# [PARKSY OS] 박씨의 LLM 함대 플랜
**작성일:** 2026-04-10
**상태:** 설계 플랜 (검증 진행 중 — 집행 후 수정 예정)
**작성자:** 박씨 (dtslib / EduArt Engineer)

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## 1. 개요

박씨는 단일 AI 구독 서비스 사용자가 아니다. 역할별로 분리된 LLM과 에이전트를 조합해 1인 콘텐츠 제작 인프라를 구축하는 시스템 설계자다.

핵심 원칙: **"내가 모르는 걸 찾아오는 놈, 내가 아는 걸 실행하는 놈, 나를 대신하는 놈을 따로 둔다."**

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## 2. 함대 구성 (역할 분리)

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눈  = Perplexity Sonar     실시간 웹 리서치, 박씨가 모르는 것 수집
손  = Claude Code (Sonnet) 판단/설계/시스템 실행, 에이전트
발  = DeepSeek + Aider     코드 노가다, 반복 작업, 자동 git commit
입  = 성우AI + Park-LoRA   방송 출력, 박씨 페르소나 재현
```

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## 3. 각 구성 요소 상세

### 3-1. 눈 — Perplexity Sonar API

**역할:** 박씨가 모르는 외부 세계 정보 수집 전담.

**방식:**
- Perplexity Pro 요금제 (29,000원/월 상시 결제)
- GUI 사용 안 함. `perplexity-agent-mcp` MCP 서버로 Claude Code에 직접 연결
- 툴 두 개만 노출: `lookup`(API 문서 즉시 조회) / `answer`(딥리서치 압축)
- 리서치 raw 리포트를 에이전트에 직접 주입 금지 — 압축 후 전달

**설치 플랜:**
```bash
npm install -g perplexity-agent-mcp
claude mcp add perplexity \
  --command perplexity-agent-mcp \
  --env PERPLEXITY_API_KEY=실제키
```

**상태:** 플랜 (5-Lane 세션 구축 후 설치 예정)

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### 3-2. 손 — Claude Code (Sonnet 4.6)

**역할:** 박씨 의도를 실행하는 에이전트. 판단/설계/시스템 제어 담당.

**방식:**
- Claude Code Max 요금제 (상시)
- MCP 서버 연결: desktop-commander, windows-cli, perplexity-agent-mcp
- 파일시스템 읽기/쓰기, bash 실행, 브라우저 제어(Playwright), git 조작

**5-Lane 세션 구조 (플랜):**

| 세션 | 위치 | 모델 | 역할 |
|------|------|------|------|
| win_admin | Windows PowerShell | Sonnet | WSL2 복구, 긴급 수술 |
| tab_claude | WSL2 tmux | DeepSeek뇌 | 가성비 시스템 제어 |
| tab_aider | WSL2 tmux | DeepSeek | 코드 노가다 |
| phone_claude | WSL2 tmux | Sonnet | 아키텍처 판단, 설계 |
| phone_aider | WSL2 tmux | DeepSeek | 즉각 코드 수정 |

**상태:** 플랜 (집에서 PC 앞에서 집행 예정)

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### 3-3. 발 — DeepSeek + Aider

**역할:** 코드 노가다 실행 전담. 비용 최소화.

**방식:**
- Claude Code 클라이언트에 `ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic` 주입
- Claude Code의 MCP/bash 권한 유지한 채 뇌만 DeepSeek으로 교체
- Aider는 파일 단위 코드 수정 + 자동 git commit 특화
- DeepSeek API 잔액: $10 (2026-04-10 기준)

**설치 플랜:**
```bash
pip install uv
uv tool install --force --python python3.12 aider-chat@latest
```

**상태:** 플랜 (aider 미설치, 집행 대기)

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### 3-4. 입 — 성우AI + Park-LoRA

**역할:** 박씨를 대신하는 방송용 페르소나.

**성우AI:**
- GPT-SoVITS v1 기반 박씨 음성 모델
- 한국어/중국어/일본어 지원 (Lane A)
- Chatterbox MIT 라이선스 (Lane B, 영어/유럽어)

**Park-LoRA (시즌제 버저닝 플랜):**

핵심 개념: 박씨의 대화 로그(ChatGPT 3년 + Claude 1년 = 4218개 샘플)에는 말투만이 아니라 논리 전개 패턴, 의사결정 스타일, 사고방식의 변화 궤적이 담겨 있다. 이것을 시점별로 파인튜닝해 "특정 시점의 박씨"를 재현하는 LLM을 버저닝한다.

| 버전 | 학습 데이터 시점 | GitHub 계정 | 용도 |
|------|-----------------|-------------|------|
| v1 (24년의 나) | ~2024년 대화 로그 | parksy-2024 | 초기 사고방식 |
| v2 (26년의 나) | ~2026년 대화 로그 | parksy-2026 | 현재 사고방식 |
| v3 (28년의 나) | ~2028년 대화 로그 | parksy-2028 | 미래 (예정) |

**기술 스택:**
- 베이스: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
- 방식: LoRA 파인튜닝
- 학습: Vast.ai RTX3090
- 서빙: Together AI 서버리스

**용도 한정:**
Park-LoRA는 방송/콘텐츠 전용 페르소나다. "박씨처럼 말하는 캐릭터"이지 "박씨의 판단"이 아니다. 실제 의사결정은 박씨 본인이 한다.

**상태:** 학습 진행 중 (train.py + convert_to_sharegpt.py 준비 완료, Vast.ai 집행 예정)

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## 4. 전체 플로우

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박씨 발상
  ↓
Perplexity (눈) → 모르는 거 수집 → 압축
  ↓
phone_claude (손) → 판단/설계/오더 작성
  ↓
tab_aider (발) → 코드 실행 + git commit
  ↓
Park-LoRA + 성우AI (입) → 방송 출력
```

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## 5. 비용 구조 (플랜)

| 항목 | 비용 | 주기 |
|------|------|------|
| Claude Code Max | 상시 | 월정액 |
| Perplexity Pro | 29,000원 | 월정액 |
| DeepSeek API | $10 충전 | 종량제 |
| Vast.ai (학습 시) | $0.12~0.18/hr | 사용 시만 |
| Together AI (서빙) | 종량제 | 사용 시만 |

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## 6. 집행 순서 (우선순위)

1. **집에서 PC 앞에서** — 5-Lane 세션 구축 (win_admin 열어놓고)
2. Perplexity MCP 등록
3. Park-LoRA 학습 Vast.ai 집행
4. 결과 검증 후 이 문서 수정

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*이 문서는 플랜이다. 각 항목은 집행 및 검증 후 실제 결과로 업데이트된다.*
*dtslib-papyrus 레포 docs/whitepaper/ 경로에 저장.*