최근 연구와 다음 작은 언어 기능

2026-10-09: 상태·선택·재생을 도구 사이에 연결하기

후속 적용: 경로를 고르고 조립하기까지 한 명령으로

작업장 PR48의 assemble은 실제 사전 확인을 읽어 Gooo 규칙으로 모델·고정 순서·중단 경로를 고릅니다. 조립·실행·저장 재생을 이어서 실행하고, 기본 화면에는 선택 이유와 결과 위치를 표시합니다. 모델 범위에 맞는지를 따로 읽고 명령을 다시 구성하던 작업을 줄였습니다. 짧은 보고서에서 전체 그래프를 덜어내고 원본과 지문을 연결했습니다. 구현·재현 자료.

추가 조사에서는 Michael Lynch의 10월7일 글쓰기 사례를 참고해 사용 안내에 첫 명령과 얻을 결과를 앞에 두었습니다. HN에 다시 올라온 htmx의 Yes, and는 2월27일 글이며, 복잡성을 이해하고 코드를 읽을 수 있어야 한다는 관점을 소스와 선택 기록을 남기는 기준으로 참고했습니다. OpenTelemetry의 10월8일 원문은 사용자가 선택한 도구로 관측 맥락을 전달하는 원리를 설명합니다. 현재는 원본 JSON 연결을 개선했고, OTLP와 OSC7501 연결은 실제 소비 도구가 필요한 시점까지 보류했습니다. 적용·보류 범위.

후속 확인: 조립 전에 지원하는 선택 공간 보여 주기

Hacker News·GeekNews·GitHub Trending을 다시 확인하고, GeekNews에 올라온 tinyjs의 원문을 읽었습니다. capabilities()는 실행 환경에서 쓸 수 있는 기능을, requirements()는 부족한 조건과 해결 정보를 돌려줍니다.

이 원리는 이번 자체 모델 관측에서 드러난 사용성 문제와 맞습니다. 모델을 읽는 것과 해당 프로그램의 선택 공간을 표현할 수 있는 것은 별도 조건입니다. 한 필드 예제는 세 필드를 요구하는 모델 형식과 맞지 않아 호출 0회로 진행됐습니다. 세 종류의 값을 조립하는 예제에서는 호출 1회와 첫 선택 7/12, 검사 후 12/12를 확인했습니다.

이후 소스·모델 사전 확인을 별도 공개 개발 브랜치에 구현했습니다. 기존 body-context --model이 실제 파일의 규격으로 입력 표현을 고르고, 사용할 수 있으면 READY_FOR_RANKING, 표현이 맞지 않으면 그 이유를 돌려줍니다. 조회는 예측·후보 테스트 0회이며, 실제 후속 조립과 입력 지문이 같은지 확인했습니다. 전체 CLI·코드 생성 회귀 검사와 실제 조립·저장 재생이 통과했습니다. 후속 PR 1423는 조회를 실제 네이티브 배포 프로필과 도움말에 연결했습니다. 한글·영문 조회 두 개와 조립·재생 여덟 개를 남기고, 조회 때 준비한 입력이 실제 조립에도 쓰였는지 확인합니다. 빠진 카운터를 0회로 읽는 오류도 회귀 검사에서 거절합니다. 원본 필수 CI와 네 플랫폼7/7을 확인해 dev e5be9871에 병합했습니다. 새 dev 푸시의 준비 조건도7/7입니다. 공개0.6.21에는 포함되지 않았습니다. 첫 후보의 네 플랫폼 검사는 통과했습니다. CI에서 확인한 테스트의 Go 코드 정리 차이 한 줄을 재현·수정했고, 새 소스의 네이티브 조회·조립·재생과 도움말을 다시 확인했습니다.

언어 예제를 네 플랫폼에서 돌리는 과정에서는 Windows의 짧은 추론이 0ns로 관측되어 재생 검증에서 거절되는 문제도 찾았습니다. 호출 1회와 필드 검사 12/12를 완료한 원본을 보존하고, 수정 배포 후보 PR 1420에서 0ns를 그대로 인정하면서 호출·예측·선택 순서의 검증을 유지했습니다. 로컬 회귀·배포 검사에 이어 수정 후보의 네 플랫폼 실행과 배포 근거 7/7이 통과했습니다. Windows 실제 관측은 추론 0ns와 호출 1회를 그대로 남겼고 실행·저장 재생이 4/4입니다. 필수 CI와 원본 검증을 확인해 dev d4d0966f에 병합했습니다. 같은 소스로 0.6.21을 공개하고 설치본의 고정 순서·모델·저장 재생까지 확인했습니다.

앞서 적용한 상태와 근거 연결

오늘 Hacker News·GeekNews·GitHub Trending을 보고 원문까지 확인했습니다. Jevman의 제한된 방향 선택과 게임 재생, claude-mem의 작은 색인에서 원본 관측으로 이어지는 구조가 현재 Gooo 작업에 잘 맞았습니다. GeekNews에서 찾은 Self-Harness는 6월 제출·8월 수정 논문이며, 실패 흔적을 작은 운영 정책 변경과 회귀 검사로 연결하는 참고 자료로 읽었습니다.

이번에 적용한 것은 실패 진단의 next-context.json입니다. Gooo 규칙이 만든 다음 작업과 타입이 있는 상태를 먼저 읽고, 필요하면 파일 경로·크기·지문·JSON 위치를 따라 전체 근거를 볼 수 있습니다. 실제 Windows 실패 기록을 고정 순서와 기존 자체 모델로 읽어 같은 진단을 얻었고, 저장 재생은 새 추론 0회였습니다. 11개 합성 상태 조합의 진단과 context 연결 회귀 검사를 통과했습니다. 두 작성 사례의 선택 필드 검사 6/6과 정답 없는 실제 입력 0/0을 각각 기록했습니다. 실패 예제에서 만든 사례이므로 별도 일반화 성과로 계산하지 않습니다.

공개 작업장 PR 47은 PR·push CI와 원본 결과를 확인한 뒤 main 59bc4118에 병합했습니다. 검사한 파일 트리와 병합 결과도 같습니다. 연결 코드는 Go이며, 새 모델 다운로드나 추가 학습 없이 기존 모델을 사용했습니다. 진단 이후 작업을 자동으로 실행하는 연결은 다음 실험 범위입니다. 원문 출처·구현 범위·후속 아이디어, 실제 실행과 근거 파일.

패키지 인터페이스 기능은 필수 CI와 네 플랫폼 검사를 거쳐 개발 브랜치에 병합했습니다. 0.6.19 준비 PR 1413에서 각 배포 플랫폼이 실제 인터페이스 명령을 반복 실행해 확인하도록 추가했습니다. 필수 검사와 공개·설치 확인을 이어서 마쳤습니다. 현재 공개판은 0.6.21이며, 같은 활동 ID로 영어·한글 이름의 변수·조건문을 실행하는 예제를 제공합니다. 개발 브랜치에 병합한 타입 이름 기능은 자체 모델의 첫 제안 7/12와 사례 검사 후 12/12, 별도 네 입력의 실행 4/4를 함께 공개합니다. 상태·선택·관측·재생을 같이 남기자는 외부 사례의 원리를 실제 언어 예제에서 이어갑니다.

2026-10-08 후속 구현: 보조 함수를 바꾼 뒤 조립 이어가기

저장한 함수 조립을 이어가는 경로를 구현하고 고정 소스·자체 모델·아홉 실제 실행을 공개했습니다. 바뀐 함수에 의존하는 기존 후보를 다시 검사하고 과거 단계는 당시 소스로 재현합니다. 중첩 예제의 앱 출력은 0/2에서 2/2, 자체 모델 진단 앱은 2/4에서 4/4로 이어졌습니다. 후속 조립과 재실행은 새 추론 0회입니다.

