[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,58 +1,162 @@
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id: wiki-2026-0508-readme
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title: README
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title: README — General Knowledge
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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-698D8B]
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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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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [readme, index, meta]
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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 - README"
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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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# [[README]]
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# README — General Knowledge
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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 cross-domain knowledge 의 hub"**. 매 General Knowledge folder 는 narrowly-scoped 도메인에 fit 하지 않은 wiki note 의 catch-all index — game design, web platform, ML theory, neuroscience 가 cross-pollinate 한다.
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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 폴더 목적
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- 매 cross-domain note 의 home — 매 specific topic folder (AI_and_ML, Programming) 에 fit 하지 않은 entry.
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- 매 case study + concept primer 의 mix.
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- 매 canonical 문서 + redirect 문서 의 coexist.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/README.md]]
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### 매 분류 체계
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- 매 status: `verified` (canonical), `duplicate` (redirect), `merged` (filename-level redirect), `needs_review` (pending cleanup).
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- 매 canonical_id: `self` (own canonical) or external canonical slug.
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- 매 frontmatter 의 일관된 schema — id, title, category, status, canonical_id, aliases, source_trust_level.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Game design knowledge base — Albion Online, Clash Royale, Diablo 2 의 case study.
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2. Web platform primer — OffscreenCanvas, SharedArrayBuffer 의 깊이 있는 reference.
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3. Cognitive science index — Dopamine Signaling, Mycological Horror 의 cross-cut topic.
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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: Frontmatter linting
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```python
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import yaml
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import frontmatter
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from pathlib import Path
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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REQUIRED = {"id", "title", "category", "status", "canonical_id"}
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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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def lint_folder(folder: Path):
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issues = []
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||||
for md in folder.glob("*.md"):
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||||
post = frontmatter.load(md)
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||||
missing = REQUIRED - set(post.metadata.keys())
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if missing:
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issues.append((md.name, f"missing: {missing}"))
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||||
return issues
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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for name, issue in lint_folder(Path("./General Knowledge")):
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print(f"{name}: {issue}")
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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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### 패턴 2: Duplicate detection (title similarity)
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```python
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from rapidfuzz import fuzz
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from pathlib import Path
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import frontmatter
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def find_dupes(folder: Path, threshold=85):
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||||
titles = []
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||||
for md in folder.glob("*.md"):
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||||
post = frontmatter.load(md)
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||||
titles.append((md.name, post.metadata.get("title", "")))
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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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pairs = []
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for i, (n1, t1) in enumerate(titles):
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||||
for n2, t2 in titles[i+1:]:
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||||
score = fuzz.ratio(t1, t2)
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||||
if score >= threshold:
|
||||
pairs.append((n1, n2, score))
|
||||
return pairs
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```
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||||
### 패턴 3: Wikilink graph build
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```python
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import re
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import networkx as nx
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from pathlib import Path
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||||
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||||
LINK_RE = re.compile(r"\[\[([^\]]+)\]\]")
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||||
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||||
def build_graph(folder: Path) -> nx.DiGraph:
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||||
g = nx.DiGraph()
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||||
for md in folder.glob("*.md"):
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||||
text = md.read_text()
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||||
for target in LINK_RE.findall(text):
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||||
g.add_edge(md.stem, target.split("|")[0])
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||||
return g
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||||
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||||
g = build_graph(Path("./General Knowledge"))
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||||
print(f"nodes={g.number_of_nodes()} edges={g.number_of_edges()}")
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||||
print("orphans:", [n for n in g.nodes if g.in_degree(n) == 0])
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||||
```
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### 패턴 4: Redirect resolution
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||||
```python
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def resolve(slug: str, index: dict[str, dict]) -> str:
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seen = set()
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cur = slug
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||||
while cur in index and index[cur].get("status") in ("duplicate", "merged"):
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||||
if cur in seen:
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||||
raise ValueError(f"redirect cycle at {cur}")
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||||
seen.add(cur)
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||||
cur = index[cur].get("canonical_id") or index[cur].get("redirect_to")
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||||
return cur
|
||||
```
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### 패턴 5: Reinforcement scheduler
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||||
```python
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from datetime import date, timedelta
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def needs_reinforcement(meta: dict, today: date = date.today()) -> bool:
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last = date.fromisoformat(meta["last_reinforced"])
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score = float(meta.get("confidence_score", 0.9))
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||||
interval = timedelta(days=30 if score >= 0.9 else 14)
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return today - last > interval
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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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| 새 note 의 fit folder 가 명확 | specific folder 에 add (not General Knowledge) |
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| cross-domain note | General Knowledge |
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| Korean title duplicate | REDIRECT to English canonical |
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| stub / placeholder | redirect to README |
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**기본값**: domain-specific folder 우선, fallback 만 General Knowledge.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Wiki Index]] · [[10_Wiki/Topics]]
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- 변형: [[AI_and_ML/README]] · [[Programming & Language/README]]
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- 응용: [[Game Design Index]] · [[Web Platform Index]]
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||||
- Adjacent: [[Wiki Cleanup Spec]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: cross-domain question 의 routing, knowledge graph 구축, reinforcement scheduling.
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**언제 X**: 매 specific domain 의 deep query — domain folder 의 직접 lookup 우선.
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## ❌ 안티패턴
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- **Catch-all dumping**: 매 note 가 specific folder 의 candidate 인데 General Knowledge 에 dump — graph 의 fragmentation.
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- **Redirect chain**: 매 redirect → redirect → canonical 의 multi-hop. 매 single-hop 으로 flatten.
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- **Stale frontmatter**: 매 last_reinforced 의 90+일 미갱신 — reinforcement loop 의 break.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (folder ls + frontmatter lint).
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- 신뢰도 A (meta-doc, self-describing).
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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 — README 의 substantive content 화 |
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Reference in New Issue
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