init: company-haness 설계
This commit is contained in:
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brief-id: hyeonworks-vnext-v1-direction-input
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parent-workflow-id: hyeonworks-vnext-v1
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product-decision-id: EXEC-CEO-20260718T111108Z
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product-goal: >
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개념명을 알고 있거나 실제 증상만 알고 있는 개발자가 자신에게 맞는 입구에서 시작해 동일한
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Lost Update 학습 실험으로 합류하고, 상태 변화를 예측·관찰·비교·설명한 뒤 새로운 사례에 전이한다.
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Hyeonworks는 실제 장애를 확정 진단하지 않으며 메커니즘 후보를 통제된 시나리오로 검증하게 한다.
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core-users:
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primary:
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who: "기술 정의를 읽었지만 내부 상태 변화와 인과를 설명하기 어려운 개발자"
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context: "면접·설계·동시성 문제 학습에서 Lost Update가 왜 발생하는지 직접 확인하려 한다"
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expertise: "코드와 기본 SQL은 읽지만 트랜잭션 스케줄과 격리 메커니즘은 부분적으로 안다"
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secondary:
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who: "예상과 다른 최종값을 관찰했지만 관련 개념명을 모르는 실무 개발자"
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context: "검색 답을 적용하기 전에 어떤 메커니즘을 검증해야 하는지 학습하려 한다"
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core-tasks:
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- id: choose-entry
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task: "개념을 알고 있는지 증상만 알고 있는지에 따라 두 출발점 중 하나를 선택한다"
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- id: orient-concept
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task: "Concurrency → Transaction Isolation → Lost Update 관계와 학습 질문을 이해한다"
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- id: orient-symptom
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task: "기대 120·실제 70, 동시 실행, 동일 초기값 읽기 단서로 가능한 메커니즘을 좁힌다"
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- id: merge-lab
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task: "두 출발점 모두 tx-lost-update-01 Lab Brief에서 같은 목표와 가정을 확인한다"
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- id: complete-loop
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task: "Predict → Observe → Compare → Explain → Transfer를 키보드와 모바일로 완주한다"
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- id: understand-boundary
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task: "guided scenario와 실제 운영 장애 확정의 차이를 이해한다"
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information-density: >
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첫 화면은 장황한 마케팅 랜딩이나 넓은 카탈로그가 아니라 선택 가능한 두 입구와 하나의 공통 학습
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목적을 한 화면 안에서 이해시키는 학습 도구다. 실험 화면은 두 세션의 읽기·계산·쓰기 순서와 값 변화,
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예측 대비 실제 결과, 인과 설명을 동시에 비교할 수 있는 중간~높은 밀도를 허용하되 모바일에서는
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순차 정보로 재배치한다.
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required-accessibility:
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- "WCAG AA 이상 텍스트·컨트롤 대비와 명시적 focus-visible"
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- "360/768/1280px에서 가로 스크롤 없이 Transfer까지 완주"
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- "Tab·Enter·Space만으로 진입 선택, 단서 공개, 예측, 단계 실행, 설명 제출 가능"
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- "세션·충돌·정답 상태를 색뿐 아니라 텍스트·아이콘·형태로 구분"
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- "실험 단계 변화는 aria-live로 알리고 focus를 예측 가능하게 유지"
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- "prefers-reduced-motion에서 전환·강조 애니메이션 제거"
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brand-constraints: >
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Hyeonworks는 정확한 사고를 돕는 기술 학습 도구다. 차분하지만 무미건조하지 않고, 사용자가 스스로
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가설을 세우고 증거를 읽는 느낌을 준다. '두 입구, 하나의 Lab'을 명확히 하며, 증상 경로는 진단·원인
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확정이 아니라 가능한 메커니즘을 좁히는 학습 시나리오로 표현한다. 한국어가 기본이며 코드·DB 용어는
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원어를 병기한다.
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avoid-cliches:
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- "보라색 SaaS 그라디언트, 유리 효과, 의미 없는 KPI 카드"
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- "네온 초록 터미널·해커 미학·과도한 경고색"
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- "탐정 사건 파일·경찰 테이프처럼 실제 incident 진단 제품으로 오인시키는 은유"
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- "완성 콘텐츠 하나를 거대한 기술 지도나 클릭 가능한 가짜 카탈로그로 부풀리는 화면"
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- "두 진입마다 별도 디자인 시스템·진행 상태·설명 콘텐츠를 만드는 구조"
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- "드래그 전용 타임라인과 색만으로 구분하는 세션 상태"
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representative-screen-requirement:
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id: dual-entry-shared-lab
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kind: first-entry
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description: >
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한 제품 안에 '개념을 알고 있어요'와 '증상만 알고 있어요' 두 출발점을 명확히 보여주고,
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두 경로 모두 동일한 Lost Update Lab으로 연결된다는 사실을 첫 화면에서 이해시키는 대표 화면.
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Concurrency → Transaction Isolation → Lost Update의 짧은 경로, 증상 요약, guided scenario 경계,
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공통 학습 루프, 하나의 활성 콘텐츠와 준비 중 roadmap을 포함한다.
