[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,89 +1,265 @@
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id: wiki-2026-0508-cognitive-training-software-eg-a
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title: Cognitive Training Software (eg Aim Lab KovaaKs)
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id: wiki-2026-0508-cognitive-training-aim
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title: Cognitive Training Software (Aim Lab, KovaaK's)
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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-AI-AIMTRAIN]
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aliases: [aim trainer, KovaaK, Aim Lab, flick training, tracking, FPS aim, neuro-muscle]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [Aim Lab, KovaaKs, Cognitive Training, Performance]
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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: [esports, aim-training, fps, neuroplasticity, deliberate-practice, gaming, sensitivity]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: gaming
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applicable_to: [Esports Training, FPS Skill, Deliberate Practice]
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# Cognitive-Training-Software (에임 및 인지 훈련 소프트웨어)
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# Aim Training Software
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 에임 훈련은 단순히 '마우스를 잘 흔드는 법'을 배우는 것이 아니라, 뇌의 시각 반응-근육 협응-판단 프로세스를 수만 번의 반복으로 최적화하는 '뉴로 머슬(Neuro-muscle) 프로그래밍'이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 neuro-muscle 의 programming"**. 매 mouse + 매 visual 의 thousand-rep optimization. 매 deliberate practice 의 gaming version. 매 modern: AI-aided weakness detection (Aim Lab 2026).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Flick vs Tracking Training**:
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- **Flick**: 특정 위치로 즉각적으로 조준을 옮기는 폭발적 인지 능력.
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- **Tracking**: 움직이는 대상을 일정하게 따라가는 지속적 집중력과 미세 근육 제어.
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- **Micro-Metric Feedback**:
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- 반응 속도(Reaction Time), 정확도(Accuracy), 조준의 흔들림(Shake) 등을 밀리초(ms) 단위로 측정하여 사용자의 약점(Weak point)을 데이터로 시각화한다.
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- **Skill Transferability**:
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||||
- 가상 환경에서의 훈련이 실제 게임(Valorant, Apex 등)의 성과로 전이되는 메커니즘은 '일관된 감도(Sensitivity)'와 '공포 반응 억제'에 기인한다.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 과도한 에임 훈련은 손목 부상(Carpal Tunnel)을 유발할 수 있으며, 실제 게임에서의 지형지물 활용이나 전략적 판단력(Game Sense)을 간과하게 만들 수 있다. 도구는 보조수단일 뿐, 실전 감각과의 균형이 필수적이다.
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### 매 skill type
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||||
1. **Flicking**: 매 instant snap (CS, Valorant headshot).
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2. **Tracking**: 매 sustained follow (Apex, Overwatch).
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3. **Target switching**: 매 multi-target.
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4. **Microadjustment**: 매 precision after flick.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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||||
- Related: [[Burnout|Burnout]]-Prevention-in-Professional-Gaming , [[Biomechanics-of-Injury|Biomechanics-of-Injury]]
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||||
- [[Analysis|Analysis]]: [[Clinical-Kinesiology-Assessment|Clinical-Kinesiology-Assessment]]
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||||
### 매 metric
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- **Reaction time** (ms).
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||||
- **Accuracy** (% hit).
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- **Time to first shot**.
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- **Shake / drift**.
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- **Consistency** (variance).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 platform
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- **KovaaK's**: 매 esports gold standard.
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||||
- **Aim Lab**: 매 free, 매 user-friendly.
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||||
- **Aimlabs Tracking**.
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||||
- **Voltaic Benchmarks**: 매 standardized.
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||||
- **3D Aim Trainer** (browser).
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||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Voltaic Benchmark
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- **Bronze → Plat → Gold → Diamond → Master → GM → Nova**.
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- 매 8-10 task.
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- 매 measurable progression.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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### 매 deliberate practice principle
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1. **Specific weakness** 의 target.
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||||
2. **Slightly beyond comfort**.
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3. **Immediate feedback**.
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4. **Repeat with focus**.
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||||
5. **Vary stimulus**.
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||||
6. **Rest**.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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→ Anders Ericsson 의 framework.
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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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### 매 sensitivity transfer
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- 매 cm/360 의 consistent.
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- 매 game-to-game 의 same.
