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:
@@ -0,0 +1,65 @@
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id: pattern-reflection
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title: "Reflection Pattern"
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category: "Pattern_AI"
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status: "draft"
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verification_status: "applied"
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canonical_id: ""
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aliases: ["Reflection", "자기성찰 패턴", "self-reflection", "self-critique"]
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duplicate_of: ""
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source_trust_level: "A"
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confidence_score: 0.88
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created_at: 2026-06-13
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updated_at: 2026-06-13
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review_reason: ""
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merge_history: []
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tags: ["pattern", "ai", "reflection", "self-improvement", "platform-independent"]
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raw_sources: ["일반 소프트웨어 공학 지식", "ConnectAI/src/intelligence/*, src/features/selfReflector/* (적용 예)"]
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applied_in: ["ConnectAI"]
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github_commit: ""
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# [[Reflection Pattern]]
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## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
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Reflection 은 "모델이 자기 출력을 다시 점검·수정" 하는 패턴으로, 작은 모델의 1-pass 오류를 줄이지만 *호출이 늘어 비용/지연이 증가* 하므로 조건부로 써야 한다.
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## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
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1. **생성 → 점검 → (필요시) 재생성** 루프. 2. 점검은 *결정론 신호* 또는 *LLM 자기비판*. 3. 자기검토 지시를 시스템 프롬프트에 주입. 4. 무한 루프 방지(최대 라운드).
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## 📖 세부 내용 (Details · 패턴 명세)
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- **Problem (언제 쓰나):** 1-pass 정확도가 부족하고, 오류 비용이 재검토 비용보다 클 때.
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- **사용 조건:** 점검 신호(규칙/요구사항/근거) 정의 가능; 추가 호출 latency 감당.
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- **장점:** 정확도·완결성↑, 누락/모순 발견, 불확실성 표면화.
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- **단점:** 지연·비용↑, 과도하면 헤지 남발, 무한 루프 위험.
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- **대안:** 결정론 검증만(무LLM), 외부 검증기, 더 큰 모델 1-pass.
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- **실패 사례:** 매 턴 무조건 reflect 로 latency 폭증; 자기비판이 오히려 정답을 망침; 종료 조건 없어 루프.
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## 💻 코드 패턴 (Code patterns)
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```text
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draft = LLM(task)
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signals = deterministicChecks(draft) # 커버리지/근거/확신도 — 항상(저비용)
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if signals.risky: # 조건부로만 LLM 점검
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issues = LLM_critique(task, draft)
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if issues: draft = revise(draft, issues) # 최대 N라운드
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emit(draft + confidence_footer)
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```
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적용 예: [[Intelligence 검증 레이어]] (사전 자기검토 블록 + 조건부 critic), 결정 [[ADR-0009 결정론 항상 LLM검증 조건부]].
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## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
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"항상 성찰하면 좋다" 는 비용을 무시한 통념 — *위험 신호가 있을 때만* 깊은 성찰이 비용 대비 효과적.
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## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
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ConnectAI selfReflector + 조건부 Critic.
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## 🔗 지식 그래프 (Knowledge Graph)
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- **상위/루트:** [[패턴 카탈로그 인덱스]]
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- **관련 개념:** [[Critic Pattern]], [[Agent Orchestration Pattern]], [[프롬프트 엔지니어링 패턴]]
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- **참조 맥락:** 작은 모델의 자기개선 루프 설계 시 참조.
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## 📚 출처 (Sources)
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- [S1] 일반 reflection/self-critique 지식
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- [S2] ConnectAI/src/intelligence/*, features/selfReflector/* — 적용 예
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## 📝 변경 이력 (Change history)
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- 2026-06-13: 프로젝트 독립 패턴 카드 작성.
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