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must-support-states: [default, keyboard-focus, compact-mobile, reduced-motion]
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tech-platform-constraints:
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runtime: "새 browser-local 정적 애플리케이션; architecture 단계에서 stack 재확정"
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state-model: "single scenario registry + pure deterministic reducer; Date.now/Math.random/network 결과 금지"
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shared-core: "두 entryMode는 orientation 메타데이터일 뿐 합류 후 reducer와 콘텐츠를 분기하지 않음"
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navigation: "정적 호스팅 안전 route; 실제 학습 route와 개발용 검증 route 분리"
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dependency: "필요 최소 의존성; 범용 state-machine·diagram 프레임워크 금지"
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render-gate: "production build + 실제 browser DOM/keyboard + 360/768/1280 render"
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trust-gate: "guided scenario 가정·한계와 '검증할 후보 메커니즘' 표현을 모든 증상 경로에 유지"
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@@ -0,0 +1,101 @@
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boundary-id: hyeonworks-vnext-v2-ground-boundary
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workflow-id: hyeonworks-vnext-v2
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stage: discovery
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declared-by: HUMAN-001
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declared-at: '2026-07-20'
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posture: "문제 공간 고정, 해결 공간 개방 (category redefinition 허용, 무제한 재정의는 아님)"
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fixed-problem-space:
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target-user: >-
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복잡한 시스템 동작을 정적 문서만으로 이해하기 어렵거나, 증상·결과를 내부 상태 변화와
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인과관계에 연결하기 어려운 개발자.
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out-of-scope-forever:
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- 실제 장애 확정(운영 incident 진단 제품으로 확장 금지)
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- 운영 로그 분석
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- 원격 DB 연결
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- AI 자동 진단
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invariants-to-preserve:
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- 인과적 정확성
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- 증거 정직성(LIVE vs RULE-DERIVED 등 실행 근거와 파생 추론의 구분)
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- 접근성
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- 모바일 사용성
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open-solution-space:
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description: >-
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아래 항목은 v1이 확정했으나 이번 discovery에서 재검토 대상이다. hard constraint로 상속하지 않고
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'prior decisions under review / baseline for comparison'으로만 취급한다. 새 근거에서 다시
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우세할 때만 유지한다.
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under-review:
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- "제품 규정: Technology Atlas / Transaction Learning Lab"
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- "Lost Update 단일 주제"
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- "depth-before-breadth"
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- "카탈로그형 확장"
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- "개념/증상 dual-entry"
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- "Predict→Observe→Compare→Explain→Transfer 고정 루프"
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- "콘텐츠 모델"
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- "반복 방문 가치"
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- "배포 및 향후 유료 가치"
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baseline-refs:
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- path: hyeonworks/completion-records/hyeonworks-vnext-v1/EXEC-CEO-20260718T111108Z.report.yaml
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note: >-
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v1 executive-decision-packet(OPT-DUAL-PORTAL 선택). baseline이며 계승할 결정이 아니다.
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자체 dissent 2건("Dual Portal이 두 제품처럼 보이면 선택 근거가 사라진다", "사용자 실측 전에는
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두 카드가 시작률을 높이는지 알 수 없다")은 이번 사이클의 반증 대상이다.
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- path: hyeonworks/app/dist/index.html
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note: v1 released 실물. 현행 대안(status quo)으로서 비교 기준.
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mandated-option-set:
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count: "3~4 (초과 금지)"
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required:
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- id: OPT-A-DEPTH-FIRST
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label: Depth-first flagship
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thesis: 대표 메커니즘 하나의 학습 깊이·상호작용·피드백·전이를 강화
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- id: OPT-B-BREADTH-CATALOG
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label: Breadth-first structured catalog
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thesis: 일관된 taxonomy 아래 여러 메커니즘을 탐색·학습하는 제품
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- id: OPT-C-CATEGORY-REDEF
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label: Category redefinition
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thesis: 현재 제품 카테고리를 열고 사용자 문제에 적합한 제품 형태를 재정의
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conditional:
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- id: OPT-D-STAGED
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label: Staged strategy
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admission-rule: >-
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조사 근거에서 **독립적으로 도출될 경우에만** 추가한다. A와 B를 절충했다는 이유만으로
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hybrid를 기본 추천하지 않는다. 근거 없이 등장하면 반려 대상이다.
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per-option-required-fields:
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- target user와 painful job
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- 제품 카테고리와 핵심 가치
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- 범위 및 콘텐츠 확장 단위
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- 현재 대안과 실명 경쟁·대체재
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- 차별화 가설
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- 학습성과 가설
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- 유입·반복 방문·수익 가설
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- 기술·콘텐츠·운영 비용
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- solo-operability 평가
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- 주요 trade-off
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- evidence refs
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- unresolved assumptions
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- kill criteria
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- revisit conditions
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evidence-protocol:
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shared-evidence-pack: >-
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market/user/competition 근거는 **하나의 공통 pack**으로 만든다. 각 렌즈는 동일한 옵션 집합을
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그 pack 위에서 평가한다. 옵션별 별도 중복 조사를 하지 않는다.
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external-evidence-required: >-
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v1 부모 workflow는 외부 근거가 0건이었다(사내 아티팩트 3건만). 이번 pack은 실명 경쟁·대체재와
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실제 URL을 포함해야 한다. 사내 근거만으로는 불충분하다.
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grading: >-
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실측 데이터 없으면 E2 상한·confidence Med 이하. 외부 URL은 E2 이하. company-context가
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provisional이므로 회사 문맥 인용은 E2/Med 상한.
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non-goals-this-stage:
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- 옵션 선택·수렴 (→ /decide)
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- information architecture
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- wireframe
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- 시각 방향(색·타이포·메타포)
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- 디자인 시스템
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- 프로토타입
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- 구현
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- 하나의 안을 옹호하는 서술
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Reference in New Issue
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