feat: Stabilize Company Suite & Self-Reflection logic, integrate new ADRs and bug records

2026-05-14 16:05:28 +09:00
parent f521c3f557
commit 618b8d5b34
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+# Bug: 질문이 있어. 논문을 쓰려고해. 논문 주제는 서비스적이 아닌 사용자가 ai에게 구조로 질문을 해야 사용자의 의도에 맞는 답변을 받을 수 있을까야...
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+2026-05-14
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+## Symptom
+질문이 있어. 논문을 쓰려고해. 논문 주제는 서비스적이 아닌 사용자가 ai에게 구조로 질문을 해야 사용자의 의도에 맞는 답변을 받을 수 있을까야. 다만 여기서 어패가 안맞는 인간의 오류이긴한데. 사람은 의도를 말 안하고 내 마음을 알아주길 바라거나 아니면 내 머리속에 있는 정보의 차이로 상대도 알고 있을 것이다라는 잘못된 판단이 적용이 될 것이란 말이지. 그러면 결국 ai와도 많은 대화를 하고 의도를 충분히 파악할 수 있게 해야하는 절차가 필요한데 초기 입력값을 쓸때 최소한의 질문하는 포멧은 어떻게 해야하는게 좋을까? 그러고 너가 답변해주는 내용을 지원하는 논문 링크도 있으면 찾아주면 좋겠어
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+## Cause
+Captured automatically from the current conversation. Confirm root cause during follow-up review if needed.
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+## Fix
+매우 흥란롭고 학술적으로 가치가 높은 주제입니다. 질문자께서 말씀하신 "내 마음을 알아주길 바라는 오류"는 인지 심리학에서 **'투명성의 착각(Illusion of Transparency)'**이라고 부르는 현상과 정확히 일치합니다. 화자는 자신의 의도가 전달되었다고 믿지만, 청자는 전혀 모르는 상태를 말하죠. 이 논문을 구성하기 위해, 초기 입력값(Prompt)의 구조를 설계할 때 고려해야 할 프레임워크와 근거가 될 수 있는 이론적 배경을 정리해 드립니다. --- ## 1. 초기 질문 포맷 설계를 위한 제안: "Context-Goal-Constraint" 모델 사용자의 의도를 파악하기 위해 '최소한의 질문'이 갖추어야 할 구조는 단순히 짧은 것이 아니라, **정보의 결손을 메울 수 있는 최소 단위의 구조(Minimum Viable Prompt)**를 포함해야 합니다. 이를 위해 아래 3요소를 포함한 포맷을 제안합니다. ### [제안하는 프레임워크: C-G-C 모델] 사용자가 이 세...
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+## Prevention
+Keep automatic records tied to the active project and verify the relevant test or reproduction path.
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+# Bug: Thesis paper를 쓰려고 하는데 아래와 같이 쓰면 좋을까? 이런 식으로 쓰면 되지 않을까 싶음 1. Introduction Thesis ...
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+2026-05-14
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+Thesis paper를 쓰려고 하는데 아래와 같이 쓰면 좋을까? 이런 식으로 쓰면 되지 않을까 싶음 1. Introduction Thesis Statement AI와의 의도 불일치는 단순한 AI 성능 문제가 아니라, 사용자가 자신의 의도와 배경지식이 충분히 전달되었다고 착각하는 인간 커뮤니케이션 오류에서 발생할 수 있다. 따라서 이를 줄이기 위해 최소 질의 구조와 확인 질문 절차가 필요하다. Body에서 다룰 3가지 Statement 사용자는 자신의 의도와 배경지식이 AI에게 전달되었다고 착각할 수 있다. 구조화된 질문은 AI가 사용자의 의도를 더 정확히 파악하도록 돕는다. AI의 확인 질문 절차는 사용자의 불완전한 질문을 보완할 수 있다. 2. Body 1: 인간의 인지 오류 Main Idea 사용자는 자신의 생각, 목적, 배경정보가 상대에게 전달되었다고 착각하는 경향이 있다. 다룰 내용 투명성의 착각 지식의 저주 공통 기반 부족 AI와의 대화에서도 같은 문제가 발생함 3. Bo...
