Livingrimoire 기반 모듈형 학습 및 발화 제어 스킬 구현

Context

정적인 AI 응답 패턴에서 벗어나 사용자 상호작용에 따라 동적으로 언어 능력이 변화하는 페르소나 구현 필요성 제기. 기존 시스템의 단일한 응답 구조를 탈피하여 배경에서 독립적으로 작동하는 모듈형 스킬 아키텍처 요구.

Technical Solution

• Livingrimoire 아키텍처 기반의 독립적 Skill 클래스 설계를 통한 제로 프릭션 플러그인 구조 확보
• Word Frequency 기반의 학습 임계값(8회 반복) 설정을 통한 단어 습득 로직 구현
• FIFO(First-In-First-Out) 방식의 Max Vocabulary(5개) 제한을 통한 메모리 효율 및 캐릭터성 유지
• 입력 텍스트 길이에 따른 조건부 분기(5자 초과 시 'chii')를 이용한 가변적 발화 생성
• 확률적 샘플링(80% 기본음, 20% 학습 단어)을 통한 자연스러운 언어 습득 표현
• PercentDripper 및 CodeParser를 활용한 백그라운드 실행 및 런타임 토글 제어