 펼치기）/ 태국어·네덜란드어·인도네시아어·힌디어·우크라이나어 5개 언어 추가
  • v3.7.0-dev5（2026-05-17） — 코어 플러그인 시스템 / 블록 드래그（모바일 + 태블릿） / 데스크톱·모바일 파일 내보내기 독립 방식（브라우저 비의존）
  • v3.7.0-dev4（2026-05-14） — 블록 편집 재귀 접기 / 펼치기 / IFrame Block 성능 개선
  • v3.7.0-dev3（2026-05-12） — 모바일·태블릿 드래그 정렬 / Inbox 이미지 드래그 투 에디터 / 다국어 확장

전체 changelog: Siyuan 노트 GitHub Releases

한 마디로 요약하면: Siyuan v3.7은 내장 AI를 추가하지 않으면서도, 노트 자체를 스크립트와 플러그인으로 구동할 수 있는 로컬 Agent 기반으로 만들었습니다.

2. BibiGPT 사용자에게 어떤 의미인가 — 제 의견

下面这张手绘草图把刚才说的几个角色之间的关系一次画清：

3. 실전 워크플로우: BibiGPT × Siyuan v3.7 완전 로컬 파이프라인

配图：BibiGPT 团队为本文绘制（手绘风格）

언뜻 보면 이번 업데이트는 「AI 노트」와 별 관련이 없어 보입니다 — 내장 대형 언어 모델 버튼도 없고, 「원클릭 요약」 기능도 없으며, Notion AI처럼 블록 안에 직접 내장된 생성 기능도 없습니다. 하지만 시각을 한 단계 높여보면 Siyuan이 완전히 다른 길을 걷고 있음을 알 수 있습니다.

의견 1: CLI + 커널 플러그인 = 로컬 Agent 프로그래머블 레이어

Notion AI / Tana voice agent의 노선은 AI를 제품 안에 내장하는 것입니다. 제품 내에서 트리거하고 제품 내에서 결과를 소비하며, 연산은 클라우드에서 이루어지고 데이터는 클라우드로 올라갑니다. 일반 사용자에게는 편리하지만, 「AI가 어떻게 실행되는지, 누구의 서버에서 실행되는지, 어떤 모델을 사용하는지」에 대한 제어권이 거의 없다는 대가가 따릅니다.

Siyuan v3.7의 노선은 전혀 다릅니다: 노트 자체를 스크립트로 구동 가능한 기반으로 만드는 것입니다. CLI는 siyuan-cli --notebook="업무 노트" --create-doc "2026-05-28" 같은 명령어로 GUI를 열지 않고도 로컬에서 문서를 생성·수정·검색할 수 있음을 의미합니다. 커널 플러그인 시스템은 플러그인이 Siyuan 프로세스 내부에서 문서의 생명 주기에 후킹하여 데이터 가공, 인덱스 구축, 로컬 벡터화를 수행할 수 있음을 의미합니다 — 모두 로컬에서, AI 로직은 본인이 어떤 모델을 쓸지 직접 결정합니다.

제 의견: 이것은 「메타 툴」 전략입니다 — Siyuan은 여러분 대신 AI를 선택해 주려는 게 아니라, 어떤 AI든 자신에게 연결할 수 있는 로컬 기반이 되고자 합니다. Notion의 노선은 「AI가 제품 안에서 서비스를 제공한다」이고, Siyuan의 노선은 「제품이 인프라이며, 여러분이 직접 AI가 누구인지, 어떻게 실행할지, 데이터가 어디에 있는지 결정한다」입니다. BibiGPT의 사용자층 — 금융업 종사자, 변호사, 의사, 연구자 — 에게 이것은 전혀 다른 가치 제안입니다. 저는 개인적으로 Siyuan이 이번에 올바른 방향을 선택했다고 생각합니다. Notion이 구조적으로 절대 따라할 수 없는 차별화를 선택한 것이죠: 로컬 우선 + AI 프로그래머블 + 제로 데이터 유출.

BibiGPT의 핵심 사용자와 Siyuan의 사용자층은 매우 겹칩니다. 두 제품 모두 「데이터 통제감」에 대한 강한 니즈를 가진 사용자가 많습니다: 금융업 종사자는 투자 리서치 로직의 외부 유출을 우려하고, 변호사와 의사는 고객/환자 정보를 로컬에 두길 원하며, 연구자는 미발표 아이디어가 클라우드로 올라가는 것을 꺼립니다. Siyuan v3.7의 이번 업그레이드는 「영상 이해 → 로컬 노트 → 로컬 AI 2차 가공」이라는 파이프라인을 실용적인 수준으로 연결하는 기술 장벽을 낮췄습니다.

