[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,57 +2,185 @@
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id: wiki-2026-0508-brand-identity-management
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title: Brand Identity Management
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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-F8EDF9]
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aliases: [P-REINFORCE-AUTO-F8EDF9, Brand Identity, BI Management]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [branding, marketing, design-systems, identity]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Brand-Identity-Management"
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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: typescript
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framework: figma-tokens
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# [[Brand-Identity-Management]]
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# Brand Identity Management
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 지식 요약 정보 추출 중...
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## 매 한 줄
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> **"매 brand 의 systematic codification"**. 매 Brand Identity Management 는 logo, typography, palette, voice, motion 을 design-token + governance pipeline 으로 묶어 cross-channel consistency 의 보장. 매 2026 의 modern brand stack 은 Figma Variables + Style Dictionary + AI-assisted asset generation (FLUX, Adobe Firefly).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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본문 구조화 작업 중...
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** General Knowledge 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 brand asset 분류
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- **Visual**: logo, color palette, typography, iconography, photography style.
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- **Verbal**: tone of voice, lexicon, naming convention.
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- **Motion**: easing curves, timing, transition vocabulary.
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- **Sonic**: audio logo, UI sounds.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Brand-Identity-Management.md]]
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### 매 governance layer
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- **Design tokens**: 매 single source of truth (Figma Variables → Style Dictionary → CSS/iOS/Android).
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- **Brand portal**: 매 self-service asset library (Frontify, Brandfolder).
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- **Approval workflow**: 매 marketing automation 의 brand-safe template.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Multi-product company 의 sub-brand 관리 (Atlassian Jira/Confluence/Trello).
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2. Localization 의 culturally-adapted asset variant.
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3. AI-generated marketing asset 의 brand-fidelity check (CLIP embedding similarity).
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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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### 패턴 1: Design Token 정의 (Style Dictionary)
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```json
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{
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"color": {
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"brand": {
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"primary": { "value": "#FF6B35", "comment": "Antigravity Orange" },
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||||
"accent": { "value": "#1B1B1F" },
|
||||
"surface": { "value": "#FAFAFA" }
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||||
}
|
||||
},
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||||
"typography": {
|
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"display": {
|
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"value": {
|
||||
"fontFamily": "Inter",
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"fontWeight": 700,
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"fontSize": "48px",
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"lineHeight": 1.1
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}
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}
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}
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||||
}
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```
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||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 패턴 2: Token → Multi-platform output
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||||
```js
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// style-dictionary.config.js
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||||
module.exports = {
|
||||
source: ['tokens/**/*.json'],
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||||
platforms: {
|
||||
css: { transformGroup: 'css', buildPath: 'dist/css/', files: [{ destination: 'tokens.css', format: 'css/variables' }] },
|
||||
ios: { transformGroup: 'ios', buildPath: 'dist/ios/', files: [{ destination: 'Tokens.swift', format: 'ios-swift/class.swift' }] },
|
||||
android:{ transformGroup: 'android',buildPath: 'dist/android/',files: [{ destination: 'tokens.xml', format: 'android/resources' }] }
|
||||
}
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||||
};
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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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### 패턴 3: Brand-fidelity check (CLIP)
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```python
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import torch
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import clip
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from PIL import Image
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||||
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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||||
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
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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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||||
BRAND_PROMPT = "Antigravity orange, minimal modern tech brand, geometric"
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def brand_fidelity(image_path: str) -> float:
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||||
image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device)
|
||||
text = clip.tokenize([BRAND_PROMPT]).to(device)
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||||
with torch.no_grad():
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||||
image_features = model.encode_image(image)
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||||
text_features = model.encode_text(text)
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||||
sim = torch.cosine_similarity(image_features, text_features).item()
|
||||
return sim # > 0.28 → on-brand
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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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||||
### 패턴 4: AI-generated asset 의 brand guardrail
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||||
```python
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||||
from anthropic import Anthropic
|
||||
|
||||
client = Anthropic()
|
||||
|
||||
def critique_asset(asset_url: str, guidelines: str) -> dict:
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||||
response = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7-20260301",
|
||||
max_tokens=1024,
|
||||
messages=[{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{"type": "image", "source": {"type": "url", "url": asset_url}},
|
||||
{"type": "text", "text": f"Brand guidelines:\n{guidelines}\n\nReturn JSON: {{on_brand: bool, issues: [...], score: 0-1}}"}
|
||||
]
|
||||
}]
|
||||
)
|
||||
return response.content[0].text
|
||||
```
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||||
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||||
### 패턴 5: Tone-of-voice classifier
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||||
```python
|
||||
TONE_REFERENCE = {
|
||||
"playful": ["hey", "let's", "boom", "yay"],
|
||||
"formal": ["please", "kindly", "we regret"],
|
||||
"antigravity": ["lift", "soar", "weightless", "boundless"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def classify_tone(text: str) -> str:
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||||
scores = {tone: sum(text.lower().count(w) for w in words)
|
||||
for tone, words in TONE_REFERENCE.items()}
|
||||
return max(scores, key=scores.get)
|
||||
```
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||||
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||||
### 패턴 6: Logo placement validator (CV)
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||||
```python
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||||
import cv2
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import numpy as np
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||||
|
||||
def safe_zone_violation(image, logo_bbox, min_padding_ratio=0.1):
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||||
h, w = image.shape[:2]
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||||
x, y, lw, lh = logo_bbox
|
||||
pad_x = min_padding_ratio * w
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||||
pad_y = min_padding_ratio * h
|
||||
return (x < pad_x or y < pad_y or
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||||
x + lw > w - pad_x or y + lh > h - pad_y)
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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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| Multi-platform consistency | Style Dictionary + Figma Variables |
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| AI-asset workflow | CLIP fidelity gate + human review |
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| Sub-brand 관리 | shared core tokens + brand-specific overrides |
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| Rapid iteration startup | Figma Library only, defer token build |
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||||
| Enterprise compliance | Frontify/Brandfolder + approval workflow |
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||||
**기본값**: Figma Variables → Style Dictionary → CLIP gate. 매 token-first.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Design Systems]] · [[Marketing]]
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- 변형: [[Visual Identity]] · [[Tone of Voice]]
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||||
- 응용: [[Atlassian Design]] · [[IBM Carbon]]
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||||
- Adjacent: [[Style Dictionary]] · [[Figma Variables]] · [[CLIP]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: brand audit, tone consistency check, asset critique, copy generation 의 voice guardrail.
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**언제 X**: 매 high-stakes legal trademark review — 매 lawyer 의 영역.
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## ❌ 안티패턴
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- **Token sprawl**: 매 ad-hoc 50+ color token. 매 semantic naming (primary/secondary) 으로 collapse.
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- **Pixel pushing without governance**: 매 Figma file 의 untracked 변경 — token-pipeline bypass.
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- **AI-asset 의 unsupervised dump**: 매 brand fidelity gate 없이 production publish.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Style Dictionary docs, Figma Variables docs, Frontify case studies).
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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 — substantive content + 2026 stack (CLIP gate, AI-asset workflow) |
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Reference in New Issue
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