06 Syntax Masking and Safety

---

created: 2026-10-25 last_updated: 2026-10-25 tags:

• assistant-emily
• syntax-masking
• ofm
• security
• privacy type: user-manual order: 6

---

[제6편] 옵시디언 고유 문법(OFM) 무손실 마스킹 및 서식 보호 원리

🧭 위키 내비게이션: 🏠 위키 홈 · 제1편: 빠른 시작 · 제2편: 연동 설정 · 제3편: 번역 & 단축키 · 제4편: AI 교열 & 대조 · 제5편: 유튜브 자막 · 제6편: 문법 보호 · 제7편: FAQ & 해결 | FreeLLMAPI 가이드 · 문법 마스킹 가이드

옵시디언(Obsidian) 환경에서 LLM을 사용할 때 가장 흔히 겪는 공포는 번역기가 소중한 내부 링크([[Note]])를 일반 영어로 오역하거나 수식 기호를 망가뜨리는 것입니다. Assistant Emily 가 어떻게 마크다운 문법 구조를 100% 무손실 상태로 보존하고 자가 치유하는지 안내합니다.

---

📌 문법 마스킹(Syntax Masking) 파이프라인 개요

flowchart LR
    subgraph Pre ["1단계: 전처리 마스킹 (Pre-Masking)"]
        Raw["원본 옵시디언 노트<br/>[[Machine Learning]]<br/>$E = mc^2$"]
        Tokenize["문법 요소 격리<br/>[[__EMILY_WIKI_0__]]<br/>__EMILY_MATH_0__"]
    end

    subgraph LLM ["2단계: 안전한 AI 번역"]
        AI["LLM 번역 엔진<br/>(토큰 기호는 번역하지 않고<br/>주변 본문 텍스트만 번역)"]
    end

    subgraph Post ["3단계: 후처리 복원 & 자가 치유"]
        Restore["토큰 원형 복원 &<br/>OFM 서식 자가 치유"]
        Final["100% 서식 보존된 완성본"]
    end

    Raw --> Tokenize
    Tokenize --> AI
    AI --> Restore
    Restore --> Final

Loading

---

1단계: 10대 핵심 문법 요소별 보호 체계

Assistant Emily의 MarkdownMasker 는 LLM에게 프롬프트를 전달하기 직전, 아래의 10대 핵심 요소를 감지하여 고유한 불변 토큰(__EMILY_TOKEN_n__)으로 일시 치환합니다:

보호 대상 (Syntax Target)	예시 구문	마스킹 토큰 형식	보존 불변성 (Invariant)
YAML 프론트매터	---\ntitle: Note\n---	본문에서 분리 격리	최상단 메타데이터 100% 원형 보존
코드 블록	```python\nprint("Hello")\n```	__EMILY_CODEBLOCK_n__	코드 로직, 들여쓰기, 언어 태그 완벽 보존
인라인 코드	`const apiKey = 123`	__EMILY_CODEINLINE_n__	백틱 내부 변수명 및 키워드 보존
블록 LaTeX 수식	$$\int_0^\infty e^{-x} dx$$	__EMILY_MATHBLOCK_n__	적분 기호, 백슬래시 이스케이프 보존
인라인 LaTeX 수식	$f(x) = \sigma(Wx + b)$	__EMILY_MATHINLINE_n__	인라인 수식 기호 및 수치 보존
옵시디언 위키링크	[[Transformer Model|트랜스포머]]	[[__EMILY_WIKITARGET_n__|별칭]]	대상 노트 파일명 영속 보존, 별칭만 번역
옵시디언 해시태그	#machine-learning/deep-learning	__EMILY_TAG_n__	태그명 번역 오염 원천 차단
콜아웃 블록	> [!NOTE] 제목	__EMILY_CALLOUT_n__	콜아웃 타입 및 인용문 구조 보존
이미지/영상 미디어	![[diagram.png]], 	__EMILY_EMBED_n__	볼트 내부 첨부파일 링크 및 URL 보존
목차 챕터 타임스탬프	1:57 BEGINNER	- __EMILY_TOCTIME_n__	타임스탬프 보존 및 불릿 리스트화

---

2단계: 옵시디언 고유 문법(OFM) 자가 치유 (Self-Healing)

번역이 완료된 후, 모델의 응답에 미세한 문법 왜곡이 발생하더라도 MarkdownFormatter.normalizeObsidianMarkdown 이 즉시 자가 치유를 수행합니다:

1. 헤딩 전후 개행 자동 보정:
   • 헤딩(# ~ ######) 위아래에 빈 줄이 누락되어 본문과 붙어버린 경우 자동으로 빈 줄을 삽입하여 옵시디언 개요(Outline) 인식이 깨지지 않도록 보정합니다.
2. 콜아웃 > 인용부호 연속성 복구:
   • LLM이 콜아웃 내부 줄바꿈에서 > 접두사를 빼먹은 경우, 콜아웃 블록이 끝날 때까지 > 접두사를 자동으로 채워 넣습니다.
3. 유출된 HTML 태그의 마크다운 변환:
   • 일부 모델이 출력한 <br>, <b>, <i>, <mark> 등의 불필요한 HTML 태그를 순수 마크다운 및 옵시디언 하이라이트(==형광펜==)로 표준화합니다.

---

3단계: 교차 언어 누출(중국어 간체) 및 미번역 영어 자동 차단

다국어 오픈소스 모델(DeepSeek, Qwen 등)을 사용할 때 간혹 발생하는 언어 간섭 현상을 철저히 차단합니다:

1. 중국어 간체 자동 정제:
   • 잠재 공간 간섭으로 한국어 문장 사이에 我们所拥有的, 由于 같은 중국어 어휘가 유출되면, 코드 레벨에서 즉각 감지하여 우리가 가진 것 등 자연스러운 한국어로 자동 변환합니다.
2. 한글 비율 분석 및 미번역 영어 재시도:
   • 번역 수신 즉시 텍스트 블록의 라틴 문자 비율을 검사하여, 200자 이상의 문단이 번역되지 않고 영어 원문 그대로 남아있는 경우 1회 자동 자가 치유 재시도를 수행합니다.

---

4단계: 데이터 프라이버시 및 제로 텔레메트리(Zero Telemetry)

• 외부 수집기 제로: Assistant Emily는 구글 애널리틱스, 센트리(Sentry), 믹스패널 등 그 어떤 외부 추적기나 사용자 행동 수집 코드를 포함하지 않습니다.
• 직접 연결 원칙: 사용자가 설정한 FreeLLMAPI 엔드포인트와 옵시디언 데스크톱 앱 간에 오직 1:1 직접 통신만 수행합니다.

---

🚀 다음 단계

플러그인 사용 중 발생할 수 있는 오류나 궁금증을 해결하는 방법을 살펴보세요:

• ➡️ 제7편: 장애 진단 및 문제 해결 가이드 (Troubleshooting & FAQ)

---

🧭 위키 내비게이션

이전 단계	현재 페이지	다음 단계
◀ 제5편: 유튜브 자막 & 웹클리핑	제6편: OFM 문법 마스킹 & 보호	제7편: 장애 진단 & FAQ ▶