[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
@@ -2,110 +2,195 @@
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id: wiki-2026-0508-strategic-thinking
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title: Strategic Thinking
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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: [Strategic Thinking, Strategy, Engineering Strategy]
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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: [auto-consolidated, technical-documentation]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [strategy, decision-making, engineering-leadership]
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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: na
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framework: na
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# [[Strategic Thinking|Strategic Thinking]]
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# Strategic Thinking
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 전략적 사고는 복잡한 문제를 구조적 분해([[MECE|MECE]])와 다차원적 관점(선형/시스템 사고)을 통해 해결 가능한 실행 단위로 변환하는 지적 연금술이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 long-horizon, multi-step, 매 trade-off 의 reasoning — 매 goal → diagnosis → guiding policy → coherent actions"**. Richard Rumelt, *Good Strategy / Bad Strategy* (2011) 의 kernel. 매 engineering context — 매 architecture choice, tech debt, hiring, platform investment.
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## 매 핵심
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> "현재의 행동이 미래의 기회 비용과 어떻게 연결되는지 파악하라" — 단순한 문제 해결을 넘어, 장기적인 목표 달성을 위해 가용한 자원을 배치하고 외부 환경의 변화를 예측하여 최적의 경로를 설정하는 인지 프로세스.
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### 매 Rumelt kernel
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1. **Diagnosis**: 매 challenge 의 명확한 정의 — what is actually hard?
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2. **Guiding Policy**: 매 approach — how we'll address it.
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3. **Coherent Actions**: 매 mutually reinforcing concrete steps.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 문제 구조화([[Logic Trees|Logic Trees]])와 사고 방식(Linear vsSystems)의 전략적 교차 적용.
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- **핵심 원리:**
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- **Logic Trees:** 이슈/의사결정/가설 트리를 통한 문제의 원자 단위 세분화.
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- **[[Linear Thinking|Linear Thinking]]:** 명확한 인과관계가 존재하는 'Complicated' 문제 해결에 최적.
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- **[[Systems Thinking|Systems Thinking]]:** 피드백 루프와 상호작용이 중요한 'Complex' 문제 해결을 위한 폐쇄 루프 관점.
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- **Layered Approach:** 완벽한 구조화가 어려운 현실에서 타당한 가정을 바탕으로 핵심에 집중하는 유연성.
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### 매 strategic vs tactical
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- **Strategic**: months-years, irreversible, enables/blocks options.
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- **Tactical**: days-weeks, reversible, executes within strategy.
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- **Type 1 vs Type 2 decisions** (Bezos): 매 one-way door (strategic) vs two-way door (tactical).
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### 매 frameworks
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- **OKRs**: Objective + Key Results.
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- **Wardley Map**: 매 capability evolution chain (genesis → custom → product → commodity).
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- **Five Forces** (Porter): 매 industry structure.
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- **First Principles** (Musk): 매 axiom 부터 reason.
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- **Pre-mortem** (Klein): 매 future failure 의 imagine.
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- **추출된 패턴:** 복잡한 상황에서 핵심 변수를 식별하고, 인과관계의 사슬을 분석하여 경쟁 우위를 점하거나 지속 가능한 가치를 창출하는 고차원적 사고 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **[[Systems Thinking|Systems Thinking]]:** 부분의 최적화가 아닌 전체 시스템의 역동성을 이해.
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- **Scenario Planning:** 미래의 다양한 가능성을 열어두고 각 시나리오에 대한 대응 전략 수립.
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- **Opport[[Unity|Unity]] Cost:** 특정 선택을 함으로써 포기해야 하는 가치를 명확히 인지하여 우선순위 결정.
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- **[[Anticipation|Anticipation]]:** 상대방(경쟁자, 시장, 시스템)의 다음 행동을 예측하여 선제적으로 대응.
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### 매 응용
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1. Engineering org strategy (build vs buy, monolith vs micro).
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2. Career planning (5-year arc).
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3. Technical roadmap prioritization.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 정적인 중장기 계획 수립에서, 최근에는 데이터 기반의 기민한 피드백 루프를 결합한 '적응형 전략(Adaptive Strategy)'으로 진화.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 '지식 가드닝'의 우선순위 설정 시 전략적 사고 원칙을 적용하여, 프로젝트 기여도가 가장 높은 도메인 지식부터 우선적으로 보강함.
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## 💻 패턴
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** Logic & Reasoning
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- **Related:** [[MECE Principle|MECE Principle]], Linear vs. Systems Thinking, [[Issue Tree|Issue Tree]]
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- **Raw Source:** 00_Raw/Strategic Thinking
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### Pre-mortem template (Markdown ADR)
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```markdown
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# ADR-042: Migrate to Kubernetes
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*Last updated: 2026-04-27*
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## Diagnosis
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Current ECS deployment cannot scale to multi-region; deploys take 40min.
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## Pre-mortem (it's 2027, this failed)
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- Team didn't learn k8s; constant outages.
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- Cost 3× higher than ECS.
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- Migration took 18 months instead of 6.
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- [[Systems-Thinking|Systems-Thinking]], [[Game-Theory|Game-Theory]], Decision-Making, GStack-Core-[[Principles|Principles]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Strategic-Thinking.md
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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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|------|-----------|-----------|--------|
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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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## Mitigations
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- Hire 1 SRE with k8s background before start.
