CYS Harness Creator

도메인 한 문장을, 실제로 발화하는 풀스택 Claude Code 프리미티브 하네스로 컴파일하는 메타스킬 팩토리.

/harness-creator 한 번으로 검증된·비용통제된·재개가능한 하네스(orchestrator SKILL + .claude/agents + Sub-agents + Agent Teams + Hooks + .claude/skills + 상속 게놈 + 장기기억 + git repo)가 산출됩니다. 개인·내부용.

이 팩토리는 AgenticWorkflow의 만능줄기세포(Pluripotent Stem Cell) 게놈에서 분화한 세포입니다. 부모의 전체 DNA(절대기준·품질 게이트·안전·기억 체계)를 그대로 물려받되, 그 prose 영혼을 CYS의 머신체크 게이트로 승격합니다 — “rules-as-essays → rules-as-assertions”.

그리고 줄기세포의 분화처럼 — 이 팩토리가 낳는 모든 하네스는 부모의 전체 게놈을 참조가 아니라 그대로 임베드합니다. validate_harness.py가 상속을 정적으로 강제하므로, 게놈을 빠뜨린 하네스는 빌드되지 않습니다. 상세: CONSTITUTION.md.

절대규칙(A1): 산출 하네스의 실행은 100% Claude Code 프리미티브(Agent / TeamCreate / SendMessage / TaskCreate)다. 결정론 Python(hook·검증기·메모리 스크립트)은 실행이 아니라 가드레일(발화·강제·기억)이다. 제거 시 도메인의 답이 바뀌면 불법, 차단·저장·측정·파싱만 하면 합법. Mode-A workflow.js는 제품에서 은퇴 — 공장 내부 측정 도구로만 생존한다.

프로젝트 목표

입력:  도메인 한 문장              예) "경쟁사 인텔리전스 자동 수집·요약"
  │
  ▼   4-스테이지 컴파일 (Research → Planning → Implementation → Evolution)
  │   graph.json (불변 계약 · 중간 산출물) — 머신체크 빌드 게이트 통과
  ▼
출력:  실제로 발화하는 풀스택 하네스   orchestrator SKILL + agents + hooks + 게놈 + 메모리 + git repo

graph.json을 만드는 것은 중간 산출물입니다. cd && claude로 열면 그 세션의 hook이 발화하고 오케스트레이터가 Claude 프리미티브로 그래프를 실행하는 것 — 그것이 최종 목표입니다.

빠른 시작

1. 스킬 설치 — 쉬운 것부터

진입점은 /harness-creator 스킬 하나입니다. 아래에서 편한 방법 하나만 고르면 됩니다(쉬운 순). 모든 셸 명령은 이 저장소 루트에서 실행합니다.

① 플러그인 마켓플레이스 — Claude Code 안에서 두 줄 (가장 쉬움)

/plugin marketplace add idoforgod/cys-harness-creator
/plugin install harness-creator@cys-harness-marketplace

GitHub 대신 로컬 클론을 마켓플레이스로 등록해도 됩니다 — /plugin marketplace add /Users/cys/Desktop/CYSjavis/cys-harness-creator 후 동일하게 install.

② 번들 설치 스크립트 — 셸 한 줄 (활성 프로필)

./install.sh        # SKILL.md + references 8종 → $CLAUDE_CONFIG_DIR/skills/harness-creator/ (기본 ~/.claude)

③ 멀티 프로필 동시 설치 — 마스터·워커 프로필 한 번에

./install.sh ~/.claude ~/.claude-cysinsight ~/.claude-cysfuturist

④ 수동 심링크 — 개발용(SKILL.md 편집이 즉시 반영)

mkdir -p ~/.claude/skills
ln -s "$PWD/skills/harness-creator" ~/.claude/skills/harness-creator

공통 전제: 어느 방법이든 스킬은 /harness-creator 진입점만 등록합니다. 실제 도구(warrant.py·emit_orchestrator.py·validate_harness.py 등)는 이 저장소 클론에 그대로 남아 TOOLS_ROOT=/Users/cys/Desktop/CYSjavis/cys-harness-creator에서 실행됩니다(SKILL.md의 고정 경로). 따라서 이 저장소가 그 경로에 클론되어 있어야 합니다(개인·내부용 전제). 설치 후 /harness-creator 으로 호출합니다.

