[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,65 +2,187 @@
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id: wiki-2026-0508-solution
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title: Solution
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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-SOLU-001]
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aliases: [Solutioning, Solution Design, Problem-Solution Mapping]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [auto-reinforced, solution, Problem-Solving, implementation, design-thinking, value-delivery]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [methodology, design-thinking, problem-solving, solutioning]
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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: methodology
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framework: design-thinking
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# [[Solution|Solution]]
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# Solution
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "고통을 끝내는 열쇠: 화려한 기술의 나열이 아니라, 고객이 밤잠 설치며 고민하던 그 문제를 실제로 '살아 움직이는 결과물'로 바꿔서 해결해 주는 최종적인 답변이자 가치 창출의 결과."
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## 매 한 줄
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> **"매 solution 의 problem 의 inverse 의 X — 매 fit 의 search"**. 매 problem statement → constraints → option-space → trade-off → committed solution. 매 design thinking + engineering rigor 의 fusion. 매 2026 modern PRD/RFC stack 매 LLM-aided option exploration 의 기본.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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솔루션(Solution)은 특정 문제나 요구사항을 해결하기 위해 설계된 기술, 제품, 프로세스의 결합체입니다.
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## 매 핵심
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1. **구성 요소**:
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* **Technology**: 문제를 푸는 엔진.
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* **Process**: 기술이 효과적으로 작동하게 돕는 절차. (Standard-Operating-Procedure와 연결)
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* **Experience (UX)**: 사용자가 해결책을 쉽게 누릴 수 있게 돕는 옷. (UX와 연결)
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2. **좋은 솔루션의 척도**:
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* 단순히 작동하는가?(Work)를 넘어, 지속 가능한가?(Sustainable), 비용 효율적인가?(Cost-effective)를 충족해야 함. ([[Efficiency|Efficiency]]와 연결)
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### 매 problem-vs-solution 의 분리
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- **Problem**: 매 user pain, business gap, technical debt. 매 solution-agnostic description.
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- **Solution**: 매 specific approach 의 implement. 매 multiple options 의 enumerate.
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- **Anti-pattern**: 매 "we need X" framing — 매 solution 의 jumped-to. 매 problem 의 first articulate.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 한 번 구축하면 끝인 '패키지 정책'이었으나, 현대 정책은 사용자의 피드백 정책에 따라 끊임없이 진화하는 '살아있는 서비스 정책'으로 솔루션의 정의가 확장됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 사람이 일일이 설계하는 솔루션 정책을 넘어, AI가 문제 정의 정책만 주어지면 스스로 코루틴 정책과 로직 정책을 생성해 맞춤형 솔루션 정책을 제안하는 '생성형 솔루션 정책' 시대로 진입함. (Problem-Solving와 연결)
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### 매 5-step canonical flow
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1. **Articulate**: 매 problem 의 1-sentence + 매 measurable success criterion.
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2. **Constrain**: 매 budget, deadline, team, tech-stack, risk tolerance.
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3. **Enumerate**: 매 3+ options. 매 do-nothing baseline 의 always include.
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4. **Trade-off**: 매 each option 의 cost/risk/value 의 score.
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5. **Commit + reverse-doc**: 매 chosen option 의 RFC/ADR write. 매 rejected options 의 reason 도 기록.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Problem-Solving|Problem-Solving]], [[Standard-Operating-Procedure|Standard-Operating-Procedure]], UX, [[Efficiency|Efficiency]], [[Mastery|Mastery]], Design-Thinking
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- **Modern Tech/Tools**: Enterprise solutions, Open-source stacks, Managed services.
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### 매 응용
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1. Tech RFC / ADR.
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2. Product PRD.
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3. Customer-discovery loop.
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4. LLM-aided option generation.
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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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### ADR template (Markdown)
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```markdown
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# ADR-042: Switch to event-driven order pipeline
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## Status
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Accepted (2026-04-12)
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## Context
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Sync API call chain causes 2.3s p95 latency under peak load (12k rps).
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Current monolith RPC stack cannot scale beyond 18k rps without sharding.
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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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## Decision
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Adopt Kafka-based event pipeline for order lifecycle (created → paid → shipped).
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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## Consequences
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+ p95 drops to 400ms (validated in load test).
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+ Decoupled services enable independent deploys.
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- Operational complexity: Kafka cluster, schema registry, DLQ.
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- 6-week migration with dual-write phase.
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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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## Alternatives considered
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1. Sharded monolith — rejected: 4mo migration, no future-proof.
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2. gRPC streaming — rejected: still tightly coupled.
