[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,67 +2,169 @@
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id: wiki-2026-0508-articulateness
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title: Articulateness
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-ARTI-001]
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aliases: [명료성, articulation, prompt clarity, plain language, technical writing]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, articulateness, communication, clarity, language-proficiency, eloquence]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [communication, writing, prompt-engineering, technical-writing, plain-language, llm-collab]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: writing / communication
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applicable_to: [Prompt Engineering, Documentation, PR Description, Spec Writing]
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# [[Articulateness|Articulateness]]
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# Articulateness
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생각의 고해상도 출력: 머릿속의 막연한 아이디어를 명확하고 조리 있게 언어로 번역하여, 상대방의 뇌 속에 오차 없이 전달하는 지적 표현력의 정교함."
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 thought 의 high-resolution output"**. 매 head 의 fuzzy idea 의 매 lossless 의 transmit. 매 AI 시대 의 가장 큰 leverage — 매 prompt 의 articulate = 매 output 의 quality. 매 vocabulary 의 X, 매 clarity 의 win.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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명료성/웅변성(Articulateness)은 자신의 생각이나 감정을 적절한 단어와 논리적인 구조를 사용하여 정확하게 표현하는 능력입니다.
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## 📖 핵심
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1. **구성 요소**:
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* **Vocabulary Precision**: 상황에 가장 부합하는 정확한 단어를 선택하는 어휘력.
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* **Structural Clarity**: 결론과 근거를 논리적인 순서로 배치하는 구조화 능력.
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* **Nuance Sensitivity**: 말의 뉘앙스를 조절하여 청중의 감정과 맥락에 공명하는 감각.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 아무리 훌륭한 아이디어라도 명료하게 표현되지 않으면 가치를 인정받기 어렵고 협업의 병목(Bottleneck)이 됨.
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3. **AI와의 협업**:
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* AI에게 자신의 의도를 명료하게 전달하는 능력(prompting)이 곧 AI 시대의 핵심 경쟁력이 됨.
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### 매 components
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1. **Vocabulary precision**: 매 정확 단어 선택. 매 vague vs specific.
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2. **Structural clarity**: 매 conclusion-first (BLUF, Bottom Line Up Front).
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3. **Nuance**: 매 audience 의 calibrate.
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4. **Cohesion**: 매 logical flow 의 transition.
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5. **Concision**: 매 superfluous word 의 cut.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 화려한 수식어를 사용하는 '유창함'이 미덕이었으나, 현대의 정보 과잉 정책은 불필요한 군더더기를 걷어내고 핵심만 찌르는 '초명료성(Ultra-clarity) 정책'을 더 선호함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 글로벌 협업 정책에서, 다국어 환경의 오해를 줄이기 위해 최대한 단순하고 명확한 용어로 소통하는 'Plain Language 정책'이 비즈니스 의사소통의 표준 가이드라인으로 채택됨.
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### 매 BLUF (Bottom Line Up Front)
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- ❌ "Background, then build-up, then conclusion."
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- ✅ "Conclusion. Then evidence."
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Scientific Communication|Scientific Communication]], [[Vocabulary-Expansion|Vocabulary-Expansion]], [[Prompt-Engineering|Prompt-Engineering]]-Strategies, [[Analysis|Analysis]], [[Leadership|Leadership]]
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- **Modern Tech/Tools**: Grammarly (Tone detection), AI writing assistants.
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→ 매 reader 의 시간 존중.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Plain Language (매 modern standard)
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- 매 short sentence (15-20 word).
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- 매 active voice ("X did Y" > "Y was done by X").
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- 매 concrete > abstract.
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- 매 jargon 의 explain.
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- 매 multinational 의 translation 의 friendly.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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→ US Plain Writing Act (2010), GOV.UK style guide.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 prompt engineering 의 articulateness
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1. **Specific**: 매 "write a poem" → "매 4-line haiku 의 autumn".
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2. **Constraint**: 매 length, 매 style, 매 audience.
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3. **Example**: 매 few-shot.
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4. **Role**: 매 "act as senior backend engineer".
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5. **Output format**: 매 JSON, 매 bullet, 매 markdown.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 technical writing 의 hierarchy
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1. **README**: 매 30-second pitch.
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2. **Tutorial**: 매 narrative, hand-holding.
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3. **How-to**: 매 task-oriented.
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4. **Reference**: 매 exhaustive.
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5. **Explanation**: 매 conceptual.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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→ Diátaxis framework.
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Anti-clarity 의 source
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- 매 jargon 의 over-use.
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- 매 passive voice.
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- 매 nominalization ("perform an analysis" > "analyze").
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- 매 abstract noun ("optimization", "leverage").
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- 매 throat-clearing ("It is important to note that...").
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 💻 패턴
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Prompt template (specific + constraint)
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```
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Role: Senior TypeScript backend engineer.
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Task: Refactor this function for testability.
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Constraints:
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- Keep the public signature unchanged.
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- Extract DB call to a repository interface.
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- Return a Result<T, E> instead of throwing.
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- Output: code only, no explanation.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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Input:
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{{code}}
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```
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→ 매 vague "make it better" 의 X.
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### PR description template
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```markdown
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## Why
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[1-2 sentence motivation]
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## What changed
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- bullet
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- bullet
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## How to verify
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- [ ] step 1
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- [ ] step 2
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## Risk
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[regression area / rollback plan]
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## Out of scope
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[what NOT done — prevent reviewer churn]
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```
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### Plain language rewrite
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```
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❌ Original (50 words):
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"It is recommended that users should consider implementing
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appropriate validation mechanisms in order to ensure that
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input data is properly sanitized before being processed."
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✅ Rewrite (10 words):
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"Validate input before processing."
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```
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### Articulateness 의 self-check
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```
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1. 매 첫 sentence 의 conclusion?
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2. 매 sentence avg < 25 word?
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3. 매 active voice 의 80%+?
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4. 매 jargon 의 explain or replace?
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5. 매 reader 의 next step 의 clear?
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | 우선 |
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|---|---|
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| Spec / RFC | Structural clarity + precision |
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| README | BLUF + plain language |
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| PR description | Why + what + risk |
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| LLM prompt | Specific + constraint + format |
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| Slack / async | Concise + actionable |
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| Customer-facing | Plain + nuance |
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**기본값**: BLUF + active + concise + concrete.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Communication]] · [[Writing]] · [[Critical-Thinking]]
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||||
- 변형: [[Plain-Language]] · [[BLUF]] · [[Diátaxis]] · [[Technical-Writing]]
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||||
- 응용: [[Prompt-Engineering]] · [[PR-Template]] · [[Spec-Writing]] · [[Documentation]]
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||||
- Adjacent: [[Vocabulary-Expansion]] · [[Active-Voice]] · [[Plain-Writing-Act]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 prompt 의 craft. 매 doc / spec / PR write. 매 communication 의 review.
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**언제 X**: 매 creative writing 의 nuance 의 sacrifice. 매 poetic context.
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## ❌ 안티패턴
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- **Throat-clearing**: 매 "It is important to note that..."
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- **Passive voice abuse**: 매 actor 의 hide.
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- **Jargon dump**: 매 audience 의 ignore.
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- **Burying lede**: 매 conclusion 의 끝.
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- **Nominalization**: "perform an analysis" 의 "analyze".
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- **Vague prompt**: 매 "make it better" 의 LLM 에 unhelpful.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Plain Writing Act, GOV.UK style, Diátaxis).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Prompt-Engineering]] · [[Technical-Writing]] · [[Plain-Language]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — BLUF + Plain Language + Diátaxis + prompt template |
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Reference in New Issue
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