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Antigravity Agent c24165b8bc 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>

2026-07-11 11:05:56 +09:00

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Discussion: 그러면 내 컴퓨터가 i7 12세대, RTX3080 이라고 할경우, 제일 적합한 모델과 세팅값을 알려줄 수 있어?

User Request Summary

그러면 내 컴퓨터가 i7 12세대, RTX3080 이라고 할경우, 제일 적합한 모델과 세팅값을 알려줄 수 있어?

Interpreted Intent

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Questions

No explicit question was captured.

Main Discussion

사용자의 사양(i7-12세대, RTX 3080)은 매우 강력한 워크스테이션급 환경이지만, Wan2.1과 같은 최첨단 비디오 생성 모델을 다룰 때는 **'VRAM(비디오 메모리) 관리'**가 승부처입니다. RTX 3080은 일반적으로 10GB 또는 12GB의 VRAM을 가집니다. Wan2.1은 모델 자체의 크기가 크기 때문에, 이 VRAM 안에서 '어떻게 쪼개서(Quantization) 올릴 것인가'가 핵심입니다. 가장 적합한 **[모델 선택]**과 **[세팅 전략]**을 제안해 드립니다. --- ### 1. 가장 적합한 모델: "Quantized (양자화) 버전" RTX 3080의 VRAM(10/12GB)으로는 Wan2.1의 Full Precision(FP16/BF16) 모델을 통째로 올린 채 고해상도 비디오를 뽑는 것이 매우 어렵습니다. * 추천 모델: Wan2.1-T2V-1.3B (Quantized) 또는 GGUF/NF4 버전 * **이...

Decisions

No decisions captured yet.

✅ 검증 상태 및 신뢰도

상태: draft
검증 단계: conceptual
출처 신뢰도: A (자체 시스템 및 개발 기록 기반)
중복 검사 결과: 신규 생성

상위/유사 개념

Datacollect Architecture
- 연결 이유: 프로젝트의 핵심 아키텍처 및 시스템 기반.

구현/활용 도구

P-Reinforce
- 연결 이유: 워크플로우 자동화 및 데이터 수집 엔진.

실무 적용 맥락 (Practical Application Contexts)

Operation / Maintenance: Datacollect 파이프라인의 안정성 및 동기화 유지보수.

📝 변경 이력 (Change history)

2026-05-19: Initial draft generated via Datacollector P-Reinforce automation.

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