의견 2: BibiGPT와 Siyuan은 상하류 관계이지, 경쟁 관계가 아니다

「AI 노트」라고 하면 많은 사람들이 본능적으로 BibiGPT와 로컬 AI 기능을 가진 노트 앱을 경쟁 구도에 놓고 비교합니다. 하지만 양쪽의 경계를 자세히 들여다보면 이 판단이 틀렸음을 알 수 있습니다.

BibiGPT가 하는 일은 원천 영상 이해입니다: 90분짜리 팟캐스트, 온라인 강의, YouTube 인터뷰를 연산으로 구조화된 텍스트 + 챕터 아웃라인 + 하이라이트 요점 + 마인드맵으로 변환합니다. 이 작업은 대규모 전사 능력, 다국어 이해, 영상 타임라인 정렬에 의존하며 — 클라우드 연산에 크게 의존하는 작업이자, Siyuan이 스스로 할 생각이 없는 영역입니다.

Siyuan이 하는 일은 로컬 지식 축적과 프로그래머블 기반입니다: 노트를 블록 구조로 저장하고, CLI와 플러그인으로 조작 인터페이스를 열어주며, 지식을 어떻게 구성하고 AI가 어떻게 가공할지 본인이 결정하게 합니다. 이 작업은 완전 로컬, 클라우드 의존 제로이며 — BibiGPT가 스스로 할 생각이 없는 영역이기도 합니다.

제 의견: Siyuan v3.7 CLI + 플러그인 시스템을 통해 BibiGPT 영상 요약이 완전히 로컬 플로우를 밟을 수 있게 되었습니다: BibiGPT가 클라우드에서 영상 이해 수행 → 구조화된 markdown을 webhook으로 푸시 → Siyuan CLI가 로컬에서 지정 notebook에 기록 → 커널 플러그인이 로컬 모델（예: Ollama）을 호출하여 영상 간 RAG 질의응답 → 「영상 이해」 단계를 제외한 모든 과정이 완전 오프라인, 제로 데이터 유출. 이 파이프라인의 프라이버시 보장은 Notion AI나 어떤 순수 클라우드 노트 앱도 아키텍처적으로 제공할 수 없는 것입니다. 영상 링크를 BibiGPT에 넘기면 BibiGPT가 이해하고, 이후 모든 지식 가공은 여러분의 기기에서 이루어집니다 — 이것이 진정한 「연산으로 뇌력을 절약하면서 동시에 자신의 지식을 통제한다」입니다.

모바일 블록 드래그와 재귀 접기/펼치기는 작은 기능처럼 보이지만, 스마트폰으로 노트를 정리하는 습관을 가진 사용자에게는 오랫동안 결여되어 있던 기능입니다. iPad에서 Siyuan을 사용하면서 영상을 보고 BibiGPT가 내보낸 챕터 블록을 드래그로 재구성하는 경험이 이전보다 훨씬 매끄러워졌습니다.

3. 실전 워크플로우: BibiGPT × Siyuan v3.7 완전 로컬 파이프라인

아래 워크플로우는 「영상 이해 → 로컬 노트 → 로컬 AI 가공 → 프라이버시 제로 유출」을 설계 목표로, 영상 입력부터 지식 축적까지의 완전한 사이클을 커버합니다:

1. BibiGPT에 영상 링크를 붙여넣고 구조화 요약 생성

BibiGPT를 열고 Bilibili, YouTube 또는 팟캐스트 링크를 붙여넣으면 30초 안에 구조화 요약 + 챕터 아웃라인 + 하이라이트 요점이 생성됩니다. Markdown 내보내기 형식을 지원하므로 — 이것이 전체 파이프라인의 원천이자 클라우드 연산이 필요한 유일한 단계입니다.

2. Markdown 내보내기 후 webhook으로 로컬 Siyuan API에 푸시

BibiGPT는 구조화된 Markdown 내보내기를 지원합니다. Siyuan 내장 HTTP API（기본값 localhost:6806）를 통해 푸시를 수신할 수 있습니다:

curl -X POST http://localhost:6806/api/filetree/createDocWithMd \
  -H "Authorization: Token your-api-token" \
  -d '{"notebook":"영상 노트","path":"/2026-05-28-영상 제목","markdown":"# 제목\n..."}'

이 단계는 완전 로컬입니다 — 네트워크 요청이 여러분의 기기에서 여러분의 기기로 전달되며, 어떤 클라우드 서비스도 거치지 않습니다.

3. Siyuan CLI로 지정 notebook의 블록 구조에 일괄 기록

v3.7에서 새로 추가된 CLI 지원으로 이 단계를 스크립트화할 수 있습니다. BibiGPT 내보내기 디렉터리를 모니터링하는 간단한 셸 스크립트를 작성하여 새 파일이 생성될 때마다 자동으로 siyuan-cli를 호출해 해당 notebook에 기록하고, 영상 주제별로 자동 분류할 수 있습니다. 일괄 정리 시 API 호출보다 직관적이며, 자동화 도구와 연결하기도 더 편리합니다.