2. 빠른 검증 (프리미티브 경로)

TR=/Users/cys/Desktop/CYSjavis/cys-harness-creator
python3 "$TR"/warrant.py --graph examples/deep-research/.harness/graph.json   # 비용밴드 (→ 사람 승인)
python3 "$TR"/emit_orchestrator.py examples/deep-research                     # graph.json → 오케스트레이터 + agents + 게놈
python3 "$TR"/validate_harness.py  examples/deep-research                     # PASS (exit 0)
python3 -m pytest tests/test_factory.py -q                                    # 134 factory tests

# in-project 오버레이 설치:  python3 "$TR"/emit_orchestrator.py  --in-project

실행 핸드오프: 산출 후 하네스를 실행하려면 cd && claude로 새 세션을 열어야 그 세션의 settings.json hook이 발화합니다(공장 세션이 아님).

왜 풀스택 하네스인가

대부분의 "하네스"는 스택의 한두 조각입니다 — 프롬프트 템플릿 하나, 단일 에이전트, 또는 워크플로우 스크립트. /harness-creator가 산출하는 것은 다릅니다: 도메인 작업을 실제로 수행하는 데 필요한 수직 전 계층을 한 번에 인스턴스화하고, 서로 맞물려 돌아가게 합니다. 그래서 "풀스택"입니다 — 6종 Claude Code 프리미티브(실행 계층)를 거버넌스·지속·계약 계층이 감싼 형태입니다.

  ▲ 거버넌스    warrant 사전승인(P5) + budget 런타임 ceiling(exit-2)
  │ 계약        머신체크 graph.json(불변 SoT) + graph.lock(sha256)
  │ 수명주기    git repo + 진화 시스템(E1-E6 · change-history)
  │ 지속 기억   2-tier 장기기억(Context Preservation + 교차-실행 메모리)
  │ 상속 DNA    AgenticWorkflow 게놈 — 참조가 아니라 임베드
  ├─ 6종 Claude Code 프리미티브 (A2 floor · 전부 강제) ──────────
  │ Orchestrator SKILL   그래프 실행 진입점(WHO × HOW 조율)
  │ Agent Teams          TeamCreate / TaskCreate(deps) / SendMessage / TeamDelete
  │ Sub-agents (Agent)   위임 실행 단위
  │ .claude/agents/      WHO — 노드별 전문 에이전트(model 티어 · least-priv tools)
  │ .claude/skills/      도메인 HOW — 하이브리드 스킬
  ▼ Hooks               런타임 가드레일(L0-L2 · budget · SOT · 보안, exit-2 발화)

풀스택이어야 하는 이유

1. 각 층은 다른 층이 못 하는 일을 한다. 에이전트는 추론하고, 팀은 의존성을 조율하고, 훅은 결정론적으로 강제하고, 스킬은 도메인 how를 싣고, 메모리는 세션을 넘어 지속하고, 게놈은 상속된 품질·안전 DNA를 강제합니다. 한 층을 빼면 그 능력이 통째로 사라집니다 — 프롬프트 한 덩어리로는 의존성 조율도, exit-2 강제도, 교차-실행 기억도 할 수 없습니다.
2. "풀스택"은 수사가 아니라 빌드 게이트가 거부하는 조건이다 (A2 floor). validate_harness.py의 ALL_PRIMITIVES_PRESENT가 6종 프리미티브 전부를 요구합니다. 하나라도 빠지면 빌드 실패입니다(그래서 execution_mode는 team/hybrid만 가능 — pure-agent는 TeamCreate가 없어 탈락). 조각난 하네스는 애초에 출하되지 않습니다. 상세 계약은 아래 산출 하네스 — 6종 프리미티브 섹션을 참고.
3. 풀스택이라야 산출물이 그 자체로 돌아간다. cd && claude 한 번이면 그 세션의 hook이 발화하고 오케스트레이터가 프리미티브로 그래프를 실행합니다 — 사용자가 따로 배선할 것이 없습니다. 반쪽 하네스는 "이 부분은 직접 연결하세요"가 남지만, 풀스택은 발화 준비가 끝난 상태(자기완결 · 실행가능 · 거버넌스 · 진화가능)로 나옵니다.
4. 조립 설명서가 아니라 조립된 기계. prose 규칙(essays)이나 단일 프롬프트는 "이렇게 만드세요"를 줍니다. CYS는 검증되고 · 비용통제되고 · 재개가능한, 이미 조립된 기계를 줍니다 — 부모 게놈의 절대기준까지 임베드한 채로(“rules-as-essays → rules-as-assertions”).

