Decision OS — 가치 변위 콘솔

"모든 결정은 가치 변위(value displacement)다 — Positive와 Negative를 반드시 명시하고 트레이드오프를 숨기지 마라."

좋은 결정은 결론의 정확성이 아니라,
결정이 놓인 구조의 정직함에서 나온다.

STEP 0

문제 분류 · 좌표계 설정

CYNEFIN

첫 결정은 결론이 아니라 문제를 분류하는 것 — 좌표계가 틀리면 이후 분석이 다 무너진다. 컨텍스트를 바꾸면 동일 노드의 권고 경로가 변한다.

Stacey · 합의×확실성

합의 높음 · 확실성 중간 → 분석적(analyzable) 영역. 전문가 판단 + 모범사례 적용.

의사결정 스택 (레이어드 · 대체 아님)

CANONICAL DAG

의사결정 트리 · 의존성(topological) 순서

RANK 모드 · y=결정론적 점수순

DAG = SSOT · tree = projection
drag=pan · scroll=zoom

실선 = dependency_edge · 점선 = hidden_dependency_edge (정보손실 추적, 숨기지 않음)

NODE

노드 상세 · 가치 변위 & 스코어

rank #1

decision · D-—

—

가치 변위 — Value Displacement

▲POSITIVE

▼NEGATIVE

Magnitude = Scale × Reversibility

magnitude = scale × reversibility

— / 100

scale

—

irreversibility

—

5축 결정론적 스코어

권고 경로 — Context-driven

RECOMMENDATION · COMPLICATED

—

DETERMINISTIC

Gate → Score → Cap → Tiebreaker

같은 입력 = 같은 출력. 4단계 결정론적 파이프라인이 노드를 RUN 시 재랭크한다. 두 번 실행해도 해시가 동일하다.

①

GATE

사전조건/의존성 충족 검사. 미충족 → 차단

②

SCORE

5축 가중합 (고정 가중치)

③

CAP

비가역 위험 상한 적용

④

TIEBREAK

동점 → 위상순서·ID로 결정론 해소

nodegatescorecap

det_hash:—

APPEND-ONLY

Decision Ledger · 인간 편집 보호

NON-OVERWRITING

Proposed → Decided → Superseded

Reconcile before creating

Last Edited At > Last Agent Sync At ⇒ protect

ASSUMPTIONS

UNKNOWNS

OPEN_QUESTIONS