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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Positive-Reinforcement.md

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 # Positive Reinforcement (정적 강화)
@@ -19,10 +31,59 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Reward Shaping:** 복잡한 목표를 달성하기 위해 작은 단계별 성공에도 보상을 쪼개어 배치하는 기술.
 - **의의:** AI에게 '무엇을 하지 마라'는 금지 명령보다 '이것을 하면 좋다'는 긍정적 유인을 제공할 때 훨씬 더 창의적이고 효율적인 문제 해결 전략이 창발됨.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 보상이 너무 편향되면 에이전트가 보상만 따먹고 실전 성과는 내지 않는 '보상 해킹(Reward Hacking)'에 빠질 수 있음을 인지하고, 현대 AI에서는 내적 동기(Intrinsic Motivation)나 호기심(Curiosity) 기반의 정적 강화 모델이 연구되고 있음.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트가 사용자에게 유용한 정보를 제공하거나 정확한 코드를 생성했을 때 긍정적인 피드백 점수를 부여하여, 에이전트의 응답 품질을 상향 평준화하는 정적 강화 루프를 운용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], [[Policy-Gradient-Methods|Policy-Gradient-Methods]], Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS, Expected-Utility-Theory
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Positive-Reinforcement.md
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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 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 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)*
+
+```text
+# TODO
+```
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+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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+**선택 A를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
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+**선택 B를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**기본값:**
+> *(TODO)*
+
+## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+
+- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*