refactor: downshift all markdown heading levels by one

Shift h1→h2, h2→h3, h3→h4, h4→h5, h5→h6 across all content/*.md files
to align with the convention that page titles serve as h1.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Author: benelog

content/ai-agent-role.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## 변화에 대한 견해
+### 변화에 대한 견해
 * [Building world-class engineering teams in the age of AI - The Pragmatic Summit](https://www.youtube.com/watch?v=fYh1CWadxDM)
     * 참석자 Thomas Dohmke(Entire 공동창업자 겸 CEO, 전 GitHub CEO)와 Rajeev Rajan(Atlassian CTO)
     * Atlassian의 생산성 개선 수치
@@ -29,7 +29,7 @@
 
 > (하용호 님) 가장 중요한 건 PO(Product Owner) 마인드입니다. 모든 멤버가 “이 제품이 어떤 가치를 전달해야 하는가”를 고민해야 합니다. 그리고 극도로 명확한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다
 
-### Anthropic
+#### Anthropic
 * [Building Claude Code with Boris Cherny](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/building-claude-code-with-boris-cherny)
 * [The Anthropic Hive Mind](https://steve-yegge.medium.com/the-anthropic-hive-mind-d01f768f3d7b)
     * Anthropic은 전통적 사일로/계층 구조가 아닌 *바이브 기반 즉흥적 협업*으로 운영됨

content/ai-coding-productivity.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## 연구 리포트
+### 연구 리포트
 - [Anthropic 2026 Agentic Coding Trends Report](https://claude.com/blog/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026) : 개발자가 AI에 "완전히 위임" 가능하다고 느끼는 작업은 전체의 0~20%에 불과하며, 감독 없는 완전 자동화는 아직 현실적이지 않다.
 - [Google DORA 2025 Report](https://dora.dev/research/2025/dora-report/) : 1년 만에 배포 처리량·제품 성과가 반전되어 긍정적으로 바뀌었지만, 배포 불안정성·번아웃·업무 마찰은 여전히 해소되지 않은 채로 남아 있다.
   - <https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report?hl=en>

content/ai-coding.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 개관
+## 개관
 - <https://martinfowler.com/articles/2025-nature-abstraction.html>
 - [바이브 코딩에는 컨텍스트 엔지니어링이 필요하다](https://blogbyash.com/translation/vibe-coding-needs-context-engineering/)
 - <https://tidyfirst.substack.com/p/augmented-coding-beyond-the-vibes>
@@ -7,17 +7,17 @@
 - [웹 개발이 다시 재미있어졌다](https://news.hada.io/topic?id=25574)
 
 
-## Code Review
+### Code Review
 * https://www.latent.space/p/reviews-dead
 
-# 적용 사례
+## 적용 사례
 
 - [Beyond Vibe Coding to Agentic Coding: 카카오의 AI 협업 개발  실험](https://tech.kakao.com/posts/711)
 - <https://toss.tech/article/toss-frontend-ai-docs>
 - <https://vercel.com/blog/becoming-an-ai-engineering-company>
   - <https://v0.dev/>
 
-## 대규모 코드 마이그레이션 작업
+### 대규모 코드 마이그레이션 작업
 
 - (Uber) [This Year in Uber’s AI-Driven Developer Productivity Revolution](https://dpe.org/sessions/ty-smith-adam-huda/this-year-in-ubers-ai-driven-developer-productivity-revolution/)
   - AI 도구 활용하여 Kotlin으로 적극 전환
@@ -37,34 +37,34 @@
   - 위의 3개 사례를 개한 종합 내용
   - AI도구를 써도 인간의 통찰, 리뷰, 검증이 필요하다는 문장으로 마무리
 
