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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>
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import sys
def main() -> int:
args = sys.argv[1:]
valid = {"-w", "-l", "-c"}
flags: list[str] = []
seen: set[str] = set()
for arg in args:
if arg not in valid:
print(f"wordcount: unknown flag: {arg}", file=sys.stderr)
return 2
if arg in seen:
continue
seen.add(arg)
flags.append(arg)
if not flags:
flags = ["-l", "-w", "-c"]
data = sys.stdin.read()
counts: dict[str, int] = {
"-l": data.count("\n"),
"-w": len(data.split()),
"-c": len(data),
}
print(" ".join(str(counts[f]) for f in flags))
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())