워크플로우 구조

팩토리는 AgenticWorkflow의 3단계(Research → Planning → Implementation)를 상속하되, 그 앞에 PRE 게이트를, 뒤에 Evolution 단계를 더해 4-스테이지로 운영합니다. 각 단계는 CYS 머신체크 게이트로 강제됩니다.

Implementation은 P5 사람 승인 전 실행 금지. 진화로 라우팅된 수정은 해당 Implementation 단계로 재진입해 validate 재통과가 강제됩니다(진화가 계약을 퇴행시키지 못함).

프로젝트 구조

cys-harness-creator/
├── README.md                    # 이 파일 — 프로젝트 개요
├── CONSTITUTION.md              # 불변 절대기준 (AC-1/2/3) — 모든 산출 하네스가 임베드 상속
├── constants.json               # 튜너블 상수 SoT (티어비용·MAX_FANOUT·밴드·15pp 마진)
├── graph.schema.json            # graph.json 계약 스키마 (7 topology × 4 mechanism)
├── model-tier-policy.js         # 역할 → 모델 티어 SoT
├── install.sh                   # /harness-creator 스킬 전역 설치 (멀티 프로필)
├── Makefile                     # test / eval 타깃
│
├── ─── 팩토리 도구 (제품 emit 파이프라인) ───────────────────
├── warrant.py                   # PRE: 분류 게이트 + team-aware 비용밴드
├── audit_harness.py             # R1: 상태감사 (new/extend/maintain + 드리프트)
├── emit_orchestrator.py         # I3: graph.json → 오케스트레이터 SKILL + agents + 게놈 + 메모리
├── emit_domain_skill.py         # I2: 하이브리드 도메인 스킬 (skill 모드 노드만)
├── inherit_genome.py            # I4: 게놈 전수 + .harness/memory/ 시드
├── validate_harness.py          # I5: 머신체크 빌드 게이트 (exit 0/1/2)
├── lift_gate.py                 # I6: 스킬 lift 측정 게이트 (baseline 미달 시 출하 거부)
├── eval_topology.py             # E2: 8 use case parity matcher
├── h2h_aggregate.py             # E2: 헤드투헤드 집계 (median + 15pp 마진)
├── evolve_harness.py            # E3-E6: 진화 (피드백 라우팅 + change-history + proactive)
├── emit_workflow.py             # 공장내부 측정 전용 (제품 emit 아님)
├── h2h_suite.workflow.js        # 공장내부 측정 전용 (블라인드 h2h 스위트)
│
├── skills/harness-creator/      # 메타스킬 — /harness-creator 진입점
│   ├── SKILL.md                 # 진입점 (WHY + 4-스테이지 워크플로우 + 산출 체크리스트)
│   └── references/              # 8-파일 맵 (필요 시 Read)
│       ├── IMPLEMENTATION-STATUS.md     # 먼저 읽기 — 구현 현황 (모든 서술에 우선)
│       ├── architecture-patterns.md     # 7 토폴로지 × 4 메커니즘 + 8 use case
│       ├── graph-and-orchestration.md   # graph.json 저작 + 실제 team emit
│       ├── skill-and-agent-authoring.md # agent .md + 하이브리드 author-or-inline
│       ├── genome-and-runtime.md        # 게놈 발화 방식 + 2 설치모드
│       ├── evolution-and-memory.md      # Phase-7 진화 + 2-tier 메모리
│       ├── testing-and-measurement.md   # validate 카탈로그 + lift + h2h
