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.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,186 @@
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id: wiki-2026-0508-solution
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title: Solution
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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: [Solutioning, Solution Design, Problem-Solution Mapping]
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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: [methodology, design-thinking, problem-solving, solutioning]
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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: methodology
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framework: design-thinking
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# Solution
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## 매 한 줄
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> **"매 solution 의 problem 의 inverse 의 X — 매 fit 의 search"**. 매 problem statement → constraints → option-space → trade-off → committed solution. 매 design thinking + engineering rigor 의 fusion. 매 2026 modern PRD/RFC stack 매 LLM-aided option exploration 의 기본.
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## 매 핵심
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### 매 problem-vs-solution 의 분리
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- **Problem**: 매 user pain, business gap, technical debt. 매 solution-agnostic description.
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- **Solution**: 매 specific approach 의 implement. 매 multiple options 의 enumerate.
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- **Anti-pattern**: 매 "we need X" framing — 매 solution 의 jumped-to. 매 problem 의 first articulate.
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### 매 5-step canonical flow
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1. **Articulate**: 매 problem 의 1-sentence + 매 measurable success criterion.
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2. **Constrain**: 매 budget, deadline, team, tech-stack, risk tolerance.
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3. **Enumerate**: 매 3+ options. 매 do-nothing baseline 의 always include.
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4. **Trade-off**: 매 each option 의 cost/risk/value 의 score.
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5. **Commit + reverse-doc**: 매 chosen option 의 RFC/ADR write. 매 rejected options 의 reason 도 기록.
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### 매 응용
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1. Tech RFC / ADR.
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2. Product PRD.
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3. Customer-discovery loop.
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4. LLM-aided option generation.
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## 💻 패턴
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### ADR template (Markdown)
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```markdown
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# ADR-042: Switch to event-driven order pipeline
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## Status
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Accepted (2026-04-12)
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## Context
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Sync API call chain causes 2.3s p95 latency under peak load (12k rps).
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Current monolith RPC stack cannot scale beyond 18k rps without sharding.
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## Decision
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Adopt Kafka-based event pipeline for order lifecycle (created → paid → shipped).
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## Consequences
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+ p95 drops to 400ms (validated in load test).
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+ Decoupled services enable independent deploys.
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- Operational complexity: Kafka cluster, schema registry, DLQ.
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- 6-week migration with dual-write phase.
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## Alternatives considered
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1. Sharded monolith — rejected: 4mo migration, no future-proof.
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2. gRPC streaming — rejected: still tightly coupled.
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3. Do nothing — rejected: SLO breach by Q3.
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```
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### Option matrix scoring
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```python
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# option_matrix.py
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||||
from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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class Option:
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name: str
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value: int # 1-5 (impact)
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cost: int # 1-5 (effort)
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risk: int # 1-5 (uncertainty)
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@property
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def score(self) -> float:
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# Weighted: value heavy, risk penalizing
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return (self.value * 2.0) - (self.cost * 0.8) - (self.risk * 1.2)
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options = [
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||||
Option("event-pipeline", value=5, cost=4, risk=3),
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||||
Option("sharded-monolith", value=3, cost=4, risk=2),
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||||
Option("do-nothing", value=0, cost=0, risk=5),
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||||
]
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||||
ranked = sorted(options, key=lambda o: o.score, reverse=True)
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||||
for o in ranked:
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print(f"{o.name}: {o.score:.2f}")
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```
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### Problem-statement template
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```markdown
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**Who**: Mid-market SaaS ops engineers (50-500 employee orgs).
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**What**: Cannot debug Kafka consumer lag without SSH-ing into broker.
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**Why-now**: Compliance requires audit trail + zero-trust env (no SSH).
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**Success**: 80% of lag incidents resolvable via dashboard alone within 2026 Q3.
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**Non-goal**: Replacing existing Kafka cluster.
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```
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### LLM-aided option enumeration
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```python
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# enumerate_options.py
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from anthropic import Anthropic
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client = Anthropic()
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||||
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||||
def enumerate(problem: str, constraints: list[str]) -> list[dict]:
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||||
msg = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=2000,
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messages=[{
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"role": "user",
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||||
"content": f"""Problem: {problem}
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Constraints: {chr(10).join(f'- {c}' for c in constraints)}
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||||
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||||
Generate 4 distinct solution options. Include 1 'do-nothing' baseline
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||||
and 1 'wildcard' creative option. For each: name, summary, est_cost (1-5), est_risk (1-5)."""
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}]
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)
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||||
return parse_options(msg.content[0].text)
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||||
```
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### Trade-off heuristic gate
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```python
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def should_pursue(option) -> bool:
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if option.risk >= 5:
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return False # too uncertain, prototype first
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||||
if option.cost > option.value:
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||||
return False # net-negative
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||||
return option.score > 0
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```
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### Reverse-doc rejected options
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```markdown
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## Rejected: GraphQL federation
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**Why considered**: Frontend wants typed schema, backend wants composability.
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**Why rejected**: Federation gateway adds 80ms median latency.
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Team has 0 GraphQL prod experience. 4mo onboarding curve.
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**Revisit when**: Latency budget grows OR team gains GraphQL expert.
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Vague stakeholder ask | 매 problem statement 5W 의 force |
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| 2+ viable options | 매 ADR + matrix scoring |
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| Reversible decision | 매 ship-and-iterate (Type 2) |
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| Irreversible decision | 매 deep RFC + review (Type 1) |
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| Unknown unknowns | 매 spike/prototype 의 first |
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**기본값**: ADR + 3+ option enumeration + reverse-doc.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Design Thinking]]
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- 변형: [[RFC-Process]] · [[ADR]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 option enumeration brainstorm, 매 ADR draft, 매 problem-statement refinement, 매 reverse-doc generation.
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**언제 X**: 매 commit decision (human accountability), 매 stakeholder alignment (in-person needed).
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## ❌ 안티패턴
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- **Solution-first**: 매 "we need Kafka" 매 problem 의 articulate 없이.
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- **Single option**: 매 alternatives 0개. 매 confirmation bias.
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- **No baseline**: 매 do-nothing option 의 omit. 매 cost 의 hidden.
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- **No reverse-doc**: 매 rejected options 의 oral history. 매 future-team 의 repeat.
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- **Solution worship**: 매 framework 의 fetishize over outcomes.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lightweight ADR by Michael Nygard; Amazon "1-pager"; ThoughtWorks Tech Radar 2026).
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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 — full content (5-step flow + ADR/option-matrix patterns) |
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Reference in New Issue
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