[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,91 +2,157 @@
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id: wiki-2026-0508-rapid-prototyping
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title: Rapid Prototyping
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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-RAPP-001]
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aliases: [Prototype-First Development, Spike, MVP Sketch]
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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-reinforced, rapid-Prototyping, Iteration, mvp, speed-to-market, validation]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [methodology, product, engineering, design]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: any
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framework: agnostic
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# [[Rapid-Prototyping|Rapid-Prototyping]]
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# Rapid Prototyping
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생각의 속도로 구현하기: 정교함은 잠시 접어두고 오직 '속도'에 집중하여, 아이디어가 떠오른 즉시 눈에 보이는 형태로 구현해 내는 초고속 가설 검증 엔진."
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## 매 한 줄
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> **"매 throw-away artifact 의 fast 의 build — 매 question 의 answer"**. 매 production 의 X — 매 specific assumption (UX, API shape, feasibility) 의 validate 의 minimum 의 build. 2026 의 LLM-assisted scaffolding (v0, Bolt, Cursor Composer) + serverless (Vercel, Fly Machines) 의 cycle 의 hours, 매 not weeks.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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신속한 시제품 제작(Rapid-Prototyping)은 짧은 주기 내에 프로토타입을 제작하고 개선하는 반복적 프로세스입니다.
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## 매 핵심
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1. **핵심 메커니즘**:
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* **Build-Measure-Learn**: 빨리 만들고, 피드백 받고, 즉시 배운다. (Lean-Operations와 연결)
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* **Pareto [[Efficiency|Efficiency]]**: 노력의 20%만 들여 핵심 가치의 80%를 보여줌. ([[Pareto-Principle|Pareto-Principle]]와 연결)
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* **Tool Leverage**: AI, 노코드, 3D 프린팅 등 생산성을 높여주는 모든 도구 동원.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 시장의 변화 속도가 기술의 개발 속도보다 빠를 때, 완벽한 제품보다 '빠른 학습 정책'이 성공의 결정적 요인 정책이 되기 때문임. ([[Innovation|Innovation]]과 연결)
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### 매 prototype types
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- **Paper/wireframe**: 매 UX flow — Figma, Excalidraw.
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- **Clickable mockup**: 매 user testing — Figma prototype mode.
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- **Vertical slice**: 매 single feature end-to-end (UI → API → DB).
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- **Spike**: 매 technical feasibility (e.g., "vector DB 의 latency 가 OK?").
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- **Wizard-of-Oz**: 매 backend 의 human (Mechanical Turk) — 매 demand 의 validate.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 하드웨어 제작에 한정된 개념이었으나, 현대 정책은 소프트웨어, 비즈니스 모델, 심지어 지식 구축 정책(`P-Reinforce`) 전반으로 확산됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: "Done is better than perfect(완벽보다 완료가 낫다)"라는 철학 정책을 실천하는 가장 강력한 수단 정책이며, AI 에이전트가 단 몇 분 만에 앱 개발 정책을 끝내는 ‘에이전틱 래피드 프로토타이핑 정책’ 시대로 진화 중임. (Prototyping와 맥락 공유)
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### 매 5 rules
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1. **Time-box**: 매 1 day / 1 week 의 hard limit.
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2. **One question per prototype**: 매 scope 의 narrow.
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3. **Throw it away**: 매 reuse 의 의 prod 의 X — 매 lessons 의 만 carry.
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4. **Hardcode shamelessly**: 매 fake data, mock auth, no tests.
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5. **Demo, not deploy**: 매 stakeholder 의 see — production 의 ≠.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Prototyping|Prototyping]], [[Lean-Operations|Lean-Operations]], [[Pareto-Principle|Pareto-Principle]], [[Innovation|Innovation]], [[Minimal-Viable-Product|Minimal-Viable-Product]]
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- **Modern Tech/Tools**: [[Figma|Figma]], Vercel (v0), Replit, 3D Printers.
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### 매 응용
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1. New product idea 의 user feedback 의 collect.
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2. Tech-stack bake-off (Postgres vs ScyllaDB latency).
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3. UX pattern 의 A/B mockup.
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4. LLM agent flow 의 feasibility (tool-use chain).
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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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**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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### LLM-scaffolded Next.js prototype
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```bash
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# 매 v0.dev / Bolt 의 starter — 매 minutes 의 ship
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npx create-next-app@latest proto --ts --tailwind --app
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cd proto && npx shadcn@latest init -d
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npx shadcn@latest add button card form
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# 매 Cursor Composer / Claude Code 의 "build a $FEATURE landing"
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Mock API (in-memory, no DB)
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```ts
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// app/api/items/route.ts
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const mem: { id: string; name: string }[] = [];
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export async function GET() { return Response.json(mem); }
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export async function POST(req: Request) {
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||||
const b = await req.json();
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mem.push({ id: crypto.randomUUID(), ...b });
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||||
return Response.json({ ok: true });
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}
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||||
```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Wizard-of-Oz (Slack as backend)
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||||
```ts
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// 매 user request → Slack channel — 매 human responder
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||||
async function handleQuery(q: string) {
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||||
await fetch(SLACK_WEBHOOK, {
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||||
method: 'POST',
|
||||
body: JSON.stringify({ text: `[WoZ] ${q}` }),
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||||
});
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||||
// 매 polling for human answer in mock store
|
||||
return await pollForAnswer(q);
|
||||
}
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||||
```
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Feature flag for prototype scope
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||||
```ts
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||||
const ENABLE_PROTO = process.env.NEXT_PUBLIC_PROTO === '1';
|
||||
if (!ENABLE_PROTO) return <NotImplemented />;
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||||
```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### Disposable infra (Fly Machines)
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```bash
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fly launch --copy-config --now --auto-confirm
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# 매 demo 후 의 destroy
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fly apps destroy proto-xyz --yes
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||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Fake data with Faker
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```ts
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||||
import { faker } from '@faker-js/faker';
|
||||
const users = Array.from({ length: 50 }, () => ({
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||||
id: faker.string.uuid(),
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||||
name: faker.person.fullName(),
|
||||
email: faker.internet.email(),
|
||||
}));
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||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Spike 의 measure (latency probe)
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||||
```ts
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||||
import { performance } from 'node:perf_hooks';
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||||
const N = 100;
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const samples: number[] = [];
|
||||
for (let i = 0; i < N; i++) {
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const t0 = performance.now();
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||||
await targetCall();
|
||||
samples.push(performance.now() - t0);
|
||||
}
|
||||
samples.sort((a,b)=>a-b);
|
||||
console.log({ p50: samples[N*0.5|0], p95: samples[N*0.95|0], p99: samples[N*0.99|0] });
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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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| UX 의 test | Figma clickable + 5 user interview |
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| API shape 의 doubt | Mock server (msw) + frontend 의 hook up |
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| Tech feasibility | Spike with smallest realistic input |
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| Demand validation | Landing + waitlist + "fake door" CTA |
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| Internal tool | Streamlit / Retool — code 의 X |
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| Multi-stakeholder review | Vertical slice — 매 fake data, real flow |
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**기본값**: 1 question, 1 week, throw away.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Product Development]] · [[Lean Startup]]
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- 변형: [[MVP]] · [[Spike]] · [[Wizard of Oz]]
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||||
- 응용: [[Design Sprint]] · [[Feature Flag]]
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||||
- Adjacent: [[A/B Testing]] · [[User Research]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: scaffolding (v0, Bolt, Cursor), fake data, mock backend, copy generation.
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**언제 X**: 매 production deployment — prototype code 의 prod 의 promote 의 X.
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## ❌ 안티패턴
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- **Prototype 의 production promote**: 매 tech debt — rewrite 가 cheaper.
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- **No time-box**: 매 scope creep — 매 prototype 의 product 의 become.
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- **Multiple questions per prototype**: 매 confound — one variable.
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- **Real auth/payment in prototype**: 매 yak-shaving — mock.
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- **Reusing prototype tests as prod tests**: 매 false confidence — tests 의 X 가 OK.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Google Design Sprint methodology; IDEO; Eric Ries _Lean Startup_; Marty Cagan _Inspired_).
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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 — prototype types + LLM scaffolding 정리 |
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