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-mental-models
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title: Mental Models
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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: [멘탈 모델, Cognitive Models, Thinking Frameworks]
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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: [thinking, decision-making, productivity, 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: na
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framework: cognitive
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# Mental Models
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## 매 한 줄
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> **"매 model 은 reality 의 simplified map — 매 right model 은 right decision."**. Mental model 은 매 사람이 세계를 이해하기 위해 head 안에 가진 representation. Charlie Munger 가 매 popularize — 매 multidisciplinary toolkit 으로 매 50-100 개의 model 을 갖추면 매 cross-domain reasoning 가능. 매 engineering, 매 product, 매 AI prompt 설계에 매 직접 적용.
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## 매 핵심
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### 매 종류 (engineering 관련)
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- **First Principles**: 매 가정 분해, 매 fundamental physics/math 부터 reason.
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- **Inversion**: 매 "어떻게 fail 할까" 부터 시작.
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- **Second-order thinking**: 매 직접 결과 + 매 그 다음 결과까지.
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- **Occam's Razor**: 매 simplest explanation 우선.
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- **Hanlon's Razor**: 매 stupidity 가 malice 보다 매 흔하다.
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- **Pareto (80/20)**: 매 20% 의 cause 가 매 80% 의 effect.
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### 매 system thinking
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- **Feedback loop**: reinforcing (snowball) vs balancing (thermostat).
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- **Stock & flow**: state vs rate of change.
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- **Leverage point**: 매 small change → 매 large outcome (Donella Meadows).
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### 매 decision-making
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- **Expected value**: 매 probability × payoff.
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- **Regret minimization** (Bezos): "매 80세에 후회 안 할 결정?"
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- **Reversible vs one-way door**: 매 undo 가능 → 빠르게 결정.
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- **OODA loop**: Observe-Orient-Decide-Act (Boyd).
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### 매 learning
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- **Feynman technique**: 매 12살에게 설명할 수 있을 때까지.
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- **Spaced repetition**: 매 forgetting curve 와 싸움 (Anki, SuperMemo).
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- **Deliberate practice**: 매 edge of competence + immediate feedback.
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## 💻 패턴
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### First Principles 적용 (engineering)
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문제: "DB query 가 느림"
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❌ Analogical: "다른 팀은 cache 추가했음 → 우리도"
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✅ First Principles:
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1. Query latency = network + parse + plan + execute + return
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2. 측정 → execute 가 95%
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3. EXPLAIN → seq scan on 10M rows
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4. Index → 20ms (was 2000ms)
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→ Cache 는 매 next step (further reduction), 매 root cause 해결 후.
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### Inversion (debugging)
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"매 system 을 빠르게 만들 방법?"
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→ "매 system 을 느리게 만드는 모든 방법?"
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- N+1 query
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- Sync 호출 in tight loop
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- Memory leak → GC pause
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- Lock contention
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- Network round-trip
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→ 매 list 를 거꾸로 읽으면 optimization checklist.
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### Second-order (product)
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```
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1차: "Feature X 추가 → user 늘어남"
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2차: "user 늘어남 → support load 늘어남, infra cost 늘어남,
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기존 user 의 UX complexity 늘어남"
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3차: "complexity → churn → 결국 user 감소 가능"
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→ 매 1차만 보면 매 false positive.
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```
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### Pareto 적용 (LLM eval)
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```python
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# 80% of bugs from 20% of prompts
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from collections import Counter
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errors = load_eval_failures()
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patterns = Counter([categorize(e) for e in errors])
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top_20pct = patterns.most_common(int(len(patterns) * 0.2))
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# → fix top 20% categories first → 80% of failures resolved
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```
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### Reversible decision matrix
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```
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| Decision | Reversible? | Stakes | Approach |
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|--------------------|-------------|--------|--------------------|
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| Library choice | Yes (refactor) | Low | Pick + iterate |
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| Database schema | Hard (migration) | High | Design carefully |
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| Hire | No (mostly) | High | Slow, multiple sigs|
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| Production rename | Yes (alias) | Med | Pick + monitor |
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```
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### Feynman technique (learning a concept)
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```
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1. Pick concept (e.g., "Mark-Sweep GC")
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2. Write down what you know — in plain language
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3. Identify gaps where you used jargon
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4. Go back to source (paper, doc), fill gap
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5. Simplify until a 12-year-old understands
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→ 매 gap exposure 가 매 핵심.
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Model |
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| 새 architecture 설계 | First Principles |
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| Postmortem | Inversion ("어떻게 fail?") |
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| Product decision | Second-order, Reversibility |
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| Roadmap prioritization | Pareto, Expected Value |
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| Learning new domain | Feynman |
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| 여러 conflicting view | Steelman 후 weighted |
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**기본값**: 매 small but diverse toolkit (10-15 models) 을 매 active recall — 매 50개 다 외우기보다 매 right one 을 right time 에 reach.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Decision Making]]
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- 변형: [[First Principles]] · [[Inversion]] · [[Systems_Thinking|Systems Thinking]]
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- Adjacent: [[Cognitive Biases]] · [[Heuristics]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: complex problem 분해, multi-stakeholder decision, 새 domain learning, prompt 설계 (LLM 에게 model 명시 → 매 reasoning quality 상승).
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**언제 X**: trivial / well-trodden problem — 매 over-thinking 의 risk.
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## ❌ 안티패턴
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- **One-model thinking** (Munger's "man with a hammer"): 매 모든 문제를 매 favorite model 로 — 매 distortion.
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- **Analogical 만**: 매 "X 회사가 했으니 우리도" — 매 first principles 무시.
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- **Model 수집만**: 매 50개 외우지만 매 active 사용 X — 매 deliberate practice 필요.
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- **Confirmation bias** 와 결합: 매 favored model 로 매 cherry-pick.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Munger "Poor Charlie's Almanack", Kahneman "Thinking Fast & Slow", Meadows "Thinking in Systems", Bezos shareholder letters).
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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 — engineering 중심 mental model toolkit |
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Reference in New Issue
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