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>
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,169 @@
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id: wiki-2026-0508-articulateness
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title: Articulateness
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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: [명료성, articulation, prompt clarity, plain language, technical writing]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [communication, writing, prompt-engineering, technical-writing, plain-language, llm-collab]
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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: writing / communication
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applicable_to: [Prompt Engineering, Documentation, PR Description, Spec Writing]
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# Articulateness
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 thought 의 high-resolution output"**. 매 head 의 fuzzy idea 의 매 lossless 의 transmit. 매 AI 시대 의 가장 큰 leverage — 매 prompt 의 articulate = 매 output 의 quality. 매 vocabulary 의 X, 매 clarity 의 win.
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## 📖 핵심
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### 매 components
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1. **Vocabulary precision**: 매 정확 단어 선택. 매 vague vs specific.
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2. **Structural clarity**: 매 conclusion-first (BLUF, Bottom Line Up Front).
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3. **Nuance**: 매 audience 의 calibrate.
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4. **Cohesion**: 매 logical flow 의 transition.
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5. **Concision**: 매 superfluous word 의 cut.
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### 매 BLUF (Bottom Line Up Front)
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- ❌ "Background, then build-up, then conclusion."
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- ✅ "Conclusion. Then evidence."
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→ 매 reader 의 시간 존중.
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### Plain Language (매 modern standard)
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- 매 short sentence (15-20 word).
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- 매 active voice ("X did Y" > "Y was done by X").
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- 매 concrete > abstract.
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- 매 jargon 의 explain.
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- 매 multinational 의 translation 의 friendly.
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→ US Plain Writing Act (2010), GOV.UK style guide.
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### 매 prompt engineering 의 articulateness
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1. **Specific**: 매 "write a poem" → "매 4-line haiku 의 autumn".
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2. **Constraint**: 매 length, 매 style, 매 audience.
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3. **Example**: 매 few-shot.
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4. **Role**: 매 "act as senior backend engineer".
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5. **Output format**: 매 JSON, 매 bullet, 매 markdown.
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### 매 technical writing 의 hierarchy
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1. **README**: 매 30-second pitch.
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2. **Tutorial**: 매 narrative, hand-holding.
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3. **How-to**: 매 task-oriented.
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4. **Reference**: 매 exhaustive.
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5. **Explanation**: 매 conceptual.
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→ Diátaxis framework.
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### Anti-clarity 의 source
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- 매 jargon 의 over-use.
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- 매 passive voice.
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- 매 nominalization ("perform an analysis" > "analyze").
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- 매 abstract noun ("optimization", "leverage").
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- 매 throat-clearing ("It is important to note that...").
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## 💻 패턴
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### Prompt template (specific + constraint)
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Role: Senior TypeScript backend engineer.
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Task: Refactor this function for testability.
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Constraints:
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- Keep the public signature unchanged.
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- Extract DB call to a repository interface.
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- Return a Result<T, E> instead of throwing.
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- Output: code only, no explanation.
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Input:
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{{code}}
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```
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→ 매 vague "make it better" 의 X.
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### PR description template
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```markdown
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## Why
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[1-2 sentence motivation]
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## What changed
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- bullet
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- bullet
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## How to verify
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- [ ] step 1
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- [ ] step 2
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## Risk
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[regression area / rollback plan]
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## Out of scope
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[what NOT done — prevent reviewer churn]
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```
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### Plain language rewrite
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```
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❌ Original (50 words):
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"It is recommended that users should consider implementing
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appropriate validation mechanisms in order to ensure that
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input data is properly sanitized before being processed."
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✅ Rewrite (10 words):
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"Validate input before processing."
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### Articulateness 의 self-check
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```
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1. 매 첫 sentence 의 conclusion?
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2. 매 sentence avg < 25 word?
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3. 매 active voice 의 80%+?
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4. 매 jargon 의 explain or replace?
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5. 매 reader 의 next step 의 clear?
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | 우선 |
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| Spec / RFC | Structural clarity + precision |
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| README | BLUF + plain language |
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| PR description | Why + what + risk |
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| LLM prompt | Specific + constraint + format |
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| Slack / async | Concise + actionable |
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| Customer-facing | Plain + nuance |
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**기본값**: BLUF + active + concise + concrete.
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## 🔗 Graph
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- 변형: [[Plain-Language]] · [[Technical-Writing]]
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- 응용: [[Prompt_Engineering|Prompt-Engineering]] · [[PR-Template]]
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- Adjacent: [[Vocabulary-Expansion]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 prompt 의 craft. 매 doc / spec / PR write. 매 communication 의 review.
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**언제 X**: 매 creative writing 의 nuance 의 sacrifice. 매 poetic context.
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## ❌ 안티패턴
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- **Throat-clearing**: 매 "It is important to note that..."
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- **Passive voice abuse**: 매 actor 의 hide.
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- **Jargon dump**: 매 audience 의 ignore.
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- **Burying lede**: 매 conclusion 의 끝.
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- **Nominalization**: "perform an analysis" 의 "analyze".
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- **Vague prompt**: 매 "make it better" 의 LLM 에 unhelpful.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Plain Writing Act, GOV.UK style, Diátaxis).
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- 신뢰도 B.
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- Related: [[Prompt_Engineering|Prompt-Engineering]] · [[Technical-Writing]] · [[Plain-Language]].
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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 — BLUF + Plain Language + Diátaxis + prompt template |
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Reference in New Issue
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