[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,64 +2,182 @@
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id: wiki-2026-0508-pros-cons-table
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title: Pros Cons Table
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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-PCTB-001]
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aliases: [Pros-Cons Analysis, Decision Matrix, Weighted Scoring]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.85
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tags: [auto-reinforced, pros-cons-table, decision-making, Analysis, evaluation, structured-thinking]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [decision-making, frameworks, analysis, prompt-pattern]
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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: Markdown
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framework: Decision-Frameworks
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# [[Pros-Cons-Table|Pros-Cons-Table]]
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# Pros Cons Table
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "균형 잡힌 시각의 표: 모든 선택지에는 반드시 대가(Cost)가 따른다는 사실을 인정하고, 장점과 단점을 한곳에 나열하여 감정적 쏠림을 배제한 채 '냉정한 저울질'을 가능케 하는 시각적 분석 도구."
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## 매 한 줄
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> **"매 column = option, 매 row = criterion, 매 cell = signed weight"**. 18C Benjamin Franklin 의 "Moral Algebra" 의 modern 의 weighted decision matrix. 매 LLM era 에서 매 "let's enumerate pros/cons" 의 prompt pattern 으로 popular.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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장단점 비교표(Pros-Cons-Table)는 결정의 근거를 명확히 하기 위해 긍정적 요소와 부정적 요소를 대조하는 표 형식의 도구입니다.
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## 매 핵심
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1. **구성 요소**:
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* **Pros (찬성/장점)**: 얻게 될 이득, 기회, 강점.
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* **Cons (반대/단점)**: 치러야 할 비용, 리스크, 약점. (OpportUnity-Cost와 연결)
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2. **활용 강화 (Weighted Table)**:
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* 단순히 개수만 세지 않고, 각 항목에 가중치(Weight)를 부여하여 실질적 비중을 계산함으로써 결정의 정밀도 향상. ([[Optimization|Optimization]]와 연결)
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### 매 형태
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- **Simple 2-col**: Pros | Cons. 매 quick gut-check.
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- **Weighted scoring**: Criterion × Weight × Score per option.
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- **Decision matrix (Pugh)**: Baseline + relative ±.
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- **WSJF (SAFe)**: Cost of Delay / Job Size — agile prioritization.
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- **MoSCoW**: Must / Should / Could / Won't.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 수동으로 작성하는 단순 도구 정책이었으나, 현대 정책은 AI가 수천 개의 리뷰나 데이터를 읽고 대신 '장단점 요약표 정책'을 생성해 주어 인간의 판단 정책 소요 시간 정책을 혁신적으로 단축함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 좋은 점/나쁜 점을 넘어, '기회와 위협'까지 포함한 SWOT 분석 정책이나 '실행 가능성'을 점수화하는 의사결정 매트릭스 정책으로 고도화됨.
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### 매 components
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1. **Options**: 매 mutually-exclusive choice.
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2. **Criteria**: 매 weighted dimension (cost, risk, impact).
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3. **Scores**: 매 1–5 or -2..+2.
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4. **Total**: Σ(weight × score).
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5. **Tiebreaker rule**: 매 explicit, 매 not vibes.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Opportunity-Cost|Opportunity-Cost]], [[Optimization|Optimization]], [[Judgment|Judgment]], [[Analysis|Analysis]], [[PMI-Technique|PMI-Technique]]
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- **Modern Tech/Tools**: Decision Matrix, SWOT analysis, Weighted Scoring Model.
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### 매 응용
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1. Tech selection (Postgres vs MySQL).
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2. Hire/no-hire scorecard.
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3. Architecture ADR.
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4. Product feature prioritization.
