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| id | title | category | status | canonical_id | aliases | duplicate_of | source_trust_level | confidence_score | tags | raw_sources | last_reinforced | github_commit | inferred_by | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wiki-2026-0508-requirements | Requirements | 10_Wiki/Topics | needs_review | self |
|
none | A | 0.95 |
|
2026-04-20 | pending | Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) |
Requirements
📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
"성공의 상세 명세서: '좋은 걸 만들자'라는 막연한 욕망을 '2초 이내 응답, 99.9% 가동률' 같은 구체적인 숫자로 치환하여, 개발자와 기획자가 서로 딴생각하지 않고 하나의 목표를 향해 달리게 만드는 프로젝트의 절대 규칙."
📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
요구사항(Requirements)은 해결해야 할 문제나 시스템이 갖추어야 할 조건 및 능력을 명문화한 것입니다.
- 유형:
- Functional Requirements: 시스템이 '무엇을' 해야 하는가 (기능).
- Non-functional Requirements: 시스템이 '어떻게' 수행해야 하는가 (성능, 보안, 확장성). (Reliability와 연결)
- 좋은 요구사항의 특징 (INVEST):
- Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small, Testable.
- 왜 중요한가?:
- 요구사항이 불분명한 프로젝트는 화려하지만 쓸모없는 결과물 정책을 내놓게 되며, 이는 수조 원의 기회비용 정책 낭비로 이어짐. (Efficiency의 시작점)
⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- 과거 데이터와의 충돌: 과거에는 프로젝트 시작 전 모든 요구사항을 확정 짓는 정책(Waterfall)이었으나, 현대 정책은 진행하면서 요구사항을 계속 다듬어가는 '애자일 요구사항 관리 정책'이 표준이 됨(RL Update). (Project-Management와 연결)
- 정책 변화(RL Update): 이제는 사람이 쓴 요구사항 정책을 AI가 분석해 모순 정책을 찾거나, 거꾸로 모호한 아이디어 정책에서 기술 요구사항 정책을 자동으로 뽑아주는 'AI 요구사항 엔지니어링 정책'이 도입됨.
🔗 지식 연결 (Graph)
- Reliability, Project-Management, Efficiency, Documentation-Strategy, Minimal-Viable-Product
- Modern Tech/Tools: User Stories, PRDs (Product Requirement Documents), BRDs.
🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
언제 이 지식을 쓰는가:
- (TODO)
언제 쓰면 안 되는가:
- (TODO)
🧪 검증 상태 (Validation)
- 정보 상태: needs_review
- 출처 신뢰도: A
- 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)
🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
- 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
- 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|---|---|---|---|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |