[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,74 +2,170 @@
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id: wiki-2026-0508-horizontal-and-vertical-logic
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title: Horizontal and Vertical Logic
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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: []
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aliases: [Pyramid Logic, Minto Pyramid Logic, MECE-Pyramid Structure]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [structured-thinking, pyramid-principle, mece, communication, consulting]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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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: en
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framework: minto-pyramid
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# [[Horizontal and Vertical Logic|Horizontal and Vertical Logic]]
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# Horizontal and Vertical Logic
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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수평적 및 수직적 논리(Horizontal and Vertical [[Logic|Logic]])는 민토 피라미드 원칙([[Minto Pyramid Principle|Minto Pyramid Principle]])에서 아이디어를 구조화하고 결합하여 설득력 있는 문서를 작성하기 위한 핵심 차원이다 [1, 2]. 수직적 논리는 상위 아이디어와 하위 아이디어 간의 '질문과 답변' 대화를 형성하여 독자의 주의를 이끌어낸다 [1, 3, 4]. 반면, 수평적 논리는 동일한 계층에 있는 아이디어들 간의 관계를 규정하며, 연역적 또는 귀납적 추론을 통해 일관된 논리적 순서를 유지한다 [5, 6]. 이 두 가지 논리가 결합하여 주장을 견고하게 뒷받침하는 피라미드 구조를 완성한다 [2, 7].
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## 매 한 줄
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> **"매 vertical logic = parent ↔ children Q&A coherence; horizontal logic = sibling MECE coherence"**. 매 1973 Barbara Minto (McKinsey) 의 Pyramid Principle 의 dual axis. 매 2026 의 LLM-assisted argument structuring, executive-summary generation, audit findings 의 modern instances.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **수직적 논리 (Vertical Logic)**
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* 수직적 논리는 피라미드의 상하 관계를 나타내며, 글쓴이와 독자 간의 '질문/답변(Question-Answer) 대화'를 구축하는 역할을 한다 [1, 4, 8].
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* 피라미드에서 주요 아이디어나 주장이 제시되면 독자의 마음속에는 자연스럽게 '왜?(Why?)' 또는 '어떻게?(How?)'와 같은 질문이 떠오르게 되며, 바로 아래 계층의 하위 아이디어들이 이 질문에 직접적으로 답변해야 한다 [1, 3, 4].
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* 하위 계층의 정보들은 상위 포인트를 보강하고 요약하는 역할을 수행해야 하며 [5, 9, 10], 만약 하위 포인트가 상위 포인트가 제기한 질문에 직접적으로 답하지 못한다면 수직적 논리가 깨지고 주장의 설득력을 잃게 된다 [4].
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## 매 핵심
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* **수평적 논리 ([[Horizontal Logic|Horizontal Logic]])**
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* 수평적 논리는 피라미드의 동일한 레벨(계층)에 위치한 아이디어들 간의 관계를 지배한다 [5, 6, 10].
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* 동일한 그룹에 속한 아이디어들은 일관된 논리적 순서에 따라 배열되어야 하며, 무작위로 나열될 경우 독자는 아이디어 간의 관계를 찾기 위해 불필요한 정신적 에너지를 소모하게 된다 [6, 11].
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* 바바라 민토(Barbara Minto)는 수평적으로 아이디어를 배열하는 네 가지 주요 방법을 제시했다 [6, 9, 12]:
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1. **연역적 순서 (Deductive Order):** 첫 번째 아이디어가 대전제를 제시하고, 두 번째 아이디어가 소전제를 다루며, 세 번째 아이디어가 결론(Implication)을 도출하는 논리적 흐름이다 [6, 9].
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2. **시간적/연대기적 순서 (Chronological/Time Order):** 특정 결과를 달성하기 위한 프로세스의 단계나 인과 관계를 시간에 따라 나열한다 [6, 9, 13].
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3. **구조적 순서 (Structural Order):** 전체를 지리나 부서 등 구성 요소로 분할할 때 사용되며, 이때 각 요소는 [[MECE|MECE]](상호 배제 및 전체 포괄) 원칙을 반드시 충족해야 한다 [6, 12, 14].
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4. **비교/정도 순서 (Comparative/Degree Order):** 카테고리화된 아이디어들을 중요도나 영향력 등에 따라 순위를 매겨 배열한다 [6, 12, 14].
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### 매 Vertical logic (Q&A 추적)
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- **Top-down**: 매 main idea → child supports through Why?/How?/What?
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- **Bottom-up**: 매 children 의 grouping → parent emergence.
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- **Test**: 매 each child 의 "answers a Q raised by parent" 의 verify.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Minto Pyramid Principle|Minto Pyramid Principle]], Deductive and Inductive Reasoning, [[MECE Principle|MECE Principle]]
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- **Projects/Contexts:** [[business|business]] Communication and Presentation, [[Consulting Problem Solving|Consulting Problem Solving]]
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- **Contradictions/Notes:** 연역적 논리는 그룹 내 아이디어들이 서로 의존적이어서 하나의 전제가 무너지면 전체가 무너지는 반면, 귀납적 논리는 개별 아이디어들이 서로 독립적인 이유들로 구성된다는 차이가 있다 [15, 16]. 경영진이나 바쁜 독자를 대상으로 하는 커뮤니케이션에서는 피라미드의 최상위 핵심 라인(Key Line)에서 연역적 추론보다 귀납적 추론을 사용하는 것이 독자가 더 빠르고 쉽게 이해하도록 돕는 데 유리하다 [16-18].