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3. Do nothing — rejected: SLO breach by Q3.
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Option matrix scoring
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```python
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# option_matrix.py
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from dataclasses import dataclass
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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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@dataclass
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class Option:
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name: str
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value: int # 1-5 (impact)
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cost: int # 1-5 (effort)
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||||
risk: int # 1-5 (uncertainty)
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||||
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||||
@property
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||||
def score(self) -> float:
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||||
# Weighted: value heavy, risk penalizing
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||||
return (self.value * 2.0) - (self.cost * 0.8) - (self.risk * 1.2)
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||||
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||||
options = [
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||||
Option("event-pipeline", value=5, cost=4, risk=3),
|
||||
Option("sharded-monolith", value=3, cost=4, risk=2),
|
||||
Option("do-nothing", value=0, cost=0, risk=5),
|
||||
]
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||||
ranked = sorted(options, key=lambda o: o.score, reverse=True)
|
||||
for o in ranked:
|
||||
print(f"{o.name}: {o.score:.2f}")
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||||
```
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### Problem-statement template
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```markdown
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**Who**: Mid-market SaaS ops engineers (50-500 employee orgs).
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**What**: Cannot debug Kafka consumer lag without SSH-ing into broker.
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**Why-now**: Compliance requires audit trail + zero-trust env (no SSH).
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**Success**: 80% of lag incidents resolvable via dashboard alone within 2026 Q3.
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**Non-goal**: Replacing existing Kafka cluster.
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```
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||||
### LLM-aided option enumeration
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||||
```python
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# enumerate_options.py
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||||
from anthropic import Anthropic
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||||
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client = Anthropic()
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||||
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||||
def enumerate(problem: str, constraints: list[str]) -> list[dict]:
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||||
msg = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=2000,
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messages=[{
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||||
"role": "user",
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||||
"content": f"""Problem: {problem}
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||||
Constraints: {chr(10).join(f'- {c}' for c in constraints)}
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||||
Generate 4 distinct solution options. Include 1 'do-nothing' baseline
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||||
and 1 'wildcard' creative option. For each: name, summary, est_cost (1-5), est_risk (1-5)."""
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}]
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||||
)
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||||
return parse_options(msg.content[0].text)
|
||||
```
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||||
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||||
### Trade-off heuristic gate
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||||
```python
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||||
def should_pursue(option) -> bool:
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if option.risk >= 5:
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return False # too uncertain, prototype first
|
||||
if option.cost > option.value:
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||||
return False # net-negative
|
||||
return option.score > 0
|
||||
```
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### Reverse-doc rejected options
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```markdown
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||||
## Rejected: GraphQL federation
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**Why considered**: Frontend wants typed schema, backend wants composability.
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**Why rejected**: Federation gateway adds 80ms median latency.
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||||
Team has 0 GraphQL prod experience. 4mo onboarding curve.
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||||
**Revisit when**: Latency budget grows OR team gains GraphQL expert.
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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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| Vague stakeholder ask | 매 problem statement 5W 의 force |
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| 2+ viable options | 매 ADR + matrix scoring |
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| Reversible decision | 매 ship-and-iterate (Type 2) |
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| Irreversible decision | 매 deep RFC + review (Type 1) |
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| Unknown unknowns | 매 spike/prototype 의 first |
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**기본값**: ADR + 3+ option enumeration + reverse-doc.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Design-Thinking]] · [[Engineering-Methodology]]
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- 변형: [[RFC-Process]] · [[ADR]] · [[PRD]]
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- 응용: [[Customer-Discovery]] · [[Technical-Debt-Triage]]
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||||
- Adjacent: [[Decision-Frameworks]] · [[Trade-off-Analysis]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 option enumeration brainstorm, 매 ADR draft, 매 problem-statement refinement, 매 reverse-doc generation.
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**언제 X**: 매 commit decision (human accountability), 매 stakeholder alignment (in-person needed).
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## ❌ 안티패턴
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- **Solution-first**: 매 "we need Kafka" 매 problem 의 articulate 없이.
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- **Single option**: 매 alternatives 0개. 매 confirmation bias.
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- **No baseline**: 매 do-nothing option 의 omit. 매 cost 의 hidden.
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- **No reverse-doc**: 매 rejected options 의 oral history. 매 future-team 의 repeat.
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- **Solution worship**: 매 framework 의 fetishize over outcomes.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lightweight ADR by Michael Nygard; Amazon "1-pager"; ThoughtWorks Tech Radar 2026).
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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 — full content (5-step flow + ADR/option-matrix patterns) |
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Reference in New Issue
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