9148c358d0
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
4.7 KiB
4.7 KiB
id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, verification_status, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, tech_stack
| id | title | category | status | canonical_id | aliases | duplicate_of | source_trust_level | confidence_score | verification_status | tags | raw_sources | last_reinforced | github_commit | tech_stack | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wiki-2026-0508-cognitive-load | Cognitive Load | 10_Wiki/Topics | verified | self |
|
none | A | 0.9 | applied |
|
2026-05-10 | pending |
|
Cognitive Load
매 한 줄
"매 working memory 에 동시에 매 잡고 있어야 하는 정보의 양". Sweller 의 cognitive load theory (1988) 에 기반 — intrinsic, extraneous, germane 의 3-tier. 매 modern software design 의 first-principle metric — 작은 cognitive load 가 매 maintainable code 를 결정.
매 핵심
매 3 종류
- Intrinsic: 문제 자체의 본질적 복잡도 (e.g., distributed consensus).
- Extraneous: 표현/도구 가 만드는 인위적 복잡도 (bad naming, deep nesting).
- Germane: schema 형성 과정 (learning) — useful load.
매 7±2 rule
- Working memory 는 약 4-7 chunk 만 동시 처리 (Miller 1956, refined Cowan 2001).
- Code 가 이 한계 넘으면 → bug, slow review, onboarding 지연.
매 응용
- Function 의 line / parameter 제한 (small functions).
- Module boundary 설계 — high cohesion, low coupling.
- PR size 제한 (200-400 line max).
- Naming convention — domain language 사용.
💻 패턴
Guard clause 로 nesting 줄임
# BAD: deep nesting (high extraneous load)
def process(user):
if user is not None:
if user.is_active:
if user.has_permission('write'):
return do_work(user)
return None
# GOOD: early return
def process(user):
if user is None: return None
if not user.is_active: return None
if not user.has_permission('write'): return None
return do_work(user)
Extract domain primitive
// BAD: primitive obsession — caller must remember semantics
function transfer(from: string, to: string, amount: number, currency: string) {}
// GOOD: types carry semantics
type AccountId = string & { __brand: 'AccountId' };
type Money = { amount: bigint; currency: Currency };
function transfer(from: AccountId, to: AccountId, money: Money) {}
매 colocation
// BAD: scattered — must context-switch
// styles.css, validation.ts, component.tsx, types.ts
// GOOD: single-file feature unit (Astro/Svelte/RSC era)
export function Form() {
const validate = (v: string) => v.length > 0;
return <input onBlur={e => validate(e.target.value)} />;
}
Boundary objects
# Each layer translates — caller doesn't need to know inner schema
class UserDTO: # external API shape
...
class User: # domain entity
...
class UserRow: # DB schema
...
def to_domain(dto: UserDTO) -> User: ...
def to_row(user: User) -> UserRow: ...
Team Topologies pattern
# Stream-aligned team owns a single bounded context
# Platform team provides self-service infra
# Goal: each team's cognitive load fits one team's working memory
team: payments
owns: [PaymentService, RefundService, payment-db]
depends_on:
platform: [k8s-cluster, observability]
enabling: []
매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Function > 50 lines | Extract sub-functions or strategy |
| Class > 7 public methods | Split by responsibility |
| Team owns > 1 product area | Reorg per Team Topologies |
| Domain logic mixed w/ infra | Hexagonal / Clean Architecture |
| Onboarding > 2 weeks | Reduce coupling, write decision records |
기본값: Optimize for reader, not writer — 매 reduce extraneous, accept intrinsic.
🔗 Graph
- 부모: Cognitive Psychology
- 응용: Team Topologies · Hexagonal Architecture · Clean Code
- Adjacent: Working Memory · Code Smell
🤖 LLM 활용
언제: Code review, refactoring decision, team structure 설계, PR size 판단. 언제 X: Pure performance optimization (different metric).
❌ 안티패턴
- Cleverness 자랑: dense one-liner, clever bitwise — high extraneous.
- God object: 30+ method class — exceeds chunking capacity.
- Magic constants:
if x > 86400대신SECONDS_PER_DAY. - Implicit context: global mutable state — reader 가 매 trace 해야 함.
- Premature abstraction: framework-itis — abstraction 이 intrinsic 아닌데 추가됨.
🧪 검증 / 중복
- Verified (Sweller 1988, Skelton & Pais 2019 Team Topologies).
- 신뢰도 A.
🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — cognitive load theory + practical refactoring patterns |