refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
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id: wiki-2026-0508-secondary-research
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title: Secondary Research
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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: [Desk Research, Literature Review, Existing-Data Analysis]
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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: [research, methodology, literature-review, knowledge-synthesis]
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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: agnostic
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framework: research-methods
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# Secondary Research
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## 매 한 줄
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> **"매 secondary research = 매 existing 의 published / collected data 의 매 analysis"**. 매 primary research (raw 새 data 수집) 의 반대. 매 lit review, 매 meta-analysis, 매 industry report 분석, 매 dataset reuse 다 포함. 매 2026 년 LLM-assisted secondary research 가 매 dominant — 매 single researcher 의 매 weeks → 매 hours.
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## 매 핵심
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### 매 vs primary research
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- **Primary**: 매 직접 collect — survey, interview, experiment, observation. 매 control 큼, 매 cost 큼.
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- **Secondary**: 매 already-published 의 reuse — books, papers, gov stats, industry reports, internal docs. 매 cheap, 매 fast, 매 control 작음.
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### 매 source taxonomy
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- **Academic**: peer-reviewed papers (PubMed, arXiv, Google Scholar, Semantic Scholar, OpenAlex).
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- **Government**: census, BLS, OECD, World Bank, KOSIS.
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- **Industry**: Gartner, Forrester, IDC, McKinsey, CB Insights, Statista.
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- **Internal**: company analytics, post-mortems, design docs.
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- **Community**: HN, Reddit, GitHub, blog posts (lower trust, higher recency).
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### 매 응용
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1. **Lit review**: 매 새 paper 의 매 background section.
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2. **Market analysis**: 매 startup 의 매 TAM/SAM/SOM 추정.
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3. **Competitor research**: 매 product strategy 의 매 input.
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4. **Meta-analysis**: 매 multiple studies 의 매 effect size 통합.
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5. **Due diligence**: 매 investment / 매 acquisition 의 매 background.
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## 💻 패턴
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### Pattern 1: LLM-assisted lit review
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```python
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import anthropic, asyncio
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client = anthropic.AsyncAnthropic()
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async def summarize_paper(abstract: str, question: str):
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msg = await client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=512,
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system="You are a careful research assistant. Cite verbatim.",
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messages=[{
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"role": "user",
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"content": f"Question: {question}\n\nAbstract:\n{abstract}\n\nIs this relevant? If yes, extract key findings + methodology in 3 bullets.",
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}],
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)
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return msg.content[0].text
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async def lit_review(question: str, abstracts: list[str]):
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results = await asyncio.gather(*[summarize_paper(a, question) for a in abstracts])
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return [r for r in results if "not relevant" not in r.lower()]
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```
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### Pattern 2: arXiv / Semantic Scholar fetch
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```python
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import requests
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def search_semantic_scholar(query: str, limit=20):
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||||
r = requests.get(
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||||
"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search",
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||||
params={
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||||
"query": query,
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||||
"limit": limit,
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||||
"fields": "title,abstract,year,authors,citationCount,openAccessPdf",
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},
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)
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||||
return r.json()["data"]
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```
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### Pattern 3: Citation graph traversal
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```python
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def expand_citations(seed_papers, depth=2):
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||||
frontier = list(seed_papers)
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seen = set(p["paperId"] for p in seed_papers)
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||||
for _ in range(depth):
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||||
next_frontier = []
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||||
for paper in frontier:
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||||
r = requests.get(
|
||||
f"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/{paper['paperId']}/references",
|
||||
params={"fields": "title,abstract,year,citationCount"},
|
||||
)
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||||
for ref in r.json().get("data", []):
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||||
pid = ref["citedPaper"]["paperId"]
|
||||
if pid and pid not in seen:
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||||
seen.add(pid)
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||||
next_frontier.append(ref["citedPaper"])
|
||||
frontier = next_frontier
|
||||
return list(seen)
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||||
```
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### Pattern 4: Source-trust scoring
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```python
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||||
def trust_score(source: dict) -> float:
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base = {
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||||
"peer-reviewed": 0.9,
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||||
"preprint": 0.7,
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||||
"government": 0.85,
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||||
"industry-paid": 0.6,
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||||
"blog": 0.4,
|
||||
"social": 0.2,
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||||
}.get(source["type"], 0.3)
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||||
age_yrs = 2026 - source["year"]
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||||
decay = max(0.5, 1 - 0.05 * age_yrs)
|
||||
citations = min(1.0, source.get("citations", 0) / 100)
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||||
return base * decay * (0.6 + 0.4 * citations)
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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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| 매 새 topic 빠른 overview | LLM survey + 매 5-10 review papers |
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| 매 medical / safety claim | Cochrane / systematic review only |
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| 매 market size estimation | Triangulate 3+ sources (Gartner + government + internal) |
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| 매 historical trend | Government/longitudinal data |
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| 매 cutting-edge tech | arXiv (acknowledge non-peer-reviewed) |
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**기본값**: 매 source diversification — 매 single source 의 매 trust X. 매 triangulate ≥3.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Research Methodology]]
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- 응용: [[Literature Review]]
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- Adjacent: [[Knowledge Synthesis]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 abstract 의 매 relevance filter, 매 cross-paper synthesis, 매 lit review draft.
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**언제 X**: 매 LLM 의 매 hallucinated citations — 매 always 매 source verify.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-source bias**: 매 매 1 paper / 매 1 industry report 만 의 매 conclusion.
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- **Citation laundering**: 매 LLM 생성 citation 의 매 unverified copy-paste.
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- **Stale data**: 매 fast-moving field (LLM, crypto) 의 매 2-yr-old report 의 매 current 처럼 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Cooper *Research Synthesis and Meta-Analysis* 5th ed; PRISMA 2020 guidelines).
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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 — Secondary Research 의 vs primary, source taxonomy, LLM lit-review pipeline, citation graph, trust scoring 정리 |
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Reference in New Issue
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