feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]
This commit is contained in:
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id: wiki-2026-0508-problem-solving-test-pst
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title: Problem Solving Test (PST)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: []
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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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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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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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# [[Problem Solving Test (PST)|Problem Solving Test (PST]]
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## 📌 Brief Summary
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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전략 컨설팅 펌에서 지원자의 정량적, 논리적 분석 및 문제 해결 능력을 평가하기 위해 채용 전형 중 실시하는 스크리닝 테스트입니다.
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## 📖 Core Content
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- 지원자가 방대한 데이터를 해석하고, 모호한 문제를 체계적으로 분해하며, 제약된 시간 내에 최적의 논리적 결론에 도달할 수 있는지를 측정합니다 [8, 21].
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- 과거의 지필 고사(Paper-based PST) 형태를 넘어 최근에는 지원자의 행동과 대처 능력을 평가하는 **디지털 온라인 테스트(MBB Online Tests)** 형식으로 활발히 진화하고 있습니다 [9, 10].
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- 대표적으로 활용되는 플랫폼 및 테스트로는 맥킨지의 **Sea Wolf** 및 **Red Rock Study**, BCG의 **Casey Chatbot**, 베인의 **SOVA** 및 **TestGorilla** 등이 있습니다 [9, 10].
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## 🔗 Knowledge Connections
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Problem Solving Game|Problem Solving Game]], Consulting Interview
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- **Projects/Contexts:** 컨설팅 입사 시험, 인터뷰 스크리닝 단계
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- **Contradictions/Notes:** 과거 방식의 필기시험(PST) 명칭이 여전히 통용되기도 하나, 현실에서는 AI 챗봇 및 게임 시뮬레이션 기반의 동적(Dynamic) 평가로 채용 트렌드가 크게 이동하였습니다 [8, 9].
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*Last updated: 2026-04-27*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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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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Reference in New Issue
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