이는 아래 배포 이후의 개발 소스에 해당합니다. 다음 작업은 패키지 사용 흐름으로의 연결과 후보 평가 중 중첩 호출의 입력 기록입니다. 실제 도구에서 드러난 표현과 재사용의 부족을 언어 개발과 학습 자료에 연결하는 성장 방향을 따릅니다.

2026-10-08 공개 배포와 다음 성장 과제

0.6.6 개발판을 공개하고, 내려받은 macOS arm64 실행 파일로 여덟 흐름을 확인했습니다. 새 진단 도구는 8/8 출력, 보조 함수 호출 앱은 4/4, 일찍 멈춘 앱은 2/4를 남겼습니다. 실행·시간·모델 원본을 배포 전 개발 후보의 관측과 구분해 공개합니다.

다음 순서는 작은 도구를 통한 언어 발전입니다. 보조 함수가 바뀌었을 때 호출자의 이전 검사 결과를 다시 확인하고, Gooo가 남긴 다음 작업 제안을 실제 후속 조립으로 연결합니다. 소스가 조립 공간과 검사 기준을 정하고 모델이 탐색 순서를 제안한다는 경계를 유지합니다. 외부 개발자가 재현하고 자신의 과제로 바꿀 수 있는지가 공개 설명과 사용성의 기준입니다.

2026-10-08 후속: Gooo 부품과 조립 정책 재사용

보조 함수 조립과 Gooo 정책을 연결했습니다. 앱이 호출할 보조 함수의 본문을 먼저 만들고, 패키지의 공통 조건을 재사용합니다. 부분 조립을 남겨 Gooo 설명 도구에 전달하는 경로도 개발 후보에서 확인했습니다. 부품은 3/5 사례를 맞히고 앱은 2/4 출력을 맞히는 결과를 따로 기록합니다. 설명 도구는 다음 후보 탐색을 제안하며, 이 관측은 제안의 자동 실행까지 포함하지 않습니다.

다음 언어 과제는 바뀐 보조 함수에 영향을 받는 호출자를 다시 조립하고, 보존할 수 있는 결정은 이어 쓰는 것입니다. 후보 평가 중 간접 호출 인자도 기록해야 합니다. 개발 후보·공개 배포·외부 재현은 각각의 근거로 확인합니다. 위 안내에 고정 소스, 실제 자체 모델 사용, 부분 결과와 배포 상태를 모았습니다.

2026-10-08 갱신: 조립 결과를 Gooo 도구로 계속 사용하기

이번에는 작은 진단 도구를 설치하고 재사용하는 흐름을 완성했습니다. Gooo가 진단 조건과 레코드 선택지를 선언하고, Go가 파일과 네이티브 실행을 연결합니다. 선택한 프로그램을 저장해 두면 새 입력에는 다시 추론할 필요가 없습니다. 저장된 조립 기록을 다른 Gooo 설명 패키지에 전달해 다음 작업을 계산하는 경로도 0.6.5 개발판에 포함했습니다. 시작 템플릿은 후속 dev 소스 25df2948에 병합했습니다.

기존 자체 QAT 모델을 실제 개발에 사용하면서, 모델의 첫 제안이 설명에서 빠지는 오류를 발견해 수정했습니다. 첫 후보는 조립 사례 3/5를 맞혔고 다음 후보가 5/5를 충족했습니다. 그 과정과 수정 전후 기록을 공개 관측에 남겼습니다. 선택 사례의 충족, 실제 출력의 충족, 모델의 확률을 각각 읽습니다.

성장의 기준은 다른 개발자가 작은 도구를 따라 실행하고 자신의 과제로 바꿀 수 있는지입니다. 같은 선언·후보·예산·검사 조건에서 결정론 경로와 모델을 비교하고, 다음에는 다른 도메인과 모델로 넓힙니다. 모델을 바꿀 때도 Gooo의 구성 규칙과 검사 기준을 유지하며, 예산 안에서 달라진 결과를 기록합니다. 선택지를 표현할 수 없었던 실패는 다음 언어 기능의 근거로 사용합니다. 연구 가설·비교 조건·성장 단계.

2026-10-06 갱신: 타입이 다른 IR 구멍을 한 Gooo 선언에서 조립하기

컴파일러 PR #1267은 Gooo의 source_fill에서 각 코드 구멍에 별도 문법을 지정하도록 확장했습니다. 예를 들어 조건은 integer-predicate/v1, 반환값은 integer-offset-constant/v1로 선언할 수 있습니다. 컴파일러가 후보를 만들고 완성된 조합을 타입 검사·유한 사례로 평가합니다. Laya가 설정되면 완성된 조합을 고르는 요청을 보내고, 연결되지 않으면 같은 후보에서 결정론적으로 진행합니다.

조건부 예제는 선언된 입력 3개에서 3/3을 만족했습니다. 동시에 생성 가능한 조건 후보의 일부만 예산 안에서 탐색했으므로 문법 완전성은 PROGRESS입니다. 3/3은 전체 정수 입력의 정확성이나 자연어 의도 충족률을 뜻하지 않습니다. Laya 연동 계약은 가짜 HTTP 서버를 쓰는 테스트로 확인했으며, 이 실험의 로컬 실행에서 실제 Laya 응답 시간이나 CPU 사용량을 측정하지 않았습니다.

PR #1267의 필수 여섯 CI 체크가 통과한 뒤 dev에 병합했습니다. 이어 PR #1268의 정확한 트리 승격 검증을 통과해 main에도 반영했습니다. main과 dev의 트리 ID는 6c1c6c1a7b1358e425b78cdf68ce42444609ebaf로 같습니다. 구현 및 Gooo 예제는 소스 조립 문서와 언어 방향 문서에 있습니다.

다음 단계에서는 조건·값 문법의 범위를 확장하면서 별도 입력 사례와 독립 실행 결과를 함께 추가하고, 부분 탐색 지표가 놓칠 수 있는 후보도 기록합니다.

2026-10-04에 조회한 Laya, 최근 논문, OpenAI·Meta의 공식 자료와 해커뉴스·긱뉴스의 사용 기록을 읽고 Gooo의 다음 작업을 좁혔습니다. 아래 언어·모델 후속 관측은2026-10-05까지 갱신했습니다. 작은 업무 범위를 선언하고, 적은 학습으로 조립한 뒤, 실행에서 얻은 사실로 완성도를 높이는 방향입니다.

최근 추가: 언어 생태계 요소를 Gooo로 구성하기

다음 작업의 비중을 언어를 실제로 사용하는 도구로 옮겼습니다. 생태계 작업장에 Gooo 표준 함수, 부분 충족과 다음 작업을 구성하는 진단 프로그램, 새 Gooo 파일을 만드는 프로그램을 공개했습니다. Gooo의 지역 변수·조건문·필드 선택·명시적 연결을 사용하고 기존 자체 모델을 후보 순서 제안에 연결했습니다. 로컬 고정 사례의151/151출력·66/66필드를 확인했고 실제 생성물과 저장 재실행을 공개합니다.

라이브러리 참조와 공개 함수 계약, 선언에서 사용 안내를 생성하는 도구, 실제 진단과 편집기의 연결을 작은 후속 기능으로 개발하려 합니다.

새 reference 기능은 컴파일러의 실제 공개 인터페이스 JSON에서 선언을 가져와 Gooo가 API 참조 문서를 구성합니다. CI의 실제 Linux 결과, 로컬의 기대 문서 비교와 저장 재실행을 공개했습니다. 지문을 문서에 보존하고, 코드가 선언하지 않은 런타임 설명은 만들지 않습니다.

이번에는 공개 이슈 #1023의 완전성 영수증 원칙을 작업장에 적용했습니다. recipes/completeness.gooo가 영수증 구조와 최초 미해결 단계 계산을 소유하고, Go 경계는 기존 검증 결과의 해시·컴파일러 출처·생성 코드·저장 재실행을 대조합니다. 예제 실행은 선언·생성· 역관찰·출처를 PASS, 독립 사용 사례 범위가 작은 현재 상태를 PROGRESS, 계측하지 않은 외부 효과 경계를 UNKNOWN으로 기록했습니다. 한 숫자로 합치지 않으며 이 결과는 workbench 예제만 설명합니다. 저장소 HEAD 불일치나 불완전한 검증 자료는 출처 PASS가 되지 않도록 확인합니다. CI와 보관 자료는 v0.4.0 실험 릴리스에 있습니다.

영수증의 사용 사례 축에 넣을 구체적인 Gooo 도메인으로 인보이스 승인을 추가했습니다. 활동은 제출되지 않은 송장과 비활성 검토자를 각각 거절하고, 제출된 송장과 활성 검토자는 승인합니다. 별도 사례 파일의 세 기대값을 네이티브 실행으로 비교해 출력 6개·필드 18개를 확인한 뒤 저장 조립을 재실행했습니다. CI 보관물에는 입력 사례와 Gooo 선언, 생성 Go, 실제 관측, 재실행이 포함됩니다. 이 유한 시연만으로 사용 사례 축을 완료 처리하지 않아 PROGRESS는 유지합니다.

자연어 기능 탐색은 이제 작업장 명령에 연결했습니다. JEV가 질의를 카탈로그에 대응하고, Gooo가 상태·선언 지문·첫 미해결 단계를 평가합니다. “코드 생성은 어떻게 해?”가 AVAILABLE이어도 생성 능력은 증명되지 않으므로 use_case=PROGRESS, first_unresolved_stage=generation으로 남깁니다. JEV 입력 단계에서 발견한 조사 결합과 provenance alias 분류 문제는 공개 PR #483에 수정했으며 전체 usage-contract race CI는 확인 중입니다. 한국어 질의의 선언부터 재실행까지의 고정 관측과 체크섬도 공개했습니다. macOS arm64·Linux amd64 실행 파일과 CI 보관물을 포함한 v0.5.0 실험 릴리스도 main a21dae06ee646ed1a6dd9967d697b2298a085647에서 배포했습니다. 이 바이너리는 고정된 JEV commit을 포함하며 JEV의 전체 race 검증은 아직 진행 중입니다. 다음 실질 단계는 해당 생성 능력을 선언에서 실제 산출물·역관찰 자료까지 연결하는 것입니다. 현재 영수증은 범용 능력 발견이나 저장소 간 완전성 전파까지 측정하지 않습니다.

앞선 추가: 값의 출처와 실패한 조합 이후의 생성

값의 출처는 지역 정의·복사·필드 갱신·조건 합류와 조기 반환 뒤의 경로를 소스 그래프로 만듭니다. 현재 기록과 저장 기록이 같게 보이던 사례를 새 배열에서 구분했고, 이름과 예시 입력값 변경의 관계도 유지했습니다. 이 단계는 새 입력과 호출 경로를 구현한 관측이며 새 가중치 학습을 준비합니다. 다음에는 여덟 요구 조합과 유지·부정 요구, 새 한영 표현을 작은 동일 학습 예산에서 비교하고 실제 생성 프로그램의 필드 완전성을 함께 계산합니다.

추가로 후보 조합 실패 후 이어가기를 개발했습니다. 각각 유효한 선택지를 함께 고르면 저장 변수가 미사용 상태가 되어 탐색이 멈추는 문제를 재현했습니다. 문제 조합을 기록한 뒤 계속 진행하면, 공개된 동일 가중치로 선택 필드15/15개·실제 출력14/14개를 완료했습니다. 작은 예산의 12/15 부분 결과와 실패 후보도 유지합니다. Go 요약은 시도·테스트·타입 탈락 수를 분리해 표시합니다. mainPR1238에 병합·설치한 실행기에서도 같은 결과를 확인했습니다. 두 작업자의32요청을 네 번 관측했고, 각각480/480선택 필드와 타입 탈락32개를 보존했습니다. 고정 분할을 둔 다음 작은 학습 계획은 같은 후보식에서 필드 쓰기 위치만 바꾸는 여덟 형태를 비교합니다. 새 출처 가중치 학습은 아직입니다.

최근 추가: 실제 필드 후보식과 의도로 작은 모델 학습

필드별 공유 판단을 이어 실험했습니다. 같은3,840회 갱신으로2,072개 매개변수를 학습했습니다. 기본 표현의 본문 평가에서 첫 조합은 FP32 75.0%·QAT87.5%, 새 표현에서는23.4%·19.9%였습니다. 실제360개 그래프를 생성하고 바로 실행했습니다. 선택 확률과 실행에서 맞은 필드의 비율을 구분하며, 기존 소스 뱅크를 재사용해 용량도 제한합니다. 다음 언어 작업은 새 표현과 필드 의존 관계를 구체적으로 관측하고 작은 판단 자료를IR에서 구성하는 것입니다.

후속 반대·혼합 요구 실험을 진행했습니다. 같은 크기의 자체 모델과 실제 후보식을 유지하고, 역할별 반대 요구의 여덟 조합을 가르칩니다. GPU3,840회 갱신은 전체7.21초였고, 다른 본문1,536개 평가의 첫 완전 조합은 기존12.5%→FP32 27.6%, 다른 본문·새 표현512개에서는15.8%였습니다. 삼진QAT의 해당 수치는13.8%·12.7%로 개선이 작았습니다.

360회 실제 조립·720회 실행에서 활성 필드와 입력을 그대로 반환한 필드를 나눠 셉니다. 첫 후보의 활성 필드는FP32 108/144개, 결정론72/144개였습니다. Go 요약 명령과 공개 모델·예제 를 추가했습니다. 이 제안에서 이어진 필드별 공유 판단은 위 새 실험으로 공개했습니다. 같은 학습 예산에서 모델 크기와 본문 축의 완전성이 개선됐고, 새 표현의 실제 실행에는 퇴행이 남았습니다. 다음 언어 작업은 후보식의 지역값 바인딩과 필드 사이의 의존 관계를IR 문맥에 구체적으로 담는 것입니다.

앞선 필드 학습

자체 필드 모델을 새로운 초기값에서 GPU480회로 학습하고 공개했습니다. 여덟 본문·표현식 모양의768개 소스 관측을 만들어, 384개 학습·192개 보정·192개 평가로 나눴습니다. Go가 원본 특징을 다시 계산하고, FP32·PTQ·QAT의 판단과 실제 코드 조립을 확인합니다. 첫 후보에 완전한 조합을 넣은 평가 소스 수는192·70·134개, 판단 중앙값은약16µs입니다.

별도100회 조립·200회 실행에서 새로운 입력과 일부만 맞은 결과를 유지했습니다. 같은 선택지의 의도를 반대로 바꾸면 자체 모델의 첫 후보 필드 충족이12/24개로 떨어졌습니다. 역할별로 같은 코드 선택지에 반대 요구를 짝지어 가르치는 자료가 다음 작업입니다. 여덟 후보의 유한 탐색은 이 실패에서도24/24개를 회복했습니다.

실험 과정에서 else가 없는 조건문을 거부하던 사용성 제약도 찾았습니다. 조기 반환과 중첩 지역값 갱신을 지원하도록 개발 #1229에 반영했고, 타입·범위·전체 반환 검사와 Linux 실제 실행을 확인했습니다. main #1230도 전체12개 검사 후 병합해 aeff3641로 설치했습니다. 모델 파일·학습·실행 원본.

앞선 추가: 조립한 프로그램을 다음 입력에 바로 쓰기

그래프 재사용을 개발 #1227·main #1228로 병합하고 두 실행기를 main 7acccf56로 설치했습니다. 모델이 조립할 때 한 번 판단하고, 만든 프로그램은 첫 실행에서 빌드한 다음 현재 입력마다 두 번 실행해 실제 값을 남깁니다. 한 작성 예제의 여섯 묶음을 설치본의 저장 조립으로 비교한 전체 시간 중앙값은약2.33초→0.50초였습니다. 여섯 명령과 한 명령의 시작 비용도 포함하며 CPU 시간은1.45초→0.36초, 최대 메모리는약83MiB로 비슷했습니다. 새 자체 FP32 판단 중앙값은18.792µs입니다.

새 입력에서 이전 결과를 쓰는 일을 검사하고, 일부 기대값만 맞은 기록도 유지합니다. 가중치는 그대로이며 다음 학습은 다른 본문 모양과 필드 문맥에 집중합니다.

앞선 추가: 필드 후보식 조립과 부분 완전성

필드 후보식 조립을 개발 PR #1225에 구현했습니다. 기록 생성자 안에 두 후보식을 심고, 작은 모델 또는 결정론 경로로 조립합니다. 한 작성 본문에서 예산 1·2·4·8회에 따라 15개 기대 필드를 40·60·80·100% 채웠으며 두 방식의 충족 수는 같았습니다. 필드 지표는 전체 사례 2/5가 유지되는 동안의 진전도 보여줍니다. 저장 JSON의 공백 차이에 따른 재실행 오류와 작은 문법 사용자의 불필요한 모델 의존성도 후속 수정했습니다.

main #1226의 전체 검사 후 f6da667e를 설치했습니다. 설치본의 새 30개 관측도 같은 본문·Go 지문과 유한 결과를 유지했고, 추론 중앙값31.625µs·명령 전체 약323ms를 기록했습니다. 부분 결과에서 남은 필드 이름과 값을 보여주는 요약을 추가했습니다. 이후 위 그래프 재사용을 구현해 반복 빌드 비용을 줄였으며, 다른 소스 모양을 위한 필드 학습을 계속 진행합니다.

다음에는 다양한 필드 문맥을 위한 소형 학습을 다룹니다. 제공한 사례의 충족률과 비용을 함께 보며, 작은 변화가 실제 사용 흐름에서 작동하는지 확인하는 방식으로 이어갑니다.

앞선 추가: 제목·상태를 담은 기록을 연결하기

그 뒤의 확장은 기록을 본문 사이에 전달하기입니다. 개발 #1223에서 생성자·필드 읽기·지역 복사·전체 교체·동등 비교를 구현하고 병합했습니다. 작은 업무의 제목과 상태가 실제 본문을 거쳐 다음 판단에 들어갑니다. 한 그래프의 반복 관측은 432/432, 별도 새 실행 사례는 96/96을 충족했습니다. 자체 모델은 정수 조립 후보의 순위를 제안하고 기록 본문은 Gooo 선언을 따릅니다. 추론 중앙값은 26.9μs였지만 생성 전체는 모델 12.80ms·결정론 11.77ms였습니다. 다음에는 기록 필드의 선택지와 필드별 완전성 요약, 컴파일 결과 재사용으로 범위를 좁힙니다.

main #1224의 배포 확인을 마쳐 b629a664로 설치했습니다. 설치본에서도 432/432와 같은 생성 지문을 유지했습니다. Go 결과 요약이 상태 기대값의 미충족을 35/36과 필드 이름으로 보여주고, 기대값을 생략한 실제 실행의 필드 36개를 미관측으로 표시합니다. 다음에는 필드 선택지를 직접 조립하는 기능과 컴파일 결과를 다음 요청에 재사용하는 흐름을 진행합니다.

앞선 추가: 선언 순서로 여러 입력을 연결하기

개발 #1221은 Add(Integer, Integer)의 두 위치를 따로 유지하고, 뺄셈의 전달 순서와 Label(Integer, Boolean, Text)의 일부 연결을 실제 본문까지 이어갑니다. 같은 그래프의 열두 반복 제어에서 588/588 결과와 입력 1,008개·연결 전달 504개를 확인했습니다. 자체 모델은 Left 조립 후보를 세 번 제안했으며 첫 후보 0/6·후속 후보 6/6과 비용을 함께 기록했습니다. 준비 함수의 소스 분할을 정리한 후속 후보 6b6c86f2는 각 전체 CI·독립 증거 확인 후 개발 #1221·main #1222로 병합했고 main 1bef47fc로 설치했습니다. 설치본에서도 같은 588/588과 생성 지문, 동시 요청 98/98·추가 입력 42/42·틀린 기대값 48/49를 확인했습니다. 새 생성 중앙값은 모델 9.449ms·결정론 8.480ms이며 모델 가중치는 유지했습니다. 입력 작성과 따라 할 명령을 먼저 읽을 수 있습니다.

최근 추가: 본문과 조립 규칙을 같은 Gooo 선언에 두기

그 다음 작은 확장은 실제 함수 본문 연결입니다. 정수 조립 둘, 참거짓·텍스트의 일반 본문 다섯을 선언의 bind로 연결했습니다. 하나의 프로그램에서 여러 시작 입력과 결과의 분기 전달을 확인하며, 모델은 조립 순위에 사용합니다. 코드가 만들어지면 바로 Go로 빌드·실행하고 중간 값도 남깁니다. 한 작성 프로그램의 새 생성 여섯 번·저장 기록 재실행 여섯 번에서 유한 기대값 588/588을 관측했습니다. 모델 첫 후보는 0/6·1/3이었고 테스트 탐색이 뒤를 이었습니다. 여러 입력의 합류는 위 후속 개발로 이어졌고, 다음 본문 확장에는 기록값과 호출·반복이 남아 있습니다.

개발 #1219·main #1220을 전체 CI·독립 증거 후 병합하고 main 2d1ce2d0로 설치했습니다. 설치 후 같은 588/588과 동일한 생성 지문을 확인했으며, 동시 두 요청 98/98·추가 세 입력의 두 경로 42/42도 관측했습니다. 틀린 기대값은 48/49로 남았습니다. 현재 실행 범위와 실제 시간 변화는 위 사용 가이드에 따로 기록했습니다.

후속 개발 #1217은 선택된 본문을 다음 생성에 다시 쓰는 문제를 다룹니다. 기준 본문과 선택 경로를 Gooo에 보존해 변수 대안과 위치가 어긋나는 사례를 해결했습니다. 실제 자체 모델을 쓴 12회 연속·제어 생성에서 별도 실행 108/108을 확인했고, 결과를 Gooo로 저장하는 과정은 추가 추론 0번입니다. 사용 흐름과 측정을 함께 읽을 수 있습니다. 새 학습량을 늘리기 전에 언어가 결과를 이어 쓸 수 있게 하는 작은 기능을 먼저 확인했습니다. main #1218·CI37190298986의 전체 검사와 독립 증거를 확인해 병합하고 main f62eb5f0로 설치했습니다. 설치본에서 같은 열두 번의 관측을 재현했고, 저장한 Gooo를 받은 병렬 실행기의 여덟 요청도 72/72 실행 기대값을 충족했습니다.

외부 계획을 따로 준비하던 흐름을 줄였습니다. 활동의 assembling에 허용할 선택, 한영 의도, 유한 기대값과 예산을 함께 적습니다. 구문·중간 표현·양방향 변환을 거쳐 기존 코드 조립으로 전개하며, 파일 실행과 별도 작업자도 선언을 직접 읽습니다. 조건, 지역값, 대입과 문장 순서의 선택을 연결했습니다.

