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From Learning Capture to Self-Evolving Rules: Adding Verification Sweeps to terraphim-agent
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AI/ML

terraphim-agent가 실패 명령어 캡처 시스템에 머신 체크 가능한 검증 패턴과 세션 스코어카드를 추가하여 자체 진화형 규칙 시스템을 구현했다

From Learning Capture to Self-Evolving Rules: Adding Verification Sweeps to terraphim-agent

AlexMikhalev2026년 3월 30일18advanced

Context

기존 terraphim-agent는 Claude Code와 OpenCode에서 실패한 bash 명령어를 캡처하고 학습 데이터베이스에 저장하는 3계층 구조(캡처-가드-조회)를 갖추고 있었다. 그러나 규칙이 텍스트 형태(CLAUDE.md)로만 존재하여 LLM이 따를 수도 있고 아닐 수도 있는 상황이었다.

Technical Solution

  • PostToolUse 훅에서 실패 명령어를 캡처하여 ~/.local/share/terraphim/learnings/에 구조화 파일로 저장하는 캡처 레이어 유지
  • 각 학습 규칙에 verify: Grep("...pattern", path="...") 형식의 머신 체크 가능 검증 패턴 추가
  • 100줄짜리 bash 검증 스위프 스크립트(/boot 스킬)로 세션 시작 시 규칙 준수 여부 자동 확인
  • 50줄 용량 제한과 승격 사다리(1회 교정→로깅, 2회→영구 규칙, 10세션→CLAUDE.md 후보)를 통한 용량 관리
  • evolução 로그(.claude/memory/evolution-log.md)로 규칙 변경 감사 추적 기능 구현
  • /evolve 스킬로 주간 교정 검토 및 규칙 승격 제안 수행

Impact

세션 스코어카드를 통해 교정 수, 검증 규칙 수, 통과율, 위반 수 등의 정량적 추적 가능

Key Takeaway

검증 체크가 없는 규칙은 소원이지만, CTO 승인 없는 규칙은 가정에 불과하다. 검증되고 승인된 가드레일만 살아남는다.


Claude Code 환경에서 terraphim-agent Rust CLI와 100줄 bash 검증 레이어 조합으로 실패 명령어 캡처-자동 검증-정량적 추적의 자체 진화 루프를 구현 시 규칙 준수가 기계적으로 보장되고 시스템 개선을 수치로 증명할 수 있다

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