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5. LLM-assisted decision drafting.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Simple Markdown
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```markdown
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| Option | Pros | Cons |
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|----------|-------------------------------|----------------------------|
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| Postgres | Mature, JSON, extensions | Heavier ops |
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| SQLite | Zero ops, file-based | No concurrency at scale |
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| DuckDB | Analytical, columnar | Not OLTP |
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Weighted scoring (Markdown)
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```markdown
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| Criterion | W | Postgres | SQLite | DuckDB |
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|-----------------|---|----------|--------|--------|
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| Ops simplicity | 3 | 2 | 5 | 4 |
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| Concurrency | 4 | 5 | 1 | 2 |
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| Analytics speed | 2 | 3 | 2 | 5 |
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| Ecosystem | 2 | 5 | 4 | 3 |
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| **Weighted** | | **38** | **30** | **31** |
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Python decision matrix
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```python
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import pandas as pd
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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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criteria = {
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"ops": (3, {"postgres": 2, "sqlite": 5, "duckdb": 4}),
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"concurrency": (4, {"postgres": 5, "sqlite": 1, "duckdb": 2}),
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"analytics": (2, {"postgres": 3, "sqlite": 2, "duckdb": 5}),
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}
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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options = ["postgres", "sqlite", "duckdb"]
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scores = {opt: sum(w * s[opt] for w, s in criteria.values())
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for opt in options}
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print(pd.Series(scores).sort_values(ascending=False))
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```
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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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### LLM prompt template
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```
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Compare {{options}} for {{decision}}.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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For each, list:
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- 3 pros (specific, measurable)
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- 3 cons (specific, measurable)
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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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Then weighted scoring:
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- Criteria: {{criteria_with_weights}}
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- Score 1-5
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Output Markdown table + recommendation paragraph + key tradeoff.
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```
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### Pugh matrix (vs baseline)
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```markdown
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Baseline = Postgres (current)
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| Criterion | SQLite | DuckDB | Mongo |
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|-----------------|--------|--------|-------|
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| Ops simplicity | + | + | - |
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| Concurrency | -- | - | + |
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| Analytics | - | ++ | 0 |
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| **Net** | -2 | +2 | 0 |
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```
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### ADR template (decision record)
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```markdown
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# ADR-007: Choose DuckDB for analytics layer
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## Context
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OLTP on Postgres. Analytics queries timing out.
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## Options
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1. Materialized views in Postgres
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2. ClickHouse
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3. DuckDB embedded
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## Decision
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DuckDB — embedded, zero ops, columnar.
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## Consequences
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+ 50x query speedup
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- New skill, immature operator tooling
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```
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### Weighted MCDA (numpy)
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```python
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import numpy as np
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weights = np.array([0.3, 0.4, 0.2, 0.1])
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||||
scores = np.array([
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[2, 5, 3, 5], # postgres
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||||
[5, 1, 2, 4], # sqlite
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||||
[4, 2, 5, 3], # duckdb
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])
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totals = scores @ weights
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||||
ranked = np.argsort(-totals)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 2-3 options, gut check | **Simple pros/cons** |
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| 4+ options, need defense | Weighted scoring |
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| Iterating on baseline | Pugh matrix |
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| Architecture / team-wide | ADR |
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| Backlog ordering | WSJF / RICE |
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**기본값**: Weighted scoring 5 criteria × 3 options.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Decision-Making]] · [[Frameworks]]
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- 변형: [[Pugh-Matrix]] · [[WSJF]] · [[ADR]]
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- 응용: [[Architecture-Decision]] · [[Tech-Selection]]
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||||
- Adjacent: [[Cost-Benefit-Analysis]] · [[OKR]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 broad option 의 enumerate, 매 missing criterion 의 surface, 매 first-pass draft.
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**언제 X**: 매 final weight 결정 — 매 stakeholder context 의 LLM 의 X. 매 numeric score 의 false precision 의 위험.
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## ❌ 안티패턴
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- **No weights**: 매 critical criterion 의 trivial criterion 과 same. 매 rigging.
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- **Score after deciding**: 매 confirmation bias. 매 weight 의 score 전에 lock.
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- **Too many criteria**: 매 7+ 의 noise. 매 top 3-5.
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- **Symmetric scoring**: 매 모든 option 의 비슷한 total — 매 differentiator 의 부재.
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- **Hidden disqualifier**: 매 "must" 가 weighted 의 안에 묻힘. 매 hard filter 의 pre-screen.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Franklin's letter to Priestley 1772, Pugh 1991, MCDA literature).
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- 신뢰도 A.
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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 — pros/cons + weighted decision frameworks. |
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Reference in New Issue
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