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- Pilot with 2 non-critical services for 3 months.
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- Define rollback criteria.
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Wardley Map (text DSL — onlinewardleymaps.com)
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```
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title Engineering Platform 2026
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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component User [0.95, 0.50] label [0, -10]
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component Web App [0.85, 0.55]
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||||
component Auth [0.75, 0.70]
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||||
component LLM Inference [0.55, 0.30] label [0, 10]
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||||
component GPU Cluster [0.30, 0.40]
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||||
component Datacenter [0.10, 0.30]
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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User -> Web App
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Web App -> Auth
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Web App -> LLM Inference
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LLM Inference -> GPU Cluster
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GPU Cluster -> Datacenter
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```
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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### First-principles decision (LLM-augmented)
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```python
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# Use Claude Opus 4.7 for option exploration
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||||
from anthropic import Anthropic
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client = Anthropic()
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||||
def explore_options(problem: str, constraints: list[str]) -> str:
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msg = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
|
||||
max_tokens=2000,
|
||||
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 8000},
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||||
messages=[{"role": "user", "content":
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||||
f"Problem: {problem}\nConstraints: {constraints}\n"
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||||
"From first principles, list 5 distinct approaches with key trade-offs."}],
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||||
)
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||||
return msg.content[-1].text
|
||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Decision matrix (weighted)
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||||
```python
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||||
options = {
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||||
"Postgres": {"perf": 7, "cost": 9, "team_skill": 9, "scale": 6},
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||||
"DynamoDB": {"perf": 9, "cost": 5, "team_skill": 4, "scale": 9},
|
||||
"CockroachDB":{"perf": 8, "cost": 6, "team_skill": 5, "scale": 8},
|
||||
}
|
||||
weights = {"perf": 0.3, "cost": 0.2, "team_skill": 0.3, "scale": 0.2}
|
||||
scores = {k: sum(v[c]*weights[c] for c in weights) for k, v in options.items()}
|
||||
print(sorted(scores.items(), key=lambda x: -x[1]))
|
||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### OKR structure
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```yaml
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||||
objective: Make platform self-serve for new teams
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||||
key_results:
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||||
- 90% of new services deploy without platform team involvement (currently 20%)
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||||
- Onboarding time < 1 day (currently 3 weeks)
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||||
- NPS from internal devs > 50
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||||
```
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||||
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||||
### Type-1 vs Type-2 framing
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||||
```markdown
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||||
| Decision | Type | Reversibility | Rigor needed |
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|---|---|---|---|
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||||
| Choose primary DB | 1 | Low | High — involve all leads |
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||||
| Choose CI provider | 2 | Medium | Medium |
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||||
| Choose linter ruleset | 2 | High | Low — just decide |
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||||
```
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||||
### Strategy doc skeleton (Will Larson style)
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```markdown
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# Strategy: Platform Reliability 2026
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## Context
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Outages weekly, MTTR 4hrs, eng team rotates on-call.
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## Diagnosis
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Lack of observability + flaky integration tests + no SLO discipline.
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## Guiding Policy
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Invest in observability and SLO culture before adding features.
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## Actions
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1. Adopt OpenTelemetry across all services (Q1).
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2. Define SLOs for top 10 services (Q1).
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3. Error-budget-based release gating (Q2).
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4. Hire 2 SREs (Q2).
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## Non-goals
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- Multi-region active-active (defer to 2027).
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||||
- New feature work pause: NO — 70/30 split.
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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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| Long-horizon org/tech direction | Rumelt kernel + Wardley map |
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| Capability evolution planning | Wardley map |
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| Multi-option comparison | Weighted decision matrix + ADR |
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| Risk-laden irreversible decision | Pre-mortem + Type-1 framing |
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| Quarterly execution | OKRs |
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| Novel/uncertain space | First principles + LLM exploration |
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||||
**기본값**: 매 strategic decision → ADR + diagnosis + pre-mortem.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Decision Making]] · [[Engineering Leadership]]
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- 변형: [[Wardley Mapping]] · [[OKRs]] · [[Pre-mortem]]
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||||
- 응용: [[Architecture Decision Record]] · [[Tech Strategy]] · [[Roadmap Planning]]
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||||
- Adjacent: [[First Principles Thinking]] · [[Systems Thinking]] · [[Mental Models]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: option exploration, pre-mortem brainstorming, devil's advocate, summarize long context for diagnosis.
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||||
**언제 X**: 매 final commit decision — accountability 의 human; 매 confidential strategy — privacy concern.
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## ❌ 안티패턴
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- **Goals as strategy**: "be #1" 의 strategy X — 매 goal. 매 diagnosis + policy 의 missing.
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- **Strategy as wishlist**: 매 incoherent action list, 매 trade-offs 의 unstated.
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||||
- **Pre-mortem 의 skip**: 매 surprise failure mode.
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- **Analysis paralysis on Type-2 decisions**: 매 reversible 의 just decide.
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- **Wardley map as drawing exercise**: 매 decision 으로 connect X — 매 useless.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Rumelt *Good Strategy/Bad Strategy* 2011; Larson *An Elegant Puzzle*; Wardley *Wardley Maps* 2018).
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- 신뢰도 B (synthesis from multiple authorities).
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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 — strategic thinking frameworks for engineering |
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Reference in New Issue
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