[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,91 +2,146 @@
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id: wiki-2026-0508-rule-of-three
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title: Rule of Three
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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: [Three Strikes Rule, DRY Trigger, Triplication Rule]
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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: [refactoring, dry, software-engineering, code-smell, abstraction]
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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: agnostic
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framework: refactoring
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# [[Rule of Three|Rule of Three]]
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# Rule of Three
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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인간의 단기 기억 용량 한계를 고려하여 주요 논거나 아이디어를 3개(혹은 최대 3~4개)로 그룹화하여 전달함으로써 기억력과 설득력을 극대화하는 커뮤니케이션 원칙입니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 첫 두 번의 중복은 참아라. 세 번째에 추상화하라"**. Martin Fowler 가 *Refactoring* (1999) 에서 codify 한 heuristic — 매 premature abstraction 의 cost 가 duplication 의 cost 보다 큰 까닭에, 매 세 번째 instance 에서 야 진짜 pattern 이 보인다는 pragmatic guideline. 매 2026 년 까지 매 senior eng 의 default mental model.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- 인간의 단기 기억은 약 7개(±2개)의 항목만 동시에 보유할 수 있으나, 정보를 그룹화하여 전달할 때 가장 편리하고 마법 같은 숫자는 **'3'**입니다 [61-65].
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- 피라미드 원칙의 주요 논거(Key arguments)를 구성할 때, 정확히 3개의 상호 배타적인 포인트로 나누어 설명하는 것이 가장 이상적입니다 [65-68].
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- 3개 미만(예: 1~2개)의 논거는 주장의 엄밀성이 떨어지거나 얇아 보이며, 4개를 초과하면 청중의 인지적 과부하(Cognitive overload)를 일으켜 앞서 말한 내용을 잊어버리게 만듭니다 [65, 67, 68].
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- 정보가 3개를 넘어가면 뇌는 이를 묶어 기억하기 위해 자연스럽게 논리적 카테고리화를 시도하게 됩니다 [61].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Pyramid Principle|Pyramid Principle]], [[MECE Framework|MECE Framework]]
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- **Projects/Contexts:** 비즈니스 이메일 작성, 프레젠테이션 슬라이드 구성(3 Key Points)
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- **Contradictions/Notes:** 전달하고자 하는 요점이 5개 이상일 경우, 정보가 덜 요약된(synthesized) 상태임을 의미하므로 이를 다시 상위 3개의 카테고리로 재그룹화(Grouping)해야 합니다 [68, 69].
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### 매 origin (Don Roberts → Fowler)
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- Don Roberts 가 처음 articulate, Fowler 가 *Refactoring* (1999) book 에서 popularize.
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- 매 underlying principle: 매 abstraction 은 매 미래 의 use case 의 prediction. 매 N=2 일 때 prediction 의 sample size 부족. 매 N=3 에서 야 매 commonality 가 진짜 인지 vs 매 우연 인지 distinguishable.
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*Last updated: 2026-04-27*
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### 매 trade-off
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- **매 abstraction cost**: 매 wrong abstraction 의 cost ≫ 매 duplication 의 cost (Sandi Metz 의 famous talk: "duplication is far cheaper than the wrong abstraction").
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- **매 cognitive load**: 매 abstraction 의 매 indirection 추가 → 매 reader 가 매 hop 따라 가야.
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- **매 lock-in**: 매 abstraction 일찍 commit 시 매 future divergence 시 매 rollback cost 큼.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. **함수 추출**: 매 동일 logic 의 3 번째 copy 시 → extract function.
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2. **클래스 hierarchy**: 매 3 번째 subclass 의 emerging 시 → introduce base class.
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3. **Config / parameter**: 매 magic number 의 3 번째 occurrence 시 → constant 화.
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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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### Pattern 1: Duplication tolerated (N=2)
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```typescript
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// 매 OK — 매 2 번 만의 duplication. 매 abstraction X.
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function calcOrderTotal(items: Item[]) {
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return items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);
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}
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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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| 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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function calcCartPreview(items: Item[]) {
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// 매 looks similar but 매 different context — leave it.
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return items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);
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||||
}
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Pattern 2: 3rd occurrence → extract
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```typescript
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// 매 3 번째 copy 등장 시 abstract.
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const sumLineItems = (items: Item[]) =>
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items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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const calcOrderTotal = sumLineItems;
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const calcCartPreview = sumLineItems;
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const calcInvoiceTotal = sumLineItems; // 매 trigger
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 3: Generic-too-early anti-example
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```typescript
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// 매 BAD — 매 N=1 에서 매 over-generalize.
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function processCollection<T, R>(
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data: T[],
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reducer: (acc: R, x: T) => R,
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initial: R,
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filter?: (x: T) => boolean,
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mapper?: (x: T) => T
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): R {
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// 매 future-proofing 의 환상. 매 actual 사용 = 매 1 case.
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}
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```
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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### Pattern 4: Sandi Metz 의 "prefer duplication"
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```ruby
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# 매 duplicate code 는 매 wrong abstraction 보다 매 fix easier.
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# 매 wrong abstraction = 매 매 caller refactor 필요.
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class OrderTotal
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def calculate(items)
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items.sum { |i| i.price * i.qty }
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end
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end
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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class CartPreview
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def calculate(items)
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items.sum { |i| i.price * i.qty } # 매 duplicate intentional until N=3
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end
|
||||
end
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||||
```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Pattern 5: 매 React component 의 Rule of Three
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```tsx
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// 매 1st: inline.
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<button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded">Save</button>
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// 매 2nd: 그냥 copy.
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<button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded">Cancel</button>
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// 매 3rd: abstract.
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const PrimaryButton = ({ children, ...rest }) => (
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<button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded" {...rest}>{children}</button>
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);
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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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| 매 N=1 (one-off) | Inline. 매 abstraction X. |
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| 매 N=2 (duplication 등장) | Wait. 매 watch for 3rd. |
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| 매 N=3 (triplication) | Extract — 매 pattern crystallized. |
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| 매 cross-domain duplication (uncertain pattern) | Wait — 매 4-5 까지 도 OK. |
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| 매 critical bug-prone duplication | Extract early — 매 correctness ≫ 매 abstraction cost. |
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**기본값**: 매 N=3 까지 wait. 매 doubt 시 duplicate.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[DRY Principle]] · [[Refactoring]]
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- 변형: [[Premature Abstraction]] · [[YAGNI]]
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- 응용: [[Extract Function]] · [[Extract Class]]
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||||
- Adjacent: [[Code Smell]] · [[Sandi Metz Wrong Abstraction]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 codebase 의 duplication 매 detect → 매 N count 후 매 refactor 제안.
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**언제 X**: 매 N=2 에서 매 LLM 의 over-eager abstraction 제안 — reject.
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## ❌ 안티패턴
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- **DRY 원리주의 (DRY zealotry)**: 매 N=1 에서 매 abstract → 매 wrong shape.
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- **Forever duplication**: 매 N=10 도 매 ignore — 매 maintenance disaster.
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- **Hasty generalization**: 매 surface similarity 만 보고 매 abstract — 매 underlying domain 의 different.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Fowler *Refactoring* 1st/2nd ed; Sandi Metz "All the Little Things" RailsConf 2014).
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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 — Rule of Three 의 origin/trade-off/patterns/Metz 의 "prefer duplication" 정리 |
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Reference in New Issue
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