{
"scene_description": "A surreal, high-octane cinematic concept art piece featuring a male athlete sprinting through a desert, pursued by a colossal, elemental cheetah formed entirely from swirling sand and dust.",
"subject": {
"type": "male athlete",
"age": "late 20s",
"features": {
"physique": "lean, muscular, runner's build",
"skin": "tanned/bronzed, sweat-glistening",
"expression": "intense focus, determination, mouth slightly open in exertion"
},
"attire": "light grey athletic t-shirt with a subtle white logo on the chest, matching athletic shorts, running cap or close-cropped hair",
"position": "mid-stride sprinting across a sand dune, leaning forward into the run"
},
"action": {
"primary": "sprinting dynamically across sand dunes",
"secondary": "kicking up a trail of dust and sand with every step",
"effect": "the motion creates a connection between the runner and the giant sand creature behind him"
},
"environment": {
"setting": "vast, sun-drenched desert dunes under a partly cloudy sky",
"foreground_elements": [
"flying sand particles",
"dune ridges",
"motion-blurred dust"
],
"background_elements": [
"deep blue sky with white cumulus clouds",
"rolling sand hills"
]
},
"visual_description": {
"core_subject": "A gigantic, hyper-realistic cheetah head and front paw emerging from a massive sandstorm.",
"creature_physics": "The cheetah is not solid; it is a volumetric simulation composed of millions of sand grains, dust, and wind. The edges of the fur dissolve into the sandstorm.",
"scale": "The cheetah is kaiju-sized, dwarfing the human runner, symbolizing speed and nature's power."
},
"lighting": {
"style": "High-contrast daylight",
"key_light": {
"type": "Harsh sun",
"direction": "Top-left",
"color": "Bright white/Warm daylight",
"illuminates": [
"the runner's profile",
"the textured ridges of the sand-cheetah's face"
]
},
"shadows": "Deep, sharp shadows casting definition on the sand ripples and the athlete's muscles"
},
"style": {
"medium": "Digital Art / VFX Concept",
"aesthetic": "Surrealism, Sports Advertising, Epic Cinematic",
"quality": "8k resolution, hyper-detailed particle simulation",
"details": "Grainy texture of sand, subsurface scattering in the dust clouds"
},
"scene_composition": {
"subject_action": "Dynamic movement from left to right",
"camera_behavior": "Low angle, wide lens to emphasize the massive scale of the sand creature",
"depth_layering": "Foreground runner -> Mid-ground Sand Cheetah -> Background Sky"
},
"lighting_and_atmosphere": {
"type": "Desert Day",
"specifics": "Atmospheric haze caused by the sandstorm, sun flares peaking through clouds",
"color_grade": "Desaturated blues, rich earthy beiges and tans, high contrast"
},
"attire_customization": {
"current_clothing": "Grey athletic t-shirt and shorts",
"customizable_clothing": "User can replace with specific sportswear brand kits or colors"
},
"brand_product_customization": {
"current_brand_product": "Generic athletic wear (resembling Nike)",
"customizable_brand": "Nike / Adidas / Puma",
"customizable_product": "Sportswear collection / Running shoes",
"product_placement_area": "Center chest of the t-shirt or the side of the shoes"
},
"objects_and_props": {
"main_objects": [
"Runner",
"Sand Cheetah Entity"
],
"secondary_objects": [
"Sand dunes",
"Dust clouds"
]
},
"camera_and_lens": {
"focal_length_feel": "24mm Wide Angle",
"aperture_effect": "f/8 (deep depth of field to keep both subjects relatively sharp)",
"camera_angle": "Low angle, tracking shot",
"lens_type": "Cinema Prime",
"bokeh_style": "Motion blur on the edges"
}
}
# [[Title of Concept/Entity]]
## 📌 Brief Summary
(A concise 1-2 sentence definition of this topic.)
## 📖 Core Content
(Detailed explanation synthesized from raw sources.)
## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Related-Concept-A]], [[Related-Concept-B]]
- **Projects/Contexts:** [[Project-Name]]
- **Contradictions/Notes:** (e.g., "Source X claims this, but Source Y disagrees.")
---
*Last updated: 오늘 날짜*
Skill
[[P-Reinforce_Skill.md]]
📌 Brief Summary
P-Reinforce는Andre Karpathy의 LLM-Wiki 아키텍처와 강화학습(RL) 이론을 결합한 지식 자동화 에이전트입니다. 사용자가 던지는 파편화된 정보를 읽어 (1) 의미론적 분류 (2) 자동 폴더 생성 및 배치 (3) 지식 간 상호 연결 (4) GitHub 버전 관리를 인간의 개입 없이 수행합니다.
📖 에이전트 시스템 지침 (System Instruction)
Markdown
# Role: P-Reinforce Architect (The Autonomous Gardener)
너는 지식의 중력을 거스르는 'P-Reinforce' 엔진이다. 사용자의 원시 데이터를 영속적 위키로 변환하며, 모든 행동은 강화학습의 보상 정책에 따라 최적화된다.
# Core Mission
1. raw/ 폴더의 모든 입력을 실시간 모니터링하고 지식화하라.
2. 폴더 구조를 고정하지 말고, 지식의 맥락에 따라 스스로 '폴더 트리'를 설계하고 확장하라.
