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 +1,146 @@
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id: wiki-2026-0508-cognitive-load
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title: Cognitive Load
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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: [Mental Load, Working Memory Pressure, Code Complexity Tax]
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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: [engineering, design, code-quality, devex]
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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: any
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framework: software-engineering
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# Cognitive Load
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## 매 한 줄
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> **"매 working memory 에 동시에 매 잡고 있어야 하는 정보의 양"**. Sweller 의 cognitive load theory (1988) 에 기반 — intrinsic, extraneous, germane 의 3-tier. 매 modern software design 의 first-principle metric — 작은 cognitive load 가 매 maintainable code 를 결정.
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## 매 핵심
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### 매 3 종류
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- **Intrinsic**: 문제 자체의 본질적 복잡도 (e.g., distributed consensus).
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- **Extraneous**: 표현/도구 가 만드는 인위적 복잡도 (bad naming, deep nesting).
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- **Germane**: schema 형성 과정 (learning) — useful load.
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### 매 7±2 rule
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- Working memory 는 약 4-7 chunk 만 동시 처리 (Miller 1956, refined Cowan 2001).
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- Code 가 이 한계 넘으면 → bug, slow review, onboarding 지연.
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### 매 응용
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1. Function 의 line / parameter 제한 (small functions).
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2. Module boundary 설계 — high cohesion, low coupling.
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3. PR size 제한 (200-400 line max).
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4. Naming convention — domain language 사용.
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## 💻 패턴
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### Guard clause 로 nesting 줄임
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```python
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# BAD: deep nesting (high extraneous load)
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def process(user):
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if user is not None:
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if user.is_active:
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if user.has_permission('write'):
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return do_work(user)
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return None
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# GOOD: early return
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def process(user):
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||||
if user is None: return None
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if not user.is_active: return None
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||||
if not user.has_permission('write'): return None
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||||
return do_work(user)
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```
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### Extract domain primitive
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```typescript
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// BAD: primitive obsession — caller must remember semantics
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function transfer(from: string, to: string, amount: number, currency: string) {}
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// GOOD: types carry semantics
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type AccountId = string & { __brand: 'AccountId' };
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type Money = { amount: bigint; currency: Currency };
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function transfer(from: AccountId, to: AccountId, money: Money) {}
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```
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### 매 colocation
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```tsx
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// BAD: scattered — must context-switch
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// styles.css, validation.ts, component.tsx, types.ts
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// GOOD: single-file feature unit (Astro/Svelte/RSC era)
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export function Form() {
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const validate = (v: string) => v.length > 0;
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return <input onBlur={e => validate(e.target.value)} />;
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}
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```
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### Boundary objects
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```python
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# Each layer translates — caller doesn't need to know inner schema
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class UserDTO: # external API shape
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...
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class User: # domain entity
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...
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class UserRow: # DB schema
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...
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def to_domain(dto: UserDTO) -> User: ...
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def to_row(user: User) -> UserRow: ...
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```
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### Team Topologies pattern
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```yaml
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# Stream-aligned team owns a single bounded context
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# Platform team provides self-service infra
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# Goal: each team's cognitive load fits one team's working memory
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team: payments
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owns: [PaymentService, RefundService, payment-db]
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depends_on:
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platform: [k8s-cluster, observability]
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enabling: []
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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| Function > 50 lines | Extract sub-functions or strategy |
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| Class > 7 public methods | Split by responsibility |
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| Team owns > 1 product area | Reorg per Team Topologies |
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| Domain logic mixed w/ infra | Hexagonal / Clean Architecture |
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| Onboarding > 2 weeks | Reduce coupling, write decision records |
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**기본값**: Optimize for reader, not writer — 매 reduce extraneous, accept intrinsic.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cognitive Psychology]]
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- 응용: [[Team Topologies]] · [[Hexagonal Architecture]] · [[Clean Code]]
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- Adjacent: [[Working Memory]] · [[Code Smell]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: Code review, refactoring decision, team structure 설계, PR size 판단.
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**언제 X**: Pure performance optimization (different metric).
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## ❌ 안티패턴
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- **Cleverness 자랑**: dense one-liner, clever bitwise — high extraneous.
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- **God object**: 30+ method class — exceeds chunking capacity.
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- **Magic constants**: `if x > 86400` 대신 `SECONDS_PER_DAY`.
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- **Implicit context**: global mutable state — reader 가 매 trace 해야 함.
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- **Premature abstraction**: framework-itis — abstraction 이 intrinsic 아닌데 추가됨.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Sweller 1988, Skelton & Pais 2019 Team Topologies).
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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 — cognitive load theory + practical refactoring patterns |
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Reference in New Issue
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