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# 개선 제안

> 근본 원인에서 생성된 후보 수정 — diff, 예측, 선택과 함께.

근본 원인이 알려지면 Nora 가 **제안** — 그것을 다룰 구체적 변경 — 생성. 개선당 보통 1-3 후보. 어느 것을 시뮬레이션하고 출시할지 선택.

## 제안의 구조

모든 제안이 가짐:

* **이름** — 짧은 사람 요약 ("리트리벌 키워드에 refund 동의어 추가").
* **레버** — 시스템의 어느 부분을 바꾸는지 ([레버](/ko/reliable/optimization/levers) 참고).
* **diff** — 정확히 무엇이 바뀔지, 라인 레벨.
* **근거** — Nora 가 왜 이것이 근본 원인 다룰 거라 생각하는지.
* **예측** — 실패 클러스터와 홀드아웃에서의 예상 영향, 유사 과거 개선 기반.
* **신뢰도** — Nora 가 이것이 작동할 거라 얼마나 확신하는지.

diff 가 본질. 나머지는 컨텍스트.

## 예 제안

**리트리벌 미스 클러스터**:

* P1: 리트리벌 프리셋의 쿼리 확장에 "money back" 동의어로 추가.
* P2: 프리셋에서 `refund-policy` 태그 1.3× 부스트.
* P3: Agent 에 룰 추가: "사용자가 환불 물으면 항상 정책 청크 먼저 조회."

**프롬프트 클러스터**:

* P1: Agent 역할에 "항상 특정 정책 문서 인용" 추가.
* P2: Agent 톤 지시를 면책 조항에 더 명시적이도록 변경.

**데이터 클러스터**:

* P1: 누락 정보로 새 문서 인제스트 (자동 수정이 아닌 노트로 표면화).

## 제안 리뷰

제안 뷰가 모든 후보 나란히 표시:

| 제안 | 레버       | 예측 개선        | 예측 비용 델타 | 예측 회귀 위험 |
| -- | -------- | ------------ | -------- | -------- |
| P1 | 리트리벌 프리셋 | +12% 클러스터 통과 | +\$0.001 | 낮음       |
| P2 | 프롬프트     | +8% 클러스터 통과  | 0        | 중간       |
| P3 | 새 룰      | +6% 클러스터 통과  | 0        | 낮음       |

제안 클릭으로 전체 diff.

## 시뮬레이션

제안에 **Simulate** 클릭으로 클러스터 + 더 넓은 데이터셋에 실행. 결과가 제안 카드에 피드백, 예측을 측정 델타로 교체.

모든 제안을 한 번에 시뮬레이션 가능 (비교 뷰 — [Before/after](/ko/reliable/simulation/before-after) 참고) 또는 하나씩.

## 제안 편집

시뮬레이션 전 모든 제안 편집 가능. 흔한 편집:

* diff 조임 (동의 안 하는 Nora 가 추가한 조각 제거).
* 타겟 변경 (Agent B 가 아닌 Agent A 에 적용).
* 표현 수정 (Nora 가 제안한 프롬프트 변경을 다르게 표현).

편집이 추적되어 감사 트레일이 Nora 가 제안한 것 vs. 출시한 것 표시.

## 거부

제안을 이유와 함께 거부. 이유가 미래 제안 생성 도움 — Nora 가 유사 클러스터에 유사 제안 회피.

모든 제안 거부하면 클러스터 열린 상태 유지. 할 수 있는 것:

* 다시 진단 (근본 원인이 틀렸을 수 있음).
* Draft 에 수정 수동 저작.
* 그대로 둠 — 일부 문제는 아직 고칠 성숙 안 됨.

## 승자 제안

시뮬레이션 후 최고 성능 제안이 "recommended" 배지로 하이라이트. 보통 최고 홀드아웃 통과율 개선과 최저 회귀 카운트 있는 것.

오버라이드 가능 — 추천은 제안이지 결정이 아님. 특히 동점이거나 차이가 잡음 안일 때 유용.

## 승자 선택 후

선택된 제안이 **승인** 으로 이동 ([승인·배포](/ko/reliable/optimization/approve) 참고). 승인되면 diff 가 Draft 에 적용. 그 다음 배포.