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2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/Architecture/Progressive-Disclosure.md
T
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

158 lines
4.4 KiB
Markdown

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id: wiki-2026-0508-progressive-disclosure
title: Progressive Disclosure
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
canonical_id: self
aliases: [Progressive Disclosure, 점진적 공개, layered UI]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 0.9
verification_status: applied
tags: [ux, ui-design, information-architecture, api-design]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
tech_stack:
language: design
framework: ux
---
# Progressive Disclosure
## 매 한 줄
> **"매 default는 매 simple, 매 advanced는 매 on-demand"**. Progressive Disclosure는 매 사용자에게 매 즉시 필요한 매 핵심 정보/control만 매 노출하고 매 advanced option은 매 명시적 trigger로 매 펼치는 매 UX/API 설계 원칙. Nielsen (1995) 정의 이후 매 모든 modern UI/CLI/API의 매 cornerstone.
## 매 핵심
### 매 두 layer
- **매 Primary**: 매 80% 사용 사례 매 cover.
- **매 Secondary**: 매 power user / edge case 매 expand 시 노출.
- **매 Tertiary** (옵션): 매 expert flag (`--debug`, `verbose=True`).
### 매 Cognitive 근거
- Hick's law: 매 choice ↑ → decision time ↑.
- Miller 7±2: 매 simultaneous option 매 7개 이하.
- Recognition > Recall: 매 expand 가능한 hint가 매 hidden API보다 낫다.
### 매 응용
1. Settings UI ("More options" toggle).
2. CLI subcommand depth (`git stash` vs `git stash push --keep-index`).
3. API: required + optional kwargs.
4. LLM: default vs advanced sampling params.
## 💻 패턴
### Python kwargs disclosure
```python
def generate(
prompt: str,
*,
# 매 Primary layer
max_tokens: int = 1024,
# 매 Secondary layer (advanced)
temperature: float = 1.0,
top_p: float = 1.0,
# 매 Tertiary (expert)
logit_bias: dict[int, float] | None = None,
seed: int | None = None,
) -> str: ...
generate("hi") # 매 simple path
generate("hi", temperature=0.2) # 매 secondary
generate("hi", logit_bias={50256: -100}) # 매 expert
```
### CLI subcommand depth
```bash
$ git stash # 매 80%-case
$ git stash push -m "wip" # 매 secondary
$ git stash push --keep-index --include-untracked --pathspec-from-file=- -- '*.py'
# 매 expert
```
### React: collapsible advanced
```tsx
function Settings() {
const [adv, setAdv] = useState(false);
return (
<form>
<Field name="email" required />
<Field name="password" required />
<button type="button" onClick={() => setAdv(!adv)}>
{adv ? "Hide" : "Show"} advanced
</button>
{adv && (
<>
<Field name="2fa_backup" />
<Field name="webauthn_keys" />
</>
)}
</form>
);
}
```
### Documentation tier
```markdown
## Quickstart
client.chat("hello")
## Common options
client.chat("hello", model="claude-opus-4-7", max_tokens=2048)
## Advanced
<details><summary>Tool use, caching, streaming</summary>
... 매 deep dive ...
</details>
```
### Config schema with smart defaults
```python
@dataclass
class TrainerConfig:
model: str
data_path: str
# 매 sensible defaults — 매 expert 만 매 override
lr: float = 3e-4
batch_size: int = 32
grad_accum: int = 1
optimizer: str = "adamw"
scheduler: str = "cosine"
mixed_precision: str = "bf16"
```
## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Consumer app | 2-layer (primary / advanced toggle) |
| Developer tool | 3-layer (primary / flags / debug) |
| API library | required + kwarg defaults |
| Documentation | Quickstart → Guide → Reference |
**기본값**: 2-layer + 매 sensible defaults + 매 escape hatch.
## 🔗 Graph
- 응용: [[API-Design]]
- Adjacent: [[Affordance]]
## 🤖 LLM 활용
**언제**: API/CLI/UI surface 설계, 매 docs 구조화.
**언제 X**: 매 expert-only tool 매 모든 control 매 first-class.
## ❌ 안티패턴
- **매 모든 옵션 매 펼침**: 매 100개 settings 매 한 화면.
- **매 Hidden gem**: 매 핵심 기능 매 4-deep menu에 매 매장.
- **매 No escape hatch**: 매 advanced 매 아예 unreachable.
- **매 매 인자 required**: 매 default 없이 매 user에게 매 모든 결정 떠넘김.
## 🧪 검증 / 중복
- Verified (Nielsen NN/g 1995, Krug "Don't Make Me Think" 3rd ed.).
- 신뢰도 A.
## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — 2/3-layer model + UI/CLI/API examples |