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- 매 mouse + DPI + in-game sens 의 calculate.
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### 매 limit
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- 매 wrist injury risk (RSI).
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- 매 game sense / strategy 의 substitute X.
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- 매 over-training 의 plateau.
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- 매 transfer 의 not 100%.
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- 매 obsession risk.
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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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### 매 modern AI assist
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||||
- 매 weakness ML detect.
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||||
- 매 personalized routine.
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||||
- 매 form analysis (mouse path).
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- 매 prediction of plateau.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 매 cognitive worker 의 응용
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- 매 not just gamer — 매 reaction time / focus 의 workout.
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- 매 aging brain 의 reaction maintenance.
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||||
- 매 BDNF 의 boost (vigorous mental task).
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||||
- 매 [[Cognitive Reserve Theory]] 의 contributor.
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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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## 💻 패턴 (응용 — practice routine + analytics)
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||||
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||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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||||
### Daily routine (Voltaic-inspired)
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||||
```yaml
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||||
warmup: 10 min
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||||
- Static clicking (5 min, 60 cm/360)
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||||
- Smooth tracking (5 min)
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||||
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||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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||||
main: 20-30 min (rotate 매일)
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||||
monday: 'Flicking heavy'
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||||
- KovaaK 1wall6targets: 5 runs
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||||
- Bounce 180: 5 runs
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||||
tuesday: 'Tracking'
|
||||
- Smoothbot: 5 runs
|
||||
- Air angelic: 5 runs
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||||
wednesday: 'Switching'
|
||||
- 6sphere: 5 runs
|
||||
- Bounce track invincible: 5 runs
|
||||
thursday: 'Microcorrection'
|
||||
- Pasu small: 5 runs
|
||||
friday: 'Benchmark week'
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||||
- Voltaic Energy / Hard run-through
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||||
|
||||
```text
|
||||
# TODO
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||||
cooldown: 5 min
|
||||
- Wrist stretch
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||||
- Forearm release
|
||||
```
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||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
### Sensitivity calculator
|
||||
```python
|
||||
def cm_per_360(dpi, in_game_sens, yaw=0.022):
|
||||
"""매 cm 의 mouse 의 360°."""
|
||||
counts_per_360 = 360 / (in_game_sens * yaw)
|
||||
cm_per_360 = counts_per_360 / dpi * 2.54
|
||||
return cm_per_360
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
# 매 typical: 30-50 cm/360 for FPS.
|
||||
# 매 lower sens = 매 more precision but harder flicks.
|
||||
print(cm_per_360(800, 0.4)) # ~36 cm/360
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### Cross-game sensitivity (consistent)
|
||||
```python
|
||||
# 매 KovaaK's → Valorant
|
||||
def convert_sens(from_game, to_game, current_sens):
|
||||
yaw = {
|
||||
'kovaak': 0.022,
|
||||
'valorant': 0.07,
|
||||
'csgo': 0.022,
|
||||
'apex': 0.022,
|
||||
'overwatch': 0.0066,
|
||||
}
|
||||
return current_sens * yaw[from_game] / yaw[to_game]
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
# 매 KovaaK 0.4 → Valorant
|
||||
print(convert_sens('kovaak', 'valorant', 0.4)) # 매 0.126
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
### Performance log
|
||||
```python
|
||||
class AimTrainingLog:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.sessions = []
|
||||
|
||||
def log(self, scenario, score, accuracy, reaction_avg_ms):
|
||||
self.sessions.append({
|
||||
'date': datetime.now(),
|
||||
'scenario': scenario,
|
||||
'score': score,
|
||||
'accuracy': accuracy,
|
||||
'reaction_avg_ms': reaction_avg_ms,
|
||||
})
|
||||
|
||||
def trend(self, scenario, days=30):
|
||||
recent = [s for s in self.sessions
|
||||
if s['scenario'] == scenario and
|
||||
s['date'] > datetime.now() - timedelta(days=days)]
|
||||
if len(recent) < 2: return None
|
||||
return {
|
||||
'first_score': recent[0]['score'],
|
||||
'last_score': recent[-1]['score'],
|
||||
'improvement': recent[-1]['score'] - recent[0]['score'],
|
||||
'consistency_cv': stats.std([s['score'] for s in recent]) /
|
||||
stats.mean([s['score'] for s in recent]),
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
### Weakness detection (LLM-aided)
|
||||
```python
|
||||
def detect_weakness(log, recent_n=20):
|
||||
recent = log.sessions[-recent_n:]
|
||||
by_category = defaultdict(list)
|
||||
for s in recent:
|
||||
category = categorize(s['scenario']) # 매 flick / track / switch / micro
|
||||
by_category[category].append(s)
|
||||
|
||||
weaknesses = []
|
||||
for cat, sessions in by_category.items():
|
||||
avg = mean([s['score'] for s in sessions])
|
||||
baseline = voltaic_baseline(cat, current_rank='diamond')
|
||||
if avg < baseline * 0.85:
|
||||
weaknesses.append((cat, avg, baseline))
|
||||
|
||||
return sorted(weaknesses, key=lambda x: x[1] / x[2]) # 매 worst first
|
||||
```
|
||||
|
||||
### RSI prevention (wrist health)
|
||||
```python
|
||||
def wrist_break_schedule():
|
||||
return {
|
||||
'every_25_min': '5 min: stretch + standing',
|
||||
'every_2_hour': '15 min: walk',
|
||||
'daily': '5 min: forearm massage + finger stretch',
|
||||
'weekly': '1 day: total rest',
|
||||
'red_flag_signs': [
|
||||
'Tingling',
|
||||
'Persistent pain',
|
||||
'Weak grip',
|
||||
'→ See doctor',
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Over-training detection
|
||||
```python
|
||||
def overtrained(log):
|
||||
recent_30 = log.sessions[-30:]
|
||||
if len(recent_30) < 10: return False
|
||||
|
||||
# 매 score 의 consistent 의 plateau or decline
|
||||
first_half = [s['score'] for s in recent_30[:15]]
|
||||
second_half = [s['score'] for s in recent_30[15:]]
|
||||
|
||||
if mean(second_half) < mean(first_half):
|
||||
return 'PLATEAU / DECLINE — consider rest week'
|
||||
return False
|
||||
```
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||||
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||||
## 🤔 결정 기준
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||||
| 상황 | Tool |
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||||
|---|---|
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||||
| Esports serious | KovaaK's + Voltaic |
|
||||
| Casual / free | Aim Lab |
|
||||
| Browser quick | 3D Aim Trainer |
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||||
| Form analysis | Replay video review |
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||||
| Cross-game | Sens calculator |
|
||||
| Cognitive worker (older) | Aim Lab + light routine |
|
||||
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||||
**기본값**: 매 daily 20-30 min + 매 weekly benchmark + 매 wrist break.
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||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Esports]] · [[Deliberate-Practice]] · [[FPS-Gaming]]
|
||||
- 변형: [[KovaaK]] · [[Aim-Lab]] · [[Voltaic-Benchmark]]
|
||||
- 응용: [[Sensitivity-Calculator]] · [[FPS-Training]]
|
||||
- Adjacent: [[Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF)]] · [[Cognitive Reserve Theory]] · [[Chronic-Pain-Management-Protocols]] (RSI)
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: 매 esports practice. 매 reaction time 의 maintenance. 매 cognitive worker workout.
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||||
**언제 X**: 매 game sense substitute. 매 specific medical advice.
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## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Quantity over quality**: 매 mindless rep.
|
||||
- **Sensitivity 의 변동**: 매 muscle memory X.
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||||
- **Skip warmup**: 매 injury.
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||||
- **Skip rest**: 매 plateau / RSI.
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||||
- **Same scenario only**: 매 narrow improvement.
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||||
- **No log**: 매 progress invisible.
|
||||
- **Ignore game sense**: 매 aim 만 의 ranked X.
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||||
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## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Voltaic, Anders Ericsson deliberate practice, esports community).
|
||||
- 신뢰도 B.
|
||||
- Related: [[Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF)]] · [[Cognitive Reserve Theory]] · [[Chronic-Pain-Management-Protocols]] · [[Cognitive-Evaluation-Theory]].
|
||||
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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 — skill type + Voltaic + 매 sens calc / weakness / RSI code |
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||||
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Reference in New Issue
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