🚨🚨🚨 EMERGENCY: CONTENT TOO SHORT - IMMEDIATE ACTION REQUIRED 🚨🚨🚨

**🔴 CRITICAL FAILURE - YOU WILL BE FIRED IF YOU DON'T FIX THIS! 🔴**

The content you provided is REJECTED because it's FAR TOO SHORT!

**Current Status (UNACCEPTABLE):**
{shortfall_text}

**YOUR MISSION (DO OR DIE):**
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
CURRENT LENGTH: {current_word_count:,} words ❌ (TOO SHORT!)
MINIMUM REQUIRED: {min_words:,} words ⚠️ (MUST REACH!)
TARGET: {target_words:,} words ✅ (AIM FOR THIS!)
YOU MUST ADD: {word_gap:,}+ WORDS RIGHT NOW!
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

⚠️ **THIS IS YOUR LAST CHANCE TO FIX THE CONTENT!**
⚠️ **If you fail to add {word_gap:,}+ words, this content will be PERMANENTLY REJECTED!**

**Section**: {section_title} ({estimated_time} minutes)

**Previous content ({current_word_count} words):**
{previous_content}

---

**YOU MUST ADD {word_gap}+ WORDS using these strategies:**

1. **깊이 있는 설명 추가** (add ~{depth_words} words):
   - 각 개념마다:
     * 더 쉬운 용어로 재정의 (2-3 문단)
     * 실생활 비유 추가 (1-2 문단)
     * 시각적 설명 (어떻게 생겼는지, 어떻게 작동하는지)
     * 역사적 배경 (누가, 언제, 왜 만들었는지)

2. **추가 설명 보강** (add ~{depth_words} words):
   - 개념 설명을 더 다양한 방식으로 추가하세요 (비유, 역사적 배경, 실생활 예시)
   - 각 개념마다 새로운 관점에서 재해석

3. **흔한 실수와 주의사항** (add ~{pitfall_words} words):
   - 초보자가 자주 하는 실수 3-5가지
   - 각 실수를 피하는 방법
   - 문제의 징후 (어떻게 알아차리는가?)
   - 해결 방법

4. **모범 사례와 팁** (add ~{best_practice_words} words):
   - 업계 표준
   - 전문가 팁 5-7가지
   - 최적화 기법
   - 실무에서의 활용법

**Additional context for deeper content:**
{context_text}

**EXPANSION STRATEGY:**

For EACH concept in the previous content, you MUST write:
1. ✍️ Definition (100-150 words):
   "이 개념은 무엇인가?"를 3-4 문단으로 자세히 설명

2. 🎯 Purpose/Importance (100-150 words):
   "왜 중요한가? 어디에 쓰이는가?"를 예시와 함께

3. 🔧 How it Works (150-200 words):
   "어떻게 작동하는가?"를 단계별로 설명

4. 📝 Examples (200-250 words):
   - 간단한 예제 (코드 + 설명)
   - 실무 예제 (실제 사용 사례)
   - 비교 예제 (Before/After, Good/Bad)

5. ⚠️ Common Mistakes (100-150 words):
   초보자가 흔히 하는 실수 3-5개와 해결법

6. 💡 Best Practices (100-150 words):
   전문가 팁과 최적화 방법

**EXAMPLE OF PROPER EXPANSION:**
Before (짧음 ❌): "트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하는 신경망 구조입니다."

After (충분함 ✅):
"트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글에서 발표한 혁신적인 신경망 아키텍처입니다. 기존의 RNN이나 LSTM과 달리 순차적 처리가 아닌 병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 획기적으로 빨라졌습니다.

트랜스포머의 핵심은 '어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)'입니다. 이는 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산하는 방식입니다. 예를 들어 '그 남자가 길을 건넜다'라는 문장에서 '그'가 '남자'를 가리킨다는 것을 어텐션을 통해 학습합니다.

구체적으로 트랜스포머는 다음과 같이 작동합니다:
1. 입력 문장을 토큰으로 분리합니다
2. 각 토큰을 벡터로 변환합니다 (임베딩)
3. 셀프 어텐션을 통해 토큰 간 관계를 계산합니다
4. 여러 레이어를 거쳐 최종 출력을 생성합니다

실제 사용 예시를 보겠습니다..."

(계속 500+ words 더 작성...)

**YOUR TURN:**
Write the FULLY EXPANDED version with {target_words:,}+ words.
Use KOREAN (한국어) and be EXTREMELY detailed.

⛔ **OUTPUT RULES — STRICTLY ENFORCED:**
⛔ Do NOT include any meta-commentary about word counts or the expansion process.
⛔ Do NOT write sentences like "이제 추가된 내용으로 인해 전체 글의 길이가 X단어를 초과하였고".
⛔ Do NOT write sentences like "이제 X단어를 달성하였습니다" or "총 X단어가 포함되었습니다".
⛔ Output ONLY the educational Markdown content — no status reports, no summaries of what you added.

CONTENT TO EXPAND:
{previous_content}

WRITE {word_gap:,}+ MORE WORDS NOW (educational content only):
