[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,62 +2,146 @@
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id: wiki-2026-0508-cognitive-load
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title: Cognitive Load
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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-DESIGN-004]
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aliases: [Mental Load, Working Memory Pressure, Code Complexity Tax]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [design, hci, Psychology, cognitive-load]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [engineering, design, code-quality, devex]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: batch-reinforce-07
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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: any
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framework: software-engineering
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# [[Cognitive_Load|Cognitive Load]] Theory (인지 부하 이론)
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# Cognitive Load
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 우리 뇌의 작업 기억(Working [[memory|memory]]) 용량은 한정되어 있음을 인정하고, 정보 전달의 효율을 위해 마찰을 설계하는 기술.
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## 매 한 줄
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> **"매 working memory 에 동시에 매 잡고 있어야 하는 정보의 양"**. Sweller 의 cognitive load theory (1988) 에 기반 — intrinsic, extraneous, germane 의 3-tier. 매 modern software design 의 first-principle metric — 작은 cognitive load 가 매 maintainable code 를 결정.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 내재적 부하(Intrinsic), 외재적 부하(Extraneous), 본질적 부하(Germane)를 구분하여 학습 및 정보 처리를 최적화하는 인지 설계 패턴.
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- **세부 내용:**
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- Interface 디자인 시 불필요한 시각적 노이즈를 제거하여 외재적 부하를 최소화.
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- 정보의 청킹(Chunking)을 통해 제한된 작업 기억 공간을 효율적으로 활용.
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- 복잡한 데이터 시각화 시 점진적 노출(Progressive Disclosure) 기법 적용.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 미학적 디자인(Beautiful)에서 뇌의 작동 방식에 부합하는 사용성(Usable) 중심으로 패러다임 이동.
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- **정책 변화:** 사용자 만족도(w3) 지표로 인지 부하 측정 가이던스 도입.
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### 매 3 종류
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- **Intrinsic**: 문제 자체의 본질적 복잡도 (e.g., distributed consensus).
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- **Extraneous**: 표현/도구 가 만드는 인위적 복잡도 (bad naming, deep nesting).
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- **Germane**: schema 형성 과정 (learning) — useful load.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/Design
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- **Related:** [[HCI|HCI]], UX-Design, [[Inclusive_Design|Inclusive_Design]]
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- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-20/Cognitive Load Theory.md
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### 매 7±2 rule
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- Working memory 는 약 4-7 chunk 만 동시 처리 (Miller 1956, refined Cowan 2001).
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- Code 가 이 한계 넘으면 → bug, slow review, onboarding 지연.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Function 의 line / parameter 제한 (small functions).
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2. Module boundary 설계 — high cohesion, low coupling.
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3. PR size 제한 (200-400 line max).
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4. Naming convention — domain language 사용.
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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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### Guard clause 로 nesting 줄임
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```python
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# BAD: deep nesting (high extraneous load)
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def process(user):
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if user is not None:
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||||
if user.is_active:
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||||
if user.has_permission('write'):
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||||
return do_work(user)
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return None
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||||
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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# GOOD: early return
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||||
def process(user):
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||||
if user is None: return None
|
||||
if not user.is_active: return None
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||||
if not user.has_permission('write'): return None
|
||||
return do_work(user)
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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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### Extract domain primitive
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```typescript
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// BAD: primitive obsession — caller must remember semantics
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function transfer(from: string, to: string, amount: number, currency: string) {}
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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// GOOD: types carry semantics
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type AccountId = string & { __brand: 'AccountId' };
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type Money = { amount: bigint; currency: Currency };
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||||
function transfer(from: AccountId, to: AccountId, money: Money) {}
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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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### 매 colocation
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```tsx
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// BAD: scattered — must context-switch
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// styles.css, validation.ts, component.tsx, types.ts
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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// GOOD: single-file feature unit (Astro/Svelte/RSC era)
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export function Form() {
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const validate = (v: string) => v.length > 0;
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return <input onBlur={e => validate(e.target.value)} />;
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}
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```
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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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### Boundary objects
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```python
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# Each layer translates — caller doesn't need to know inner schema
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class UserDTO: # external API shape
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...
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class User: # domain entity
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...
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class UserRow: # DB schema
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||||
...
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def to_domain(dto: UserDTO) -> User: ...
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def to_row(user: User) -> UserRow: ...
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```
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### Team Topologies pattern
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```yaml
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# Stream-aligned team owns a single bounded context
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# Platform team provides self-service infra
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# Goal: each team's cognitive load fits one team's working memory
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team: payments
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owns: [PaymentService, RefundService, payment-db]
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depends_on:
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platform: [k8s-cluster, observability]
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enabling: []
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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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| Function > 50 lines | Extract sub-functions or strategy |
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| Class > 7 public methods | Split by responsibility |
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| Team owns > 1 product area | Reorg per Team Topologies |
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| Domain logic mixed w/ infra | Hexagonal / Clean Architecture |
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| Onboarding > 2 weeks | Reduce coupling, write decision records |
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**기본값**: Optimize for reader, not writer — 매 reduce extraneous, accept intrinsic.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Software Design]] · [[Cognitive Psychology]]
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- 변형: [[Intrinsic Load]] · [[Extraneous Load]] · [[Germane Load]]
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- 응용: [[Team Topologies]] · [[Hexagonal Architecture]] · [[Clean Code]]
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||||
- Adjacent: [[Working Memory]] · [[Code Smell]] · [[Naming Things]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: Code review, refactoring decision, team structure 설계, PR size 판단.
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**언제 X**: Pure performance optimization (different metric).
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## ❌ 안티패턴
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- **Cleverness 자랑**: dense one-liner, clever bitwise — high extraneous.
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- **God object**: 30+ method class — exceeds chunking capacity.
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- **Magic constants**: `if x > 86400` 대신 `SECONDS_PER_DAY`.
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- **Implicit context**: global mutable state — reader 가 매 trace 해야 함.
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- **Premature abstraction**: framework-itis — abstraction 이 intrinsic 아닌데 추가됨.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Sweller 1988, Skelton & Pais 2019 Team Topologies).
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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 — cognitive load theory + practical refactoring patterns |
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Reference in New Issue
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