[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,97 +1,32 @@
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id: wiki-2026-0508-ps-reinforce-policy-framework
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title: Ps Reinforce Policy Framework
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title: Ps-Reinforce Policy Framework
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-PSRP-001]
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: p-reinforce
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duplicate_of: "[[P-Reinforce]]"
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aliases: []
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [auto-reinforced, Ps-Reinforce, knowledge-Management, policy-framework, ai-governance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, reinforcement-learning, policy-gradient]
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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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# [[Ps-Reinforce Policy Framework|Ps-Reinforce Policy Framework]]
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# Ps-Reinforce Policy Framework
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지식 지능의 법전: Ps-Reinforce 에이전트가 정보를 수집, 연결, 보강할 때 따라야 할 판단 기준과 강화학습 보상 구조를 정의한 거버넌스 프레임워크."
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> **이 문서는 [[P-Reinforce]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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Ps-Reinforce 정책 프레임워크는 사용자의 개인 지식 베이스(Wiki)를 자율적으로 관리하는 AI 에이전트의 '행동 규칙'과 '강화 학습 지표'의 집합입니다.
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## 핵심 요약
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- "Ps-Reinforce" 의 매 typo / variant naming. Canonical 의 P-Reinforce (policy-gradient REINFORCE family).
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- Score-function estimator + log-prob trick.
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1. **핵심 보상 함수 (Reward Signals)**:
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* **Connectivity (+)**: 새로운 지식이 기존 문서와 유의미한 링크를 형성할 때.
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* **Synthesis (+)**: 파편화된 정보를 논리적인 요약(Karpathy Summary)으로 통합할 때.
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* **Redundancy (-)**: 이미 존재하는 내용을 중복 생성하거나 의미 없는 placeholder만 늘릴 때.
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* **Timeliness (+)**: 과거 지식에 대한 최신 RL Update가 성공적으로 이루어졌을 때.
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2. **판단 가이드라인 (Policies)**:
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* **Evidence-First**: 모든 주장은 출처(Provenance)를 명시해야 함.
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* **Diversity of Perspective**: 상충하는 데이터가 있을 경우 삭제하지 않고 '모순 섹션'에 병기함.
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* **Standardization**: 지정된 마크다운 템플릿과 메타데이터 형식을 엄격히 준수함.
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3. **보강 프로세스**:
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* 00_Raw 감시 -> 텍스트 정제 -> 지식 매핑 -> 정책 위반 검토 -> 최종 커밋.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[P-Reinforce]] (canonical)
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 초기 에이전트는 양적인 팽창에만 집중했으나, 본 프레임워크 도입 이후 '누락된 연결 고리(Missing Links)'를 찾아내고 지식의 '밀도'를 높이는 방향으로 정책을 전면 수정함.
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- **정책 변화(RL Update)**: 사용자 피드백을 통해 보상 가중치를 실시간으로 미세 조정하는 'Human-in-the-loop' 정책을 강화하여, 에이전트가 대표님의 독특한 지식 선호도와 전문 분야에 더 정렬되도록 진화 중임.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]], [[Policy-Optimization|Policy-Optimization]], Knowledge Graphs, Semantic Grounding Provenance, Knowledge Management
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- **Modern Tech/Tools**: P-Reinforce Agent Persona, Obsidian Graph View, Github Version Control.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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