[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,94 +2,144 @@
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id: wiki-2026-0508-levels-of-understanding
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title: Levels of Understanding
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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-LEOU-001]
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aliases: [Knowledge Hierarchy, Bloom's Taxonomy for Code]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.89
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tags: [auto-reinforced, levels-of-understanding, learning, Mastery, bloom-taxonomy, wisdom]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [learning, mental-model, pedagogy, knowledge]
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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: meta
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framework: cognitive
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# [[Levels of Understanding|Levels of Understanding]]
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# Levels of Understanding
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지식의 깊이 측정기: 단순히 정보를 들어본 상태에서부터, 남에게 설명하고, 실제 문제를 풀고, 마침내 새로운 가치를 창조하거나 다른 지식과 소통하는 단계까지, 앎이 내면화되는 층위의 수직적 구조."
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## 매 한 줄
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> **"매 knowledge 의 매 layered model — 매 surface mimicry 매 deep generative comprehension 까지"**. Bloom's Taxonomy (1956) 와 Feynman Technique 의 매 영향, 매 software engineering 매 context 매 "can copy" → "can use" → "can debug" → "can teach" → "can extend" 매 progression.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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이해의 수준(Levels of Understanding, LOU)은 학습자가 지식을 얼마나 깊게 습득했는지 분류한 체계입니다. (블룸의 교육 목표 분류학 등과 연결)
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## 매 핵심
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1. **전통적 층위 (Bloom's Taxonomy)**:
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* **Remember**: 기억 (정보의 보유).
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* **Understand**: 이해 (의미 파악).
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* **Apply**: 적용 (문제 해결). (Execution과 연결)
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* **Analyze**: 분석 (구조 파악). ([[Analysis|Analysis]]와 연결)
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* **Evaluate**: 평가 (가치 판단). ([[Judgment|Judgment]]와 연결)
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* **Create**: 창조 (새로운 체계 구축). ([[Innovation|Innovation]]와 연결)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 자신이 어느 단계에 있는지 알아야 비로소 다음 단계로 넘어가기 위한 적절한 학습 전략을 세울 수 있기 때문임.
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### 매 5 levels (engineering 적용)
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1. **Recognition**: 매 코드/concept 매 본 적 있음. 매 시 read-only.
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2. **Reproduction**: 매 example 매 따라 작성 가능. 매 copy-modify.
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3. **Application**: 매 새 context 매 동일 pattern 적용. 매 transfer.
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4. **Debugging**: 매 broken case 매 root cause 까지 trace. 매 inverse reasoning.
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5. **Generation**: 매 from-scratch design + teach others. 매 generative model 보유.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 암기(Remember) 정책이 교육의 중심이었으나, 현대 정책은 AI가 암기를 대신해주는 시대 정책 속에서 상위의 분석(Analyze)과 창조(Create) 정책을 최우선 가치 정책으로 삼음(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 지식의 보유보다는 지식 사이의 연결을 통제하는 '메타 이해 정책'과 서로 다른 분야를 횡단하는 '합성적 이해 정책'이 마스터(Mastery)의 새로운 정의 정책이 됨. ([[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]와 연결)
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### 매 signals
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- **Recognition**: "본 적 있어" — but cannot describe.
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- **Reproduction**: tutorial 따라 동작하는 결과물 — but breaks on변형.
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- **Application**: 매 다른 problem 매 동일 solution 매 적용 — but mechanism 모름.
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- **Debugging**: error message 의 매 원인 가설 + 매 fix path 제안.
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- **Generation**: 매 design decision 매 trade-off 매 articulate + 매 alternative 매 비교.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Analysis|Analysis]], [[Inquiry-Based Learning|Inquiry-Based Learning]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]], [[Judgment|Judgment]], [[Innovation|Innovation]]
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- **Modern Tech/Tools**: Learning path design, Skill matrices, Mastery-based learning platforms.
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### 매 응용
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1. Self-assessment: 매 새 tech 매 학습 매 어느 level 인지 정직히 평가.
