knowledge/atomic

주제 프로젝트 일기 모든 기록 읽을 곳 자격 층위표

80건의 항목

AI 답변은 내 말을 재진술하기보다 새로운 정보 차이를 제공해야 한다
AI 생성값과 서버 사실값을 분리한다
AI 서비스의 필수 요건 위반은 다른 품질 점수로 상쇄하지 않는다
AI 실행 메타데이터는 통제 변인이 아니라 자연스럽게 쌓이는 관찰이다
AI 작성 노트는 작성 주체와 실행 설정을 provenance로 남긴다
AI 품질 비교에는 생성 조건과 채점 조건을 함께 보존한다
Golden 기대값은 구현과 독립적으로 도출하고 계약상 의미만 고정한다
LLM 평가자의 판단은 해당 과업의 기준과 사람 판단에 대조한다
Markdown Vault는 정본이고 Obsidian과 개인사이트는 이용 인터페이스다
MCP의 목적은 여러 모델이 같은 Vault를 이용하게 하는 것이다
PR 머지와 Issue 완료 판정을 분리한다
UI 문구는 사용자가 행동과 결과를 예측하게 한다
- knowledge/atomic
- ui-design
UI 완성도는 실제 내용과 상태 변화 속에서 확인한다
- knowledge/atomic
- ui-design
UI의 일관성은 같은 역할에 같은 규칙을 적용하는 데서 나온다
- knowledge/atomic
- ui-design
WebSocket 이벤트는 상태 원천이 아니다
개인사이트는 공식 인터페이스이면서 그 자체로 운영되는 기술 프로젝트다
고정된 실행 트리의 재생 점수 향상은 새 실행의 성과를 보장하지 않는다
과업의 성과와 수행자의 학습 성과를 구분한다
규칙 검사를 점진적으로 도입할 때 기존 위반의 기준선을 관리한다
규칙은 소유한 가장 좁고 안정적인 공개 경계에서 깊게 테스트한다
규칙을 다시 전달하는 것과 위반을 판정하는 것은 다르다
글은 화자를 연기하지 않고 독자 쪽에서 쓴다
기록의 보존 목적과 게시 목적은 다르다
기술 글은 이해에 필요한 맥락을 외부 읽기에 떠넘기지 않는다
- knowledge/atomic
- technical-writing
기술 설명은 현상을 모델과 적용으로 연결한다
기술 학습을 관찰에서 개입까지의 추론 사다리로 설계한다
나는 나 전체가 아니라 상황에 맞는 모드를 제한된 용도로 제공한다
나는 타인의 필요에 맞춰 재설계되지 않고 오롯이 존재한다
내 교육환경 기본 모드는 독립적인 루틴과 반응적 협력을 결합한다
내 장기 직업 구상은 논리 인프라에서 물리 인프라까지 책임 범위를 확장하는 것이다
내 학습관은 공부하는 상태를 일상의 기본값으로 만들려는 시도에서 시작되었다
내 학습의 장기 목표는 세계에서 의미 있는 차이를 발견하는 눈을 기르는 것이다
다이어그램 유형은 보여줄 관계에 맞춰 고른다
다이어그램을 축약할 때는 핵심 관계를 보존하고 생략을 기록한다
다이어그램의 정보량과 독자의 어휘 수준은 따로 조절한다
도구·에이전트 연결과 작업 흐름 제어는 별도로 설계한다
도메인 등록정보 가림 서비스와 실제 공개 범위는 다르다
도메인 비용은 등록가와 갱신 조건을 함께 비교한다
도메인 후보는 어휘와 TLD를 따로 넓힌 뒤 조합한다
디자인 레퍼런스는 화면의 목적과 함께 가져온다
- knowledge/atomic
- ui-design
로컬 에뮬레이터 한계는 별도 검증 게이트가 된다
메인 스레드 양보는 응답성을 높여도 총 작업량을 줄이지 않는다
모델 성능과 AI 서비스의 도입 적합성은 별도로 평가한다
모션은 전달할 정보와 사용 빈도에 맞춰 조절한다
- knowledge/atomic
- ui-design
묶음 처리의 효과는 실제로 묶는 단위에서 판단한다
문서 게시와 운영 관측은 갱신 주기에 맞춰 분리한다
버스트형 EC2의 절감액은 기본요금과 CPU 크레딧 비용을 함께 비교한다
비교 데모는 공통 조건과 바뀌는 변수를 드러낸다
사용량 기반 서비스의 요청 한도와 과금량은 다르다
사용자의 위임과 도구의 실행 권한은 별도로 확인한다
상태 영속성과 평가·개선 루프는 별도 설계다
서로 다른 변경 이유를 억지로 묶은 추상화는 분리해 다시 찾는다
설명 자료는 관찰 질문과 해석을 함께 제공한다
시간 값은 업무가 요구하는 시점·길이·날짜·반복의 의미를 구분해 모델링한다
업무용 벤치마크는 구성에 쓰지 않은 실제 과업과 대조한다
외부 동작을 바꾸는 개선은 리팩토링과 구분한다
외장뇌는 기억을 대체하지 않고 생각의 계보를 빠르게 복원한다
외장뇌의 의미 관계는 embedding이 아니라 명시적 링크로 유지한다
요구사항을 구체화할 때 사용자 목적과 판정 조건을 함께 보존한다
- knowledge/atomic
- knowledge/requirements
요구사항의 변경 영향은 설계·구현·검증 연결로 추적한다
요청 폭주 비용은 자원 유지비와 별도로 통제한다
원문 충실도와 현재 유효성은 별도로 판단한다
일괄 조치의 최종 결과는 대상별 실패와 미해결 상태를 보존해야 한다
자격시험 학습에서 공식 자료와 AI의 역할을 분리한다
자격시험은 학습 커리큘럼으로 사용하되 시험에 종속되지 않는다
자기소개는 여러 단면을 한 번에 하나씩 보여줄 수 있다
자원 지표의 이상은 사용자 증상과 처리 구조에 대조해 해석한다
장기 자산은 스킬보다 나를 설명하는 언어 기록이다
정량 다이어그램의 배치는 수치의 의미를 보존해야 한다
지식 승격은 사용자가 명시적으로 시작한다
채용공고는 진로를 정하는 지도가 아니라 맞는 입구를 감지하는 레이더다
출력 형식 준수와 업무 규칙에 따른 판단은 별도로 평가한다
큐의 순서 보장은 비동기 후속 작업까지 자동으로 이어지지 않는다
테스트 설계는 시나리오 오라클 범위와 위험을 별도 축으로 다룬다
테스트 수행 완료와 대상 동작의 통과 여부를 별도로 판정한다
평가 대응 모드는 나를 재설계하지 않고 현재의 쓸모를 정확히 보여준다
풀 고갈을 조치할 때는 크기와 자원 반환 지연을 함께 확인한다
현행 업무 분석에는 예외와 임시 처리까지 포함한다
형식 검증을 통과한 값이 저장소에서 거부될 수 있다
후속 코드가 의존할 입력 조건은 자료형과 구조에 보존한다

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