[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,92 +2,165 @@
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id: wiki-2026-0508-mece-pyramid-principle
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title: MECE + Pyramid Principle
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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: [MECE, Pyramid Principle, 미씨 + 피라미드, McKinsey Framework]
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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: [problem-solving, communication, structure, consulting, writing]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: methodology
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framework: mckinsey
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# [[MECE|MECE]] + [[Pyramid Principle|Pyramid Principle]]
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# MECE + Pyramid Principle
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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바바라 민토(Barbara Minto)가 매킨지에서 고안한 논리적 글쓰기 및 커뮤니케이션 프레임워크와 그 핵심 사고 원칙입니다. 핵심 결론이나 답변을 맨 먼저 제시하는 '피라미드 원칙'과 이를 뒷받침하는 근거들을 중복과 누락 없이 '상호 배타적이고 전체 포괄적(MECE)'으로 구성하는 방법을 결합하여 전달력을 극대화합니다. 복잡한 비즈니스 문제나 데이터를 명확하게 구조화하고, 바쁜 임원진의 시간을 절약하며 설득력을 높이는 데 필수적으로 사용됩니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 MECE 는 thinking, Pyramid 는 communication"**. MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 는 문제 분해 원칙, Pyramid Principle 은 결론-우선 communication structure. Barbara Minto (1973) 의 McKinsey 표준. 2026 LLM 시대에도 prompt structuring / report writing 의 backbone.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **피라미드 원칙 (Pyramid Principle):** 독자나 청중은 하향식(Top-down)으로 정보를 이해하기 원하므로, **핵심 결론(Answer)을 최상단에 두고, 그 아래에 이를 뒷받침하는 핵심 주장(Arguments)을, 가장 아래에 구체적인 데이터(Evidence/Data)를 배치**하는 계층적 구조입니다 [1-13].
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* **SCQA 스토리텔링 도입부:** 서론은 상황(Situation), 전개/문제(Complication), 질문(Question), 답변(Answer)의 흐름으로 구성하여, 청중이 이미 아는 사실에서 출발해 핵심 주제로 자연스럽게 유도합니다 [14-21].
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* **MECE 원칙 (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive):** 피라미드를 구성하는 하위 항목들은 서로 겹치지 않아야 하며(상호 배타적), 합쳤을 때 전체를 포괄해야(전체 포괄적) 합니다 [1, 22-29].
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* **수직적 및 수평적 논리 (Vertical & Horizontal [[Logic|Logic]]):** 수직적으로 상위 메시지는 하위 메시지의 요약이어야 하며 하위 메시지는 상위 메시지가 유발한 '왜?(Why)'나 '어떻게?(How)'에 대한 답변이 되어야 합니다 [30-33]. 수평적으로는 항목들이 귀납적(Inductive) 혹은 연역적(Deductive) 논리나 시간, 구조, 중요도 순으로 일관되게 정렬되어야 합니다 [3, 32, 34-38].
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* **매직 넘버 3 ([[Rule of Three|Rule of Three]]):** 인간의 단기 기억 한계를 고려하여, 한 그룹을 구성하는 핵심 주장이나 요소의 개수는 가급적 3~4개로 제한하는 것이 가장 효과적입니다 [10, 30, 31, 39-42].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[BLUF (Bottom Line Up Front)|BLUF (Bottom Line Up Front]], SCQA Framework, [[Issue Tree|Issue Tree]]
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- **Projects/Contexts:** 경영 컨설팅 문제 해결 및 보고서 작성, C-레벨/임원진 대상 전략 프레젠테이션
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- **Contradictions/Notes:** MECE 원칙은 복잡한 상호작용이 존재하는 시스템적 문제(ComplexSystems)를 다룰 때는 현실을 과도하게 단순화하고 변수 간의 피드백 루프를 숨길 위험이 있습니다. 이러한 경우 시스템 사고([[Systems Thinking|Systems Thinking]]) 등과 병행해야 합니다 [43-47]. 또한 하향식으로 결론을 내리꽂는 방식은 협력적 아이디어 도출이 필요한 디자인 씽킹(Design Thinking) 상황에는 부적합할 수 있습니다 [48-50].
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### 매 MECE
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- **Mutually Exclusive**: 각 카테고리 겹침 없음.
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- **Collectively Exhaustive**: 모든 가능성 포함.
