# 🧞‍♂️ LLM 지시사항: Ambition as Promise Prior 논문 스타일 파일 관리 ## 📁 파일 역할 개요 이 폴더는 "Ambition as Promise Prior" 논문을 작성하고 유지보수하기 위한 핵심 스타일 파일들을 포함합니다. 각 파일은 논문의 특정 측면을 담당하며, 업데이트 시 일관성을 유지해야 합니다. **핵심 파일**: `/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/🐅세련호랑이 지/베이즈창업/ambition as promise prior/module/1234(약속설계).md` - 논문의 32개 단락 구조와 4개 모듈 구성 ## 🏗️ 논문 구조: 4개 모듈 프레임워크 ### 32개 단락 구성 논문은 4개 모듈로 구성되며 총 32개 단락으로 이루어집니다: 1. **Module 1: Romance/Right Idea** (6 paragraphs) - Historical framing & Core contribution - Descriptive, Prescriptive, Predictive frameworks - Paper structure overview 2. **Module 2: Intellectual/Theory** (12 paragraphs) - Model parameters (φ, μ, τ, n, V, C) - Multiple perspectives: Statistical, Financial, Evolutionary, Literary - Model progression: M0→M1→M2→M3→M4 (PRHC framework) 3. **Module 3: Show/Examples** (8 paragraphs) - Tesla vs Better Place vs Nikola comparison - Parameter analysis & framework application - Forking fates illustration 4. **Module 4: Predictive/Implications** (6 paragraphs) - Academic, practitioner, ecosystem implications - Tools for implementation - Cultural evolution & final synthesis ## 🎹 scale.md - 논문의 전체 구조와 내용 ### 역할 - **논문의 완전한 청사진**: 4개 섹션의 상세 내용을 기승전결 구조로 조직 - **표 기반 구조**: 각 단계별로 체계적인 표 형식 사용 - **핵심 통찰 추적**: 각 항목마다 "Key Insight" 열로 핵심 메시지 명시 ### 주요 구성요소 1. **MELODY**: 두 가지 핵심 이론적 기여 명시 2. **7단계 체계**: - 기1-기2: 문제와 통찰 - 승1-승2: 이론과 모델 - 전1-전2: 실증과 검증 - 결: 종합과 함의 ### 업데이트 시 주의사항 - 4개 모듈 구조 유지 (Romance→Intellectual→Show→Predictive) - 32개 단락 순서 준수 - 수학적 표기법 일관성: φ (promise level), μ (aspiration), τ (precision), n (complexity) - 핵심 공식: PRHC 프레임워크로 P(s) 내생화, μ* = 1/(n+1) - 최적화: E[U] = P(s)·V - C(τ), V는 외생적 ## 🎶 motif-tune-melody.md - 논문의 핵심 메시지 압축 ### 역할 - **음악적 은유로 핵심 압축**: Motif(한 문장), Tune(한 단락), Melody(전체 흐름) - **스토리텔링**: Tesla vs Better Place 대비를 통한 promise architecture 설명 - **4개 모듈과 연결**: scale.md의 32개 단락을 압축된 형태로 매핑 ### 주요 구성요소 1. **🎵 Motif**: "A prior is not a belief to be held, but a lever to be pulled" 2. **🎶 Tune**: WeWork의 $47B valuation 스토리 3. **🎼 Melody**: 기(문제) → 승(이론) → 전(실증) → 결(함의) ### 업데이트 시 주의사항 - scale.md의 기승전결 변경사항을 압축된 형태로 반영 - 각 단계의 핵심을 하나의 문장으로 압축 - 구체적 사례와 추상적 이론의 균형 유지 ## 🎯 marr3lev.md - 이론의 계산적 구조 ### 역할 - **Marr의 3단계 분석틀** 적용: Computational → Algorithm → Implementation - **수학적 정형화**: 명제(Propositions)와 공식 제시 - **기승전결과의 매핑**: - Computational (기): 무엇을, 