오른쪽 파일 탐색기 보면:
Mistral → Gemma2 교체가 핵심이었네.
로그 보면 재밌는 것도 보여:
Parser Tier 1/2 failed. Falling Back to Tier 3 (Heuristic)...
v0.0.18 3-Tier 파서가 실제로 작동하고 있고, Heuristic까지 내려가서 코드를 건져냈어.
그리고:
[BYPASS]: Architect skipped by sampling rate (0.77 > 0.30)
sampling_rate: 0.3도 이번엔 실제로 작동 중.
남은 문제 하나 — generated_*.tool_code 파일들이 .py가 아닌 이상한 확장자로 나오고 있어. parse_heuristic이 파일명을 제대로 못 잡고 있는 케이스야. 어제 얘기한 그 구멍이 여기서 나왔네.
입력 내용: Task ID: 291c6ed3-91a2-4df4-aaa1-1bfe75ef8a1f
## Task ID: 291c6ed3-91a2-4df4-aaa1-1bfe75ef8a1f changed_files: [validation_[cluster.py](http://cluster.py)] diff: * Validation cluster의 작동에 대한 구조를 명확하게 정의합니다. * Input data 검증 및 오류 처리 코드 작성
이런 내용이다 코드가 아니라 검증용으로 쓰이고 있는거야
오후 3:59
Claude 응답: 아 — 맞아, 지금 GEMINI.
아 — 맞아, 지금 GEMINI.md 자체가 나이 계산기 검증용 스펙이었으니까.
AXON이 생성한 것:
- validation_cluster.py ← 나이 입력 검증
- node_calculation_cluster.py ← 만나이/한국나이 계산
- node_db_management_cluster.py ← SQLite 저장
GEMINI.md의 목적 그대로 나온 거야. AXON 자체를 만드는 게 아니라 AXON이 GEMINI.md 스펙을 구현한 결과물이 나이 계산기 코드인 거지.
정리하면 오늘 검증으로 확인된 것:
-
파이프라인 정상 작동 (Junior→Senior→Architect)
-
파일 생성 성공 (v0.0.18 Output Contract 효과)
-
3-Tier 파서 작동 (Heuristic까지 fallback)
-
sampling_rate 작동
-
generated_*.tool_code 파일명 문제 (heuristic 파일명 추론 미흡)
-
Gemma2가 Mistral보다 contract 준수율 높음 — 모델 교체 효과 입증
v0.0.18 검증 결론:
“결과 생성 보장” 목표 달성. 단 파일명 정확도는 v0.0.19 과제.
Gemma2로 바꾸었습니다. 순식간에 결론이 내려지네요.
LLM이 명세서를 작업으로 나누어 전체 작업 리스트를 만들었습니다
이후 각 작업에 대해 주니어가 붙어 코드를 제시하고 시니어가 검토합니다.
검토 예시입니다.
Architect오후 3:52:51
Validation Cluster, Calculation Cluster, DB Management Cluster에서 각 노드의 구체적인 역할과 의무를 정의.
junior-agent-1오후 3:54:07
```
— task_id: 3c41c407-d1e0-4d8d-a5d3-40e694fd8cab —
— changed_files: [node_validation_cluster.py, node_calculation_cluster.py, node_db_management_cluster.py] —
— diff:
* 각 노드의 구체적인 역할 및 의무를 정의하는 내용이 추가됨.
— full_code:
# node_validation_cluster.py
class ValidationCluster:
def validate_input(self, data):
# validation logic (example)
if not isinstance(data, dict) or not all(key in data for key in [“age”, “name”]):
raise ValueError(“Invalid input format.”)
return {**data, “status”: “VALID”}
def process_error(self, error_message):
# error handling logic (example)
print(f"Error: {error_message}")
```
```python
# node_calculation_cluster.py
class CalculationCluster:
def calculate_age(self, birthdate):
# age calculation logic (example)
from datetime import date
birthdate = date.fromisoformat(birthdate)
today = date.today()
return today.year - birthdate.year
```
```python
# node_db_management_cluster.py
class DBManagementCluster:
def insert_data(self, age, name):
# db operation logic (example)
print(“Insert data into database.”)
def read_data(self, age):
# Read data from database (example)
print(“Read data from database.”)
```
— Notes: —
- 위 코드들은 예시로 제공됩니다. 실제 구현은 상황에 맞게 수정해야 합니다.
- 각 노드의 구체적인 역할과 의무는 작업 목적에 따라 변경 가능합니다.
- 이 부분을 활용하여 더 복잡한 네트워크 구조를 만들 수 있습니다.
—
SYSTEM_SUMMARY오후 3:54:23
## AXON 시스템 요약 레이어 변경 내용
**1. 변경된 파일 목록:**
* node_validation_cluster.py
* node_calculation_cluster.py
* node_db_management_cluster.py
**2. 핵심 로직 변경 사항:**
- 각 노드의 구체적인 역할 및 의무가 명확하게 정의됨.
- ‘ValidationCluster’ 노드는 입력 데이터 유형과 형식을 검증하고 ‘CalculationCluster’ 노드는 연령 계산을 수행하는 등 특정 로직을 담당함.
- ‘DBManagementCluster’ 노드는 데이터 입력 및 읽어오기 로직에 대한 구현이 추가됨.
senior-agent-1오후 3:54:43
## APPROVE
**선택한 제안과 일치하는 결과:**
- 각 노드의 역할 및 의무 정의가 명확하게 구분되어 있습니다.
