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.

10_Wiki/Topic_General/From_Thinking & Reasoning/First-principles reasoning.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+id: first-principles-reasoning
+title: "First-principles reasoning"
+category: "10_Wiki/Topics"
+status: "draft"
+verification_status: "conceptual"
+canonical_id: ""
+aliases: ["제1원리 사고", "First principle thinking"]
+duplicate_of: ""
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+created_at: 2026-05-24
+updated_at: 2026-05-24
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+tags: ["research", "hypothesis-driven thinking"]
+raw_sources: ["NotebookLM Synthesis"]
+applied_in: []
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+---
+
+# [[First-principles reasoning]]
+
+## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
+과거의 결함 있는 기준선(baselines)이나 점진적 수정을 거부하고, 문제의 근본적인 요구사항과 본질적 진실에서부터 논리를 재구조화하는 사고 방식 [1, 2].
+
+## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
+- **근본 요구사항 중심 평가 (Fundamental Requirements Evaluation)**: 과거 수치나 관습에 기반한 점진적 조정 대신, 제로 베이스에서 본질적인 필요성을 검토함 [1].
+- **가정 및 현상 유지 타파 (Challenging Assumptions & Status Quo)**: 당연하게 받아들여지는 기존의 틀과 가정을 체계적으로 의심하고 파괴함 [2].
+- **인지적 정박 해제 (De-anchoring)**: 초기 정보나 과거 데이터에 판단이 묶이는 정박 효과(Anchoring bias)를 상쇄하는 도구로 기능함 [1].
+
+## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
+- **'기존 기준선 무시' 패턴**: 결함이 있을 수 있는 과거의 데이터(flawed baselines)를 무시하고, '실제로 무엇이 필요한가'라는 원초적 질문으로 돌아가 분석을 시작하는 전략적 휴리스틱 [1].
+- **구조적 방어 기제**: 가설 기반 사고(Hypothesis-driven thinking) 과정에서 발생할 수 있는 인지적 편향을 교정하기 위한 '체계적 점검 도구(Decision checklist)'로 패턴화되어 활용됨 [3].
+
+## 📖 세부 내용 (Details)
+제1원리 사고는 가설 기반 사고(hypothesis-driven thinking)의 전략적 보완재이자 인지적 편향을 완화하는 핵심 기제로 기능한다.
+
+- **편향 완화와 객관성 확보**: 전략적 의사결정 시 리더들은 과거의 성공 사례나 초기 수치에 매몰되기 쉽다(정박 효과). 제1원리 사고는 이러한 '외부적 정박' 정보보다 문제의 '내부적 본질'에 집중하게 함으로써 보다 객관적인 분석을 가능하게 한다 [1].
+- **전략적 예산 편성의 혁신**: 전통적인 예산 책정 방식은 전년도 수치에서 일정 비율을 조정하는 점진적 방식(incremental adjustments)을 택하지만, 이는 기존 조직의 비효율성을 고착화할 위험이 있다. 제1원리 사고를 적용한 예산 프로세스에서는 각 지출 항목을 근본적인 사업 요구사항 수준에서 다시 평가하여 자원 배분의 효율성을 극대화한다 [1].
+- **가설 검증과의 상호작용**: 가설 기반 사고가 '빠른 답'을 찾는 데 집중한다면, 제1원리 사고는 그 답의 근거가 되는 논리적 단위들이 정말로 '사실(Facts)'인지, 혹은 단순한 관습적 '가정(Assumptions)'인지 파헤치는 역할을 수행한다 [2, 4].
+- **조직적 저항 극복**: 제1원리 사고는 기존의 '지식의 저주(Curse of knowledge)'나 '현상 유지 편향'에 빠진 숙련된 팀원들에게 새로운 관점을 제공하며, 비즈니스 모델의 근본적인 혁신이 필요할 때 필수적인 사고 도구로 권장된다 [3, 5].
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+## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
+- 소스 데이터 내에서 직접적인 모순은 발견되지 않았으나, 모든 문제를 제1원리부터 파악하려는 시도는 '바다를 끓이는(boiling the ocean)' 식의 과도한 데이터 수집으로 이어져 조직적 마비를 초래할 수 있다는 위험성이 간접적으로 시사된다 [6, 7].
+- 따라서 효율성을 중시하는 '가설 기반(answer-first)' 모델과 객관성을 중시하는 '제1원리 기반(evidence-first)' 모델을 상황에 맞게 전환하는 '이중 모드 분석 엔진(Dual-Mode Analytical Engine)'의 채택이 최신 전략적 권장 사항으로 제시된다 [8].
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+## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
+현재 소스 데이터에서 이 지식이 실제로 적용된 코드, 커밋, 프로젝트 경로나 고유 결정 ID는 명시되어 있지 않습니다. 다만, **예산 편성 프로세스(Budgeting processes)**에서 기존 기준선을 배제하고 근본 요구사항을 평가하는 방법론으로 적용된 맥락적 사례가 확인됩니다 [1].
+
+## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
+- **상태:** draft
+- **검증 단계:** conceptual (실제 적용 사례 발견 시 applied/validated로 승격 가능)
+- **출처 신뢰도:** B (Official Documentation / Primary Source via NotebookLM)
+- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)
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+## 📝 변경 이력 (Change history)
+- 2026-05-24: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine based on synthesized source data.