ADR 0003: MVP Detection 은 설명 가능한 Rule / Baseline 기반이다 — ML 은 쓰지 않는다¶
상태¶
채택됨(Accepted) — 2026-09-30 (PRD v1.0 Draft 결정 로그 D-010 · D-011)
요약 (English summary)¶
Every MVP detection is a rule or a baseline a person can check by hand, and records Expected, Observed, Difference, Rule, Evidence and Timestamp. Machine learning and learned seasonality are out of the MVP. "The AI decided this looks wrong" is never an acceptable result.
문제¶
Watch 의 가치는 "문제가 있다" 가 아니라 "왜 문제라고 판단했는가" 를 증거와 함께 설명하는 데 있다. ML 이상 탐지는 초기 관측 이력이 없는 상태에서 오탐을 설명할 수 없고, 판정 근거를 공개 화면에 보일 수 없다.
결정¶
- D-010 MVP Detection 은 설명 가능한 Rule/Baseline 기반이다. Volume 은 Rolling median 과 Dataset 별 threshold, Freshness 는 선언된 갱신 주기와 grace period, Contract 는 canonical schema diff 로 판정한다.
- D-011 ML / Seasonality Learning 은 MVP 에서 제외한다.
모든 Detection 은 최소한 Expected · Observed · Difference · Rule · Evidence · Timestamp 를
설명할 수 있어야 한다. Baseline 이 충분하지 않으면 UNKNOWN(또는 "Baseline building") 이다.