[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,90 +2,156 @@
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id: wiki-2026-0508-issue-tree
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title: Issue Tree
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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: [Logic Tree, Hypothesis Tree, Decomposition Tree]
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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: [problem-solving, consulting, decomposition, mece]
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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: markdown
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framework: mece
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# [[Issue Tree|Issue Tree]]
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# Issue Tree
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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크고 복잡한 문제를 논리적이고 관리가 용이한 하부 문제(Sub-issues)들로 분해하기 위해 사용하는 시각적인 트리형 프레임워크.
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## 매 한 줄
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> **"매 problem 매 MECE branches 의 decompose"**. Issue tree 매 root question 매 sub-question (mutually exclusive, collectively exhaustive) 의 hierarchical breakdown — 매 Minto Pyramid + McKinsey 80년 standard. 매 2026 LLM agent task planning, root-cause analysis 매 동일 pattern.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- 이슈 트리는 상단에 핵심 문제 선언문을 두고 하단으로 갈수록 점차 세부적인 문제들로 넓게 퍼져나가는 형태를 취합니다 [50]. (예: "레스토랑이 수익성이 없다" -> "수익성을 어떻게 올릴 것인가?" -> "수익 증가" & "비용 감소" -> 구체적 실행 방안) [51, 52].
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- 계층을 분할할 때는 누락과 중복을 방지하기 위해 반드시 [[MECE|MECE]](상호 배제 및 전체 포괄) 원칙을 엄격하게 적용해야 합니다 [53, 54].
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- 컨설턴트들은 이슈 트리를 연구 로드맵으로 활용하여, 중복 없이 각 팀원에게 세부 업무(Workstreams)를 명확히 분배합니다 [54].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[MECE Principle|MECE Principle]], [[Hypothesis Tree|Hypothesis Tree]]
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- **Projects/Contexts:** [[Problem Solving|Problem Solving]], [[Profitability Framework|Profitability Framework]]
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- **Contradictions/Notes:** 구조화된 이슈 트리를 바탕으로 초기 검토를 마친 후, 가치가 떨어지는 옵션들은 과감히 배제하는 '가지치기(Trimming branches)'가 수반되어야 실질적인 문제 해결 도구로 기능할 수 있습니다 [53].
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### 매 종류
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- **Diagnostic (Why)**: 매 cause 의 decompose. 매 5-Why 의 generalized.
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- **Solution (How)**: 매 action option 의 decompose.
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- **Hypothesis tree**: 매 testable claim 의 분기 — 매 consulting deliverable.
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- **Profitability tree**: Profit = Revenue − Cost — 매 standard MBA template.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 작성 원칙
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- **MECE**: 매 branches 매 overlap X, exhaustive O.
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- **Same level abstraction**: 매 sibling 매 동일 granularity.
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- **Verb-noun structure**: 매 action-oriented (solution tree).
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- **Falsifiable leaves**: 매 leaf 매 data-checkable hypothesis.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. 매 management consulting (case interview).
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2. 매 incident root cause (post-mortem).
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3. 매 LLM agent — task decomposition (ReAct, Tree-of-Thoughts).
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4. 매 product strategy (Jobs-to-be-Done).
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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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### 1. Profitability Tree (Markdown)
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```markdown
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- Profit decline?
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- Revenue down?
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- Volume down?
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- Market shrink?
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- Share loss?
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- Price down?
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- Discount increase?
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- Mix shift?
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- Cost up?
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- COGS up?
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- SG&A up?
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### 2. 5-Why (Diagnostic)
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```python
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def five_why(problem):
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chain = [problem]
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for _ in range(5):
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cause = ask("Why?", context=chain[-1])
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||||
chain.append(cause)
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||||
return chain # 매 root cause 매 마지막
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```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### 3. Hypothesis-Driven (McKinsey-style)
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```yaml
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root: "Should we enter market X?"
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children:
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- "Is the market attractive?"
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children:
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- "TAM > $1B?" [data: industry report]
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- "Growth > 10%?" [data: historical CAGR]
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||||
- "Margins > 20%?" [data: comparable companies]
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||||
- "Can we win?"
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||||
children:
|
||||
- "Right-to-play assets?"
|
||||
- "Competitive advantage sustainable?"
|
||||
- "Is it worth it?"
|
||||
children:
|
||||
- "NPV > $X?"
|
||||
- "Strategic fit?"
|
||||
```
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||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### 4. Tree-of-Thoughts (LLM)
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||||
```python
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def tot(problem, depth=3, branches=3):
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if depth == 0:
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return evaluate(problem)
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||||
sub_problems = llm_decompose(problem, k=branches)
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||||
scores = [tot(sp, depth-1, branches) for sp in sub_problems]
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||||
return max(zip(sub_problems, scores), key=lambda x: x[1])
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```
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**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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### 5. Fishbone (Ishikawa) — alternative form
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```
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┌── People ── Training gap
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│
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Defect ─────────────┼── Process ── No QA gate
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│
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└── Tooling ── Outdated CI
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### 6. Markdown Renderer (Mermaid)
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```mermaid
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graph TD
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Root["Why is churn up?"] --> A["Product issue?"]
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Root --> B["Pricing issue?"]
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Root --> C["Support issue?"]
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A --> A1["Bug rate up"]
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A --> A2["Feature gap"]
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||||
B --> B1["Competitor cheaper"]
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||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Tree type |
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|---|---|
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| Find root cause | Diagnostic / 5-Why |
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| Choose action | Solution tree |
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| Strategy decision | Hypothesis tree |
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| LLM task decomp | Tree-of-Thoughts |
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| Manufacturing defect | Ishikawa |
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**기본값**: 매 hypothesis tree (testable leaves) — 매 consulting/strategy 매 standard.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Problem Solving]] · [[Strategic Thinking]]
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- 변형: [[Logic Trees]] · [[Mental Models]]
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- 응용: [[Root-Cause-Analysis-RCA]] · [[Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive (MECE)]] · [[Profitability Framework]]
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||||
- Adjacent: [[Decision Theory]] · [[Tree-of-Thoughts]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 task decomposition, 매 root-cause investigation, 매 case-interview prep, 매 ToT/agent planning.
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**언제 X**: 매 single-step factual lookup. 매 over-decompose 의 paralysis.
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## ❌ 안티패턴
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- **Non-MECE branches**: 매 overlap 또는 gap.
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- **Mixed abstraction**: 매 sibling 매 inconsistent depth.
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- **No data plan**: 매 leaf 매 untestable.
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- **Pre-determined answer**: 매 tree 매 confirmation bias 의 disguise.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Minto, *The Pyramid Principle*; McKinsey *Problem Solving*).
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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 — profitability/hypothesis/ToT patterns |
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Reference in New Issue
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