개발 #1215·main #1216를 각 CI와 독립 증거 후 병합하고 main 8a08adbb로 CLI·실행기를 설치했습니다. 설치 후 별도 16개 요청에서 144/144 기대값과 정상 병렬 실행을 확인했습니다. 연구 PR #4도 20개 검사 통과 후 병합했고, Hugging Face 모델 카드와 관측 부록을 갱신했습니다.

두 작성 과제의 32회 생성·64회 실제 실행에서 선택 예시 128/128과 별도 실행 예시 288/288을 확인했습니다. 모델의 첫 후보는 0/5와 1/3, 결정론의 첫 후보는 1/5와 3/3이었습니다. 이번 모델 순위가 더 약했으며 유한 탐색이 충족을 회복했습니다. 가중치를 그대로 사용해 추가 학습 없이 관측했고, 실패·시간·후보 수를 함께 남깁니다.

사용법·관측 범위·다음 개선.

최근 추가: 생성한 본문을 별도 도구 설정 없이 실행하기

소스·레시피·기대값으로 본문을 조립한 뒤 실행 도구 설정에서 멈추는 사용성 문제를 고쳤습니다. 이전 설치는 같은 본문과 선택 사례 5/5를 만들었지만 PATH의 Go1.26.5에서 멈췄습니다. 실제 Go1.27.1은 이미 설치돼 있었습니다.

기본 실행은 PATH, 컴파일러의 로컬 GOROOT, 정확한 버전·플랫폼의 도구체인 캐시 순으로 확인합니다. 경로를 제거한 빌드에서 GOROOT가 비는 실제 사례도 반영했습니다. 이 조회는 도구를 내려받거나 새 프로세스를 시작하지 않습니다. 명시한 --go-bin은 우선하며 실제 버전 오류를 보존합니다.

개발 #1213과 main #1214는 각각 자체 CI·독립 증거 확인 후 병합했습니다. main 33846f9e로 두 실행기를 함께 설치했고, CLI·별도 실행기의 자체 모델·결정론 요청은 각 모드 두 건씩 별도 사례 11/11을 완료했습니다. 모델과 가중치는 그대로이며, 선택 사례 5/5와 생성 결과도 유지했습니다. 새 설치의 재사용 응답은 모델 32.439ms·결정론 28.481ms의 단일 관측입니다.

한 명령으로 실행하는 안내와 측정 범위 · 실제 후보 실행 기록.

앞선 추가: 조건식을 경로 레시피 안에서 쓰기

2026-10-04 개발 #1210에서 타입이 정해진 본문 경로 레시피에 >, >=, !=, 불리언 !를 추가했습니다. 컴파일러는 새 SDK 연산을 만들지 않고 기존 <, <=, 동등 비교로 이를 낮춥니다. 예제 하나에서 조건, 지역값, 대입, 분기와 반환을 함께 조립합니다. 같은 트리를 main 승격 PR #1212로 병합했습니다. main 7da09722에서 CLI와 실행기를 Go 1.27.1로 다시 빌드해 설치했고, 독립 증거 검증도 통과했습니다.

선택 실험은 이진 선택 세 개로 가능한 여덟 경로를 선언했습니다. 자체 소형 모델은 요구한 두 번째 지역값 대신 기본값을 첫 후보로 제안했고, 올바른 선택은 확률 순위 3위였습니다. 유한 TDD 검증은 모델 경로에서 후보 3개, 결정론 경로에서 후보 2개를 살폈고 둘 다 선택 사례 5/5와 같은 생성 digest를 얻었습니다. 별도 컴파일 실행 사례도 각각 11/11이었습니다. 이 관측은 한 작성 과제의 결과이며 전체 입력 의미나 자연어 의도 완전성을 뜻하지 않습니다. 여기서는 결정론이 더 적은 후보를 평가했습니다.

재현 중에는 언어 코드 오류와 도구 경로 오류도 구분했습니다. 로컬 기본 go는 1.26.5였지만 실행 자료와 body-path-run의 요구 도구는 1.27.1이었습니다. command -v go를 자식 도구로 넘긴 실행은 정확성 검증 전에 버전 검사에서 멈췄습니다. GOTOOLCHAIN=go1.27.1 go env GOROOT로 도구체인을 선택하고 그 bin/go를 지정하자 양쪽 경로가 11/11로 완료됐습니다. main 설치본에서도 두 모드가 같은 생성 결과를 내고 각각 11/11 실행을 통과했습니다. 실험 PR #2의 Linux 재생 작업도 통과했습니다. 문서와 CI에서 실행 도구 버전을 명시하도록 고쳤습니다.

모델은 직접 코드젠을 빠르게 하지 않았습니다. 새 프로세스 10회의 중앙값은 모델 사용 11.087ms·CPU 10.098ms·최대 RSS 21,037,056B, 결정론 8.981ms·CPU 8.609ms·최대 RSS 20,201,472B였습니다. 예측 자체의 중앙값은 21.275µs지만 모델 경로가 후보 하나를 더 평가했습니다. 따라서 현재 이 모델의 역할은 결정론 경로를 대체하는 것보다 선택 가능한 조립안을 제안하고 유한 검사로 걸러내는 보조자로 제한하는 편이 맞습니다. 전체 완전성 점수는 계산하지 않았습니다. 실험 저장소 #2를 병합했으며 측정·한계·원본과 재현 자료를 공개했습니다. main 병합 proof와 최신 빠른 시작 문서는 후속 PR #3에서 20/20 검사 후 병합했습니다. 실험 재현에는 고정된 Go 1.27.1 경로를 사용합니다.

후속 실험: 16 KiB로 전체 코드 후보 판단하기

최근 추가: 실제 설치와 작은 사용 예제로 연결하기

개발 #1206과 main #1207은 각각 전체 CI·독립 소스 증거 후 정상 병합했고, main 4f6c7566·SDK v0.2.21로 CLI와 바디 실행기를 함께 설치했습니다. 새 모델 파일 교체 128회는 해제·시간 초과 0회였으며 정상 35회의 4,480/4,480과 이전 Go를 유지했습니다. 일반 1,024/1,024·동시 실행 512/512·실제 Hub 다운로드 예제 6/6도 유지했습니다. 작은 원본·레시피·기대값을 한 명령에 직접 넣는 실행법을 추가했습니다. 명령과 결과 읽기 · 원본.

시작 안내를 직접 따라가며 두 설치 차이도 확인했습니다. Go1.27.1로 간편 설치해도 PATH의 Go1.26.5가 실행 도구로 선택되면 생성 후 멈췄습니다. 실제 Go1.27.1을 지정한 요청은 16/16을 충족했습니다. 별도의 깨끗한 Git 빌드는 같은 16/16과 전체 소스 리비전을 기록했고, 간편 설치본의 미연결 소스 항목도 그대로 보존했습니다. 시작 안내에는 실행 도구 선택과 깨끗한 소스 빌드를 넣었습니다. 원래 오류·두 설치 방식·모든 결과.

연구 CI에서 과거 계산 결과를 읽기 전에 최신 파일과 과거 소스의 차이에 걸리는 문제를 확인했습니다. 버전별 Git 소스를 확인하는 비교를 추가해 열네 변경을 보존했습니다. 로컬과 Linux에서 각각 18,432개 입력·73,728회 실제 판단을 재현했고, 명시적 산술의 값·순위·충족 곡선은 같았습니다. 과거 산술의 272개 순위·38개 충족 곡선 차이는 그대로 남겼습니다. 해당 소스 695f5bc8의 전체 연구 CI도 통과했고, Linux 원본을 내려받아 독립 검산한 값이 CI 결과와 같았습니다. 소스 변화와 산술 관측.

