Case Studies
Case Studies
좋은 사례는 성공담이 아니라 판단 구조를 남긴다.
이 페이지의 사례는 “잘됐다”를 증명하기보다, 어떤 기준으로 만들고 멈추고 바꿨는지를 보여주기 위한 기록이다.
Published cases
| case | what changed | proof surface |
|---|---|---|
| QuantFlow -> Alpha Court | 감각 자동화에서 예측 검증 인프라로 방향을 바꿈 | Mimesis case study |
| 기관급 트레이딩 시스템을 만들다 접었다 | 개인 감각을 자동화하려던 시도와 중단 | historical project post |
| AI가 병목이 아니었다. 인간 운영자가 병목이었다 | AI 실행보다 인간 기억, 승인, 검증이 더 큰 병목이라는 전환 | Operator OS thesis |
| 이해의 부채 | 기술 부채를 넘어 AI 생성 구현을 이해하지 못하는 비용을 정의 | concept post |
| AI-native 대규모 프로젝트, 원본으로 읽기 | 요약보다 원문과 공식 문서, repo를 직접 읽는 방식 | research practice |
| NoiseProof Agent proof surface | 지저분한 시장 데이터 문제를 evidence-first RAG/Agent workflow로 쪼개 public repo, CI, proof path, application package로 남김 | public repo / CI-backed proof artifact |
Case format
앞으로 새 사례는 이 형식을 따른다.
| field | question |
|---|---|
| Problem | 어떤 비용이나 착각을 줄이려 했는가 |
| Standard | 무엇과 비교했는가 |
| Experiment | 어떤 작업을 실제로 했는가 |
| Result | 무엇이 통과했고 무엇이 깨졌는가 |
| Boundary | 이 사례로 아직 주장하면 안 되는 것은 무엇인가 |
| Next | 다음 증거는 무엇인가 |
Why this matters
기회-환상 마케팅은 성공 사례만 남기고 분모를 지운다. 이 사이트의 사례 연구는 반대로 실패, 중단, 한계, claim boundary를 같이 남긴다. 그래서 사례는 광고가 아니라 판단 훈련장이어야 한다.