5포인트 프로토콜 도입으로 AI 결과물 결함 72% 사전 제거

Context

AI Agent 기반 워크플로우에서 발생한 'Verification Gap'으로 인한 신뢰성 위기 상황. Self-review 과정의 인지 편향으로 인해 SQL Injection 등 치명적 보안 결함이 반복적으로 배포되는 한계점 노출.

Technical Solution

• verify-checklist.py 기반의 430라인 Quality Gate를 통한 강제적 검증 단계 설계
• 모든 정량적 주장에 대해 API Response 및 Log 파일 등 원천 데이터 링크를 요구하는 Evidence Citation 구조 도입
• 데이터 신선도 유지를 위해 검증 시점 기준 24시간 이내의 데이터만 인정하는 Timestamp Freshness 룰 적용
• Adversarial Testing Agent 'Hammer'를 통한 공격적 보안 스캔 및 CVE 취약점 검토 자동화
• 단순 활동 로그가 아닌 구체적인 Artifact 존재 여부를 확인하는 Theater Pattern Detection 로직 구현
• 불확실한 추정치에 대해 Confidence Interval 명시를 강제하는 Uncertainty Disclosure 원칙 적용