최근 추가: 공동 모델 읽기와 사용 범위를 더 좁혀 확인하기

2026-10-04에는 기존 SDK 공동 모델의 후속 파일 열기에서 남은 대기를 재현했습니다. 설치본의 정보 파일 40번째 교체 요청은 유일한 쓰기 쪽을 500ms 뒤 열자 종료했습니다. 총 104회 중 정상 36회의 4,608/4,608과 실제 판단·실행 횟수를 보존했습니다. 공통 Unix 비차단·링크 미추적 읽기를 SDK v0.2.21로 병합·공개했고, 기존 18,432개 산술 입력 재현도 통과했습니다. 가중치는 그대로입니다.

컴파일러 #1206 후보는 실제 교체 128회에서 쓰기 쪽 해제·시간 초과 0회였고 정상 34회의 4,352/4,352를 유지했습니다. 공동 모델을 쓰는 별도 실행기의 동시 한영 요청도 512/512와 EOF 종료를 유지했습니다. 일반 실행은 동시 실험·별도 후보·같은 시간창의 설치본을 나누어 기록했습니다. 각각 1,024/1,024였으며 첫 응답과 재사용 시간 모두 공개합니다. 두 버전에서 관측창별 시간 변동이 나타나 속도 개선율은 계산하지 않았습니다. 사용 가이드 #1204·main #1205도 자체 CI·독립 소스 증거 후 병합했습니다. 현재 범위와 원본.

최근 추가: 생성 전 파일 열기의 대기 줄이기

실제 소스 경로 교체에서 모델 준비 전에 FIFO 쓰기 쪽을 기다리는 경우를 확인했습니다. 모델 정보·가중치에서도 같은 대기를 재현해 당시 후보 0eb69e5f에 함께 반영했습니다. Unix에서 비차단으로 연 뒤 파일 자체를 검사합니다. 실제 교체 64회는 쓰기 쪽 해제·시간 초과 0회로 종료했고, 일반 파일 완료 25회의 Go와 3,200/3,200을 유지했습니다. 파일 오류 39회는 생성 전에 남겼습니다. 두 모델 FIFO도 해제 없이 종료했습니다. 별도 자체 모델/결정론 반복은 1,024/1,024를 유지했습니다. 개발 #1202는 자체 CI·독립 소스 증거를 통과해 a11a3f08에 병합했고 배포 #1203도 자체 CI·증거·현재 브랜치 확인 후 정상 병합했습니다. CLI와 실행기를 같은 main d1bfd273로 설치했습니다. 새 설치본 64회 교체도 해제·시간 초과 0회이며 일반 파일 Go·4,224/4,224를 유지했습니다. 정상 1,024/1,024와 실행기 동시 요청 512/512도 유지했습니다. 프로세스 CPU 시간·전체 시간·첫/재사용 응답을 원본과 함께 공개했습니다. 읽기 구간과 원본.

최근 추가: 실행하지 못한 기대값과 실제 0점 구분하기

터미널에서 실행 전 실패를 0/128로 읽던 혼동을 줄였습니다. 현재 case 관측과 재실행에서 안내를 구성합니다. 정상 한영 8회 생성·판단 4회·실행 16회에서 1,024/1,024를 유지했고, 별도 다섯 실제 조건의 미관측 오류와 고의적인 기대값 변경 0/256도 보존했습니다. 부분 관측·재실행 실패를 포함한 아홉 합성 표시 상태는 따로 집계합니다. 개발 #1200·main #1201은 각각 필수 CI·독립 소스 증거를 통과해 정상 병합했고 깨끗한 main 01d21e92를 설치했습니다. 설치본도 같은 정상·실패 결과와 위키 변수/조건 예제 6/6을 유지했습니다. 모델 재사용 응답은 29.64·24.50ms였고 최초 응답도 공개합니다. 자동 receipt의 미관측 UNKNOWN·실제 0점 PROGRESS와 null aggregate도 그대로 확인했습니다. 자동 지표와 관측 읽기.

최근 추가: 보관 배열로 파일 확인의 할당 줄이기

32KiB 작업 배열을 기존 실행 구간에서 재사용하고 종료·취소 때 해제하도록 했습니다. 매 요청의 전체 바이트 확인과 두 실행을 유지합니다. 해시 호출의 재사용 할당은 약 33.5→0.8kB이고, 실행하지 않은 단계 안내는 unobserved로 읽습니다. 같은 한영 두 의도의 이전/후보 비교에서 96회 생성·48회 판단·192회 실행과 12,288/12,288을 유지했습니다. 재사용 응답은 64.13/65.88ms로 범위가 겹칩니다. 개발 #1196·main #1197은 각각 필수 CI·독립 증거 검증 뒤 병합했고 main 93c6463d를 설치했습니다. 원본·수치·사용법.

최근 추가: 기다리는 실행 도구를 구체적인 실패로 안내하기

쓰기 상대가 없는 FIFO를 Go 도구로 지정하면 파일을 여는 단계에서 기다리는 문제를 발견했습니다. Unix의 비차단 열기와 열린 파일 종류 검사로 후보의 실제 요청은 0.60초에 오류를 남기고 종료했습니다. 모델 판단·바디 실행은 0회, 기대값 128개는 미관측으로 보존했습니다. 같은 시간창의 일반 실행 비교 96회·판단 48회·실행 192회에서 12,288/12,288과 원래 생성 Go를 유지했습니다. 재사용 응답 21.54/22.07ms는 범위가 겹쳤습니다. 개발 #1198·main #1199은 각각 필수 CI·독립 증거 뒤 정상 병합했고 깨끗한 main 93fa2742를 설치했습니다. 설치 한영 8회·판단 4회·실행 16회에서 1,024/1,024를 유지했고, 실제 FIFO는 19.665ms에 오류를 반환했습니다. 초기 후보와 준비·캐시 조건이 달라 관측을 따로 보존합니다. 변수/분기 예제도 2회 생성·4회 실행에서 6/6과 이전 생성 Go를 유지했습니다. 원래 중단된 관측과 실패도 공개합니다. 실패를 읽고 다시 실행하기.

최근 추가: 조립의 단계별 비용 읽기

원본 확인·경로 조립·공구 확인·실제 실행·결과 저장을 선택적인 시간 기록으로 구분했습니다. 현재 파일 지문을 확인하는 읽기 전용 명령도 추가했습니다. 같은 한영 의도 두 개의 수정 전후 수집에서 192회 생성·96회 실제 판단·384회 실행과 24,576/24,576 유한 기대값을 유지했습니다. 최종 후보의 재사용 기본·계측 응답 중앙값은 64.77·64.71ms입니다. 공구 해시 14.40ms가 큰 구간으로 드러났습니다. 개발 #1194·main #1195는 각각 필수 CI·독립 증거 검증 뒤 병합했습니다. 설치 main 041c8bbf에서도 8회 생성·4회 판단·16회 실행과 1,024/1,024를 새로 확인했습니다. 새 학습·의도 과제는 0개입니다. 실행법과 수치 읽기.

최근 추가: 과거 결과의 재현과 플랫폼 차이를 함께 읽기

계속 실패하던 초기 모델 감사의 비교 경로를 정리했습니다. 새 Go 검증기는 실행 환경의 고정 원본과 모든 입력·실수값·후보 순위·가중치를 대조하고, 원래 두 환경에서 달랐던 101개 항목의 양쪽 값과 272개 순위도 남깁니다. 새 macOS·Linux 실행은 각각 18,432개 기록과 24개 compact 형식 모델 파일을 재현했습니다. 새 산술의 플랫폼 간 검사는 별도로 통과했습니다. 연구 PR #1은 19개 검사와 내려받은 기록·소스의 독립 확인 뒤 병합했습니다. 재현 방법과 결과 읽기.

