init: company-haness 설계

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DongHyeonka
2026-07-23 17:49:00 +09:00
parent 57d1bab894
commit f668d6a158
962 changed files with 98989 additions and 1 deletions
@@ -0,0 +1,14 @@
# Hyeonworks experience-foundation A/B
이 디렉터리는 실험 결과를 미리 주장하지 않는다. `experiment.yaml`은 동일 model/request와 arm별 1회
생성을 강제하는 실행 manifest이며, `status: planned`는 B arm의 accepted benchmark/blueprint/wireframe
exact refs가 아직 결속되지 않았다는 뜻이다.
```bash
python3 .claude/hooks/first_draft_experiment.py plan hyeonworks/experiments/experience-foundation-ab/experiment.yaml
python3 .claude/hooks/first_draft_experiment.py validate hyeonworks/experiments/experience-foundation-ab/experiment.yaml
python3 .claude/hooks/first_draft_experiment.py compare hyeonworks/experiments/experience-foundation-ab/experiment.yaml
```
외부 모델 실행이나 비용은 자동 승인하지 않는다. 실제 두 생성의 model receipt와 출력 exact SHA가 없는
상태에서 `completed`로 바꾸거나 B 우위를 주장하면 validator가 거부한다.
@@ -0,0 +1,32 @@
first-draft-experiment:
version: 1
experiment-id: hyeonworks-experience-foundation-ab-v1
subject: Hyeonworks Technology Atlas
status: planned
model-id: null
request:
ref: request.md
sha256: 2ab2cb065ee1424242c794a72dcb4ea2ccd26ffbb17272d44b5314e773c421b5
control:
same-model: true
same-request-sha256: true
first-result-only: true
generation-attempts-per-arm: 1
revision-count-at-capture: 0
evaluator-blinded: true
arms:
A:
treatment: current-harness
required-input-kinds: [request]
forbidden-input-kinds: [competitive-experience-benchmark, experience-blueprint, wireframe-set, design-md, component-registry]
inputs: []
B:
treatment: experience-foundation
required-input-kinds: [competitive-experience-benchmark, experience-blueprint, wireframe-set, design-md, component-registry]
generation-scope: representative-section-or-core-screen
inputs: []
completion-policy:
output-per-arm: editable-source + desktop/mobile screenshots
evaluation-artifact: first-draft-evaluation
acceptance-reviewer: HUMAN-001
no-quality-claim-before-status: completed
@@ -0,0 +1,11 @@
# Hyeonworks first-draft controlled request
Technology Atlas의 현재 활성 Deep Dive인 Transaction Isolation / Lost Update를 대상으로,
사용자가 5초 안에 제품 목적과 주 행동을 이해하고 Predict → Observe → Compare → Explain →
Transfer 학습 루프에 진입할 수 있는 대표 진입 section과 첫 core-task 화면을 설계·구현한다.
- 동일한 실제 한국어 카피와 동일한 학습 시나리오를 사용한다.
- desktop 1280px와 mobile 360px을 동시에 만든다.
- 수정·재생성 없이 첫 결과만 제출한다.
- 실제 장애를 확정 진단하는 제품처럼 표현하지 않는다.
- 출력은 editable source, local preview, desktop/mobile screenshot을 포함한다.