chore: my-deepagent-seed (BudgetTracker PoC + v0.1.0 seed assets)
Pre-flight assets prepared on the main machine before the new-machine rewrite of my-deepagent in Python. - poc/: BudgetTracker + CostMiddleware + MockChatModel PoC. Validates wrap_model_call pattern, SQLite WAL + ON CONFLICT upsert, per-scope cap accounting. 5/5 pytest PASS in isolated uv venv. - schemas/: 10 personas (Anthropic Sonnet/Opus/Haiku + DeepSeek mix), 3 workflows (spec-and-review, bug-fix-with-reproduction, code-investigation), 4 artifact JSON Schemas (dev/spec@1, dev/phase-plan@1, dev/review-finding-batch@1, common/final-report@1). - schemas/validate.py: pydantic + Draft202012 cross-validation. 18/18 assets verified. - README.md: new-machine bootstrap instructions. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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chungyeong
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my-deepagent-seed/README.md
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193
my-deepagent-seed/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,193 @@
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# my-deepagent v0.1.0 Seed Assets
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이 디렉토리는 새 머신(`/Users/1111615/Desktop/Repository/my-deepagent`)에서 v0.1.0 개발을 시작할 때 사용하는 자산 묶음입니다. 메인 머신에서 **실제 검증 완료** (deepagents 0.6.1 API inspect, OpenRouter ChatOpenAI 인스턴스화, BudgetTracker PoC pytest 5/5 PASS, 시드 yaml/json 18개 validate.py 통과).
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## 구성
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```
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my-deepagent-seed/
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├── README.md # 이 문서
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├── poc/ # BudgetTracker + CostMiddleware PoC (검증 완료)
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│ ├── pyproject.toml
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│ ├── src/poc/{budget,pricing,middleware,mock_model}.py
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│ └── tests/test_budget.py # 5/5 PASSED
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└── schemas/ # v0.1.0 시드 자산 (validate.py 통과)
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├── validate.py
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├── personas/ # 10개 yaml
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│ ├── default-interactive@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-spec-writer@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-phase-planner@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-code-editor@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-code-reviewer@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-security-auditor@1.yaml
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│ ├── openrouter-deepseek-verifier@1.yaml
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│ ├── openrouter-claude-debugger@1.yaml
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│ ├── openrouter-deepseek-log-analyzer@1.yaml
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│ └── openrouter-claude-architect@1.yaml
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├── workflows/ # 3개 yaml
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│ ├── spec-and-review@1.yaml
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│ ├── bug-fix-with-reproduction@1.yaml
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│ └── code-investigation@1.yaml
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└── artifacts/ # 4개 JSON Schema 2020-12
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├── dev/{spec,phase-plan,review-finding-batch}@1.json
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└── common/final-report@1.json
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```
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## 새 머신으로 옮기는 방법
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이 디렉토리는 메인 머신 워크트리 안에 있습니다. 새 머신에서 사용하려면:
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### 옵션 A: tar.zst 압축 후 수동 복사 (가장 단순)
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```bash
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# 메인 머신에서
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cd /Users/chungyeong/Desktop/Dev/dev-puppeteer/.claude/worktrees/sad-satoshi-d938d4
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tar --zstd -cf /tmp/my-deepagent-seed.tar.zst my-deepagent-seed/
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# AirDrop / scp / iCloud Drive 등으로 새 머신에 복사
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# 새 머신에서
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cd /Users/1111615/Desktop/Repository
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tar --zstd -xf my-deepagent-seed.tar.zst
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mv my-deepagent-seed my-deepagent # 이름 변경
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```
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### 옵션 B: Git push/clone
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```bash
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# 메인 머신에서 (워크트리에 commit 후)
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git add my-deepagent-seed/
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git commit -m "feat: my-deepagent v0.1.0 seed assets"
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git push origin claude/sad-satoshi-d938d4
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# 새 머신에서
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git clone <repo-url>
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# my-deepagent-seed/ 디렉토리만 추출 후 새 위치로 이동
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```
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### 옵션 C: 클립보드 (작은 파일은)
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각 yaml/json/py를 채팅에서 복사 → 새 머신 에디터에 paste.
