[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,69 +2,135 @@
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id: wiki-2026-0508-logic-trees
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title: Logic Trees
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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: [c3e4f5a6-b7d8-4901-2e3f-4a5b6c7d8e9f]
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aliases: [Logic-Tree, Issue-Tree, Decision-Tree-Reasoning]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [logic-tree, issue-tree, hypothesis-tree, Problem-Solving, structuring]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [reasoning, problem-solving, mece, consulting, structured-thinking]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-27
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github_commit: "[[P-Reinforce|P-Reinforce]]-logic"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: markdown
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framework: unspecified
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# [[Logic Trees|Logic Trees]]
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# Logic Trees
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 논리 트리는 거대한 문제를 원자 단위의 가설로 분해하여 연구 로드맵을 시각화하고 업무의 중복을 원천 차단하는 문제 해결의 지도다.
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## 매 한 줄
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> **"매 문제를 MECE 가지로 쪼개라"**. McKinsey식 hypothesis-driven problem solving의 매 핵심 도구로, 매 root question을 mutually exclusive·collectively exhaustive subquestions으로 분할한다. 2026 LLM agent의 chain-of-thought planner와 매 동형(同形).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 거시적 문제 선언문에서 미시적 실행 방안으로의 계층적 분해.
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- **주요 유형:**
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- **[[Issue Tree|Issue Tree]]:** "무엇이 문제인가?"를 중심으로 전체 상황을 [[MECE|MECE]]하게 해체하여 작업 범위(Workstreams)를 획정.
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- **[[Hypothesis Tree|Hypothesis Tree]]:** "이것이 해결책인가?"라는 가설에서 시작하여 이를 증명하기 위한 데이터와 분석 단위를 설계.
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- **구축 원칙:**
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- **Hierarchical Inte[[Grit|Grit]]y:** 하단으로 갈수록 구체성이 높아지며, 각 계층은 상위 계층을 논리적으로 증명해야 함.
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- **Trimming Branches:** 가치가 낮은 옵션은 조기에 배제하여 분석의 효율성 극대화.
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- **수평적 논리 ([[Horizontal Logic|Horizontal Logic]]):** 그룹 내 아이디어들이 연역적 또는 귀납적인 명확한 논리 순서를 따라야 함.
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** Logic & Reasoning
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- **Related:** [[MECE Principle|MECE Principle]], Business Problem Solving, [[Deductive & Inductive Reasoning|Deductive & Inductive Reasoning]]
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- **Raw Source:** 00_Raw/Issue Tree, 00_Raw/Hypothesis Tree, 00_Raw/Horizontal and Vertical Logic
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### 매 종류
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- **Why-tree (diagnostic)**: 매 root cause 분석 — "왜?"를 5번 반복.
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- **How-tree (solution)**: 매 목표 달성 방법 분해.
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- **What-tree (descriptive)**: 매 system component 분류.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 구성 원칙
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- **MECE**: 매 가지가 서로 겹치지 않고 (ME) 매 합쳐서 전체 (CE).
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- **Same-level abstraction**: 매 형제 노드는 same granularity.
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- **Hypothesis-driven**: 매 leaf에 매 testable hypothesis.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Consulting case interview (McKinsey, BCG, Bain).
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2. Root cause analysis (5 Whys, Fishbone).
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3. Product strategy (revenue tree: price × volume).
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4. LLM agent task decomposition.
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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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### Markdown logic tree
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```markdown
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- Root: 왜 매출이 감소했나?
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- 가격 하락? (Hypothesis 1)
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- 평균 단가 추이 확인
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- 할인율 변화 확인
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- 거래량 감소? (Hypothesis 2)
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- 신규 고객 수
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- 재구매율
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- 믹스 변화? (Hypothesis 3)
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- 카테고리별 비중
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Revenue tree (Python dataclass)
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```python
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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class RevenueTree:
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revenue: float
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price: float
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volume: int
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@classmethod
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def decompose(cls, rev, p, v):
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assert abs(rev - p * v) < 1e-6
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return cls(rev, p, v)
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```
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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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### LLM agent decomposition prompt
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```python
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prompt = """
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Decompose this problem into a MECE logic tree (depth=3).
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||||
Each leaf must be a testable hypothesis.
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Problem: {problem}
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Output: nested JSON with {hypothesis, subnodes, test_method}.
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"""
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Tree validator (MECE check)
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```python
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def is_mece(children, total):
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coverage = sum(c.share for c in children)
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overlap = any(set(a.scope) & set(b.scope)
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||||
for a, b in itertools.combinations(children, 2))
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||||
return abs(coverage - 1.0) < 0.01 and not overlap
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```
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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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### Issue tree → Gantt
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```python
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||||
def tree_to_tasks(node, owner=None):
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tasks = []
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if not node.children:
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tasks.append({"task": node.q, "owner": owner})
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||||
for c in node.children:
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||||
tasks.extend(tree_to_tasks(c, owner=c.owner))
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||||
return tasks
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```
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Tree type |
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|---|---|
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| 문제 진단 | Why-tree |
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| 해결책 설계 | How-tree |
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| 시스템 이해 | What-tree |
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| LLM agent plan | How-tree (with tools) |
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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**기본값**: Hypothesis-driven Why-tree (depth 3-4).
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Mental Models]] · [[Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive (MECE)]]
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- 변형: [[Issue Tree]] · [[Decision Theory]] · [[Fault-Tree-Analysis]]
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- 응용: [[Root-Cause-Analysis]] · [[LLM-Agent-Planning]] · [[5-Whys]]
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||||
- Adjacent: [[Pyramid-Principle]] · [[Hypothesis-Driven-Development]]
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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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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: Open-ended problem decomposition, agent task planning, structured analysis.
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**언제 X**: Tightly coupled problems with no clean partition (use system dynamics).
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## ❌ 안티패턴
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- **Non-MECE branches**: 매 overlap 또는 gap.
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- **Symptom tree**: 매 root cause 도달 전에 멈춤.
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- **Boil-the-ocean**: 매 prioritization 없이 매 leaf 다 조사.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Minto "The Pyramid Principle"; Rasiel "The McKinsey Way").
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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 — Logic tree taxonomy + agent integration |
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Reference in New Issue
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