[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
+154
-44
@@ -2,68 +2,178 @@
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id: wiki-2026-0508-burnout
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title: Burnout
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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-BURN-001]
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aliases: [Occupational Burnout, Job Burnout, Maslach Burnout]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, burnout, mental-health, productivity, Resilience, Psychology]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [mental-health, occupational-health, engineering-management, productivity]
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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: n/a
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framework: WHO ICD-11
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# [[Burnout|Burnout]]
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# Burnout
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "연료가 바닥난 엔진: 장기적으로 과도한 스트레스나 에너지를 쏟아붓다가 겪게 되는 육체적/정신적 탈진 상태로, 단순한 피로를 넘어 열정과 효능감이 모두 재가 되어 사라져버리는 현대 지식 노동자의 가장 큰 리스크."
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## 매 한 줄
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> **"매 chronic workplace stress 의 unsuccessful management 의 result — exhaustion + cynicism + reduced efficacy 의 triad"**. Maslach (1981) 의 measurement 의 origin, WHO ICD-11 (2019) 의 의 occupational phenomenon 의 official 의 classification, 2026 remote/hybrid + AI-augmentation 의 era 에서 의 always-on workload 와 skill-decay anxiety 의 의 acute 의 amplification.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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번아웃(Burnout)은 업무와 관련된 스트레스가 만성화되어 발생하는 직업적 증후군입니다.
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## 매 핵심
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1. **3대 징후 (WHO 기준)**:
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* **Exhaustion**: 에너지가 완전히 고갈된 느낌.
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* **Cynicism**: 업무로부터의 심리적 거리감과 냉소적 태도 증가.
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* **Reduced Efficacy**: 업무 성과가 급격히 떨어지고 스스로 무능하다고 느낌.
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2. **원인**:
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* 지나친 업무량, 보상(보람/금전)의 부재, 자신의 업무를 통제할 수 없다는 무력감.
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3. **대처법**:
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* **[[Boundaries|Boundaries]]**: 업무와 일상의 명확한 구분. ([[Boundary-Setting|Boundary-Setting]]과 연결)
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* **Reframing**: 업무의 의미를 재정의하거나 작은 성공(Small wins)을 통한 회복.
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### 매 Maslach 3 dimensions
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- **Emotional Exhaustion**: depleted, drained, "tank empty"
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- **Depersonalization / Cynicism**: detachment, callousness toward work / colleagues
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- **Reduced Personal Accomplishment**: efficacy loss, "nothing matters"
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 번아웃을 '개인의 나약함' 정책으로 보았으나, 현대 조직 운영 정책은 이를 '시스템 설계의 결여(자원 배분 실패) 정책'으로 보고 조직 차원의 예방 정책을 강화함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: AI 도입 워크스페이스 정책에서, AI가 인간의 단순 보조를 넘어 '무한한 업무'를 쏟아내게 되어 발생하는 '기술 가속에 의한 번아웃 정책'을 식별하고, 인간의 집중력과 휴식 시간을 보호하는 인터페이스 정책을 설계 단계에 포함함.
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### 매 6 mismatch sources (Maslach & Leiter)
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- **Workload**: chronic overload
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- **Control**: autonomy 의 lack
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- **Reward**: recognition 의 absence
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- **Community**: relationship breakdown
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- **Fairness**: unequal treatment
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- **Values**: misalignment with employer
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Boundaries|Boundaries]], [[Boundary-Setting|Boundary-Setting]], [[Psychology & Behavior|Psychology & Behavior]], [[Grit|Grit]], [[Anxiety|Anxiety]]
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- **Modern Tech/Tools**: Mental health monitoring apps, Digital detox tools, Mindfulness training.
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### 매 응용
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1. Engineering team early-warning — commit pattern + on-call burden 의 signal.
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2. Recovery protocol — sabbatical, role rotation, scope reduction.
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3. Prevention — sustainable pace, buffer time, retrospective culture.
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4. Post-incident — psychological safety + blameless review.
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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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### Maslach Burnout Inventory (MBI) — quick screen
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```python
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from dataclasses import dataclass
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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@dataclass
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class MBIScore:
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emotional_exhaustion: int # 0-54
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depersonalization: int # 0-30
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||||
personal_accomplishment: int # 0-48 (reverse)
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||||
def risk_level(self) -> str:
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||||
ee_high = self.emotional_exhaustion >= 27
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||||
dp_high = self.depersonalization >= 13
|
||||
pa_low = self.personal_accomplishment <= 31
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||||
score = sum([ee_high, dp_high, pa_low])
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||||
return ["Low", "Moderate", "High", "Severe"][score]
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||||
```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Engineering burnout signals (commit telemetry)
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```python
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import pandas as pd
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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 burnout_signals(commits: pd.DataFrame, lookback_days: int = 60) -> dict:
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||||
"""Detect early burnout from commit timestamps."""