-# 도구
+## 도구
 
 - <https://github.com/block/goose>
 - [25년 현재 어떤 CLI툴을 써야하는지 말씀드리겠습니다](https://youtube.com/watch?si=fp9Uqlc_n8bCv1Nq&v=K2rVBIb-KWE) (박진형 님)
 - <https://opencode.ai/>
 - [Vibe Kanban: OpenCode + Claude Code 동시에? AI 코딩 에이전트 오케스트레이션](https://fornewchallenge.tistory.com/entry/%F0%9F%9A%80-Vibe-Kanban-OpenCode-Claude-Code-%EB%8F%99%EC%8B%9C%EC%97%90-AI-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%98%A4%EC%BC%80%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%85%98)
 
-## GitHub Copilot
+### GitHub Copilot
 
 - [코파일럿 ‘열일’하게 만들기](https://techblog.woowahan.com/21240/)
 
-## Cursor
+### Cursor
 
 - [Cursor Max mode로 대형 코드 베이스 다루기](https://devway.tistory.com/70)
 
 
-## MCP
+### MCP
 * [MCP is DEAD](https://www.youtube.com/watch?v=JZW2W5rwsD4) (Youtube)
 * [MCP is dead. Long live the CLI](https://ejholmes.github.io/2026/02/28/mcp-is-dead-long-live-the-cli.html)
 
-## Open 스펙
+### Open 스펙
 
 - <https://agentskills.io/>
   - [agentskills.io/ 소개](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7408299241556606976/?updateEntityUrn=urn%3Ali%3Afs_updateV2%3A%28urn%3Ali%3Aactivity%3A7408299241556606976%2CFEED_DETAIL%2CEMPTY%2CDEFAULT%2Cfalse%29)
 - <https://agents.md/>
 - <https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation>
 
-## Children
+### Children
 * [[ai-coding-productivity]]
 * [[ai-gent-role]]
 * [[claude-code]]

content/ai-framework.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 - <https://github.com/embabel/embabel-agent>
   - <https://medium.com/@springrod/you-can-build-better-ai-agents-in-java-than-python-868eaf008493>
 
-## Related
+### Related
 - [[ai-coding]]
 - [[gpt]]
 - [[spring-ai]]

content/ai-gent-role.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 
-## 변화에 대한 견해
+### 변화에 대한 견해
 * [잇따른 장애 후, Amazon이 AI 지원 코드 변경에 시니어 엔지니어 승인 의무화](https://news.hada.io/topic?id=27395)
     * https://arstechnica.com/ai/2026/03/after-outages-amazon-to-make-senior-engineers-sign-off-on-ai-assisted-changes/
 * ["AI가 짠 코드, 저도 다 모릅니다" 넷플릭스 개발자의 고백](https://eopla.net/magazines/38577)
@@ -44,7 +44,7 @@
 
 > (하용호 님) 가장 중요한 건 PO(Product Owner) 마인드입니다. 모든 멤버가 "이 제품이 어떤 가치를 전달해야 하는가"를 고민해야 합니다. 그리고 극도로 명확한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다
 
-### Anthropic
+#### Anthropic
 * [Building Claude Code with Boris Cherny](https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/building-claude-code-with-boris-cherny)
 * [The Anthropic Hive Mind](https://steve-yegge.medium.com/the-anthropic-hive-mind-d01f768f3d7b)
     * Anthropic은 전통적 사일로/계층 구조가 아닌 *바이브 기반 즉흥적 협업*으로 운영됨

content/ai-standard.md

@@ -1,8 +1,8 @@
-# 허깅페이스 오픈 모델의 호환성을 가능하게 하는 표준들
+## 허깅페이스 오픈 모델의 호환성을 가능하게 하는 표준들
 
 크게 **모델 가중치 포맷**, **모델 아키텍처 규약**, **메타데이터/설정 표준** 세 층위가 있다.
 
-## 1. 모델 가중치 저장 포맷
+### 1. 모델 가중치 저장 포맷
 
 | 포맷 | 특징 |
 |------|------|
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 다국어 지원 능력도 이 가중치 안에 들어 있다. 학습 시 Common Crawl, Wikipedia 등에서 수집한 수십~수백 개 언어의 텍스트 패턴이 신경망 파라미터 전체에 걸쳐 **분산 표현(distributed representation)**으로 인코딩된다. "한국어 사전" 같은 별도 파일이 있는 게 아니라, embedding layer와 attention/FFN layer의 수치 값들에 각 언어의 문법·어휘·의미가 녹아들어 있는 것이다. 그래서 특정 언어만 빼거나 넣는 것이 쉽지 않다.
 