│       └── qa-guide.md                  # QA 경계교차 + 7 버그패턴
│
├── genome/                      # AgenticWorkflow 부모 게놈 (모든 하네스에 이식)
│   ├── CLAUDE.md · AGENTS.md · GEMINI.md · soul.md · DECISION-LOG.md
│   ├── .claude/
│   │   ├── settings.json        # Hook 설정
│   │   ├── agents/              # reviewer · fact-checker · translator (적대적 리뷰 DNA)
│   │   ├── commands/            # 6 슬래시 명령어
│   │   ├── hooks/scripts/       # Context Preservation + 검증 + 보안 hook
│   │   └── skills/              # workflow-generator · spec-grounded-workflow · doctoral-writing
│   ├── docs/{protocols,guides,adr}/   # 상세 프로토콜·가이드·ADR
│   ├── prompt-runner/           # 보관 capability (산출 하네스의 실행 경로 아님)
│   ├── prompt/ · translations/glossary.yaml
│   └── soul.md                  # DNA 유전 정의 (CONSTITUTION의 출처)
│
├── templates/
│   ├── hooks/                   # 산출 하네스에 배선되는 런타임 발화 hook
│   │   ├── qa_gate_runner.py    # L0-L2 게이트 발화 (gate_or_block 경유)
│   │   ├── gate_or_block.py     # 게이트 프리미티브 (exit-2 차단)
│   │   ├── budget_block.py      # spawn ceiling 발화 (PreToolUse Agent|Task|TeamCreate)
│   │   ├── spawn_counter.py     # budget.spawns_used 증분
│   │   ├── sot_init.py          # state.yaml 시드 (SessionStart)
│   │   └── cys_log_tokens.py    # 토큰 tally (advisory)
│   └── inherited-dna.md.tmpl    # harness.md 게놈 가시화 템플릿
│
├── lib/
│   ├── toposort.py              # 결정론 위상정렬
│   ├── atomic_write.py          # temp→rename 원자적 쓰기 (UTF-8 고정)
│   └── query_norm.py            # 회상 키 단일 정규화기 (emit·bootstrap 공용)
│
├── examples/                    # 4 작동 예제 하네스 (team 모드, validate 0/0)
│   ├── deep-research/           # pipeline — gather→fetch→verify→synthesize
│   ├── competitor-watch/        # 경쟁사 모니터링
│   ├── design-decision/         # producer-reviewer + L2 적대적 리뷰
│   └── ticket-triage/           # 티켓 분류·우선순위·라우팅
│
├── design/                      # 설계·전략 문서
│   ├── STRATEGY-AND-DESIGN.md   # 설계 전모 (잠금결정 · 백로그)
│   ├── compare-vs-idoforgod-harness.md
│   └── … (philosophy · blueprint · pivot)
│
├── tests/test_factory.py        # 팩토리 자기테스트 (134 tests)
└── .claude-plugin/              # plugin.json · marketplace.json (/harness-creator 플러그인)

메타스킬

팩토리의 진입점은 단 하나의 스킬입니다.

팩토리 도구 (제품 emit 경로)

graph.json을 단일 진실원천으로 삼아 하네스를 컴파일하는 결정론 도구들입니다. 모두 python3 "$TOOLS_ROOT"/.py로 호출합니다.

emit_orchestrator.py가 도메인 스킬·게놈 전수를 자동 호출합니다. workflow.js는 emit되지 않습니다(은퇴).