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## 새 머신 시작 절차 (Step 0)
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```bash
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cd /Users/1111615/Desktop/Repository/my-deepagent
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# 1. uv 설치 (없으면)
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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# 2. Python 프로젝트 초기화
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uv init --no-readme
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# 3. 의존성 추가 (정확한 1.x 버전)
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uv add \
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'deepagents>=0.6.1,<0.7.0' \
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||||
'langchain>=1.3.0,<2.0.0' \
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||||
'langchain-core>=1.4.0,<2.0.0' \
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||||
'langchain-openai>=1.2.1,<2.0.0' \
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||||
'langgraph>=1.2.0' \
|
||||
'langgraph-checkpoint-sqlite>=3.1.0' \
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||||
'openai>=2.26.0' \
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||||
'pydantic>=2.9' \
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||||
'pydantic-settings>=2.6' \
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||||
'pyyaml>=6.0' \
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||||
'jsonschema>=4.23' \
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||||
'aiosqlite>=0.20' \
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||||
'alembic>=1.14' \
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||||
'typer>=0.14' \
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||||
'prompt-toolkit>=3.0' \
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||||
'rich>=13.9' \
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||||
'structlog>=24.4' \
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||||
'platformdirs>=4.9' \
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||||
'keyring>=25.7' \
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||||
'zstandard>=0.23' \
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||||
'httpx>=0.28'
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uv add --dev 'pytest>=8.3' 'pytest-asyncio>=0.24' 'pytest-httpx>=0.34' 'ruff>=0.8' 'mypy>=1.13' 'pre-commit>=4.0'
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||||
# 4. 시드 자산을 docs/schemas/ 로 복사
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mkdir -p docs/schemas
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cp -r my-deepagent-seed/schemas/personas docs/schemas/
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cp -r my-deepagent-seed/schemas/workflows docs/schemas/
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cp -r my-deepagent-seed/schemas/artifacts docs/schemas/
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# 5. PoC 코드를 참조 (Step 5/8 구현 시 활용)
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# 직접 복사하지 말고 패턴/구조만 참조해 src/my_deepagent/ 아래로 재작성
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# 6. plan-v2.0 본문을 docs/plan.md로 저장
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# (채팅의 plan v2.0 본문을 통째 복사 + 아래 §10 패치 반영)
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```
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## plan v2.0 §10 middleware 패턴 정정 (필수)
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채팅의 plan v2.0 §10 (DeepAgent Session Wrapper)에 적힌 `cost_middleware(run, phase_def)` 함수형은 **잘못된 패턴**입니다. PoC 검증 결과 langchain 1.x의 정확한 패턴은:
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```python
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||||
from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware
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class CostMiddleware(AgentMiddleware):
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||||
"""Track LLM cost per call. Sub-class pattern (not decorator)."""
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||||
def __init__(
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||||
self,
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||||
tracker: BudgetTracker,
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||||
run_id: UUID | None,
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||||
persona_name: str,
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||||
model_name: str,
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||||
) -> None:
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||||
super().__init__()
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||||
self.tracker = tracker
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||||
self.run_id = run_id
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||||
self.persona_name = persona_name
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||||
self.model_name = model_name
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||||
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||||
async def awrap_model_call(self, request, handler):
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||||
estimated = compute_cost(self.model_name, 1000, 2000) # worst-case estimate
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||||
await self.tracker.assert_can_call(self.run_id, self.persona_name, estimated)
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||||
response = await handler(request)
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||||
usage = getattr(response, "usage_metadata", None) or {}
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||||
actual = compute_cost(
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||||
self.model_name,
|
||||
usage.get("input_tokens", 0),
|
||||
usage.get("output_tokens", 0),
|
||||
)
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||||
await self.tracker.record(self.run_id, self.persona_name, actual)
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||||
return response
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```
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핵심:
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- `AgentMiddleware` **subclass** (decorator 아님)
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- `awrap_model_call` async 메서드 오버라이드 (sync 변형 없음)
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- `from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware` (정확한 import)
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||||
- `create_deep_agent(..., middleware=[CostMiddleware(tracker, run_id, persona.name, persona.model)])`
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`audit_tool_middleware`, `safety_middleware`, `fallback_middleware`, `phase_artifact_watcher`도 동일 패턴(class subclass + async method override)으로 구현. plan v2.0 §10 코드 블록을 위 형식으로 교체.
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## PoC에서 검증된 핵심 사실
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1. **deepagents 0.6.1**: 실제 설치 성공, `create_deep_agent` signature 확인됨 — model/tools/system_prompt/subagents/middleware/checkpointer/interrupt_on/permissions/backend/skills/memory/response_format 등 모두 keyword args
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2. **SubAgent는 TypedDict**: `name`, `description`, `system_prompt` 필수. dict 그대로 전달 가능
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3. **FilesystemPermission은 dataclass**: `operations` / `paths` (절대 경로 강제, `..`/`~` 금지) / `mode`
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4. **LocalShellBackend**: `execute` tool 동작용 backend. `inherit_env=False` 권장 (보안)
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5. **OpenRouter 통합 검증**: `ChatOpenAI(model="...", api_key="sk-or-...", base_url="https://openrouter.ai/api/v1", max_tokens=...)` 인스턴스화 성공
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6. **AgentMiddleware**: subclass + `awrap_model_call` async 패턴 (위 정정)
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7. **BudgetTracker**: SQLite WAL + `ON CONFLICT DO UPDATE` upsert로 concurrent-safe ledger 가능 (PoC 검증)
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## v0.1.0 6주 계획 (Step 0 ~ 16)
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채팅의 plan v2.0 §25 참조. 각 Step 끝에:
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```bash
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uv run ruff check . && uv run ruff format --check . && uv run mypy --strict . && uv run pytest
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```
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모두 PASS → commit → 다음 Step.
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## 모델 위임 (메모리 룰)
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- Python 구현 → sonnet 서브에이전트
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- 코드 리뷰 → opus 서브에이전트
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- 리뷰 지적 수정 → sonnet
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- 메인 스레드 (Claude Code, Opus 4.7) 는 오케스트레이션만
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## 다음 액션 (새 머신에서)
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1. 위 "새 머신 시작 절차" 1~6 실행
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2. Claude Code 새 세션: `claude`
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3. 첫 메시지로 plan v2.0 본문 + 본 README의 §10 정정 패치 + "Step 0부터 진행해" 지시
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4. Step 0 (스캐폴딩) → Step 1 (core) → ... 순차 진행
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5. 각 Step에서 sonnet 서브에이전트에 실제 구현 위임 (메인 스레드는 오케스트레이션)
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