AI 코딩 도구의 맹점 해결을 위한 Epistemic Measurement 인프라 설계

Context

기존 AI 코딩 도구들이 모델 성능 향상에만 집중하며 실제 코드베이스 내 품질 측정 지표를 누락한 한계 존재. AI의 과잉 확신으로 인한 잠재적 버그 유입과 디버깅 시간 증가라는 기술적 부채 발생.

Technical Solution

• PREFLIGHT 단계를 통한 AI의 지식 상태 및 Confidence Level 사전 선언 구조 설계
• CHECK 게이트 도입으로 실제 코드 분석 결과와 AI의 추론 사이의 간극을 검증하는 로직 구현
• POSTFLIGHT 프로세스를 통해 Test 결과 및 Linter 리포트 등 결정론적 증거 기반의 사후 검증 수행
• AI의 주장과 실제 결과 사이의 Delta 값을 계산하여 Calibration Score를 산출하는 측정 체계 구축
• Epistemic Vector 추적을 통한 세션 간 학습 상태 및 예측 정확도 향상 여부의 정량적 모니터링
• MIT 라이선스 기반의 Open Source 훅 시스템을 통한 다양한 AI CLI 도구와의 인터페이스 통합