[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,63 +1,186 @@
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id: wiki-2026-0508-root-cause-analysis-rca
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title: Root Cause Analysis RCA
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title: Root Cause Analysis (RCA)
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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: [RCA-001]
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aliases: [RCA, 5 Whys, Fishbone Analysis]
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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: ["Problem-Solving|[Problem-Solving", engineering, Systems-Thinking, debugging]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [debugging, problem-solving, methodology, sre]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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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: Methodology
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framework: SRE/DevOps
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# Root Cause [[Analysis|Analysis]] (RCA, 근본 원인 분석)
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# Root Cause Analysis (RCA)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "현상(Symptom)에 대처하지 말고, 원인(Source)을 제거하라" — 시스템 장애나 오류가 발생했을 때 단순한 임시방편을 넘어, 사건의 연쇄 고리를 거슬러 올라가 재발 방지를 위한 핵심 원인을 찾아내는 체계적인 프로세스.
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## 매 한 줄
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> **"매 symptom 의 X, root 의 fix"**. Toyota Production System (Ohno, 1950s) 에서 originate — 매 modern SRE/DevOps 의 incident postmortem 의 standard practice (Google SRE Book, Etsy blameless postmortem).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 결과(Effect)로부터 인과관계의 사슬을 추적하여, 제어 가능한 가장 깊은 지점의 원인(Root Cause)을 식별하고 해결하는 시스템적 사고 패턴.
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- **주요 기법:**
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- **5 Whys:** "왜?"라는 질문을 5번 반복하여 표면적인 이유 뒤에 숨겨진 구조적 원인을 탐색.
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- **Fishbone Diagram (Ishikawa):** 사람, 과정, 장비, 환경 등 카테고리별로 원인을 시각화하여 분석.
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- **Fault Tree Analysis:** 장애가 발생할 수 있는 모든 경로를 논리 게이트로 연결하여 확률적으로 분석.
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- **Pareto Analysis:** 발생 빈도가 가장 높은 상위 20%의 원인이 전체 문제의 80%를 차지한다는 원칙에 따라 집중 타겟 선정.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 사람의 실수(Human Error)를 종착점으로 보던 관점에서, 실수를 유발한 '시스템 설계'의 결함을 찾는 관점으로 고도화됨.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 모든 버그 리포트와 장애 사후 분석(Post-mortem)은 반드시 RCA 단계를 포함하며, 식별된 근본 원인은 지식 베이스에 '회고(Retrospective)' 문서로 기록됨.
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### 매 5 Whys 기법
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1. Symptom: "Server crashed."
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2. Why? → "Out of memory."
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3. Why? → "Memory leak in v2.3."
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4. Why? → "Connection pool not closed on error."
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5. Why? → "Test framework didn't cover error path."
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6. Why? → "Coverage gate excluded `except` blocks." ← root.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Systems-Thinking|Systems-Thinking]], Debugging, [[Machine-Learning-Lifecycle|Machine-Learning-Lifecycle]], Engineering-Excellence
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Root-Cause-Analysis-RCA.md
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### 매 핵심 원칙
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- **Blameless**: person 의 X, system 의 attack.
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- **Symptom ≠ root**: stop at first plausible cause = X RCA.
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- **Multiple roots**: 매 single-root 의 myth — 매 contributing factors 의 web.
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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 postmortems (SRE).
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2. Bug investigation (recurring crashes).
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3. Quality control (manufacturing defects).
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4. Process failures (project delays).
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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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### Postmortem template (markdown)
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```markdown
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# Incident: [name] — YYYY-MM-DD
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## Summary
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1-paragraph what happened.
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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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## Impact
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- Users affected: N
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- Duration: HH:MM
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- Revenue/SLO: ...
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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## Timeline (UTC)
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- HH:MM — alert fired
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- HH:MM — engineer paged
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- HH:MM — mitigation
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- HH:MM — resolved
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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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## Root cause
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The proximate cause was X. The underlying root cause was Y because Z.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## What went well
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- Detection time was <5min thanks to alert A.