최근 추가: 반복 Go 버전 확인을 보관하기

같은 프로세스에서 정규 Go 실행파일의 첫 실제 버전 확인을 보관하도록 바꿨습니다. 현재 Go 파일 전체의 해시와 내장 버전·플랫폼·환경을 매번 확인하고, 원본·계획·부모 재검사와 실제 실행 두 번은 유지합니다. 셸 래퍼는 매번 새 버전 확인을 실행합니다. 사용자는 body-path-run --repeat의 같은 명령에서 이 경로를 받습니다.

한영·모델·결정론 네 조건을 기존→개선→개선→기존 순으로 실행했습니다. 버전마다 첫 요청 8개와 반복 40개를 구분했으며 반복 응답 중앙값은 79.91→63.69ms였습니다. 현재 자식 CPU 합 중앙값은 31.21→13.37ms, Go 버전 자식은 48→8회입니다. 총 96회 생성·48회 실제 모델 판단·192회 실제 실행은 12,288/12,288 기대값 및 생성 Go 96/96 일치를 유지했습니다. 같은 두 과제의 반복 관측이며 새 학습은 0회입니다.

현재 자원에서 이전 버전 확인을 제외하는 runtime v3를 추가했습니다. 과거 v2 기록 8쌍의 비교 결과가 이전 도구와 정확히 같고, 프로필이 바뀐 네 비교는 숫자 완전성 변화를 계산하지 않습니다. 전체 호스트 CPU와 모델만의 메모리는 미측정입니다. 재사용 조건·명령·현재 비용 읽기 · 공개 원본·실패·재현.

최근 추가: 파일에서 조립하고 결과를 남기는 명령

원본 Gooo·조립 계획·기대값 파일을 gooo body-path-run에 직접 연결했습니다. 이름이 다른 활동, 짧은 레시피와 전체 타입 계획을 받아 바디를 생성하고 곧바로 현재 입력을 두 번 실행합니다. 원본·생성 Go·세부 기록과 요약을 다음 요청 전에 저장합니다. 모델을 생략하면 결정론적으로 진행합니다. 파일 실행 안내.

개발 #1186과 main #1187의 필수 여섯 검사와 원본 증거를 독립 확인해 병합하고, 깨끗한 main fc854ef4를 설치했습니다. 한영·모델·결정론 네 조건을 두 번씩 조립해 8회 생성·실제 모델 판단 4회·실제 실행 16회와 1,024/1,024 유한 기대값을 확인했습니다. 추가 학습은 0회입니다. 한 정수 연산 가족의 128개 입력을 반복 확인한 범위이며 새로운 과제의 일반 정확도는 별도로 관측해야 합니다. 조건 분기·변수 선택 예제도 6/6을 충족했습니다.

반복 응답은 약 29–33ms였고 최초 모델 응답 496.27·474.29ms도 남겼습니다. 반복 요청의 현재 자식 CPU 합은 8.83–10.96ms, 최대 단일 자식 RSS는 약 14.24–14.42MB였습니다. 과거 빌드와 호스트 전체 CPU·모델 자체 메모리는 포함하지 않습니다. 기대값을 바꾼 127/128, 모호한 원본의 0/4와 관측 뒤 4/4도 따로 보존했습니다. 관측으로 후보가 하나가 된 경로의 실제 모델 판단은 0회입니다. 사용법·설치·CI·실패·시간과 자원의 모든 원본.

실행기는 새 owned runtime v2 기록을 내지만 설치본의 completeness-delta는 그 형식을 읽지 못하는 문제를 찾았습니다. 소비자 수정 #1188은 로컬 race/vet를 통과했고 기존 기록 12쌍을 비교한 뒤 같은 모델로 새로 2회 생성·4회 실행, 256/256 기대값을 확인했습니다. 개발과 main #1189의 필수 여섯 검사·원본 증거를 독립 확인해 병합하고 깨끗한 main 05746e4a를 설치했습니다. 설치본에서도 같은 모델로 새로 256/256 기대값과 별도 조건·변수 예제 6/6을 확인했습니다. 과거 설치 기록 18쌍은 수정 후보와 바이트 단위로 같은 비교 결과를 냈습니다. 생성→실행의 범위 변화와 재사용 때 자원 분모 4→3은 숫자상의 개선으로 계산하지 않습니다. 원본 실패와 수정의 재현 기록.

최근 추가: 바디를 여러 줄로 직접 쓰기

현재 긴 computes 문자열을 \n으로 쓰는 부담을 줄이려고 백틱 문자열을 추가했습니다. 원본 줄바꿈·역슬래시·진단 위치를 보존하고 기존 토큰과 바디 해석에 연결합니다. PR #1190의 로컬 race/vet가 통과했고 한영·모델·결정론 8회 생성·실제 판단 4회·실제 실행 16회에서 1,024/1,024 기대값 및 기존 생성 Go 여덟 파일의 일치를 확인했습니다. 개발과 main #1191의 필수 여섯 검사·불변 증거를 독립 확인해 병합하고 깨끗한 main eb8477d5를 설치했습니다. 설치본에서 새로 같은 1,024/1,024 기대값·생성 Go 8/8 일치와 별도 clamp 8/8을 확인했습니다. 이번 반복 응답 77–94ms는 앞선 개발 소스의 28–33ms보다 느렸습니다. 현재 자식 CPU 합 27.163–34.796ms와 최대 단일 자식 RSS 14.17–14.39MB도 기록했습니다. 한국어 모델 반복에서 바디 생성은 3.591ms였고 go version 자식은 21.568ms였습니다. 판단 이후의 검증·실행 비용을 나누어 줄일 근거이며, 캐시·호스트 작업이 통제되지 않은 시간 관측도 원본 그대로 남겼습니다. 작성 안내. 실제 raw 소스·원본 실패·시간·검사.

재현 경로의 사용성

옛 실험의 두 준비 스크립트가 Go1.27.1 갱신 때 바뀌면서 고정 해시 확인에서 멈추는 문제를 확인했습니다. 현재 파일·옛 사본·원래 freeze를 각각 결속하는 Go 도구를 공개했습니다. 소스 해시를 붙인 로컬 실행과 Linux 기본 재현 작업은 52/52 저장 프로그램 및 후보 93/96과 원래 컴파일 실패 세 개를 재확인했습니다. 같은 32개 과제의 재실행이고 모델 판단은 0회입니다. 별도 후보 재현도 Go로 연결했습니다. 원래 93/96과 수정 96/96 후보를 실제 실행하고, 복사본에서 지운 뒤 새로 나온 189개 결과 파일이 고정 결과와 일치함을 확인했습니다. 계획 96개와 선택 입력 피드백 32묶음을 새 실행에 결속했습니다. 지정된 정답 후보는 선택 입력 137/137과 평가 입력 95/95를 충족하며, 각 대안의 실패도 따로 기록합니다. 모델 판단은 0회이고 같은 32개 과제의 후보 동작을 다시 관측한 결과입니다. 로컬 race/vet·실제 실행 및 공개 CI의 일곱 검사군 통과 뒤 PR #19를 병합했습니다. 새 실행·후보별 충족 수·CI 원본. 두 재현 명령과 결과 읽기. 원본·버전 결속·미측정 분모·실행법.