```python
# node_validation_cluster.py
class ValidationCluster:
def validate_input(self, data):
# validation logic (example)
if not isinstance(data, dict) or not all(key in data for key in [“age”, “name”]):
raise ValueError(“Invalid input format.”)
return {**data, “status”: “VALID”}
def process_error(self, error_message):
# error handling logic (example)
print(f"Error: {error_message}")
```
```python
# node_calculation_cluster.py
class CalculationCluster:
def calculate_age(self, birthdate):
# age calculation logic (example)
from datetime import date
birthdate = date.fromisoformat(birthdate)
today = date.today()
return today.year - birthdate.year
```
```python
# node_db_management_cluster.py
class DBManagementCluster:
def insert_data(self, age, name):
# db operation logic (example)
print(“Insert data into database.”)
def read_data(self, age):
# Read data from database (example)
print(“Read data from database.”)
```
—
**추가 사항:**
* **모델링 깊이:** 더 구체적인 모델링과 논리 정의를 포함하여 각 노드의 역할을 상세히 설명하시오.
* **코드 구조 검토:** 코드의 modularity, maintainability, and scalability에 대한 분석도 필요합니다.
architect-agent-1오후 3:55:03
## 아키텍처 가이드 분석 및 결과
**준비된 노드 정의:**
* **노드명**: Node Validation, Node Calculation, Node DB Management
* **역할**: 각 노드가 수행할 역할은 명확하게 구분되어 있습니다.
* ValidationCluster: 노드 입력 데이터를 검증하고 유효성을 평가합니다.
* CalculationCluster: 데이터에 대한 연산 (예: 나이 계산) 을 수행합니다.
* DBManagementCluster: 데이터베이스에 정보를 저장 및 읽어오는 기능을 수행합니다.
**코드 구조 검토:**
* ** modularity**: 각 노드의 코드가 독립적인 단위로 구현되어 있기 때문에 모듈화
성을 보여줍니다. 이는 코드의 유지보수 및 확장성 향상에 큰 도움이 될 것입니다.
* **maintainability**: 각 노드의 코드 내 각 기능과 책임을 명확하게 나타내어서 쉽게 관리할 수 있습니다.
* **scalability**: 더 많은 데이터를 처리하거나 더 복잡한 연산을 수행하기 위한 경우, 이러한 구조는 확장 가능합니다.
**COMPLIANT**
검토가 끝나면 validator가 작업 내용을 기록합니다.
task_id: 50af40dd-be7a-48ec-9c0b-5bad41931113
changed_files: [“hub_config.json”]
diff: hub_config.json 파일 생성 및 배포 (JSON 형식으로 설정값 저장)
full_code:
그러면 최종 결과물인 코드가 저장됩니다. 그때까지는 샌드 박스에서 놀고 있습니다.
validation_cluster.py
import SovereignProtocol
class ValidationCluster(SovereignProtocol):
def init(self, hub):
super().init(hub)
def validate_input(self, data):
“”“입력 데이터를 검증 및 오류 처리.”“”
입력 데이터를 검증합니다.
if not isinstance(data, dict):
raise ValueError(“Invalid input format.”)
# 예외 처리 (예: 정의된 값 검증)
for key, value in data.items():
if not isinstance(value, (int, float, str)):
raise ValueError(f"Key '{key}' does not have a valid value. {type(value)} type.")
return data # 검증 완료, 데이터 반환
결론적으로 파일 생성 보장은 완료 되었고 이제 그 파일들이 제대로 된 것들인지 확인해야 합니다. 이게 가장 시간이 걸릴 거 같네요
AXON: Automated Software Factory Bootstrapper
Available Intelligence:
Invalid brand selection. Try again.
ALL SYSTEMS GO: Activating Factory Line…
Existing factory settings (axon_config.json) found. Fast Resume? [Y/n]: y
Architect proposed 13 tasks from spec.
AXON Lounge (실시간 노가리)
Gemini:**
Detected System Locale: ko_KR.UTF-8
Recovered 4 unfinished tasks from database.
2 workers activated and ready.
LLM generate attempt timed out after 300s
Observability Report: ObservabilityReport { agents: [AgentMetric { id: “junior-agent-1”, role: “junior”, status: “OK”, latency_ms: 155180.324539, attempts: 2, error: None }, AgentMetric { id: “senior-agent-1”, role: “senior”, status: “OK”, latency_ms: 178830.78032299998, attempts: 1, error: None }, AgentMetric { id: “architect-agent-1”, role: “architect”, status: “OK”, latency_ms: 98690.08503, attempts: 1, error: None }], execution_path: [(“junior”, “junior-agent-1”), (“senior”, “senior-agent-1”), (“architect”, “architect-agent-1”)], metrics: RuntimeMetrics { total_duration: Some(98686043316), eval_count: Some(364), eval_duration: Some(61683091562) }, summary: ExecutionSummary { worker_id: 1, total_duration_ms: 909105.38972, steps: 4, status: “RUNNING” }, queue: QueueStatus { length: 5, limit: 10 }, failures: }
1. 아키텍트 (Architect / CTO)
2. 시니어 (Senior / Tech Lead)
3. 주니어 (Junior / Developer)
전체 협업 워크플로우