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### 매 Horizontal logic (sibling coherence)
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- **MECE**: 매 mutually exclusive + collectively exhaustive.
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- **Inductive**: 매 same-type observations → conclusion.
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- **Deductive**: 매 premise 1 + premise 2 → conclusion (max 4 levels).
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- **Test**: 매 sibling reorder 시 meaning preserved + no overlap + complete.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 SCQA (Situation-Complication-Question-Answer)
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- **Situation**: 매 audience-known background.
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- **Complication**: 매 disrupting force.
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- **Question**: 매 implicit reader question.
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- **Answer**: 매 main idea (top of pyramid).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. McKinsey/BCG client deck.
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2. Executive memo.
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3. Audit / financial reporting.
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4. Engineering RFC.
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5. LLM 의 reasoning trace structuring.
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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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### Pyramid node tree
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```python
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Literal
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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@dataclass
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class PyramidNode:
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statement: str
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logic_type: Literal["inductive", "deductive"] = "inductive"
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children: list["PyramidNode"] = field(default_factory=list)
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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 vertical_test(self) -> bool:
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"""Each child must answer Why/How/What raised by self."""
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return all(self.statement and c.statement for c in self.children)
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def horizontal_test(self) -> bool:
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"""MECE: same logical category, no overlap (heuristic check)."""
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return len({type(c.statement) for c in self.children}) == 1
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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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### MECE category check
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```python
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def is_mece(items: list[str], categories: dict[str, set[str]]) -> dict:
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covered = set().union(*categories.values())
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overlaps = [
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(a, b) for a in categories for b in categories
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if a != b and categories[a] & categories[b]
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]
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return {
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"exhaustive": set(items) <= covered,
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"exclusive": not overlaps,
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||||
"uncovered": set(items) - covered,
|
||||
"overlaps": overlaps,
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}
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```
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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### Inductive vs deductive selector
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```python
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def choose_argument_form(num_premises: int, audience_familiarity: float) -> str:
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"""Minto: deductive ≤4 levels, only when audience already accepts premises."""
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||||
if num_premises <= 3 and audience_familiarity > 0.7:
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return "deductive"
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return "inductive" # safer default — group similar evidence
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```
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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### SCQA scaffolder
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```python
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||||
def scqa(situation: str, complication: str, question: str, answer: str) -> str:
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return (f"Situation: {situation}\n"
|
||||
f"Complication: {complication}\n"
|
||||
f"Question: {question}\n"
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f"Answer (main idea): {answer}")
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Reorder sibling test (horizontal robustness)
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```python
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import itertools
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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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def reorder_robust(siblings: list[str], judge_meaning: callable) -> bool:
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||||
"""If meaning unchanged across permutations → horizontal logic holds."""
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perms = list(itertools.permutations(siblings))[:6]
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||||
meanings = {judge_meaning(p) for p in perms}
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||||
return len(meanings) == 1
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||||
```
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### LLM critique pass
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||||
```python
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||||
from anthropic import Anthropic
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||||
client = Anthropic()
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def minto_critique(pyramid_yaml: str) -> str:
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return client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=2000,
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system=("Audit a Minto pyramid. Flag: (1) children that don't answer the "
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"Q raised by parent, (2) sibling overlaps (not ME), (3) gaps (not CE), "
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"(4) deductive chains beyond 4 levels."),
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messages=[{"role": "user", "content": pyramid_yaml}],
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).content[0].text
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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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| Executive deck | top-down + SCQA opener |
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| Bottom-up synthesis | group findings → emerge top |
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| Diagnostic argument | deductive (≤4 levels) |
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| Survey / audit findings | inductive (group similar) |
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| Confused audience | start with main idea (top) |
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**기본값**: 매 top-down 의 vertical structure + inductive 의 horizontal grouping. 매 SCQA 의 opening.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Pyramid Principle]] · [[Structured Thinking]]
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- 변형: [[Horizontal Logic]] (alias) · [[Vertical Logic]] (alias) · [[MECE]]
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- 응용: [[Executive Communication]] · [[Consulting Deck]] · [[Audit Reporting]]
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- Adjacent: [[SCQA]] · [[Issue Tree]] · [[Hypothesis-Driven Problem Solving]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 draft pyramid 의 critique, 매 MECE gap 의 surface, 매 SCQA 의 opening 작성, 매 inductive grouping 의 candidate.
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**언제 X**: 매 final audience-specific framing — 매 cultural / political nuance, 매 stakeholder dynamics 의 human judgment 필수.
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## ❌ 안티패턴
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- **Bottom of pyramid 부터 발표**: 매 audience 의 main idea 도달 전 fatigue.
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- **Mixed inductive + deductive 의 same level**: 매 horizontal coherence 깨짐.
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- **5+ siblings**: 매 cognitive overload — 매 7±2 의 lower bound (3-5).
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- **MECE 만 의 추구**: 매 forced taxonomy 의 distortion — 매 90% 의 MECE 의 sometimes acceptable.
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- **Deductive 의 5+ levels**: 매 reader cognitive load 폭증 — 매 Minto 의 4-level cap.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Minto "The Pyramid Principle" 3rd ed, McKinsey communication training, Booz Allen 의 SCQA).
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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 — vertical/horizontal axes, MECE, SCQA, Minto pyramid 패턴 추가 |
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Reference in New Issue
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