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-introduction-to-programming
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title: Introduction to Programming
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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: [Programming 101, Learn to Code, AI-augmented Programming Intro]
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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: [programming, education, fundamentals, ai-pair-programming, learning]
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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: python
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framework: cli
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# Introduction to Programming
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## 매 한 줄
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> **"매 코딩 입문은 변수에서 시작해 함수에서 끝나지 않는다 — 2026 은 LLM 과 함께 추론하는 법을 배운다"**. 변수/제어흐름/함수/자료구조의 고전적 fundamentals 위에, 버전관리/테스트/AI pair programming/디버깅 워크플로가 입문 커리큘럼의 핵심 축이 되었다.
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## 매 핵심
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### 매 입문 6 축
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1. **표현 (expressions)**: 값, 타입, 연산자.
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2. **상태 (state)**: 변수, 가변/불변.
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3. **제어 (control)**: if, for, while, match, 예외.
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4. **추상 (abstraction)**: 함수, 모듈, 클래스.
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5. **자료구조 (data)**: list/dict/set, immutable, IO.
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6. **메타 (meta)**: VCS, 테스트, 디버깅, AI 페어.
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### 매 2026 추천 첫 언어
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- **Python**: 가장 친화적, ML/스크립트/웹 모두.
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- **JavaScript/TypeScript**: 웹 즉시, browser console 실행.
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- **Go**: 단순 + 컴파일 + 동시성 입문.
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- **Rust**: 시스템 + 안전 — 입문 두 번째 언어로 추천.
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### 매 학습 워크플로 (현대)
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- VS Code + Copilot/Cursor → 코드 작성.
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- Git + GitHub → 첫날부터 commit.
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- pytest / vitest → 첫 함수부터 테스트.
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- LLM chat → 개념 설명 / rubber duck / 디버깅 도우미.
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- 작은 project (≤ 100 LOC) → 매주 1 개.
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### 매 응용
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1. CLI 도구 (파일 정리, API 호출).
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2. 웹 스크래퍼 / 자동화.
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3. 간단 웹앱 (Flask/FastAPI/Next.js).
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4. 데이터 분석 (pandas, polars).
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## 💻 패턴
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### 1. Hello, World + 입출력 (Python)
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```python
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name = input("이름? ")
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print(f"안녕, {name}!")
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```
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### 2. 변수, 타입, 캐스팅
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```python
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age_str = "30"
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age = int(age_str) # str -> int
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ratio = age / 7 # int / int -> float
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print(type(age), type(ratio)) # <class 'int'> <class 'float'>
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```
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### 3. 제어 흐름 (match)
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```python
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def grade(score: int) -> str:
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match score:
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case s if s >= 90: return "A"
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case s if s >= 80: return "B"
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case s if s >= 70: return "C"
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case _: return "F"
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```
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### 4. 함수 + 타입힌트 + 독스트링
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```python
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def average(nums: list[float]) -> float:
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"""nums 평균을 반환. 빈 리스트면 0.0."""
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if not nums:
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return 0.0
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return sum(nums) / len(nums)
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```
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### 5. list / dict / comprehension
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```python
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words = ["apple", "banana", "cherry"]
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upper = [w.upper() for w in words if "a" in w]
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counts = {w: len(w) for w in words}
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unique_letters = {c for w in words for c in w}
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```
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### 6. 파일 IO + with
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```python
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from pathlib import Path
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path = Path("notes.txt")
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path.write_text("hello\nworld\n", encoding="utf-8")
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for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
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print(">>", line)
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```
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### 7. 첫 테스트 (pytest)
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```python
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# test_average.py
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from solution import average
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def test_empty(): assert average([]) == 0.0
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||||
def test_basic(): assert average([1, 2, 3]) == 2.0
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||||
def test_floats(): assert abs(average([0.1, 0.2]) - 0.15) < 1e-9
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```
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```bash
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pip install pytest && pytest -q
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```
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### 8. Git 첫 사이클
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```bash
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git init
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git add .
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git commit -m "feat: hello world"
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git branch -M main
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gh repo create my-first --public --source=. --push
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```
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### 9. CLI 만들기 (argparse)
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```python
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import argparse
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def main():
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p = argparse.ArgumentParser()
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p.add_argument("name")
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p.add_argument("--shout", action="store_true")
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args = p.parse_args()
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msg = f"hello, {args.name}"
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print(msg.upper() if args.shout else msg)
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||||
if __name__ == "__main__":
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main()
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```
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### 10. AI pair-programming workflow (.cursorrules / 사람 측)
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```markdown
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# 학습용 rules
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- 새 개념은 먼저 설명 요청 → 코드는 그 다음
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- LLM 이 준 코드는 한 줄씩 읽고 주석 직접 달기
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- 막히면 rubber-duck 질문 형식으로 정리 후 LLM 에게
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- 매 PR 단위 작은 commit, 메시지는 conventional
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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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| 0 base, 빠른 결과 원함 | Python + Replit/Cursor |
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| 웹 즉시 보고 싶음 | JavaScript + browser devtools |
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| 시스템 / 성능 흥미 | Go 또는 Rust |
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| ML 지향 | Python + Jupyter |
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| 게임/모바일 | C# (Unity) 또는 Swift/Kotlin |
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**기본값**: 입문 1 개월 = Python + Git + pytest + Cursor/Copilot, 1주 1 mini-project.
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## 🔗 Graph
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- 응용: [[Data-Analysis]]
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- Adjacent: [[Debugging]] · [[Pair-Programming]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 개념 설명 (다양한 비유), 에러메시지 해석, rubber-duck 질문 정리, 작은 단위 코드 리뷰, 학습 로드맵 생성.
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**언제 X**: 답을 그대로 복붙 — 학습 효과 0. 반드시 한 줄씩 이해하고 직접 재작성.
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## ❌ 안티패턴
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- **튜토리얼 hell**: 코스만 보고 코드 안 짬 — 매주 1 작은 프로젝트가 필수.
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- **버전관리 미사용**: 손실 위험 + 협업 불가 — Day 1 부터 git.
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- **테스트는 나중에**: 첫 함수부터 1 테스트.
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- **AI 답 복붙**: 본인이 못 설명하면 commit 금지.
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- **너무 큰 첫 프로젝트**: ≤ 100 LOC scope, 점진 확장.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Python docs 3.13, MDN JS Guide, Software Carpentry curriculum 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — fundamentals + AI 페어 워크플로 패턴 |
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Reference in New Issue
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