왜? - Algorithm (승): 어떻게? - Implementation (전-결): 무엇으로, 어떤 결과? ### 주요 구성요소 1. **Computation Level**: 최적화 목표와 제약조건 - P1-P4 제약: Physical, Financial, Flexibility, Precision 2. **Algorithm Level**: 4개 핵심 명제와 베이지안 업데이트 메커니즘 3. **Implementation Level**: Model 1-5의 점진적 복잡성 증가 ### 업데이트 시 주의사항 - 기승전결 구조와 Marr's levels의 자연스러운 연결 - 수학적 정확성 검증 필수 - 실증 사례(Tesla, Nikola 등)와의 연결 명시 ## 🔄 파일 간 일관성 유지 규칙 ### 1. 구조 통일 - **핵심 구조**: 4개 모듈 × 32개 단락 - **Module 1**: Romance/Right Idea (6 paragraphs) - **Module 2**: Intellectual/Theory (12 paragraphs) - **Module 3**: Show/Examples (8 paragraphs) - **Module 4**: Predictive/Implications (6 paragraphs) ### 2. 용어 통일 - μ: aspiration level (약속 야망도) - τ: precision parameter (약속 정밀도) - φ: promise level (약속 수준) - n: operational complexity (운영 복잡도) - V/c: value-to-cost ratio ### 3. 이론적 기여 일관성 세 파일 모두 다음 핵심 주장을 지지해야 함: - 정밀도(τ)가 초기 벤처의 universal liability - 불확실성 구조(μ,τ) 설계가 1차 최적화보다 중요 - 과도한 정밀도가 정직한 실패와 사기 모두 유발 ### 4. 실증 사례 일관성 - Tesla: 적응적 τ 궤적 (5→12→25→40) - Nikola: 경직된 높은 τ (~100) - BetterPlace: 정직한 높은 τ → 운영 실패 - 핵심: 성공확률 P(s)를 내생화, 가치 V는 외생적 (시장 결정) ### 5. 위원회 관점 통합 - **Charlie Fine**: 운영 관리와 가치사슬 관점 (Module 2: complexity parameter n) - **Scott Stern**: 베이지안 창업가정신과 전략 (Module 1: paradox identification) - **Vikash Mansinghka**: 확률적 프로그래밍 (Module 3: validation methods) - **Moshe Ben-Akiva**: 이산선택 모델과 구조적 분석 (Module 3: empirical design) - **Andrew Gelman**: 통계적 비판과 모델 검증 (Module 4: robustness checks) ## 📝 업데이트 프로토콜 논문 업데이트 시 다음 순서로 진행: 1. **1234(약속설계).md 확인**: 32개 단락 구조 기준 2. **scale.md 업데이트**: 4개 모듈 구조 반영 3. **marr3lev.md 조정**: Computational-Algorithm-Implementation 매핑 4. **motif-tune-melody.md 압축**: 핵심 메시지 재정리 5. **🐅gen(🎹2📝).md 로깅**: 진행 상황 기록 (최대 3개 항목) ## 🎭 4개 모듈 작성 가이드 ### Module 1: Romance/Right Idea [Paragraphs 1-6] - Historical tension과 core contribution 제시 - Three forking paths framework - Four-step methodology (PRHC) - Predictive model 소개 ### Module 2: Intellectual/Theory [Paragraphs 7-18] - Core parameters 정의 (φ, μ, τ, n, V, C) - Multiple theoretical perspectives 통합 - Model progression (M0→M1→M2→M3→M4 via PRHC) ### Module 3: Show/Examples [Paragraphs 19-26] - Tesla, Better Place, Nikola 비교 분석 - Scientific & cultural frameworks 적용 - Forking fates 설명 ### Module 4: Predictive/Implications [Paragraphs 27-32] - Academic, practitioner, ecosystem 함의 - Implementation tools 제공 - Cultural evolution & synthesis