산출 하네스 — 6종 프리미티브 (A2 floor)

모든 빌드 하네스는 6종 Claude Code 프리미티브를 전부 인스턴스화해야 합니다. 하나라도 빠지면 ALL_PRIMITIVES_PRESENT가 빌드를 실패시킵니다. 따라서 execution_mode는 team 또는 hybrid이며(pure-agent는 TeamCreate가 없어 실패), 실험 플래그가 없는 환경에서 팀은 sub-agent로 graceful-degrade합니다.

토폴로지(7): pipeline · dispatch · fan-out-fan-in · producer-reviewer · supervisor · expert-pool · hierarchical 결정 메커니즘(4): single · majority-vote · debate-with-judge · reflect-then-revise

머신체크 빌드 게이트 (validate_harness.py)

idoforgod의 advisory prose와 달리, CYS의 규칙은 정적으로 강제됩니다. validate_harness.py(49 머신체크 코드)가 위반 시 빌드를 실패시키고, 런타임 규칙은 hook으로 발화합니다. 설치 모드(self-contained/in-project)는 .harness/GENOME.json의 install_mode로 자동 분기됩니다.

검증은 빌드 게이트(validate_harness.py)의 일부이며, 산출 하네스 내부에서는 런타임에 L0–L2 4계층 품질 게이트가 hook으로 발화합니다 — L0(Anti-Skip) + L1(Verification, 필수·fail-closed) + L1.5(pACS) + L2(적대적 리뷰, fire-on-presence).

상속 게놈 — 런타임 발화 hook

산출 하네스는 부모 게놈의 hook을 자식 settings.json에 배선받아, 실세션에서 가드레일이 발화합니다(advisory 아님). CYS 발화 hook + 부모 게놈 hook이 함께 작동합니다.

상세: references/genome-and-runtime.md.

2-tier 장기기억

세션을 넘어 지식을 축적·활용하는 메커니즘입니다. 이론적 토대는 게놈의 RLM(Recursive Language Models) 논문에 있습니다.

• Tier I — Context Preservation: 컨텍스트 토큰 초과·/clear·압축 시 작업 내역 상실 방지. 스냅샷 + [CONTEXT RECOVERY] 복원 + RLM knowledge-index. (.claude/context-snapshots/)
• Tier II — RLM 교차-실행 메모리: .harness/memory/(archive.manifest.json·domain-knowledge.yaml·runs/index.jsonl·risk/decisions.jsonl)에 도메인 지식을 idempotent 누적. 재emit이 기존 run을 파괴하지 않음.

회상·기록·판단은 프리미티브/agent의 도메인 작업(A1 준수)이며, Python은 시드·인덱스·파싱만 담당합니다. 상세: references/evolution-and-memory.md.

비용 거버넌스

"품질 최우선"이 "무한 비용"은 아닙니다. 비용은 무시하되 가시화·강제합니다.

• 사전 가시화 — warrant.py가 team-aware 토큰 비용밴드를 산정 → P5 사람 승인 게이트.
• 런타임 강제 — budget_block.py(PreToolUse Agent|Task|TeamCreate)가 spawn-count/fanout ceiling을 exit-2로 강제. (per-call 토큰 계측은 호스트가 신뢰성 있게 노출하지 않으므로 토큰 tally는 advisory.)
• 티어 정책 — model-tier-policy.js가 품질 임계 노드에 최고티어(opus)를 배정. n_agents ≤ MAX_FANOUT(5), 약한 다수 대신 강한 소수.

측정 (정직, stamped)

blind 헤드투헤드 — C2(CYS 하네스) vs C3(no-harness opus), 8-assertion scorecard, median + 15pp 마진:

stamp된 수치 데이터포인트는 deep-research 하나(위 verdict 아티팩트). verification-heavy 레인은 rate-limit으로 미완(_workspace/h2h/runs.json: n_actual:0)이라 수치를 stamp하지 않습니다 — 미측정 데이터를 결과로 주장하지 않습니다(+37.5pp 교훈). 정직한 결론: 현대 opus single-pass가 객관적 scorecard에서 이미 천장에 가까워 하네스가 마진으로 이기는 것은 어렵습니다. 더 많은 도메인을 뒤져 ≥15pp를 낚는 것은 벤치마크 게이밍이므로 하지 않습니다. 하네스의 가치는 scorecard 승리가 아니라 parity(목표 충족) + 결정론적 인프라(DNA 발화·비용 거버넌스·머신체크 계약)에 있습니다.