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2. Hiring: interview 매 level 별 question 설계 (recognition vs generation).
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3. Onboarding: 매 신규 팀원 매 level 별 task 배정.
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4. Documentation 작성: target level 명시 (tutorial=reproduction, ADR=generation).
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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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| 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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### Self-test 매 Feynman Technique
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```
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1. 주제 선택 (e.g., "React Suspense")
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2. 매 8세 아이에게 매 설명 매 작성 (no jargon)
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3. 매 막힌 지점 = 매 understanding gap
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4. Source 매 다시 학습
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5. Repeat
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→ 매 step 4 매 도달하면 매 generation level
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Code review 매 level probe
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```
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Reviewer: "왜 useMemo 사용?"
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- L1 답: "튜토리얼에서 봐서"
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- L2 답: "성능 최적화"
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- L3 답: "expensive computation 결과 캐시"
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- L4 답: "render마다 reference 변하면 child re-render — useMemo 매 stable reference"
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- L5 답: "이 case 는 child memo 안 했으니 useMemo 무용지물 — 제거 권장"
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Bloom's mapping (engineering)
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```
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Remember → Recognition (L1)
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Understand → Reproduction (L2)
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Apply → Application (L3)
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Analyze → Debugging (L4)
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Evaluate → Debugging (L4)
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Create → Generation (L5)
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Dreyfus 모델 비교
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```
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Novice ≈ L1 Recognition
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Advanced Beg ≈ L2 Reproduction
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Competent ≈ L3 Application
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Proficient ≈ L4 Debugging
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Expert ≈ L5 Generation
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```
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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### 매 progression 매 actionable steps
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```
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L1 → L2: Tutorial 매 따라 매 직접 type (copy-paste 금지)
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L2 → L3: 매 다른 problem 매 적용 (변형 challenge)
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L3 → L4: Bug 매 fix (intentional break + restore)
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L4 → L5: Source code 읽기 + 매 design doc 작성
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Learning log template
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```markdown
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## <Topic>: <Date>
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- Level before: L?
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- 매 학습 source: <link>
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- 매 핵심 insight: <one sentence>
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- 매 confused 지점: <gap>
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- Level after: L?
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- Next: <action to advance>
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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 | Required Level |
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|---|---|
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| Use library in side project | L2 Reproduction |
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| Use in production | L3 Application |
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| Own subsystem in production | L4 Debugging |
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| Lead architecture / teach team | L5 Generation |
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| Write spec / RFC | L5 Generation |
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| Code review approver | L4+ |
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**기본값**: 매 production code 매 책임지려면 매 L3 minimum, 매 L4 권장.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Learning-Theory]] · [[Mental-Models]]
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- 변형: [[Bloom-Taxonomy]] · [[Dreyfus-Model]] · [[Feynman-Technique]]
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- 응용: [[Code-Review]] · [[Onboarding]] · [[Self-Assessment]]
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||||
- Adjacent: [[Deliberate-Practice]] · [[Knowledge-Transfer]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 self-assessment, 매 학습 priorities 결정, 매 team capability mapping, 매 documentation target audience 명시.
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**언제 X**: 매 trivial task (level distinction overkill), 매 emotional/soft skills (different framework).
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## ❌ 안티패턴
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- **L2 → "할 줄 안다" 자칭**: 매 Dunning-Kruger — tutorial 통과 ≠ application.
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- **L1 결과물 매 production 배포**: 매 Stack Overflow copy-paste — 매 silent failure 보장.
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- **Level 매 fixed trait 가정**: 매 매 domain 별 level 다름 — React L5 + Rust L1 매 가능.
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- **Recognition 매 understanding 혼동**: 매 "들어봤다" ≠ "이해한다".
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- **Generation 매 가정 매 검증 X**: 매 자칭 L5 매 실제 L3 매 case 흔함 — Feynman test.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Bloom 1956, Dreyfus 1980, Feynman lectures).
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- 신뢰도 A (cognitive science consensus).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 5-level engineering taxonomy with progression patterns |
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Reference in New Issue
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