docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,146 @@
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id: wiki-2026-0508-advanced-search-operators
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title: Advanced Search Operators
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Search Operators, Google Dorks, Query Operators]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [search, information-retrieval, osint, productivity]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: query-dsl
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framework: google-bing-ddg
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# Advanced Search Operators
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## 매 한 줄
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> **"매 search operator는 매 검색의 inverse index에 대한 직접 명령"**. 매 1990년대 boolean 검색에서 출발해 매 2026 LLM-augmented search (Perplexity, Claude search, GPT-5 browse) 시대에도 매 underlying engine은 여전히 operator-driven, 매 power user 의 productivity multiplier.
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## 매 핵심
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### 매 Operator 분류
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- **Boolean**: `AND`, `OR`, `NOT` (or `-`) — 매 logical combination.
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- **Phrase**: `"exact phrase"` — 매 token sequence 강제.
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- **Field-restrict**: `site:`, `intitle:`, `inurl:`, `filetype:`, `intext:` — 매 specific field 검색.
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- **Range / numeric**: `2020..2025`, `before:2026-01-01`, `after:2025-06-01`.
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- **Wildcard**: `*` — 매 missing word.
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- **Cache / archive**: `cache:`, `web.archive.org/web/*/url`.
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### 매 엔진별 차이
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- **Google**: 매 strict, `site:`, `filetype:`, `intitle:`, `before:`, `after:` 지원.
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- **Bing**: `site:`, `language:`, `loc:`, `feed:`.
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- **DuckDuckGo**: `!bang` (`!w wikipedia`, `!gh github`).
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- **GitHub**: `repo:`, `path:`, `language:`, `extension:`, `is:issue is:open`.
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- **Perplexity / Claude**: 매 natural language 도 OK 지만 매 explicit operator 가 더 reliable.
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### 매 응용
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1. **OSINT**: 매 leaked credential 검색 (`"@company.com" filetype:txt site:pastebin.com`).
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2. **Research**: `site:arxiv.org "diffusion transformer" after:2025-01-01`.
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3. **Debugging**: `site:stackoverflow.com [exact error message]`.
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4. **Competitive intel**: `site:competitor.com filetype:pdf intitle:"roadmap"`.
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## 💻 패턴
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### Pattern 1: Site-restricted academic search
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site:arxiv.org intitle:"mixture of experts" after:2025-01-01 -survey
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```
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매 specific venue 의 fresh primary research, 매 review article exclude.
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### Pattern 2: GitHub code archaeology
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```
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repo:anthropics/claude-code path:**/*.ts "AbortController" language:TypeScript
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```
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매 specific repo + path glob + literal token + language filter.
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### Pattern 3: Wayback Machine snapshot
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```
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https://web.archive.org/web/2024*/openai.com/pricing
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매 historical pricing change track (매 2024 모든 snapshot).
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### Pattern 4: Filetype hunt
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"annual report" filetype:pdf site:tesla.com
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매 specific document format 의 corporate disclosure.
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### Pattern 5: Negative filtering
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"react server components" -tutorial -beginner -"how to"
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매 advanced content only, 매 entry-level material exclude.
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### Pattern 6: Boolean composition
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```
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("vector database" OR "vector store") AND (pgvector OR qdrant) -benchmark
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```
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매 synonym expansion + scope narrowing.
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### Pattern 7: Numeric range
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```
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"GPU memory" 40..80GB site:nvidia.com
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```
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매 spec range 검색.
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### Pattern 8: Intitle + intext combo
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```
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intitle:"system design" intext:"rate limiting" intext:"token bucket"
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```
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매 multi-keyword content discovery.
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### Pattern 9: Stack Overflow targeted
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```
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site:stackoverflow.com "TypeError: Cannot read properties of undefined" "useEffect"
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```
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매 specific error + context.
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### Pattern 10: DDG bang chaining
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```
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!gh microsoft/vscode editor.contribution
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매 instant redirect to GitHub 매 search.
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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| 매 fresh research | `after:` + `site:arxiv.org` / `site:openreview.net` |
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| 매 specific error | exact `"message"` + `site:stackoverflow.com` |
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| 매 corporate intel | `filetype:pdf site:company.com` |
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| 매 code search | GitHub `repo:` + `path:` + `language:` |
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| 매 historical | Wayback `web.archive.org/web/<year>*/url` |
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| 매 ambiguous topic | Boolean OR + negative filter |
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**기본값**: 매 quoted phrase + `site:` + `after:` 조합 — 매 noise 의 80% 제거.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Search]] · [[Information Retrieval]]
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- 응용: [[Codebase_Onboarding]] · [[Research-Methodology]]
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- Adjacent: [[Pyramid Principle]] · [[Knowledge synthesis]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 LLM agent 가 web search tool 호출 시 — 매 explicit operator 로 query 작성하면 매 retrieval precision 급상승. 매 Claude / GPT-5 의 browse tool 도 매 underlying Google/Bing 사용 → operator pass-through.
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**언제 X**: 매 conceptual / synthesis question — 매 LLM 이 직접 reasoning. 매 operator 는 매 specific document/fact retrieval 용.
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## ❌ 안티패턴
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- **너무 많은 operator**: 매 5개 이상 stacking 매 zero result. 매 progressive narrowing 의.
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- **Quoted long phrase**: `"the quick brown fox jumps over"` — 매 too specific. 매 3-5 word key phrase 가 sweet spot.
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- **`site:` over-restriction**: 매 single domain 만 보면 매 broader context 손실.
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- **Stale cache reliance**: `cache:` 는 Google 에서 2024 deprecated — 매 web.archive.org 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Google Search Central docs 2026, GitHub Search syntax docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — operator taxonomy + 10 patterns + LLM browse 매 통합 |
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Reference in New Issue
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