Wiki Bundle Checklist
Korean post는 독자가 들어오는 입구이고, wiki note는 반복해서 참조할 지식 단위입니다. 그래서 post를 먼저 길게 쓰기보다, 아래 bundle이 어느 정도 갖춰졌는지 확인한 뒤 글로 승격합니다.
Minimum Bundle
| Part | Required note | Pass when |
|---|---|---|
| Reader question | Blog writing guide | 글이 한 문장 질문에 답한다 |
| Route | Coverage matrix | 중심축이 AI, Computational Biology, Math, Papers, Projects, Infra, Agents 중 하나로 정해진다 |
| Object | Entities or Computational biology entities | 무엇을 모델링하는지 명확하다 |
| Representation | Representation contract | raw object가 token, graph, coordinate, embedding, sample로 바뀌는 과정이 보인다 |
| Method | AI | architecture, learning method, generative model, evaluation 중 무엇이 핵심인지 분리된다 |
| Formula | Formula intake | 필요한 수식과 모든 symbol이 설명된다 |
| Evidence | Claim-evidence boundary | benchmark, split, metric, baseline, leakage, uncertainty의 경계가 있다 |
| Paper source | Paper review workflow | 특정 논문 claim은 paper note나 evidence table로 분리된다 |
| Extraction | Paper to wiki extraction | paper claim이 object, method, formula, evidence update로 나뉜다 |
| Public boundary | Publishing gate | private server, account, port, path, collaborator, unpublished result가 없다 |
| Next path | Post promotion gate | 독자가 다음에 볼 3-7개 note가 있다 |
Post Type Bundles
| Post type | Bundle에 포함할 것 |
|---|---|
| AI architecture map | architecture note, input modality, complexity, inductive bias, evaluation risk |
| Learning method explainer | objective, data signal, representation, transfer setting, failure mode |
| Generative model explainer | modeled distribution, sampling path, objective, evaluation metric, validity checks |
| Computational biology object post | entity note, representation contract, label context, split unit, leakage risk |
| Docking or SBDD post | protein-ligand object, pose/scoring concept, preparation boundary, benchmark/evaluation note |
| Protein or sequence post | sequence/structure object, representation, family split, task output, evidence boundary |
| Math-heavy post | formula pattern, symbol table, operation meaning, objective-metric link, example use |
| Paper cluster post | individual paper notes, claim-evidence table, benchmark card, updated concept notes |
| Project post | project note, problem definition, design decision, verification, public artifact boundary |
| Infra post | public runbook, failure taxonomy, reproducibility note, no operational secrets |
| Agent workflow post | workflow note, tool/memory boundary, verification loop, handoff protocol |
Formula Rule
Equation이 topic을 더 이해하기 쉽게 만든다면 포함합니다. Post에서는 equation을 짧게 둘 수 있지만 core operation을 숨기면 안 됩니다.
예를 들어 attention을 Attn(x)로만 줄이면 부족합니다. Post 수준에서 유용한 형태는 아래와 같습니다.
그 다음 , , , , , softmax가 적용되는 axis를 정의합니다. 더 긴 derivation은 Formula intake 또는 관련 Math note에 둡니다.
When To Create Wiki Notes First
아래 경우에는 post를 쓰기 전에 wiki note를 먼저 만들거나 업데이트합니다.
- post가 같은 term을 한 paragraph 이상 정의해야 할 때.
- claim이 symbol table이 없는 formula에 의존할 때.
- result가 dataset split, benchmark, leakage risk에 의존할 때.
- topic이 AI, Computational Biology, Math를 가로지르지만 route page가 없을 때.
- post의 핵심 주장을 만들기 위해 paper가 여러 개 필요할 때.
- reader가 다음에 무엇을 읽어야 할지 알기 어려울 때.
Naming Rule
Sequence, structure, molecule, ligand, docking, conformer, genome-level object가 함께 나올 수 있으면 public umbrella로 Computational Biology를 씁니다. Molecular Modeling은 molecule, conformer, docking, structure-heavy subset에만 씁니다. Model family와 learning method는 AI, formula와 abstraction은 Math에 둡니다.