[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,90 +2,141 @@
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id: wiki-2026-0508-team-topologies
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title: Team Topologies
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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-WIKI-8725D45E]
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aliases: [Team Topologies, Skelton Pais, stream-aligned team]
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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: [team-topologies, team-topologies, team-topologies, team-topologies, cross-functional-teams, cognitive-engineering]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [team-design, devops, organization, conway-law]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-02
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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: n-a
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framework: organizational
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# [[Team Topologies]]
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# Team Topologies
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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[[Team Topologies]]는 변화가 빠르고 복잡한 환경에서 소프트웨어 변경 사항을 신속하고 빈번하며 안정적으로 제공하기 위해, 엔지니어링 조직을 작고 느슨하게 결합된 교차 기능(cross-functional) 팀으로 구성하는 것을 설명하는 개념이다 [1]. 또한, 올바른 아키텍처 설계를 통해 DevOps 실천과 함께 적용되어 빠르고 지속 가능한 흐름(fast, sustainable flow)을 가능하게 하는 핵심 요소로 언급된다 [2]. 더 상세한 정의나 구조에 대해서는 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 4 fundamental team types + 3 interaction modes 의 fast flow 의 organize"**. Matthew Skelton & Manuel Pais (2019) 의 framework — Conway's Law 의 deliberately inverse-leverage. 2026 모던 SaaS scale-up 매 default playbook.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **교차 기능 팀 구성:** 현대의 변동성이 크고 복잡한 비즈니스 환경에서 기업이 번창하기 위해서는 빠르고 신뢰성 있는 소프트웨어 제공이 필수적이다. 이를 위해 엔지니어링 조직은 [[Team Topologies]]에서 묘사하는 바와 같이 작고, 느슨하게 결합되어 있으며, 다양한 기능을 수행할 수 있는 교차 기능 팀으로 조직되어야 한다 [1].
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* **아키텍처를 통한 작업 흐름 활성화:** 아키텍처 설계는 단순히 기술적인 구조를 정의하는 것을 넘어선다. 효과적인 아키텍처는 조직 내에서 DevOps 프랙티스와 [[Team Topologies]]가 원활하게 작동하도록 지원하여, 궁극적으로 빠르고 지속 가능한 작업 흐름(fast, sustainable flow)을 구축하는 역할을 한다 [2-4].
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* 소스에 관련 정보가 부족합니다. (그 외 팀 토폴로지의 구체적인 원리, 팀 유형, 조직 내 상호작용 패턴 등에 대한 상세 내용은 제공된 소스 데이터에 포함되어 있지 않다.)
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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소스에 관련 정보가 부족합니다. (제공된 소스에서는 팀 토폴로지를 적용할 때 발생하는 구체적인 단점, 부작용 또는 기술적 반대 급부(Trade-off)에 대해 다루고 있지 않습니다.)
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### 매 4 Team Types
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- **Stream-Aligned**: 매 single value stream (product/feature/customer) 의 own. 매 most teams (~70%).
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- **Platform**: 매 internal services (CI/CD, observability, auth) 의 stream-aligned 의 enable.
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- **Enabling**: 매 short-term coaching (e.g. "help adopt OpenTelemetry"). 매 disband after.
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- **Complicated-Subsystem**: 매 deep specialist domain (video codec, ML inference, payments crypto).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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### Related Concepts
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### 매 3 Interaction Modes
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- **Collaboration**: 매 high-bandwidth, short-term, exploratory.
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- **X-as-a-Service**: 매 platform team의 well-defined API 의 provide.
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- **Facilitating**: 매 enabling team의 coach mode.
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#### [조직 및 문화 (Organization & Culture)]
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- [[Cross-functional Teams]]
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- 연결 이유: [[Team Topologies]]는 엔지니어링 조직을 작고 느슨하게 결합된 교차 기능 팀으로 구성하는 것을 핵심으로 설명하고 있기 때문이다 [1].
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- 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 마이크로서비스 환경에서 각 팀이 어떻게 독립적으로 개발, 테스트, 배포를 수행할 수 있는지 그 조직적 기반을 이해할 수 있다 [1].
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### 매 Cognitive Load
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- 매 team의 cognitive load 의 limit (Miller's 7±2). 매 boundaries 의 set.
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- 매 intrinsic / extraneous / germane load 의 distinguish.
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#### [운영 및 기반 환경 (Operations & Infrastructure)]
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- [[DevOps]]
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- 연결 이유: 올바른 시스템 아키텍처는 [[Team Topologies]]와 함께 [[DevOps]]를 활성화하여 신속하고 지속 가능한 흐름을 만들어내는 기반으로 언급되기 때문이다 [2, 4].
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- 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 자동화된 배포 파이프라인을 통해 작은 단위의 빈번한 변경 사항이 어떻게 프로덕션에 빠르고 안정적으로 적용되는지 파악할 수 있다 [1].
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### 매 응용
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1. Scale-up 50→500 eng — stream-aligned squad 의 split.
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2. Platform team 의 internal-developer-platform (IDP) build.
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3. ML platform — 매 complicated-subsystem (training infra) + platform (serving).
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### Deeper Research Questions
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- [[Team Topologies]]에서 제안하는 구체적인 팀 유형과 상호작용 모드는 무엇이며, 이는 마이크로서비스 아키텍처의 서비스 경계 분할과 어떻게 일치하는가?
