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| interview-prep / manifest-driven-multi-platform-agent-harness | interview-prep | raw |
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2026-07-20 | collecting |
interview-prep: manifest-driven-multi-platform-agent-harness
부모
- raw/branch-notes/chore-harness-policy-engine-alignment — 동일 Clean Architecture 하네스를 여러 agent platform에 적용한 실제 설계·검증 경험.
질문
- 질문 원문: 여러 AI coding agent 플랫폼에서 모듈 경계와 review evidence를 일관되게 강제하려면 하네스를 어떻게 설계하겠습니까?
- 출처: 이번 작업에서 도출한 예상 질문
- 받은 날짜·맥락: 해당 없음
질문 의도 추론
- 핵심 평가 대상: SSOT 설계, fail-closed validation, code generation, risk-based workflow, 한계 인식.
- 함정: prompt 문구만 동기화하고 실제 module topology·hook contract·evidence identity를 검증하지 않는 답변.
- 후속 질문: ignored 파일의 revision identity, platform-specific hook, baseline failure 분리, authenticated E2E 한계.
답변 재료
- 사실: 19개 leaf module의 topology와 dependency를 registry 하나로 옮겼다. 근거: branch D1.
- 사실: verdict는 counts equation, command rows, revision/rule hash, upstream artifact를 검증한다. 근거: branch D2.
- 사실: canonical agent 5개에서 네 종류 플랫폼 산출물을 생성하고 hash parity를 검사한다. 근거: branch D3.
- 경험: nested path/import gate blind spot과 ignored guidance hash 누락을 mutation review로 잡았다. 근거: branch §마주친 문제.
- 트레이드오프: strict fail-closed는 stale evidence를 막지만 local workflow 마찰을 늘린다. risk/evidence profile로 저위험 작업의 비용을 줄였다. 근거: branch D4.
- 한계: authenticated 외부 제품 golden run과 production 전체 check green은 달성하지 못했다.
근거
- raw/branch-notes/chore-harness-policy-engine-alignment D1-D5, §검증 결과.
- raw/official-docs/google-antigravity-hooks — Antigravity hook contract.
미해결
- 실제 세 플랫폼의 lifecycle 차이가 static adapter test로 모두 잡히는지.
- Codex/Claude의 공식 hook lifecycle과 Antigravity Stop 재진입 차이를 공통 evidence model이 충분히 흡수하는지.
- 확인 방법: 인증 환경 golden task와 evidence JSON 비교, failure mutation 반복.
답변 경계
- 자신 있게 말할 수 있는 범위: repository-local registry, mutation, renderer parity, strict schema 검증은 local verified.
- 공식 문서를 다시 봐야 하는 부분: 제품 버전별 hook event/permission 변화.
- 절대 과장하지 말 것: static parity를 실제 production/platform E2E 검증이라고 말하지 않는다.
관련
- raw/blog-topics/manifest-driven-agent-harness-policy-engine
- canonical interview: 생성 전.