Persona MCP

# 📝 지식 베이스 작업 워크플로우 **전략**: Git에 직접 포함 (사용자가 clone 시 자동 다운로드) --- ## 🎯 기본 워크플로우 ### 1. 로컬에서 지식 베이스 작성/수정 ```bash # 새 문서 작성 code knowledge-base/410-llm-engineer/core-competencies/prompt-engineering.md # 기존 문서 수정 code knowledge-base/410-llm-engineer/core-competencies/transformer-architectures.md ``` ### 2. Git에 커밋 ```bash # 변경사항 확인 git status # 추가 git add knowledge-base/ # 커밋 git commit -m "feat: Add prompt-engineering knowledge base for LLM Engineer - Covers chain-of-thought, few-shot, zero-shot - Production examples with Claude, GPT-4 - 40 pages of best practices" # 푸시 git push origin main ``` ### 3. 다른 사용자가 받기 ```bash # 처음 설치 git clone https://github.com/seanshin0214/world-class-leadership-personas.git # → knowledge-base/ 자동 다운로드 ✅ # 업데이트 git pull origin main # → 최신 지식 베이스 자동 동기화 ✅ ``` --- ## 📏 크기 관리 전략 ### GitHub 제약사항 ```yaml 단일 파일: 100MB 이하 (권장 50MB) 저장소 전체: 1GB 권장, 5GB 경고 ``` ### 우리의 목표 ```yaml 페르소나당: 10-50MB (관리 가능) 우선순위 10개: 500MB (단계적 추가) 전체 142개: 5-7GB (장기 목표) ``` ### 단계별 추가 계획 #### Phase 1 (현재 - 1개월) ``` 10개 핵심 페르소나 × 50MB = 500MB ✅ 410-llm-engineer (100MB) ├── core-competencies/ (50MB) │ ├── transformer-architectures.md (20MB) ✅ │ ├── prompt-engineering.md (30MB) ⏳ ├── case-studies/ (20MB) ├── code-examples/ (15MB) └── research-papers/ (15MB) ⏳ 108-devops-engineer (50MB) ⏳ 201-ui-ux-designer (40MB) ⏳ 223-ux-researcher (30MB) ⏳ 326-strategic-oracle (60MB) ⏳ 337-scrum-master (30MB) ⏳ 411-ai-agent-developer (50MB) ⏳ 501-world-class-tester (40MB) ⏳ 601-science-teacher (50MB) ⏳ 701-research-scientist (50MB) 총계: 500MB (GitHub 여유 범위) ``` #### Phase 2 (2-3개월) ``` 30개 페르소나 × 40MB = 1.2GB → Git LFS 고려 시점 ``` #### Phase 3 (6개월) ``` 142개 전체 × 50MB = 7GB → Git LFS 필수 ``` --- ## 🛠️ 실제 사용 예시 ### 새 문서 작성 ```bash # 1. 폴더 구조 생성 mkdir -p knowledge-base/410-llm-engineer/case-studies # 2. 문서 작성 (예: GPT-4 배포 사례) cat > knowledge-base/410-llm-engineer/case-studies/gpt4-deployment.md << 'EOF' # GPT-4 Enterprise Deployment Case Study ## Company: Fortune 500 Financial Institution ### Challenge - Process 100K+ customer inquiries/day - Reduce response time from 24h to <1h - Maintain 95%+ accuracy ### Solution [40 pages of detailed case study...] EOF # 3. Git 추가 git add knowledge-base/410-llm-engineer/case-studies/gpt4-deployment.md # 4. 커밋 git commit -m "feat: Add GPT-4 deployment case study Real-world example from Fortune 500 company - 100K requests/day handling - 24h → 1h response time improvement - Architecture, costs, lessons learned" # 5. 푸시 git push origin main ``` ### 기존 문서 수정 ```bash # 1. 문서 수정 code knowledge-base/410-llm-engineer/core-competencies/transformer-architectures.md # (Flash Attention 3 섹션 추가) # 2. 변경사항 확인 git diff knowledge-base/410-llm-engineer/core-competencies/transformer-architectures.md # 3. 커밋 git add knowledge-base/410-llm-engineer/core-competencies/transformer-architectures.md git commit -m "docs: Update transformer-architectures with Flash Attention 3 - Add Flash Attention 3 benchmarks - Update performance comparison table - Add Hopper GPU optimizations" # 4. 푸시 git push origin main ``` --- ## 📊 폴더 크기 모니터링 ### 현재 크기 확인 ```bash # 전체 knowledge-base 크기 du -sh knowledge-base/ # 또는 PowerShell (Get-ChildItem -Path knowledge-base -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB # 페르소나별 크기 du -sh knowledge-base/*/ # 또는 PowerShell Get-ChildItem -Path knowledge-base -Directory | ForEach-Object { $size = (Get-ChildItem -Path $_.FullName -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB [PSCustomObject]@{ Persona = $_.Name Size_MB = [math]::Round($size, 2) } } | Sort-Object Size_MB -Descending ``` ### Git 저장소 크기 확인 ```bash # 전체 저장소 크기 git count-objects -vH # knowledge-base만 크기 git ls-files knowledge-base/ | xargs -I {} du -h {} | awk '{sum+=$1} END {print sum " MB"}' ``` --- ## ⚠️ 크기 제한 도달 시 대응 ### 방법 1: Git LFS로 마이그레이션 (권장) ```bash # 1. Git LFS 설치 git lfs install # 2. knowledge-base 추적 git lfs track "knowledge-base/**/*.md" git add .gitattributes # 3. 기존 파일을 LFS로 마이그레이션 git lfs migrate import --include="knowledge-base/**/*.md" --everything # 4. 푸시 git push origin main --force ``` **장점**: 투명하게 작동 (사용자는 차이를 느끼지 못함) **비용**: GitHub LFS $5/월 (50GB) ### 방법 2: 압축 (임시 방편) ```bash # 이미지/미디어 최적화 find knowledge-base/ -name "*.png" -exec pngquant --ext .png --force {} \; # Markdown 파일 압축 (가독성 유지) # (불필요한 공백 제거 등) ``` ### 방법 3: 외부 스토리지로 분리 ```bash # 대용량 파일만 별도 관리 knowledge-base-large/ (Git LFS or Cloud) knowledge-base/ (일반 Git) ``` --- ## 🚀 협업 워크플로우 ### 여러 사람이 동시에 작업 ```bash # 작업 시작 전 최신 상태로 git pull origin main # 브랜치 생성 (충돌 방지) git checkout -b knowledge/410-llm-engineer-updates # 작업 code knowledge-base/410-llm-engineer/... # 커밋 git add knowledge-base/ git commit -m "feat: Add deployment strategies section" # Pull Request 생성 git push origin knowledge/410-llm-engineer-updates # GitHub에서 PR 생성 ``` ### 충돌 해결 ```bash # 최신 main 가져오기 git fetch origin main git merge origin/main # 충돌 발생 시 수동 해결 code knowledge-base/410-llm-engineer/... # 충돌 부분 수정 # 해결 후 커밋 git add knowledge-base/ git commit -m "merge: Resolve conflicts in transformer-architectures.md" git push origin knowledge/410-llm-engineer-updates ``` --- ## 📝 커밋 메시지 규칙 ### 타입 ``` feat: 새 지식 베이스 추가 docs: 기존 문서 업데이트 fix: 오류 수정 refactor: 구조 개선 perf: 크기 최적화 ``` ### 예시 ```bash # 좋은 예 git commit -m "feat: Add prompt engineering best practices - 80 pages of comprehensive guide - Covers CoT, few-shot, zero-shot - Production examples with GPT-4, Claude" # 나쁜 예 git commit -m "Update files" ``` --- ## 🎯 품질 체크리스트 새 지식 베이스 추가 전 확인: - [ ] **정확성**: 사실 확인, 참고 문헌 인용 - [ ] **깊이**: 단순 요약 아닌 상세 설명 - [ ] **실용성**: 코드 예시, 실제 사례 포함 - [ ] **구조**: 목차, 섹션 구분 명확 - [ ] **최신성**: 날짜 기록, 최신 정보 반영 - [ ] **크기**: 50MB 이하 (단일 파일) - [ ] **포맷**: Markdown, UTF-8 인코딩 - [ ] **링크**: 외부 참조 유효성 확인 --- ## 📈 진행 상황 추적 ### 체크리스트 ```markdown ## 410-llm-engineer (100MB) ### Core Competencies (50MB) - [x] transformer-architectures.md (20MB) - 2025-11-23 - [ ] prompt-engineering.md (30MB) ### Case Studies (20MB) - [ ] gpt4-deployment.md (5MB) - [ ] llama-fine-tuning.md (5MB) - [ ] claude-optimization.md (5MB) - [ ] bert-production.md (5MB) ### Code Examples (15MB) - [ ] quantization/ (5MB) - [ ] prompt-templates/ (5MB) - [ ] inference-optimization/ (5MB) ### Research Papers (15MB) - [ ] attention-is-all-you-need.md (3MB) - [ ] flash-attention.md (3MB) - [ ] rag-papers.md (3MB) - [ ] llama-architecture.md (3MB) - [ ] gpt4-technical-report.md (3MB) **Progress**: 20% (20MB / 100MB) **Next**: prompt-engineering.md (30 pages) ``` --- ## 🔄 자동화 (향후) ### Git Hooks로 자동 검증 ```bash # .git/hooks/pre-commit #!/bin/bash # 파일 크기 체크 for file in $(git diff --cached --name-only | grep "knowledge-base/"); do size=$(du -m "$file" | cut -f1) if [ $size -gt 50 ]; then echo "Error: $file is too large ($size MB > 50 MB)" exit 1 fi done # 총 저장소 크기 체크 total=$(du -sm knowledge-base/ | cut -f1) if [ $total -gt 1000 ]; then echo "Warning: knowledge-base is getting large ($total MB)" echo "Consider migrating to Git LFS" fi ``` --- ## ✅ 요약 **현재 상태**: - ✅ knowledge-base/가 Git에 포함됨 - ✅ 사용자가 clone 시 자동 다운로드 - ✅ 로컬 업데이트 → Git 커밋 → 푸시 **작업 흐름**: ``` 로컬 작성 → git add → git commit → git push ↓ 다른 사용자: git clone 또는 git pull → 자동 동기화 ``` **다음 작업**: 1. prompt-engineering.md 작성 (30MB) 2. 10개 핵심 페르소나 완성 (500MB) 3. 1GB 도달 시 Git LFS 검토