feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Pareto-Principle.md

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+title: Pareto Principle
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Pareto-Principle|Pareto-Principle]]
@@ -21,7 +30,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   우리의 자원(시간, 돈, 에너지)은 유한하므로, 모든 곳에 똑같이 에너지를 쏟는 대신 '레버리지'가 큰 소수에 집중하게 하여 성과를 극대화하기 때문임. (Efficiency와 연결)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 소외된 80%를 무시하는 정책(Tail trim)이 주류였으나, 현대 정책은 꼬리 부분의 틈새 수요들을 모아 거대한 시장을 만드는 '롱테일 정책'으로 파레토 법칙의 전략적 보완을 꾀함(RL Update). ([[Long-Tail|Long-Tail]]와 연결)
 - **정책 변화(RL Update)**: AI 지식 관리 정책에서도, 대표님이 가장 자주 쓰고 중요하게 생각하는 '상위 20%의 핵심 지식 모델'을 먼저 탄탄히 구축(Antigravity Core)하는 것이 전체 프로젝트의 가치를 결정짓는 핵심 정책임.
 
@@ -29,3 +38,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Efficiency|Efficiency]], [[Long-Tail|Long-Tail]], [[Management|Management]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Economic-Analysis|Economic-Analysis]], [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]
 - **Modern Tech/Tools**: Pareto ch[[Arts|Arts]], Priority matrices (Eisenhower), Resource allocation [[Strategy|Strategy]].
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **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)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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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 |