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2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/DevOps_and_Security/Continuous-Discovery.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

4.9 KiB

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wiki-2026-0508-continuous-discovery Continuous Discovery 10_Wiki/Topics verified self
continuous user research
weekly discovery
Teresa Torres method
none A 0.9 applied
product
research
discovery
ux
2026-05-10 pending
language framework
process product-discovery

Continuous Discovery

매 한 줄

"매 continuous discovery 의 의미: 매 매 week 의 매 customer 와 매 conversation, 매 product decision 에 매 feed". 매 Teresa Torres 의 Continuous Discovery Habits (2021) 가 매 popularize. 매 2026 modern product team 의 매 default — 매 quarterly research → 매 weekly cadence.

매 핵심

매 Torres 의 trio

  • Product manager + Designer + Engineer 의 매 함께 discovery
  • 매 1명만 매 user 와 talk → 매 telephone game
  • 매 trio 함께 → 매 shared understanding

매 weekly cadence

  • 매 week 의 매 1+ customer interview
  • 매 opportunity solution tree 의 매 update
  • 매 assumption test 의 매 1+ run

매 Opportunity Solution Tree

  • Outcome (top): business outcome (매 retention +5%)
  • Opportunities: 매 customer needs / pain points
  • Solutions: 매 ideas
  • Experiments: 매 assumption tests

매 응용

  1. 매 PM 의 매 weekly research routine.
  2. 매 roadmap prioritization 의 매 evidence base.
  3. 매 PMF (product-market fit) 의 매 ongoing validation.

💻 패턴

Opportunity Solution Tree 의 매 markdown

# Outcome: Q2 의 weekly active users +20%

## Opportunity 1: 매 user 의 매 onboarding 에 confused
- Solution 1.1: 매 interactive tutorial
  - Experiment: 매 prototype A/B test
- Solution 1.2: 매 sample data preload
  - Experiment: 매 5 user 의 unmoderated test

## Opportunity 2: 매 power user 의 매 keyboard shortcut 의 X
- Solution 2.1: 매 cmdK palette
  - Experiment: 매 beta cohort 측정

Interview 의 매 story-based prompt

매 X 안 됨: "Would you use feature Y?" (매 hypothetical)
매 O: "Tell me about the last time you tried to <task>.
       Walk me through what happened, step by step."

Assumption Mapping

                       Importance
                  Low ─────────► High
              ┌──────────┬──────────┐
   Evidence   │  Skip    │  TEST    │
   Low        │          │  FIRST   │
              ├──────────┼──────────┤
   Evidence   │  Document│  Build   │
   High       │          │          │
              └──────────┴──────────┘

매 weekly recurring 의 calendar block

Mon 10am-11am: 매 trio sync (review 의 last week 결과)
Wed 2pm-3pm: 매 customer interview slot 1
Thu 2pm-3pm: 매 customer interview slot 2
Fri 11am-12pm: 매 OST update + experiment plan

Research Repository (Notion / Dovetail / Reduct)

/research
  /interviews
    2026-05-08-jane-doe-acme-corp.md
    2026-05-09-john-smith-beta-inc.md
  /insights
    onboarding-confusion-pattern.md
  /opportunity-solution-tree.md

Continuous Discovery 의 매 metric

weekly_metrics = {
    "interviews_conducted": 3,  # 매 target: 매 week 1-3
    "assumptions_tested": 2,
    "OST_updates": 1,
    "trio_alignment_score": 4.5,  # 매 self-reported 1-5
}

매 결정 기준

상황 Approach
Early-stage startup 매 founder-led, 매 5+ interviews/week
Growth-stage product 매 trio cadence, 매 2-3/week
Enterprise B2B 매 fewer (1-2/week), 매 deeper (60min)
매 dev tool 매 dogfood + community Discord/Slack
매 heavily regulated 매 IRB-style consent + 매 anonymization

기본값: 매 weekly trio + 매 minimum 1 interview/week + 매 OST 의 living document.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: 매 interview transcript 의 thematic coding, 매 OST 의 draft, 매 assumption 의 listing, 매 research synthesis. 언제 X: 매 actual customer conversation 의 X (매 LLM persona 의 fake user 의 dangerous). 매 sensitive PII 의 매 raw transcript.

안티패턴

  • Quarterly research: 매 too slow, 매 stale by build time.
  • PM 만 single-handed: 매 trio 의 X — 매 designer/eng 의 context loss.
  • 매 leading question: "Don't you hate when X?" → 매 yes-bias.
  • 매 OST 의 set-and-forget: 매 living document 의 X 인 dead artifact.

🧪 검증 / 중복

  • Verified (Torres, Continuous Discovery Habits; Product Talk blog).
  • 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — Continuous Discovery full content