-## 2. 모델 아키텍처 규약 — Transformers 라이브러리의 역할
+### 2. 모델 아키텍처 규약 — Transformers 라이브러리의 역할
 
 허깅페이스 `transformers` 라이브러리가 사실상의 표준 역할을 한다.
 
@@ -35,7 +35,7 @@
 
 `model_type`이 `"llama"`이면, 라이브러리가 `LlamaForCausalLM` 클래스를 자동으로 선택하고 가중치를 로드한다. 그래서 Llama 아키텍처 기반 모델은 누가 학습했든 동일한 코드로 실행된다.
 
-## 3. 추론 엔진 간 호환성
+### 3. 추론 엔진 간 호환성
 
 ```
 HF 모델 (safetensors + config.json)
@@ -49,7 +49,7 @@ HF 모델 (safetensors + config.json)
 
 이것이 가능한 이유는 **아키텍처가 표준화**되어 있기 때문이다. 대부분의 오픈 모델이 소수의 아키텍처(Llama, Mistral, Qwen, Gemma 등)를 따르고, 각 추론 엔진이 이 아키텍처들을 구현해 둔다.
 
-## 핵심 정리
+### 핵심 정리
 
 공식적인 "표준 기구"가 정한 스펙이라기보다는:
 

content/ai.md

@@ -4,21 +4,21 @@
 - <https://aws.amazon.com/ko/bedrock/>
 - <https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web>
 
-# Agent 활용 사례
+## Agent 활용 사례
 
 - [AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL  활용](https://techblog.woowahan.com/18144/)
 
-# Prompt Engineering
+## Prompt Engineering
 
 - <https://github.com/modu-ai/smarter-prompt>
 - <https://petite-peacock-6e6.notion.site/AI-1f9b7b6880c480148190cbaf071eb2f8>
 
-## Children
+### Children
 - [[ai-gent-role]]
 - [[ai-coding]]
 - [[ai-framework]]
 - [[ai-standard]]
 - [[ocr]]
 
-## Related
+### Related
 - [[spring-ai]]

content/algorithm.md

@@ -1,11 +1,11 @@
-## 알고리즘 시각화 사이트
+### 알고리즘 시각화 사이트
 
 - <https://workshape.github.io/visual-graph-algorithms/>
 - <https://visualgo.net/>
 - <http://algo-visualizer.jasonpark.me/>
 - <https://illustrated-algorithms.now.sh/>
 
-## 정리
+### 정리
 
 - <http://bigocheatsheet.com/>
 - <https://medium.com/omarelgabrys-blog/algorithms-data-structures-series-85ec94eb8aff#.ro8tu132u>
@@ -17,20 +17,20 @@
 - 마소: 다시 도전하는 자료구조와 알고리즘
 - [토끼와 거북이 알고리즘](http://minjang.egloos.com/1687021)
 
-## SICP
+### SICP
 
 - [SICP를 공부하는 방법](http://blog.insightbook.co.kr/51)
 - <http://mitpress.mit.edu/sicp/>
 - <http://www.swiss.ai.mit.edu/classes/6.001/abelson-sussman-lectures/>
 
-## 자료구조
+### 자료구조
 
 - <http://www.brpreiss.com/>
 - <http://www.datastructures.info/>
 - <http://www.informatics.susx.ac.uk/courses/dats/notes/pdf/notes.pdf>
 - <http://www.informatics.susx.ac.uk/courses/dats/notes/html/notes.html>
 
-## Skiplst
+### Skiplst
 
 - 이진 검색 트리보다 빠르다.
 - RB Tree보다 리벨런싱 부담이 적다.
@@ -42,17 +42,17 @@
   - <http://www.slideshare.net/jongwookkim/skip-list>
   - <http://en.literateprograms.org/Skip_list_(Java>)
 
-## Hashing, 암호화
+### Hashing, 암호화
 
 [MD5, SHA, 다이제스트, 솔트,
 이터레이션](http://whiteship.me/?p=13111)
 PASSWORD HASHING ALGORITHMS\]CityHash
 Salt : 단방향 해쉬함수에서 다이제스트를 생성할 때 추가되는 바이트 단위의