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- 2x2 matrix, decision tree, issue tree 의 기본.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 Pyramid Principle
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- **Top**: governing thought / answer first.
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- **Middle**: 3-5 supporting arguments (MECE).
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- **Bottom**: data, evidence, examples.
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- **SCQA opener**: Situation → Complication → Question → Answer.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Consulting deliverable / executive summary.
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2. Research paper structure.
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3. LLM prompt design (system + sections).
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4. Code review write-up.
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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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### Issue tree decomposition
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```python
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class Node:
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def __init__(self, q, children=None):
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self.q = q
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self.children = children or []
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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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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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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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## 💻 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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# Profit decline 분석
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tree = Node("Why is profit declining?", [
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Node("Revenue down?", [
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||||
Node("Volume down?"),
|
||||
Node("Price down?"),
|
||||
]),
|
||||
Node("Cost up?", [
|
||||
Node("COGS up?"),
|
||||
Node("OpEx up?"),
|
||||
]),
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||||
])
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# 매 each level MECE
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### MECE validator
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```python
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def is_mece(categories: list[set]) -> tuple[bool, bool]:
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||||
universe = set.union(*categories)
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# ME: pairwise disjoint
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me = all(not (a & b) for i, a in enumerate(categories)
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||||
for b in categories[i+1:])
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||||
# CE: union covers universe
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||||
ce = set.union(*categories) == universe
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||||
return me, ce
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### Pyramid outliner (LLM)
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||||
```python
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||||
def pyramid_outline(question: str) -> dict:
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prompt = f"""Structure as Pyramid Principle:
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1. Governing answer (1 sentence).
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2. 3 MECE supporting arguments.
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3. For each, 2-3 evidence bullets.
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
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||||
Question: {question}
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||||
Output JSON."""
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||||
resp = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
|
||||
max_tokens=2048,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
)
|
||||
return json.loads(resp.content[0].text)
|
||||
```
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||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### SCQA opener generator
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||||
```python
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||||
def scqa(situation, complication, question, answer):
|
||||
return (
|
||||
f"**Situation**: {situation}\n"
|
||||
f"**Complication**: {complication}\n"
|
||||
f"**Question**: {question}\n"
|
||||
f"**Answer**: {answer}"
|
||||
)
|
||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### 2x2 framework
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||||
```python
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||||
def matrix_2x2(items, axis_x, axis_y):
|
||||
quadrants = {"high-high": [], "high-low": [],
|
||||
"low-high": [], "low-low": []}
|
||||
for item in items:
|
||||
x = "high" if axis_x(item) else "low"
|
||||
y = "high" if axis_y(item) else "low"
|
||||
quadrants[f"{x}-{y}"].append(item)
|
||||
return quadrants
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Top-down report builder
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||||
```python
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||||
def build_report(answer, args: list[dict]):
|
||||
out = [f"# {answer}\n"]
|
||||
for i, arg in enumerate(args, 1):
|
||||
out.append(f"## {i}. {arg['claim']}")
|
||||
for ev in arg["evidence"]:
|
||||
out.append(f"- {ev}")
|
||||
return "\n".join(out)
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Problem decomposition | Issue tree (MECE at each level) |
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| Executive deck | Pyramid + SCQA + 3 args |
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| Categorization | 2x2 matrix or MECE list |
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| LLM task | Pyramid in system prompt |
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**기본값**: Issue tree 분석 → Pyramid 로 communicate.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Problem Solving Process]] · [[Critical Thinking]]
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- 변형: [[Pyramid Principle]] · [[Issue Tree]]
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||||
- 응용: [[Consulting]] · [[Technical Writing]]
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||||
- Adjacent: [[First Principles Thinking]] · [[Hypothesis-Driven]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: report drafting, prompt structuring, decomposition assistance.
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||||
**언제 X**: creative / divergent ideation — 매 over-constrains.
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## ❌ 안티패턴
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- **False MECE**: overlap 있는데 disjoint 라 가정.
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- **Bottom-up dump**: data 먼저 늘어놓고 conclusion 마지막 → executive 가 lost.
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- **Over-decomposition**: 7+ branches at one level → cognitive overload.
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- **Forced 3 categories**: 매 항상 3 으로 강제 → exhaustiveness 깨짐.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Minto 1973 "The Pyramid Principle", McKinsey training docs, HBR 2019).
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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 — issue tree + SCQA + 2x2 패턴 |
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Reference in New Issue
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