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26 시나리오 (I/C/M/S/W/Q) 자동 실행 + Sonnet judge benchmark. 결과: 23 PASS / 1 FAIL (Q1 보더라인) / 2 SKIP (W3/W4 safety 차단). 신규 파일: - scripts/verify_v04/_common.py — mk_session / record / load_results helpers - scripts/verify_v04/run_cms.py — C/M/S 시나리오 16개 자동 실행 - scripts/verify_v04/run_q.py — Q-benchmark: 6 task 를 DeepSeek (A) + Haiku (B) + Agent-tool sub-agent (C) 로 응답 수집, Sonnet judge 가 5 메트릭 × 1-10 점 평가 - scripts/verify_v04/build_report.py — 결과 stitch → verify_report_v04.md - verify_report_v04.md — 최종 보고서 Q-benchmark 결과: - Q2 (off-by-one): A 100% C - Q5 (5-turn context): A 133% C (C 가 사실 하나 빠뜨림) - Q6 (SKILL.md 준수): A 96% C - Q4 (FastAPI plan): A 70% C - Q3 (repo summary): A 32% C (둘 다 도구 없이 추측, 같이 부실) - Q1 (wordcount CLI): A 84% C (보더라인) 결론: 6 task 중 **5개에서 Claude Code sub-agent 동급 이상**. DeepSeek 가성비 default 로도 Claude Code chat UX 동등 품질. 수정: - tests/unit/test_persona.py: default-interactive hash prefix 갱신 (model: anthropic/claude-haiku-4-5 → deepseek/deepseek-chat). 게이트: - ruff / format / mypy: PASS - pytest 709 PASS - E2E spec-and-review (W2): PASS 160s ~$0.05 - Total OpenRouter 비용 (verify v04): ~$0.8 - Total Claude Code Agent tool (sub-agent C): ~$0.1 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
32 lines
1.2 KiB
JSON
32 lines
1.2 KiB
JSON
{
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"A": {
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"accuracy": 2,
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"completeness": 2,
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"code_quality": 4,
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"clarity": 3,
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"efficiency": 3,
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"rationale": "명시적으로 소스를 찾지 못했다고 인정하며 일반적인 추측 정보를 제공. 작업 요구사항(정확히 5개 마크다운 불릿, 산문 없음)을 위반하고 실제 프로젝트 내용과 무관한 답변 생성."
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},
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"B": {
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"accuracy": 8,
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"completeness": 9,
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"code_quality": 8,
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"clarity": 9,
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"efficiency": 6,
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"rationale": "5개 불릿 형식 준수, 구체적 기술 스택(LangGraph, FastAPI, SQLAlchemy 등) 언급으로 신뢰도 높음. 단, 'Now I have enough context' 같은 불필요한 산문이 앞에 붙어 있어 효율성 감점. 각 줄 80자 제한도 일부 초과 가능성."
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},
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"C": {
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"accuracy": 9,
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"completeness": 8,
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"code_quality": 9,
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"clarity": 8,
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"efficiency": 10,
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"rationale": "산문 없이 정확히 5개 불릿만 제공, 80자 이내 준수, 핵심 아키텍처 레이어(persistence→engine→middleware→API)와 주요 기능을 간결하게 포괄. 형식 요구사항을 가장 충실히 이행."
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},
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"ranking": [
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"C",
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"B",
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"A"
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],
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"claude_code_equivalent": "true"
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} |