 임의의 문자열
 
-## 재귀
+### 재귀
 
 - 꼬리 재귀 :  메서드 파라미터에 값을 축적시키는 방식..
 
-## Children
+### Children
 * [[sort]]

content/android-dependency-injection.md

@@ -8,45 +8,45 @@ of your application. 댓글중에 : Honestly, don’t try that at home, it
 hurts : java annotation processors have the worst documentation I’ve
 ever seen
 
-# Dependency Injection
+## Dependency Injection
 
-# [Robo-guice](http://code.google.com/p/roboguice/)
+## [Robo-guice](http://code.google.com/p/roboguice/)
 
 - Cafe 앱에서 사용
 - AOP 미지원 : RoboGuice depends on the version of Guice without AOP.(Android does not support runtime bytecode generation.)
 
-## 장점
+### 장점
 
 - POJO의 DI가 가능
 - View를 찾아오는 Annotaton등은 쓸만함.
 
-## 단점
+### 단점
 
 - 상위클래스 상속. RoboApplication.addApplicationModules, AbstractAndroidModule,configure안에서 DI관계 설정
 - Service객체의 주입하는 간단한 DI를 위해서 코드가 많이 들어간다.
 - Runtime 용량이 커서 부담.
 - 문서화 부실
 
-## 주요 클래스
+### 주요 클래스
 
 - [RoboActivity.java](https://github.com/roboguice/roboguice/blob/master/roboguice/src/main/java/roboguice/activity/RoboActivity.java)
 
-# [Android Annotations](http://androidannotations.org/)
+## [Android Annotations](http://androidannotations.org/)
 
 - the goal of the project is specifically to help reduce the amount of boilerplate code in Android projects
 
-## 장점
+### 장점
 
 - Compile time. runtime에서 부담 적음
 - 상속할 상위클래스가 없음. 다른 프레임워크와 병행해서 사용가능.
 
-## 단점
+### 단점
 
 - 클래스명 끝에 "\_"가 자동으로 붙음. xml선언시 이를 고려해야 함
 - Intelli J에서 안 되는 사람도 있음. Itelli J 내부의 Annotation processing 처리방식이 Eclipse하고 다른듯.
 - IntelliJ문제 참조
 
-# [Dagger](https://github.com/square/dagger)
+## [Dagger](https://github.com/square/dagger)
 
 - Anntation processing 사용
 - @Inject 같은 JSR330 annotation 지원
@@ -58,12 +58,12 @@ ever seen
 - incomplete bindings을 compile time에 제거
 - Dagger does not support method injection.
 
-# [DroidParts](http://droidparts.org/)
+## [DroidParts](http://droidparts.org/)
 
 - @InjectResource, @InjectSystemService, @InjectView 제공
 - Documentation 충분하지 않다.
 
-# [Transfuse](http://androidtransfuse.org/)
+## [Transfuse](http://androidtransfuse.org/)
 
 - @Inject 같은 JSR330 annotation 지원
 - AOP 지원
@@ -72,11 +72,11 @@ ever seen
 - 0.1.2로 아직 초기인듯
 - Transfuse moves the declaration of Manifest metadata to the component class level. 특이한데, 이를 다들 선호할까?
 
-# [Yasdic](http://code.google.com/p/yasdic/)
+## [Yasdic](http://code.google.com/p/yasdic/)
 
 - Android전용은 아니나 작은 DI 프레임워크라서 Android에서도 쓸만하다고 추천됨.
 - 2009년 10월 29일 1.0 발표이후 update 안 됨.
 
-## Related
+### Related
 - [[dependency-injection]]
 - [[spring-boot]]