절대기준 (CONSTITUTION)

출처 DNA는 AgenticWorkflow soul.md의 만능줄기세포 게놈입니다. 원본의 prose 영혼을 CYS의 머신체크 게이트로 승격하며, 모든 생성 하네스가 임베드 상속하고 validate_harness.py가 강제합니다.

1. AC-1 — Quality > Everything — 속도·비용·작업량·시간제약은 의사결정 기준에서 제외. 유일한 기준은 최종 산출물 품질. 단계를 줄여 빨리 끝내기보다 단계를 늘려 품질을 높이는 경로를 선택.
2. AC-2 — Single-File SOT + Single-Writer — 공유 상태는 단일 진실원천(.harness/state.yaml)에 집중, 쓰기는 오케스트레이터(Team Lead) 단독. 병렬 에이전트는 read-only이거나 자신의 output-*만 쓴다. 모든 SOT 쓰기는 lib/atomic_write.py(temp→rename) 경유.
3. AC-3 — Code Change Protocol — 코드 변경 전 ① 의도 명확화 → ② 영향범위 분석 → ③ 변경 설계. 분석 깊이는 변경 규모에 비례(proportionality), 변경된 모든 줄은 작업지시로 추적 가능(외과적 변경).

상세: CONSTITUTION.md.

예제 (examples/)

4개의 작동 예제 하네스 — 모두 team 모드이며 validate_harness.py PASS(0/0).

각 예제에는 .harness/graph.json(불변 계약) + harness.md(게놈 가시화) + .claude/(런타임 DNA) + schemas/가 포함됩니다.

현재 상태

• M0–M8 (완료) — 프리미티브-위임 모순 봉쇄 · 4계층 QA + Context Preservation 일급화 · all-6 프리미티브 floor + 7 토폴로지 · 하이브리드 도메인 스킬 · Phase-0 감사 · Phase-7 진화 · RLM 교차-실행 메모리 · 8 use case parity · 정직성 가드
• P1.2 in-project 오버레이 설치(호스트 보존) · P1.3 lift 빌드 배선 · P1.4 h2h StructuredOutput 견고화
• P2 라이브 DNA 발화 end-to-end 증명 + 7-dim 적대적 전수감사(18 confirmed) 후 P0×3·robustness×4·P1×4·P2 보강
• 자동 교정 루프 — 린터(lint_guard)+맞춤법(spell_guard)+프리커밋(precommit_gate)이 exit-2 + stderr로 Claude 자가수정 유도(팩토리 자기적용 + 게놈 전수, .lint-guard 토글)
• 3층위 장기기억 self-hosting — 회상→주입→릴레이→증분의 4 게이트(MEMORY_RECALL_WIRED·AGENT_MEMORY_CONTRACT·MEMORY_RELAY_WIRED·MEMORY_INCREMENTAL_WIRED)가 메모리 도관을 wiring으로 강제; 팩토리·빌드·산출 하네스 3층위에서 단일 메커니즘 dogfood
• 134 factory tests green · 4 예제 validate 0/0

알려진 통합 경계

커스텀 agentType(researcher 등)는 하네스가 활성 Claude Code 세션의 CWD일 때 .claude/agents/에서 해석됩니다. 따라서 라이브 실행은 cd && claude로 새 세션을 열어 수행합니다(그 세션의 settings.json hook이 발화 — 공장 세션이 아님).

문서 읽기 순서

IMPLEMENTATION-STATUS.md가 다른 모든 서술(이 README 포함)에 우선합니다. reference가 무엇을 설명하든, 실제로 emit/validate에 구현됐는지는 그 문서로 확정됩니다.