[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,91 +2,135 @@
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id: wiki-2026-0508-problem-solving-skills
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title: Problem Solving Skills
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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: []
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aliases: [Problem Solving, 문제 해결 능력, debugging skills]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [meta, debugging, engineering, methodology]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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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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language: meta
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framework: methodology
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# [[Problem Solving Skills|Problem Solving Skills]]
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# Problem Solving Skills
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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복잡하고 모호한 상황 속에서 문제를 투명하게 시각화하고, 논리적이고 체계적으로 해결책을 도출해내는 핵심 컨설턴트 역량입니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 problem 정의가 매 solution의 매 절반"**. Problem solving은 매 ill-defined situation을 매 well-defined sub-problems으로 매 decompose하고 매 hypothesis-test loop으로 매 narrow down하는 매 transferable skill set. Polya (1945) 4-step부터 매 modern debugging 까지 매 동일한 backbone.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- "문제를 해결한다는 것은 해결책이 투명하게 보이도록 문제를 올바르게 표현(representing)하는 것"을 의미합니다 [11].
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- 뛰어난 문제 해결 스킬은 혼돈 속에서 **패턴을 식별(identify patterns)**하고, 증상(symptoms)이 아닌 기저의 역학 및 원인에 집중하는 능력에서 비롯됩니다 [15].
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- **[[MECE|MECE]] 사고방식**을 실무에 적용하여, 산발적인 데이터를 중복과 누락이 없는 논리적 '버킷(Buckets)'으로 나누어 분석의 효율성과 결정의 정확도를 높이는 역량이 중요합니다 [1, 16, 17].
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||||
- 우선순위를 설정하여 무작정 모든 데이터를 탐색하는 대신, 문제 해결에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 영역부터 집중적으로 파고드는 능력이 요구됩니다 [18, 19].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[MECE|MECE]], Systems Thinking, Logical [[Reasoning|Reasoning]]
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- **Projects/Contexts:** 케이스 인터뷰(Case Interview), 비즈니스 운영 최적화
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- **Contradictions/Notes:** 문제 해결 스킬은 특정 프레임워크에 대한 기계적인 암기나 맹신이 아니라, 제약 조건(시간, 데이터 부족 등) 속에서도 가설과 합리적 가정을 활용해 유연하게 대처하는 비판적 사고 능력을 전제로 합니다 [19, 20].
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### 매 Polya 4-step (1945)
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1. **Understand**: 매 input/output/constraint 매 명시.
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2. **Plan**: 매 known similar problem과 매 mapping.
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3. **Execute**: 매 plan 매 step-by-step.
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4. **Review**: 매 result verify, 매 generalize.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 Debugging 전용 loop
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- **매 Reproduce**: 매 minimal repro case.
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- **매 Bisect**: 매 git bisect / binary search.
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- **매 Hypothesize**: 매 1개 변수만 매 변경.
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- **매 Verify**: 매 test 매 추가.
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- **매 Postmortem**: 매 root cause + prevention.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Production incident response (5-why).
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2. Algorithm design (decomposition + invariants).
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3. LLM prompt debugging (delta isolation).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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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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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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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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## 💻 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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### Minimal repro extraction
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```python
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# Bisect a failing input down to minimal case
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def minimal_repro(input_list, fails):
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while True:
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||||
for i in range(len(input_list)):
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||||
candidate = input_list[:i] + input_list[i+1:]
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||||
if fails(candidate):
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||||
input_list = candidate
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break
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||||
else:
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return input_list
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Git bisect automation
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```bash
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git bisect start HEAD v1.0.0
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git bisect run pytest tests/test_regression.py::test_bug
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# 매 Bisect 자동 종료 → first-bad-commit 매 출력
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### 5-why root cause
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```yaml
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# postmortem.yaml
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incident: api 500 spike
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why_1: db connections exhausted
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why_2: connection leak in /search handler
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why_3: exception bypassed `with` cleanup
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why_4: custom context manager swallowed asyncio.CancelledError
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why_5: copy-pasted snippet from Stack Overflow without review
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||||
fix: replace with asynccontextmanager + add lint rule
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```
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Hypothesis-driven test
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||||
```python
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||||
# Change ONE variable per iteration
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import time
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def measure(config):
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||||
t = time.time(); run(config); return time.time() - t
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
base = {"batch": 32, "workers": 4, "cache": True}
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||||
for k in base:
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||||
cfg = {**base, k: not base[k] if isinstance(base[k], bool) else base[k]*2}
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||||
print(k, measure(cfg))
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||||
```
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Rubber-duck logger
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||||
```python
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||||
def trace_state(label, **vars):
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||||
print(f"[{label}]", " | ".join(f"{k}={v!r}" for k, v in vars.items()))
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
trace_state("before-loop", i=0, total=len(data), seen=set())
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Bug 매 reproducible | Bisect + minimal repro |
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| Bug 매 intermittent | Logging + statistical test |
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| Algorithm 매 unknown | Polya + analogy from known |
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| Production incident | 5-why + postmortem |
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**기본값**: Reproduce → Bisect → Hypothesize → Verify → Document.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Engineering-Methodology]] · [[Debugging]]
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||||
- 변형: [[Polya-Method]] · [[5-Why]] · [[Bisect]]
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||||
- 응용: [[Incident-Response]] · [[Algorithm-Design]] · [[Postmortem]]
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||||
- Adjacent: [[Rubber-Duck-Debugging]] · [[Scientific-Method]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 ill-defined task decomposition, 매 stuck-state escape, 매 LLM prompt 디버깅.
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**언제 X**: 매 trivial 1-line typo (overhead).
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## ❌ 안티패턴
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- **매 Shotgun debugging**: 매 random 변경 후 매 동작하면 commit.
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- **매 Symptom-only fix**: 매 root cause 무시.
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- **매 No repro**: 매 "내 환경에선 됨".
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- **매 Heisenbug 회피**: 매 logging 추가하면 매 사라지는 bug 매 무시.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Polya "How to Solve It" 1945, Zeller "Why Programs Fail" 2nd ed.).
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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 — Polya + debugging loop + repro/bisect patterns |
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Reference in New Issue
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