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[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-04-30 22:42:02 +09:00
parent 0bd4f19e38
commit c36c0644a1
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10_Wiki/Topics/Lessons Learned.md
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id: P-REINFORCE-AUTO-LELE-001
id: [[P-Reinforce]]-AUTO-LELE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, lessons-learned, feedback, post-mortem, review, optimization]
tags: [auto-reinforced, lessons-learned, feedback, post-mortem, review, [[Optimization]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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1. **핵심 질문**:
* 원래 목표는 무엇이었는가?
* 실제 결과는 어떠했는가? (KPI (Key Performance Indicator)와 비교)
* 예상과 결과가 달랐던 근본 원인은 무엇인가? (Analysis와 연결)
* 실제 결과는 어떠했는가? ([[KPI (Key Performance Indicator)]]와 비교)
* 예상과 결과가 달랐던 근본 원인은 무엇인가? ([[Analysis]]와 연결)
* 다음에 똑같은 일을 한다면 무엇을 다르게 할 것인가?
2. **왜 중요한가?**:
* 경험을 단순한 '기억'이 아닌 공유 가능한 '데이터'로 변환함으로써 조직의 학습 속도를 비약적으로 높임. (Intangible-Capital의 축적)
* 경험을 단순한 '기억'이 아닌 공유 가능한 '데이터'로 변환함으로써 조직의 학습 속도를 비약적으로 높임. ([[Intangible-Capital]]의 축적)
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 책임자를 질타하는 '문책형 회고 정책'이 많았으나, 현대 정책은 실패를 안전하게 공개하고 배우는 '무비난 회고(Blameless Post-mortem) 정책'이 조직 문화의 핵심 정책이 됨(RL Update).