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+## Cause
+Captured automatically from the current conversation. Confirm root cause during follow-up review if needed.
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+## Fix
+논문의 논리 구조(Outline)가 매우 탄탄합니다. 특히 **'인간의 심리학적 오류(원인) $\rightarrow$ 구조화된 프롬프트(해결책 1) $\rightarrow$ AI의 역질문 프로세스(해결책 2)'**로 이어지는 흐름은 학술적으로 매우 설득력이 있습니다. 이 논문의 완성도를 높이기 위해, 심사위원이나 독자가 제기할 수 있는 날카로운 질문들을 방어할 수 있도록 몇 가지 **'학술적 보완 포인트'**를 제안해 드립니다. --- ## 1. 논리 구조 리뷰 및 강화 제안 ### [Body 1: 인지 오류 레이어] - "현상 분석" 현재 구성된 '투명성의 착각', '지식의 저주'는 완벽합니다. 여기에 **'인지적 편향(Cognitive Bias)'**이라는 용어를 사용하여, 이것이 단순한 실수(Mistake)가 아니라 인간의 뇌 구조에서 기인한 필연적인 현상임을 강조하세요. * **추가 제안**: '자기중심적 편향(Egocentric Bias)'을 언급하면 좋습니다. "내 머릿속...
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+## Prevention
+Keep automatic records tied to the active project and verify the relevant test or reproduction path.
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+# Bug: 논문 Outline Title 인간-AI 상호작용에서 의도 정렬을 높이기 위한 최소 질의 구조 연구 또는 사용자의 인지적 편향을 보완하는 구조화...
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+2026-05-14
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+논문 Outline Title 인간-AI 상호작용에서 의도 정렬을 높이기 위한 최소 질의 구조 연구 또는 사용자의 인지적 편향을 보완하는 구조화된 AI 질의 프레임워크 연구 1. Introduction 1.1 문제 제기 생성형 AI의 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 사용자는 여전히 “AI가 내 의도를 제대로 이해하지 못했다”고 느끼는 경우가 많다. 이 문제는 단순히 AI의 성능 부족 때문만은 아니다. 사용자가 자신의 의도, 배경 정보, 판단 기준을 충분히 말하지 않았음에도 AI가 알아서 이해해주기를 기대하는 인간 커뮤니케이션 오류와 관련된다. 1.2 Thesis Statement 본 논문은 생성형 AI와의 의도 불일치가 사용자의 인지적 편향과 불완전한 입력 구조에서 비롯될 수 있다고 보고, 이를 줄이기 위한 C-G-C-F-Q 기반 최소 질의 구조와 AI의 확인 질문 절차를 제안한다. 1.3 Body에서 다룰 3가지 Statement 사용자의 불완전한 질문은 투명성의 착각, 지식의 저...
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+Captured automatically from the current conversation. Confirm root cause during follow-up review if needed.
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+제시해주신 논문 Outline은 매우 완성도가 높습니다. 특히 **'현상(인지적 오류) $\rightarrow$ 해결책 1(구조화된 프레임워크) $\rightarrow$ 해결책 2(상호작용 프로세스)'**로 이어지는 논리적 흐름이 학술적 서사(Academic Narrative)로서 완벽한 구조를 갖추고 있습니다. 논문의 제목(Title)을 결정할 때와 내용을 구체화할 때 도움이 될 수 있도록, **학술적 가치를 극대화할 수 있는 전략적 조언**을 드립니다. --- ## 1. 논문 제목 (Title) 결정 가이드 제시하신 두 가지 제목 모두 좋지만, 논문의 성격에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. * **옵션 A: [연구 중심형]** > **"인간-AI 상호작연에서 의도 정렬을 높이기 위한 최소 질의 구조 연구"** * **장점:** 연구의 목적(의도 정렬)이 명확하며, '무엇을 연구했는지'가 직관적입니다. 공학 및 HCI(Human-Computer Interaction) 분야 저널에...
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+## Prevention
+Keep automatic records tied to the active project and verify the relevant test or reproduction path.