[G1-Sync] Manual knowledge update

This commit is contained in:
Antigravity Agent
2026-05-10 22:08:15 +09:00
parent 21ac3ed255
commit 504fd5fb42
3011 changed files with 380280 additions and 206977 deletions
+120 -112
View File
@@ -1,139 +1,147 @@
---
id: wiki-2026-0508-system
title: system
title: AI_and_ML 폴더 시스템 메타
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
status: verified
canonical_id: self
aliases: []
aliases: [system, _system, folder-meta]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.92
tags: [uncategorized]
confidence_score: 1.0
verification_status: applied
tags: [meta, system, folder-index]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-08
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
tech_stack:
language: unspecified
framework: unspecified
language: markdown
framework: obsidian
---
# 🧬 1인 기업 OS — 자가 매뉴얼
# AI_and_ML 폴더 시스템 메타
## 이 폴더는 무엇인가요?
당신의 1인 기업의 두뇌입니다. 7명의 AI 에이전트가 여기서 일합니다.
## 매 한 줄
> **"매 폴더의 system manifest — index, ownership, cleanup status, conventions 의 single source of truth"**. 매 normal content document 매 X — 매 tooling / agent 가 매 폴더 metadata 를 read 할 때 entry point.
## 폴더 구조
- `_shared/` — 모든 에이전트가 매번 읽는 공동 메모리
- `identity.md` — 회사 정체성 (이름, 톤, 가치)
- `goals.md` — 목표
- `decisions.md` — 의사결정 로그 (자가학습이 자동 누적)
- `_system.md` — 이 파일
- `_agents/<id>/` — 각 에이전트 개인 공간
- `[[memory|memory]].md` — 자가학습 (자동, append-only)
- `prompt.md` — 페르소나 디테일 (사용자가 편집)
- `config.md` — API 키·시크릿 (`.gitignore`로 보호)
- `sessions/<ts>/` — 세션별 산출물 (자동)
- `_cache/` — API 응답 캐시 (sync 제외)
## 매 핵심
## 메모리 위계 (충돌 시 우선순위)
1. `decisions.md` — 가장 강한 신뢰
2. `identity.md`
3. `[[goal|goal]]s.md`
4. 개인 메모리
5. 지식 베이스 (`10_Wiki/`)
### 매 폴더 정체성
- **Path**: `10_Wiki/Topics/AI_and_ML/`
- **Scope**: AI, ML, DL, NLP, CV, RL, LLM agents, MLOps, AI ethics/policy 의 거의 모든 wiki entry.
- **Volume**: ~700+ files (2026-05 기준), 매 wiki 의 largest domain folder.
- **Owner**: caliversedevpm@gmail.com
- **House style**: Korean + technical English mix, "매" topic-marker prefix on section headers.
## 다른 PC로 옮길 때
1. 새 PC에 Connect AI 설치
2. 👔 모드 ON → "📥 다른 PC에서 가져오기" 선택
3. GitHub URL 입력 → 자동 clone
4. 끝.
### 매 cleanup phases
- **Phase 1 (2026-05-08)**: 매 placeholder + frontmatter scaffold 자동 생성.
- **Phase 2 (2026-05-10~)**: manual content cleanup — 매 batch agent 가 매 file 처리, full or REDIRECT 형식.
- **Phase 3 (planned)**: cross-link consolidation, canonical 결정, alias graph 정합성.
## 동기화 정책
- `_shared/`, `_agents/*/memory.md`, `_agents/*/prompt.md`, `sessions/` → git sync ✅
- `_agents/*/config.md`, `_cache/` → git sync ❌ (시크릿·캐시)
### 매 frontmatter convention
- `id`: `wiki-2026-0508-<slug>` (Phase 1 origin date 유지).
- `status`: `verified` | `duplicate` | `stub` | `draft`.
- `canonical_id`: `self` 또는 canonical doc 의 slug.
- `duplicate_of`: REDIRECT 의 경우 `[[Canonical-Title]]` (wikilink in quotes).
- `source_trust_level`: A (authoritative), B (community / blog), C (speculative).
- `confidence_score`: 0.0-1.0.
- `tags`: lowercase kebab-case, comma-separated array.
- `last_reinforced`: ISO date of latest manual review.
## 7명의 에이전트
- 🧭 **CEO** (Chief Executive Agent): 오케스트레이션, 작업 분해, 종합 판단, 다음 액션 결정
- 📺 **YouTube** (Head of YouTube): 유튜브 채널 운영, 영상 기획서(제목·후크·구조), 트렌드 분석, 썸네일 브리프, 업로드 메타데이터, 시청자 유지율 전략
- 📷 **Instagram** (Head of Instagram): 인스타그램 릴스/피드 콘셉트, 캡션, 해시태그 전략, 게시 시간, 스토리, 팔로워 인게이지먼트
- 🎨 **Designer** (Lead Designer): 브랜드 디자인 브리프(컬러·타이포·레퍼런스), 썸네일 컨셉 3안, 비주얼 시스템, 디자인 가이드
- 💻 **Developer** (Lead Engineer): 코드, 자동화 스크립트, API 통합, 웹사이트/봇, 데이터 파이프라인, 디버깅
- 💰 **[[business|business]]** (Head of Business): 수익화 모델, 가격 전략, 시장·경쟁 분석, ROI/KPI 설계, 비즈니스 의사결정
- 📱 **secretary** (Personal Assistant): 일정·할 일 관리, 다른 에이전트 작업 요약·텔레그램 보고, 데일리 브리핑, 알림
- ✂️ **Editor** (Video & Content Editor): 영상 편집 디렉션, 컷 구성, B-roll 제안, 자막·타이틀, 스크립트 다듬기, 콘텐츠 폴리싱
- ✍️ **Writer** (Copywriter): 카피라이팅, 영상 스크립트 초안, 인스타 캡션, 블로그 글, 메일 톤앤매너, 후크 작성
- 🔍 **[[Research|Research]]er** (Trend & Data Re[[Search|Search]]er): 트렌드 리서치, 경쟁사 분석, 데이터 수집·요약, 인용 자료 정리, 사실 확인
### 매 file types
1. **Full content**: 150-250 lines, 매 spec 의 full 포맷.
2. **REDIRECT (duplicate)**: ~25 lines, canonical 로 redirect.
3. **System / meta**: this file. 매 폴더당 1개.
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
### 매 cleanup spec reference
- Spec file: `/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/CLEANUP_SPEC.md`
- Memory note: `feedback_wiki_continuous.md` — 매 batch 자동 진행 mode.
> *(TODO: 한 문장으로 핵심 통찰을 작성. "X는 Y 조건에서 Z 효과를 낸다" 구조 권장.)*
## 💻 패턴
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
**추출된 패턴:**
> *(TODO)*
**세부 내용:**
- *(TODO)*
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
- **정책 변화:** 없음
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
- **Raw Source:** 직접 입력
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
```text
# TODO
### 1. 폴더 file count 확인
```bash
ls "/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/" | wc -l
```
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
### 2. 미처리 stub 찾기 (frontmatter status check)
```bash
grep -l "status: stub" "/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/"*.md
```
**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
### 3. Canonical 분포 확인
```bash
grep -h "^canonical_id:" "/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/"*.md \
| sort | uniq -c | sort -rn | head -20
```
**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
### 4. Wikilink graph extract (Python)
```python
import re, glob
from collections import defaultdict
**기본값:**
> *(TODO)*
graph = defaultdict(set)
for path in glob.glob("/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/*.md"):
with open(path, encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
src = path.rsplit("/", 1)[-1].removesuffix(".md")
for m in re.findall(r"\[\[([^\]|]+)", text):
graph[src].add(m.strip())
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
print(f"Files: {len(graph)}, edges: {sum(len(v) for v in graph.values())}")
```
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
### 5. Batch frontmatter validation
```python
import yaml, glob, sys
required = {"id", "title", "category", "status", "canonical_id", "tags"}
errors = []
for p in glob.glob("/Volumes/Data/project/Antigravity/Wiki/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/*.md"):
with open(p, encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
if not text.startswith("---"):
errors.append((p, "no frontmatter"))
continue
fm_text = text.split("---", 2)[1]
try:
fm = yaml.safe_load(fm_text)
except Exception as e:
errors.append((p, f"yaml: {e}")); continue
missing = required - set(fm)
if missing:
errors.append((p, f"missing: {missing}"))
print(*errors, sep="\n")
```
## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| 새 wiki entry 생성 | Phase 1 scaffold → Phase 2 full content |
| 기존 file 매 의미 매 다른 file 와 overlap | REDIRECT (duplicate_of) |
| 한 topic 의 specialized aspect | full content + canonical 로 wikilink |
| 매 신뢰 못 할 source | source_trust_level: C, 매 followup 필요 표시 |
**기본값**: 매 file 매 full content 로 시도 → 매 명확히 duplicate 면 REDIRECT.
## 🔗 Graph
- 부모: [[10_Wiki Topics Root]]
- 인접: [[CLEANUP_SPEC]] (in Wiki root)
- 응용: 매 폴더 내 모든 entry
## 🤖 LLM 활용
**언제**: 매 batch agent 매 폴더 작업 시작 시 read — 매 conventions/scope 확인.
**언제 X**: 매 user-facing content reference 매 X — 매 internal meta only.
## ❌ 안티패턴
- **이 file 을 normal entry 로 취급**: 매 system meta — 매 user-facing content 가 아님.
- **다른 폴더에 같은 _system.md 통합**: 매 폴더별 separate (scope/convention 다를 수 있음).
- **Frontmatter convention drift**: 매 새 field 추가 시 매 spec update 필수.
## 🧪 검증 / 중복
- Verified (CLEANUP_SPEC.md, folder structure, Phase 1 scaffold output).
- 신뢰도 A.
## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 — auto-generated stub |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — folder system manifest as a usable meta entry |