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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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## What went poorly
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- Runbook was outdated.
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## Action items
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- [ ] [P0] Fix Y in service S — owner @alice — due YYYY-MM-DD
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- [ ] [P1] Update runbook — owner @bob
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## Lessons learned
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- ...
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```
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### Fishbone (Ishikawa) categories
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```
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Problem: Database queries timing out
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├── People: New engineer didn't index
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├── Process: Migration review missed perf check
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├── Tools: ORM hides slow query
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├── Environment: Prod DB has 10x test data
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├── Materials: Schema changed without index
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└── Measurement: No p99 latency SLO
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```
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||||
### Logical inversion debugging
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```python
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# Don't ask "why is it broken?"
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# Ask "why would it work?"
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def diagnose(system):
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assumptions = list_assumptions(system)
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for a in assumptions:
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if not verify(a):
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return f"Failing assumption: {a}"
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return "All assumptions hold — symptom misread"
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```
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### Bisection for regression
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```bash
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# Git bisect: binary search for root commit
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git bisect start
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git bisect bad HEAD # current is broken
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git bisect good v2.2.0 # known good
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# git auto-checks out commits — test each, mark good/bad
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||||
git bisect run ./test.sh # automate
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```
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### Causal graph (DAG)
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```python
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import networkx as nx
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G = nx.DiGraph()
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G.add_edge("missing index", "slow query")
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G.add_edge("slow query", "request timeout")
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G.add_edge("request timeout", "circuit breaker open")
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||||
G.add_edge("circuit breaker open", "503 errors")
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||||
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||||
# Walk back from symptom
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||||
ancestors = nx.ancestors(G, "503 errors")
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||||
print(ancestors) # all roots
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```
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### Five-whys with LLM assist (2026)
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```python
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from anthropic import Anthropic
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client = Anthropic()
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def five_whys(symptom: str, context: str):
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prompt = f"""Apply 5 Whys RCA to this incident.
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||||
Symptom: {symptom}
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Context: {context}
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||||
Output 5 levels of "Why?" with concrete hypotheses.
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||||
End with a falsifiable root cause and a test to verify it."""
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||||
return client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=2048,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
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||||
).content[0].text
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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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| Single failure event | 5 Whys |
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| Complex multi-factor | Fishbone / Causal DAG |
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| Regression in code | git bisect |
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| Recurring incidents | Pareto analysis on RCA categories |
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| Safety-critical (medical/aero) | Formal FMEA / FTA |
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**기본값**: 5 Whys + blameless postmortem template, escalate to fishbone if multi-root.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Problem-Solving]] · [[SRE-Practices]]
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- 변형: [[Postmortem]] · [[Five-Whys]] · [[Fishbone-Diagram]] · [[FMEA]]
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||||
- 응용: [[Incident-Response]] · [[Debugging]] · [[Quality-Control]]
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||||
- Adjacent: [[Wicked-Problems]] · [[Causal-Inference]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: Incident 후 postmortem 의 작성. Recurring bug 의 deep investigation. Symptom 의 multiple plausible causes 의 enumerate.
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**언제 X**: Trivial bug (typo, off-by-one) — RCA overkill. Time-critical mitigation 의 phase — fix first, RCA later.
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## ❌ 안티패턴
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- **Blame culture**: "Who broke it?" → people 의 hide info → RCA 의 fail.
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- **Stop at first cause**: "Engineer pushed bad code" 는 X root — process 의 why 의 ask.
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- **No action items**: insight 의 doc, but X follow-up → 매 same incident 의 repeat.
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- **Single-root assumption**: complex system 의 contributing factors 의 web — 매 multiple roots 의 normal.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Toyota TPS, Google SRE Book Ch.15, Etsy blameless postmortem culture).
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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 — RCA with 5 Whys, fishbone, postmortem template, LLM-assist |
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Reference in New Issue
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