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- 아키텍처 설계가 [[Team Topologies]] 및 DevOps와 결합하여 '빠르고 지속 가능한 흐름'을 창출하는 구체적인 기술적, 조직적 메커니즘은 무엇인가?
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- 마이크로서비스 아키텍처 패턴 하에서, 작고 느슨하게 결합된 교차 기능 팀을 구성할 때 직면할 수 있는 조직적 또는 기술적 제약 사항은 무엇인가?
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- 소스에 언급되지 않은, 팀 토폴로지를 실제 프로젝트에 도입할 때 팀의 인지 부하(Cognitive Load)를 관리하고 조율하기 위한 모범 사례는 무엇인가?
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- 독립적 배포 파이프라인을 구축하는 과정에서 팀 간의 의존성(디자인 타임 결합 및 런타임 결합)을 최소화하기 위한 구체적인 아키텍처 패턴은 무엇인가?
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## 💻 패턴
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### Practical Application Contexts
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### Team API (markdown contract)
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```markdown
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# Team API: Payments Platform
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- **Implementation:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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- **System Design:** 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 단순히 기술 스택만 고려하는 것이 아니라, [[Team Topologies]]를 반영하여 팀들이 독립적이고 빠르게 개발 및 배포할 수 있는 환경(빠르고 지속 가능한 흐름)을 지원하도록 시스템을 구조화해야 한다 [2].
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- **Operation / Maintenance:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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- **Learning Path:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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- **My Project Relevance:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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## Mission
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Provide reliable payment processing API for stream-aligned teams.
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### Adjacent Topics
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## Services Provided (X-as-a-Service)
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- POST /charge (SLO 99.95%)
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- POST /refund (SLO 99.9%)
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- [[Microservice Architecture]]
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- 확장 방향: 마이크로서비스 아키텍처가 어떻게 팀의 자율성(Team Autonomy)을 보장하고 각 서비스를 독립적으로 배포하게 함으로써 팀 토폴로지의 이상적인 구조를 뒷받침하는지 특성을 파악할 수 있다 [5].
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## On-call
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PagerDuty: payments-platform-oncall
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*Last updated: 2026-05-02*
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## Interaction
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- X-as-a-Service for stream-aligned teams.
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- Collaboration window: Tuesdays 10-11am for new integrations.
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```
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Stream-aligned team boundary
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```yaml
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# team-checkout.yaml
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team: checkout-squad
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type: stream-aligned
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owns:
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- service: checkout-api
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- service: cart-service
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- frontend: /checkout/*
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depends_on:
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- team: payments-platform (X-as-a-Service)
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- team: identity-platform (X-as-a-Service)
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oncall: checkout-oncall
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```
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Cognitive load assessment
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```python
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# Quick survey, 1-5 scale per team
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load_survey = {
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"domain_complexity": 4, # how complex is the business?
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"tech_complexity": 3, # how many techs to master?
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"context_switches": 5, # how many systems do you touch?
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||||
"external_deps": 2, # how many other teams must you coordinate with?
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}
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score = sum(load_survey.values())
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# >15: overloaded, consider splitting or moving deps to platform
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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||||
### Enabling team engagement
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```markdown
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# Engagement: Observability Adoption
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Enabling team: SRE-Coaching
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Target: checkout-squad
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Duration: 6 weeks
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Goal: Adopt OpenTelemetry tracing, define SLOs.
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Exit criteria: Team independently maintains SLO dashboard.
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Team type |
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|---|---|
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| 매 customer-facing product slice | Stream-aligned |
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| 매 shared infra (k8s, CI/CD) | Platform |
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| 매 short-term capability gap | Enabling |
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| 매 deep specialist (codec, ML kernel) | Complicated-Subsystem |
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| 매 ad-hoc cross-team feature | Collaboration mode (temporary) |
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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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**기본값**: 매 stream-aligned 의 default. 매 platform team의 too-early formation 의 avoid (먼저 stream-aligned 의 pain point 의 ).
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Conway's Law]] · [[DevOps]]
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- 변형: [[Spotify Model]] · [[SAFe]]
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- 응용: [[Platform Engineering]] · [[Internal Developer Platform]]
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||||
- Adjacent: [[Domain-Driven Design]] · [[Microservices]] · [[SRE]]
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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 활용
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**언제**: 매 50+ engineer org 의 redesign. 매 platform team의 charter 의 draft. 매 cognitive load survey 의 analyze.
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**언제 X**: 매 <10 person startup (premature). 매 Conway 의 ignored 매 consulting deliverable.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## ❌ 안티패턴
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- **Platform-first**: 매 stream-aligned 매 pain 없이 platform 의 build → unused.
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- **Permanent enabling team**: 매 coaching team의 forever 의 stay → "ivory tower".
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- **Component team**: 매 horizontal slice (e.g. "frontend team") — 매 stream 의 cut, hand-offs ↑.
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- **Too many interactions**: 매 every team의 every team 의 talk → 매 N² coordination cost.
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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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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Skelton & Pais, "Team Topologies" 2019; teamtopologies.com 2026 case studies).
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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 — Team Topologies 4-type + interaction modes + Team API |
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Reference in New Issue
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