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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Predictive-Coding.md

@@ -1,9 +1,18 @@
 ---
-id: PRED-CODING-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-predictive-coding
+title: Predictive Coding
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: [PRED-CODING-001]
+duplicate_of: none
+source_trust_level: A
 confidence_score: 1.0
-tags: [neuroscience, ai, predictive-[[Processing|Processing]], bayesian-brain, cognitive-science]
+tags: [neuroscience, ai, predictive-Processing, bayesian-brain, cognitive-science]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-26
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
 ---
 
 # Predictive Coding (예측 부호화)
@@ -19,10 +28,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **[[Efficiency|Efficiency]]:** 예측이 정확할수록 처리해야 할 정보량이 줄어들어 뇌의 에너지 소모를 최소화함.
     - **Perception as Inference:** 우리가 보고 느끼는 현실은 감각 데이터 자체라기보다, 뇌가 구성한 최선의 '예측 가설'에 가까움.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 뇌를 단순한 자극-반응 시스템으로 보던 관점에서, 능동적인 추론 엔진(Inference Engine)으로 바라보는 관점으로의 대전환.
 - **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 상황 인지 로직은 예측 부호화 원리를 차용하여, 예상된 정상 범위를 벗어나는 데이터(Anomalies)에 우선적으로 주의를 기울이도록 설계됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Bayesian-Inference, Neuroscience, Active-Inference, [[Anomaly-Detection|Anomaly-Detection]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Predictive-Coding.md
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |