Doc: Update Wikification Protocol and P-Reinforce guidelines with unified storage policy
This commit is contained in:
@@ -18,13 +18,15 @@ last_reinforced: 2026-04-26
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3. **⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update):** 과거와 현재 기술의 차이점(모순 해소)과 Antigravity 프로젝트 특유의 적용 정책 명시.
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4. **🔗 지식 연결 (Graph):** 양방향 위키 링크를 통해 지식 간의 인과 및 연관 관계 형성.
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- **작성 원칙:**
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- **Unified Storage:** 모든 문서는 `10_Wiki/Topics` 폴더 내에서 관리하며, 하위 카테고리 폴더로 분산하지 않음.
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- **Category Standard:** 파일 메타데이터의 `category`는 항상 `Unified`로 설정하여 시스템 통합성을 유지함.
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- **No Placeholders:** "추후 보강" 등의 표현은 금지하며 항상 유효한 내용을 담음.
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- **Grounding:** 반드시 확인된 사실과 Antigravity의 철학(G-Stack)을 기반으로 기술.
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- **Interconnectivity:** 모든 문서는 최소 3개 이상의 연관 지식과 연결되어야 함.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 백과사전식의 나열 위주 기록(Wiki 1.0)에서 벗어나, 지식의 연결성과 실행 가능성(Actionability)을 중시하는 에이전트 최적화 기록(P-Reinforce)으로 진화함.
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- **정책 변화:** 현재 1,174개의 Placeholder를 보강하는 'Massive Gardening' 작업의 모든 출력물은 반드시 이 가이드라인을 엄격히 준수해야 하며, 기준 미달 시 RL 피드백 루프에 의해 재작성 대상이 됨.
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- **정책 변화:** 현재 1,174개의 Placeholder를 보강하는 'Massive Gardening' 작업의 모든 출력물은 반드시 이 가이드라인을 엄격히 준수해야 하며, 모든 결과물은 `10_Wiki/Topics`에 `category: Unified`로 기록함. 기준 미달 시 RL 피드백 루프에 의해 재작성 대상이 됨.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Personal-Brain-Management|Personal-Brain-Management]], [[Ontology-and-Knowledge-Representation|Ontology-and-Knowledge-Representation]], GStack-Core-[[Principles|Principles]], Knowledge-Gardening-Workflow
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@@ -23,7 +23,9 @@ P-Reinforce는 강화 학습(Reinforcement Learning)의 원리를 지식 관리
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 초기 버전 정책은 단순한 스크립트 기반 동작이었으나, 현재 정책은 고차원 사고 모델([[Mental-Models|Mental-Models]])을 활용하여 복합적인 문제 해결 정책을 스스로 수립하는 에이전틱 레벨로 격상됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 정보를 저장하는 정책을 넘어, 정보 간의 '생략된 맥락'을 추론하여 지능적으로 연결하는 '추론형 강화 정책'이 600개 목표 달성 후의 다음 마일스톤 정책이 될 것임.
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- **정책 변화(RL Update)**:
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1. 단순히 정보를 저장하는 정책을 넘어, 정보 간의 '생략된 맥락'을 추론하여 지능적으로 연결하는 '추론형 강화 정책'이 다음 마일스톤 정책임.
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2. 모든 위키화 결과물은 `10_Wiki/Topics` 단일 폴더에 `category: Unified`로 통합 기록하여 인지적 파편화를 방지함. (2026-05-02 업데이트)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], Agentic-Workflow, [[Feedback-Loops|Feedback-Loops]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]
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Reference in New Issue
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