WASM IR 기반의 Gene 아키텍처를 통한 Skill 성능의 정량적 벤치마킹 체계 구축

Context

기존 Skill 개발 환경의 주관적 평가 방식과 엣지 케이스 처리 능력의 불확실성으로 인한 성능 정체 현상 발생. 객관적인 비교 지표 부재로 인해 최적화 방향성을 설정하지 못하는 설계적 한계 직면.

Technical Solution

• WebAssembly IR 컴파일을 통한 플랫폼 독립적인 Gene 구조 설계로 런타임 일관성 확보
• Phenotype Manifest 기반의 입력/출력 및 도메인 정의를 통해 자동화된 Matchmaking 기반 평가 체계 구축
• 표준화된 Task Scenario를 활용한 Fitness Score F(g) 산출로 객관적 성능 측정 로직 구현
• Elo Rating 시스템 도입을 통한 Gene 간 상대적 성능 비교 및 랭킹 기반의 피드백 루프 형성
• Wrapped에서 Native Fidelity로의 단계적 마이그레이션을 통한 인터페이스 오버헤드 제거 및 실행 효율 극대화

Impact

• 5분 이내의 컴파일 프로세스를 통해 42.3 KB 규모의 경량 WASM Binary 생성
• Fitness Score F(g) 0.74에서 0.91까지의 구체적인 성능 목표 설정 및 정량적 추적 가능