개선할 조건: 결과·LP·배치와 통제 가능한 decision factor 사이의 귀속 이해, 학습, 서로 다른 corrective action/replan closure. 함께 지킬 가치: 전략적 깊이, 정당한 변동성, 공정 비교, MMR privacy.
연결
Set Mastery Portability
개선할 조건: 이전 Set 숙련이 새 Set의 first valid mastery action과 first-10-game learning으로 이어지는 mastery portability. 함께 지킬 가치: Set freshness, Core Match Grammar, 비영구 power progression 경계.
연결
Mobile Planning Opportunity
개선할 조건: 실제 decision time 안에서 shop·information·input가 action으로 닫히는 통제 가능한 planning opportunity. 함께 지킬 가치: cross-platform shared competition pool, mobile access, 의사결정 깊이.
연결
Goal-to-Action
개선할 조건: goal exposure가 next action·claim·use로 이어지는 earned-value closure. 함께 지킬 가치: multi-goal autonomy, free path, 선택 주권, earned value.
연결
Pass Time-Value Choice Closure
개선할 조건: remaining time·level·value가 buy-or-와 claim/use 판단으로 투명하게 닫히는 time-value choice closure. 함께 지킬 가치: free progress, 선택 자율성, non-coercion, time-value transparency.
연결
Acquisition Cost-Path Closure
개선할 조건: 목표 외형의 total cost와 pull/exchange 경로가 equip 또는 합리적 중단 판단까지 닫히는 acquisition cost-path closure. 함께 지킬 가치: deterministic recovery, Power Firewall, non-power retail, informed choice.
해결 메커니즘
해결 메커니즘
어떤 작동 원리로 조건을 바꿀 것인가?
핵심 분류
계층·점진 공개
변경 대상: Layered Result-to-Plan Bridge. 보호 가치: 전략 깊이·legitimate variance·공정 비교·MMR privacy.