4. 커널 플러그인 + 로컬 모델을 활용한 영상 간 RAG 질의응답

이것이 v3.7 커널 플러그인 시스템이 진정으로 열어준 기능입니다. 커뮤니티 플러그인（또는 직접 작성한 플러그인）을 사용하여 Siyuan 문서를 벡터화하고, 로컬에서 실행 중인 Ollama나 다른 로컬 모델과 결합하면 영상 간 시맨틱 질의응답을 구현할 수 있습니다 — 예를 들어 「이 30개 금융 영상 중 금리 사이클과 소비 회복의 연관성을 언급한 영상은?」 이 모든 과정의 시맨틱 인덱싱과 추론이 로컬에서 실행되며, 영상 원본 자막은 어떤 서버에도 업로드되지 않습니다.

5. 블록 편집의 재귀 접기/펼치기로 챕터 아웃라인 관리

BibiGPT가 내보내는 영상 요약에는 보통 다층 챕터 중첩이 포함됩니다 — 주제 → 하위 주제 → 요점 → 원문 인용. Siyuan v3.7은 사용자 정의 블록의 재귀 접기/펼치기를 지원하여, 영상 전체 아웃라인을 원클릭으로 접어 주제 레벨만 보거나 필요할 때 펼칠 수 있습니다. 10개 이상의 영상으로 구성된 대형 주제 리서치를 정리할 때 특히 유용합니다.

6. 모바일 드래그 구성: 여러 영상 노트를 같은 주제로 모으기

v3.7 dev5/dev6에서 모바일·태블릿의 블록 드래그 정렬이 추가되었습니다. iPad에서 영상 노트를 정리할 때, 전체 영상 요약 블록을 직접 드래그하여 서로 다른 출처（Bilibili, YouTube, 팟캐스트）의 관련 내용을 같은 주제 문서로 모아 영상 간 지식 집약을 완성할 수 있습니다. 데스크톱으로 전환할 필요가 없습니다.

7. 완전 로컬: 영상 텍스트가 클라우드에 업로드되지 않는다

전체 파이프라인에서 클라우드 연산이 필요한 단계는 1단계（영상 전사 + AI 이해）뿐이며, 이 단계는 원래 BibiGPT의 핵심 가치입니다. 2단계 이후의 모든 지식 가공 — 저장, 구성, 2차 AI 분석, 영상 간 검색 — 은 모두 로컬에서 완료됩니다. 민감한 콘텐츠（투자 리서치 녹음, 회의록, 환자 인터뷰 녹취）를 처리하는 사용자에게 이 파이프라인이 제공하는 프라이버시 보장은 다른 어떤 순수 클라우드 방식도 제공할 수 없는 것입니다.

BibiGPT를 아직 사용해보지 않으셨다면 BibiGPT 무료 체험하기를 통해 영상 원클릭 구조화 노트 변환을 경험해 보세요 — 링크를 붙여넣으면 30초 안에 결과가 나오고, Markdown 내보내기로 Siyuan의 API 또는 CLI와 바로 연동됩니다.

4. 영상 이해 + 로컬 지식 베이스 + 프라이버시 제로 유출

BibiGPT는 「영상을 고품질의 구조화된 지식으로 변환」하는 문제를 해결하고, Siyuan v3.7은 「그 지식이 여러분의 기기에서 AI에 의해 다시 가공되도록」 하는 문제를 해결합니다 — 양자의 경계는 명확하며, 합쳐졌을 때 비로소 진정한 완전한 사이클이 됩니다: 영상 이해 + 로컬 지식 베이스 + 프라이버시 제로 유출.

Siyuan은 이번에 「사용자에게 AI 버튼 하나를 주는」 유행하는 노선을 택하지 않고, 「사용자 스스로 AI를 연결하는」 인프라 노선을 선택했습니다. 이 길은 가는 데 더 오래 걸리지만, 일단 개척되면 사용자에게 줄 수 있는 자유도와 프라이버시 보장은 다른 제품들이 아키텍처적으로 따라잡기 어렵습니다. Notion AI, Obsidian AI 플러그인이 난무하는 시장에서 「로컬 우선 + 오픈소스 + 프로그래머블」이라는 조합의 경쟁력은 모두가 클라우드로 향하는 상황에서 오히려 더 두드러집니다.

더 많은 노트 앱 × BibiGPT 협업 방법을 보고 싶으신가요? 저희의 노트 앱 카테고리 블로그를 확인해 보세요. 각 앱마다 「1+1>2」 워크플로우 해설이 준비되어 있습니다.

Siyuan + BibiGPT로 어떤 워크플로우를 구축하고 계신가요? 댓글로 여러분의 워크플로우를 공유해주세요.