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||||
recent = commits[commits["ts"] > pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=lookback_days)]
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||||
return {
|
||||
"weekend_pct": (recent["ts"].dt.dayofweek >= 5).mean(),
|
||||
"after_hours_pct": ((recent["ts"].dt.hour < 9) | (recent["ts"].dt.hour > 19)).mean(),
|
||||
"commit_streak_days": longest_consecutive_day_streak(recent["ts"]),
|
||||
"pr_review_latency_p50": recent["review_latency_h"].median(),
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||||
}
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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# Trigger: weekend > 25% OR streak > 21d OR after-hours > 20%
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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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||||
### On-call rotation fairness (page burden)
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||||
```python
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||||
def on_call_burden(pages: list[dict], engineer: str, window_days: int = 30) -> dict:
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||||
"""ICE-style page-volume + sleep-disruption tracking."""
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||||
e_pages = [p for p in pages if p["engineer"] == engineer]
|
||||
sleep_disrupted = [p for p in e_pages if 0 <= p["hour"] < 6]
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||||
return {
|
||||
"total_pages": len(e_pages),
|
||||
"sleep_disrupted_pages": len(sleep_disrupted),
|
||||
"comp_time_owed_h": len(sleep_disrupted) * 4,
|
||||
}
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||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Recovery protocol (manager template)
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||||
```python
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@dataclass
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||||
class RecoveryPlan:
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||||
duration_weeks: int
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||||
scope_reduction_pct: float # e.g. 0.5 = halve scope
|
||||
interventions: list[str]
|
||||
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||||
@classmethod
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||||
def for_severity(cls, level: str) -> "RecoveryPlan":
|
||||
return {
|
||||
"Moderate": cls(2, 0.25, ["scope cut", "no on-call"]),
|
||||
"High": cls(4, 0.5, ["sabbatical week", "no meetings", "therapy"]),
|
||||
"Severe": cls(8, 1.0, ["medical leave", "psychiatric eval"]),
|
||||
}[level]
|
||||
```
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||||
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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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||||
### Sustainable-pace policy (team-level)
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||||
```yaml
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# .team/sustainable-pace.yaml
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hours:
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expected_weekly: 40
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||||
hard_cap: 50
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||||
on_call:
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rotation_size_min: 6
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||||
weekend_compensation: comp_day
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||||
paging_threshold: 3_per_shift
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||||
vacation:
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||||
minimum_consecutive_days: 5
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||||
manager_approval_required: false
|
||||
blackout_periods: [] # no blackouts allowed
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||||
friday_deploy: false
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weekend_release: false # except emergency
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||||
```
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||||
### Post-incident psychological safety
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||||
```
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Blameless retrospective questions:
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1. What did you observe? (no "you should have")
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2. What constraint were you under?
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3. What would have helped?
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||||
4. What systemic gap surfaced?
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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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| Early signal (1 dimension high) | Scope reduction + check-in |
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| Moderate (2 dimensions) | Recovery plan + therapy referral |
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| Severe (3 dimensions) | Medical leave + role evaluation |
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| Team-wide pattern | Systemic — review WLB, rotation, scope |
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| Post-major-incident | Blameless retro + comp time |
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**기본값**: engineering manager 의 default — quarterly MBI screen + commit telemetry + sustainable-pace policy.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Neuroergonomics]]
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- 변형: [[Burnout-Recovery]]
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- 응용: [[Boundaries]] · [[Habit-Formation]]
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||||
- Adjacent: [[Anxiety]] · [[Ambition]] · [[Soft-Skills-Development]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: burnout signal detection from telemetry, recovery plan draft, retrospective question generation.
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**언제 X**: clinical diagnosis 의 substitute 의 X — therapy 의 separate.
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## ❌ 안티패턴
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- **"Resilience training"-only**: individual fix 의 systemic problem 의 mask.
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- **Pizza & ping-pong**: perks 의 root cause (workload, control) 의 not-address.
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- **Burnout = weakness**: stigma 의 의 의 의 reporting 의 suppress.
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- **Manager 의 "just push through"**: short-term gain 의 long-term attrition.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Maslach & Leiter *The Truth About Burnout*; WHO ICD-11 QD85).
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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 — Maslach 3D, MBI, commit telemetry signals, recovery protocol |
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Reference in New Issue
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