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Personal Operations MVP Graph Schema

1. 범위

MVP는 Career + Time Operating System에 집중한다. 따라서 스키마도 아래 질문을 먼저 풀 수 있어야 한다.

  • 지금 내 시간은 실제로 어디에 쓰이고 있는가
  • 목표와 약속은 어디서 충돌하는가
  • 이직, 창업 준비, 사이드 프로젝트 같은 선택의 비용은 무엇인가
  • 실행 가능성을 떨어뜨리는 핵심 제약은 무엇인가

중요한 전제:

2. MVP 엔티티 집합

엔티티필수 필드
Personid, name, kind, relationship_to_user
Organizationid, name, kind
Goalid, title, horizon, status, priority
Projectid, title, status, owner_id
Taskid, title, status, effort_estimate_hours
Commitmentid, title, status, hard_deadline, importance
Decisionid, title, deadline, status, stakes
Optionid, decision_id, name, status, time_horizon
Resourceid, name, resource_type, current_value, unit
Constraintid, title, constraint_type, severity, status
CalendarEventid, title, start_at, end_at, source_app
Conversationid, title, channel, occurred_at, source_app
Documentid, title, doc_type, updated_at, source_app
FinancialEventid, event_type, amount, currency, occurred_at
Metricid, name, value, unit, measured_at
Outcomeid, title, result_type, observed_at
EvidenceItemid, source_type, source_id, observed_at, confidence

MVP에서 생략하지만 canonical에는 포함되는 대표 엔티티:

  • HealthSignal
  • Meal
  • Workout
  • SleepSession
  • Relationship
  • FollowUp
  • EnvironmentFactor
  • Device
  • App
  • Policy
  • Risk
  • Assumption
  • SensitivityFactor

3. 공통 베이스 필드

모든 엔티티는 아래 공통 필드를 가진다.

필드설명
id전역 식별자
created_at시스템 생성 시각
updated_at마지막 갱신 시각
status현재 상태
privacy_level민감도
confidence추출 또는 계산 신뢰도
source_refs원본 출처 목록

4. 필수 관계 집합

MVP에서는 관계를 최소화하되, 결정에 직접 필요한 것만 남긴다.

관계sourcetarget의미
ownsPersonGoal/Project/Decision사용자가 소유함
has_rolePersonOrganization특정 조직에서 역할 보유
supportsResource/Person/HabitGoal/Project달성 지원
blocksConstraint/CommitmentGoal/Project/Option실행 방해
depends_onTask/Project/DecisionTask/Project/Commitment의존성
requiresGoal/Option/ProjectResource/Commitment필요 조건
conflicts_withCommitment/CalendarEvent/OptionCommitment/Goal/CalendarEvent충돌
scheduled_forTask/CommitmentCalendarEvent시간 배정
costsOption/ProjectResource자원 소모
improvesOption/HabitMetric메트릭 개선
worsensOption/HabitMetric메트릭 악화
evidenced_byGoal/Decision/Constraint/OutcomeEvidenceItem근거 연결
led_toDecision/OptionOutcome결과 연결
communicated_inDecision/Commitment/OpportunityConversation관련 대화

5. 엔티티별 최소 속성 제안

Goal

  • title
  • description
  • horizon: weekly, quarterly, yearly, multi_year
  • priority: 1-5
  • success_criteria

Project

  • title
  • project_type: work, personal, side, family
  • status
  • owner_id
  • deadline

Commitment

  • title
  • commitment_type: work, family, financial, social
  • hard_deadline
  • importance
  • repeating

Decision

  • title
  • context
  • deadline
  • reversibility
  • stakes
  • status

Option

  • name
  • description
  • time_horizon
  • expected_upside
  • expected_downside
  • uncertainty

Resource

  • resource_type: cash, time, energy, skill, network, attention
  • current_value
  • unit

Constraint

  • constraint_type: time, money, energy, contract, relationship
  • severity
  • status

6. 입력 소스와 매핑

입력 소스생성 엔티티생성 관계
CalendarCalendarEvent, Commitmentscheduled_for, conflicts_with
EmailConversation, Commitment, Opportunity, EvidenceItemcommunicated_in, evidenced_by
NotesDocument, Goal, Decision, Hypothesisevidenced_by, supports
Task appTask, Project, Commitmentdepends_on, owns
Bank CSVFinancialEvent, Resource, Metriccosts, led_to
Health dataHealthSignal, Metric, Constraintworsens, supports

7. 계산 계층

그래프 위에 아래 계산 결과를 별도 Metric 또는 derived state로 저장한다.

  • RunwayMonths
  • WeeklyCommittedHours
  • DeepWorkHoursPerWeek
  • ContextSwitchLoad
  • FreeCashFlow
  • ExecutionLoad
  • StressLevel
  • GoalAlignmentScore

이 값들은 agent가 자연어로 추론하기 전에 먼저 계산되어야 한다.

8. 시나리오 적용 규칙

옵션을 시뮬레이션할 때는 실 그래프를 직접 바꾸지 않고 scenario copy에 개입을 적용한다.

예시:

  • Option: start startup prep
  • costs -> cash -3000/month
  • requires -> deep_work_hours +8/week
  • conflicts_with -> recurring late meetings
  • improves -> career_momentum +
  • worsens -> stress_level +

이 개입을 기준 상태와 비교해 메모를 만든다.

9. 저장 모델 제안

MVP는 아래 구조면 충분하다.

  • raw_events: 원본 이벤트 저장
  • entities: 정규화된 노드 저장
  • edges: 정규화된 관계 저장
  • metrics: 계산 결과 시계열 저장
  • scenarios: 시뮬레이션 입력과 출력 저장
  • decision_memos: 사용자가 읽는 브리핑 저장

초기 구현은 Postgres + graph-like edge table로도 가능하고, 이후 필요 시 그래프 DB를 붙일 수 있다.

10. 성공 기준

이 스키마는 아래 세 가지를 실제로 할 수 있어야 유효하다.

  1. 캘린더와 태스크만 연결해도 시간 충돌과 실행 과부하를 계산할 수 있다.
  2. 노트와 이메일을 연결해도 결정 관련 근거를 요약할 수 있다.
  3. 은행 내역과 일정 데이터를 함께 보면 특정 옵션의 런웨이 변화를 설명할 수 있다.

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