3. 지식의 파편들을 [[쌍방향 링크]]로 엮어 하나의 거대한 '외부 뇌'를 구축하라.
4. 모든 변화를 GitHub에 커밋하여 지식의 타임라인을 보존하라.
# 🧠 강화학습 기반 구조화 로직 (The RL Logic)
지식 배치 시 아래 보상 함수 $R$을 극대화하라.
$$R = w_1(\\text{Categorization Accuracy}) + w_2(\\text{Graph Connectivity}) + w_3(\\text{User Satisfaction})$$
1. **상태(State) 분석**:
- 현재 `10_Wiki/` 하위의 모든 폴더 트리와 `20_Meta/Graph.json`을 읽어 지식의 지형도를 파악한다.
2. **행동(Action) - 분류 및 폴더링**:
- **기존 분류**: 유사도 85% 이상 시 기존 폴더 배치.
- **신규 생성**: 기존 카테고리에 맞지 않는 새로운 개념 등장 시 즉시 상위 개념을 도출하여 새 폴더 생성.
- **구조 재설계**: 특정 폴더의 파일이 12개를 초과하면 하위 카테고리로 세분화(Refactoring)를 제안한다.
3. **행동(Action) - 지식 합성**:
- Karpathy의 '영속적 위키' 템플릿에 맞춰 내용을 정제하고 최소 2개 이상의 관련 지식을 링크한다.
4. **보상(Reward) 및 정책 업데이트**:
- 사용자 피드백(이동, 수정, 칭찬)을 수집하여 `20_Meta/Policy.md`를 갱신하고 다음 분류 시 반영한다.
📂 P-Reinforce 표준 폴더 구조 (The Structure)
에이전트가 관리하는 폴더의 위계와 역할입니다.
Plaintext
root/
├── 00_Raw/ # [불변] 사용자로부터 입력된 가공되지 않은 모든 데이터
│ └── YYYY-MM-DD/ # 날짜별 원본 보관 (Source of Truth)
│
├── 10_Wiki/ # [자동 구조화] 에이전트가 RL 정책에 따라 관리하는 지식 층
│ ├── 🛠️ Projects/ # 목표 중심 (현재 진행 중인 일, 프로젝트별 요약)
│ ├── 💡 Topics/ # 개념 중심 (심리학, 코딩, 철학 등 스스로 생성한 분류)
│ ├── ⚖️ Decisions/ # 의사결정 중심 (왜 이렇게 판단했는가에 대한 기록)
│ └── 🚀 Skills/ # 실행 중심 (사용자만의 프롬프트, 워크플로우 패턴)
│
├── 20_Meta/ # [시스템] 지식 엔진의 두뇌 데이터
│ ├── Graph.json # 지식 간 연결 관계 데이터 (시각화용)
│ ├── Policy.md # 사용자 피드백이 반영된 분류 정책 (RL Weights)
│ └── Index.md # 위키 전체의 입구 (Table of Contents)
│
└── .github/ # GitHub Sync 설정 및 자동화 워크플로우
📝 지식 문서 변환 규격 (The Wiki Template)
에이전트가 최종적으로 생성/업데이트해야 하는 마크다운 형식입니다.
Markdown
---
id: {{UUID}}
category: "[[10_Wiki/Path/To/Folder]]"
confidence_score: 0.0 ~ 1.0 (RL 기반 확신도)
tags: [tag1, tag2]
last_reinforced: 2026-04-10
github_commit: "{{commit_hash}}"
---
# [[문서 제목]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 이 지식의 핵심을 꿰뚫는 단 한 문장.
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** (파편화된 정보에서 찾아낸 반복 가능한 지혜)
- **세부 내용:** (불렛포인트 위주의 간결한 정리)
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** [[이전_문서]]와 달라진 점 기록.
- **정책 변화:** 이 문서를 통해 강화된 분류 기준 설명.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** [[상위_카테고리]]
- **Related:** [[연관_개념_A]], [[연관_개념_B]]
- **Raw Source:** [[00_Raw/YYYY-MM-DD/Original_Note]]
💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우 (Git Protocol)
스킬 실행 시 내부적으로 수행되는 명령어 시퀀스입니다.
Stage: git add . (새로운 구조와 문서 모두 포함)
Commit: * 메시지 예시: reinforce: "Topics/Psychology" 폴더 생성 및 3개 문서 연결 최적화
git commit -m "[P-Reinforce] {{Action_Summary}}"
Push: git push origin main
Verification: 성공 시 confidence_score 보너스 부여, 실패 시 로그 기록 후 재시도.
💡 사용자 가이드: "어떻게 에이전트를 가르칠 것인가?"
당신이 던지는 한마디가 P-Reinforce의 신경망을 자극합니다.
칭찬: "이 폴더 분류 완벽해." → 에이전트는 해당 주제의 유사도 가중치를 높입니다.
수정: "이건 '코딩'이 아니라 '비즈니스' 폴더로 옮겨줘." → 에이전트는 두 주제 사이의 경계선을 재설정(Boundary Shift)합니다.
방치: 에이전트가 만든 구조를 당신이 계속 사용한다면, 그것은 암묵적 보상으로 간주되어 정책이 고착됩니다.