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templates_v1 + _COMPAT 구조 기준 갭 감사

V3 의 "대안 탐색" 역할이 현재 세팅에서 왜 약한지 수치/사례로 규명. C.2 taxonomy v2 설계의 근거 자료.

1. _COMPAT 커버리지 — V3 구분력의 근본 한계

• 전체 가능 쌍: 11 MDX layouts × 30 Figma layouts = 330 쌍
• _COMPAT 에 실제 정의된 쌍: 86 / 330 (26.1%)
• 정의 안 된 쌍 (fallback 0.15): 244 쌍 (73.9%)

MDX layout 별 커버리지

MDX layout	_COMPAT 정의 쌍	커버 Figma 유형	총 유형	커버리지	fallback 유형 수
3col-parallel [섹션 03-1, 01-1, 02-1]	12	9	30	30.0%	21
cards-4	7	5	30	16.7%	25
compare-2banner [섹션 03-2]	12	10	30	33.3%	20
compare-2col	12	10	30	33.3%	20
compare-rows [섹션 01-2]	8	6	30	20.0%	24
multi-parallel	8	6	30	20.0%	24
multi-section	6	5	30	16.7%	25
persona-3col [섹션 02-2.2]	10	7	30	23.3%	23
single-column [섹션 02-2.1]	17	14	30	46.7%	16
table-2col	9	7	30	23.3%	23
table-3col	8	7	30	23.3%	23

2. MDX layout 별 "대안 탐색" 풍부도

각 MDX layout 에 대해 _COMPAT 에서 compat ≥ 0.7 인 Figma layout 이 몇 개 있나. 값이 작으면 그 MDX 구조에 "대안이 없음" — V3 가 대안을 제시할 재료가 부족한 상태.

MDX layout	고호환 (≥0.7)	중 (0.4~0.7)	저 (<0.4)
3col-parallel	4	7	1
cards-4	4	3	0
compare-2banner	7	2	3
compare-2col	6	3	3
compare-rows	4	4	0
multi-parallel	4	4	0
multi-section	3	3	0
persona-3col	4	4	2
single-column	5	12	0
table-2col	5	3	1
table-3col	4	4	0

3. structure_intent 분포

• 고유 intent 수: 10
• 전체 태그 수: 17
• 1 프레임만 쓰는 고아 intent: 6 — 많음 (구조 재사용 약함)

intent	빈도	프레임
multi_attribute_comparison	5	18, 23, 24, 30, 31
concept_comparison	2	18, 23
problem_diagnosis	2	28, 17
industry_comparison	2	30, 31
requirement_list	1	13
persona_benefit	1	14
process_product_split	1	29
transformation_story	1	29
category_comparison	1	24
requirement_or_pillar	1	20

판정: 10개 intent, 32 프레임 — controlled vocabulary 느낌은 있으나 어휘 자체가 풍부하지 않음. 새 MDX 유형이 오면 기존 intent 에 억지로 매핑해야 할 가능성.

4. slot 체계

• 고유 slot id: 146
• 프레임당 slot 수: 평균 6.3 · 최소 2 / 최대 10

가장 자주 쓰이는 slot id (Top 10)

slot id	프레임 수
title	30
col_a_label	6
col_b_label	6
rows	5
col_c_label	3
pillar_1_label	2
pillar_2_label	2
pillar_3_label	2
category_1_label	2
category_2_label	2

5. V3 실패 사례 분해 (Holdout 평가 기준)

V3 가 비합리/애매 판정 받은 섹션: 3 건.

01-1 — 1. 용어 정의

• MDX layout (코드 추출): 3col-parallel
• V3 판정: ambiguous (30점)

	V3 가 올린 Top-1	V1 이 잡은 1위
Frame	20	1
fig_layout	3col-cards	circular-nodes
structure_compat	0.9	0.15
structure_intent	['requirement_or_pillar']	[]

진단: V3 가 올린 Frame 20 의 구조 호환도가 V1 의 합리적 1위 Frame 1 과 같거나 높음. 즉 _COMPAT 만으로는 의미적으로 더 맞는 프레임을 골라낼 근거 부족. structure_intent 나 content_affinity 같은 2차 신호 가 없어서 동일 layout family 안에서 분별이 안 됨.

02-1 — 1. DX의 궁극적 목표

• MDX layout (코드 추출): 3col-parallel
• V3 판정: irrational (0점)

	V3 가 올린 Top-1	V1 이 잡은 1위
Frame	20	12
fig_layout	3col-cards	cycle-3way
structure_compat	0.9	0.15
structure_intent	['requirement_or_pillar']	[]

진단: V3 가 올린 Frame 20 의 구조 호환도가 V1 의 합리적 1위 Frame 12 과 같거나 높음. 즉 _COMPAT 만으로는 의미적으로 더 맞는 프레임을 골라낼 근거 부족. structure_intent 나 content_affinity 같은 2차 신호 가 없어서 동일 layout family 안에서 분별이 안 됨.

02-2.1 — 2.1 업무 수행 과정(Process)의 변화

• MDX layout (코드 추출): single-column
• V3 판정: irrational (0점)

	V3 가 올린 Top-1	V1 이 잡은 1위
Frame	3	11
fig_layout	list-numbered	3-category
structure_compat	0.85	0.15
structure_intent	[]	[]

진단: V3 가 올린 Frame 3 의 구조 호환도가 V1 의 합리적 1위 Frame 11 과 같거나 높음. 즉 _COMPAT 만으로는 의미적으로 더 맞는 프레임을 골라낼 근거 부족. structure_intent 나 content_affinity 같은 2차 신호 가 없어서 동일 layout family 안에서 분별이 안 됨.

6. 결론 + taxonomy v2 설계 방향

주요 갭 3가지

1. _COMPAT 커버리지 26.1% — 2/3 쌍이 fallback 0.15. V3 의 "구분력" 자체가 약함. 수동 테이블이 아니라 자동 계산 가능한 관계 그래프 필요.
2. structure_intent 10개 — 어휘 얕음. 같은 layout family 안에서 프레임 간 의미 구분 불가. 더 세분화된 의도 taxonomy + controlled vocabulary 필요.
3. "대안 레이아웃" 필드 없음. 현재 스키마는 "이 layout 은 무엇인가" 만 기술. "이 layout 이 못 담는 콘텐츠 유형 / 대체 가능한 layout" 을 추가해야 V3 가 대안 탐색을 할 수 있음.

v2 taxonomy 에 추가할 필드 (제안)

• content_affinity: 이 layout 이 선호하는 콘텐츠 성격 enum (concept_definition / quantitative_compare / persona_benefit / process_steps / policy_requirements / ...)
• slot_semantic_role: 각 slot 이 담는 의미적 역할 (주체/시점/원인/결과/예시/...)
• alternative_patterns: 이 layout 의 대안 layout 목록 + 대체 조건
• structure_intent controlled vocab 정의 (현재 free-form → enum)
• layout 관계 그래프 (수동 _COMPAT → 필드 기반 자동 계산)