# 학습 필요성 (Need Engine)

공식: 정보부족 30% + 실패율 25% + 빈도 20% + 확신부족 15% + 피드백 10%

| 우선순위 | 업무 | Need Score | 표본 | 근거 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 회의록 | **42** | 3 | 요소 누락률 100% · 평균 확신도 67 · 자주 누락: 참석자, 기한 |
| 2 | 업무조사 | **34** | 1 | 요소 누락률 100% · 평균 확신도 66 · 자주 누락: 조사 목적, 세부 내용 |
| 3 | 일정 관리 | **12** | 1 | 평균 확신도 44 |

## Knowledge Inventory (지식 보유 상태)

| 업무 | 상태 | 평균 근거 수 | 평균 top score |
|---|---|---|---|
| 업무조사 | 보유 | 12.0 | 0.90 |
| 일정 관리 | 부족 | 2.0 | 0.93 |
| 회의록 | 보유 | 6.7 | 0.94 |

## Knowledge Debt (지식 부채)

- 부채 없음 — 지식 부족 상태로 수행된 업무가 없습니다.

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# Learning Queue

상태 변경은 learning-queue.json 에서 직접: proposed → **approved** (학습 승인) / rejected.
approved 항목은 Research Agent(후속 증분)가 처리합니다. 시스템은 proposed 만 추가/갱신합니다.

| 우선순위 | 주제 | 상태 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 42 | 회의록 역량 보강 (자주 누락: 참석자, 기한) | proposed | 요소 누락률 100% · 평균 확신도 67 · 자주 누락: 참석자, 기한 |
| 34 | 업무조사 역량 보강 (자주 누락: 조사 목적, 세부 내용) | proposed | 요소 누락률 100% · 평균 확신도 66 · 자주 누락: 조사 목적, 세부 내용 |
| 12 | 일정 관리 역량 보강 | proposed | 평균 확신도 44 |