최근 추가: 같은 실행파일로 현재 입력 검사하기

반복 조립 뒤 매번 같은 프로그램을 빌드하는 비용을 줄였습니다. 컴파일러의 실행기와 --execute 연결 #1184는 같은 조립물의 실행파일 한 개를 보관합니다. 새 요청은 원본·계획·부모 기록과 실행파일을 다시 확인한 뒤 현재 입력을 두 번 실행합니다. 기대값이 바뀌면 새 결과를 내며, 이전 합격이나 이전 빌드 비용을 현재 관측으로 재사용하지 않습니다. 생성이 끝나면 같은 프로세스에서 곧바로 실행하는 경로입니다.

자체 모델의 기존 한영 소스 64개, 예산 1·8로 512회 생성·판단과 1,024회 실제 실행을 완료했습니다. 전체 선택·순위·생성 코드·실제 값이 최초 관측과 같았고, 미충족까지 포함해 3,720/4,096 기대값을 유지했습니다. 추가 학습은 0회입니다. 실제 빌드 384회, 실행파일 재사용 128회였습니다.

같은 바디의 두 번째 호출은 실행 관측 중앙값이 293.60→28.89ms로 줄었습니다. 현재 자식 CPU 합은 214.98→9.76ms, 현재 자식 중 최대 단일 RSS는 약 86.2→14.5MB였습니다. 128쌍 모두 빨랐지만, macOS 한 장비에서 관측한 값이며 호스트 캐시·스케줄링 변동이 남습니다. 최초 호출은 중앙값 299.50ms로 여전히 빌드했습니다. CPU·RSS는 현재 자식 프로세스의 값이고 모델 자체나 전체 호스트 자원과 구분합니다.

Go 예제에 --retain-native를 추가하면 이 경로를 사용할 수 있습니다. 모델과 결정론 경로 각각 두 요청을 실행해 합계 32/32 기대값을 확인했습니다. 두 번째 응답은 생성·실행을 포함해 각각 24.41·24.90ms였습니다. 최초 수집에서 찾은 부모 기록의 JSON 순서 문제와 원본 실패도 함께 보존했습니다. 정확한 소스의 Linux 후속 작업도 같은 네 바디와 32/32 기대값을 확인했습니다. Linux 반복 응답은 모델 36.10ms, 결정론 38.31ms였고 두 번째 실행파일을 재사용했습니다. 사용법·고정 프로토콜·모든 원본과 비용.

개발 #1184와 main #1185는 필수 여섯 CI와 정확한 증거의 독립 검증 뒤 병합됐습니다. 깨끗한 main 8c6ec01c를 로컬에 설치해 같은 네 바디와 32/32 기대값을 재확인했습니다. 모델·결정론의 반복 응답은 30.72·29.52ms였습니다. 첫 모델 응답 1,267.64ms와 새 기대값의 1/2 결과, 누락된 기대값의 생성 전 거부도 남겼습니다. 가중치는 그대로입니다.

2026-10-03 추가. 연산 순서를 입력에 남긴 뒤, 전체 한영 지시와 여덟 코드 후보를 함께 비교하는 작은 판단기를 학습했습니다. 64개 요청, 4,096개 파라미터와 400번의 갱신을 사용했고 Go CPU 학습은 89.61ms였습니다. 같은 공작물의 부품을 따로 점수 매기던 단계에서 조립된 모양을 함께 보는 단계로 옮긴 실험입니다.

관측	결과	읽는 범위
개발 집합 첫 선택 완성	결정론 48/96, 모델 82/96	네 계산 계열의 새 표현·이름·상수 대비
실제 후보 평가	결정론 144회, 모델 136회	최대 여덟 후보, 세 선택 입력
동일 구조 재사용 추가	모델 110회, 결정론 144회	가중치 갱신 0회, 관측한 집합에 대한 후속 개선
유한 완전성	모두 96/96 요청, 768/768 기대값	각 요청의 여덟 평가 입력
전체 탐색 중앙값	결정론 322µs, 모델+재사용 339µs	후보 준비·기록을 포함한 타입 인터프리터 경로

처음의 새 상수 조건에서는 모델이 오히려 평가를 48회에서 52회로 늘렸습니다. 교환 가능한 식의 중복을 생략하면 38회로 줄었습니다. 첫 결과와 후속 결과를 모두 남겼습니다. 평가 횟수는 줄었지만 전체 시간에는 후보 준비 비용이 더 크게 작용합니다. 판단만의 중앙값 1.875µs와 전체 탐색 시간을 분리해서 읽는 이유입니다.

한글 예제에서는 원본 바디가 다음과 같았습니다.

let value = input;
value = value + 1;
value = value * 2;
return value

지시를 “계산 순서는 다음과 같다: 2를 곱한다. 이어서 1을 더한다.”로 주면 모델이 두 대입문의 순서를 바꾸는 후보를 첫 번째로 골랐습니다. 조립된 타입 바디는 input * 2 + 1의 동작으로 여덟 평가 입력을 모두 충족했습니다. 이 관측의 ID는 new-template-add-multiply-ko-s0-w1-t2이며 전체 탐색 기록에 들어 있습니다. 모델은 허용된 대입문 순서를 고르고, 컴파일러가 만든 타입 계획 안에서 조립합니다.

실제 모델 판단 480회와 타입 탐색 960회로 원본 예측·동작을 재현했고 Linux CI의 새 판단기 작업도 통과했습니다. 기존 연구 CI의 과거 산술 비교 실패는 별도로 남아 있습니다. 새 모델은 Hugging Face에 공개했고, GitHub의 원본·소스·실행법에서 따라 실행할 수 있습니다. 이후 SDK v0.2.19로 공개하고 컴파일러 내부 호출까지 연결했습니다.

연결해서 실제로 생성·실행한 결과

기존 새 표현·새 상수 과제 64개에서 256회 생성, 모델 판단 128회, 컴파일된 실행 512회를 완료했습니다. 모델의 출력으로 소스에 결속된 실제 코드 후보를 고른 뒤, 결과 하나가 나올 때마다 곧바로 빌드하고 두 번 실행했습니다. 추가 학습은 0회입니다.

관측	결정론	모델과 동일 구조 재사용
한 번 시도 후 완성	32/64	52/64
최대 여덟 번 시도 후 완성	64/64	64/64
최대 여덟 번 조건의 실제 후보 평가	96회	76회
생성 명령 시간 중앙값	8.58ms	9.26ms
최대 RSS 중앙값	17.56MiB	18.60MiB

첫 시도의 모델 완성 수는 영어 28/32, 한국어 24/32입니다. 최대 여덟 번 조건에서는 양쪽 모두 512/512 유한 기대값을 충족했고, 첫 시도 실패까지 합치면 1,706/2,048입니다. 각각 새 프로세스를 띄운 관측이며, 모델 판단만의 중앙값은 2.75µs였습니다. 한 코어 기준 생성 명령 CPU 중앙값은 88.14→92.50%입니다. 평가 횟수와 전체 지연의 변화를 따로 보고, 이제 후보 준비·모델 로딩·기록 비용을 줄입니다.

모든 원본·실패·비용과 소스 · SDK의 Linux amd64·macOS arm64 전체 기록 재현.

이 연결은 main #1177에 반영했습니다. 깨끗한 설치본에서도 한영 요청 여덟 개를 모델 사용·미사용으로 생성해 32회 실행했고, 128/128 기대값과 기존 순위·선택 결과가 일치했습니다. 설치 원본 · 바로 실행할 예제 · 준비 비용을 줄이는 다음 실험 계획.

이 접근은 Laya의 구조화된 선택 방식과 아래 Joy 연구의 확률 분해 문제에서 출발했습니다. Gooo에서 가져가는 작은 원리는 실제 연산을 후보 입력에 남기고, 실행으로 확인한 동일 구조를 재사용하는 것입니다. 학습 규모를 늘리기 전에 준비된 후보 재사용과 판단→검사→생성의 연결 비용을 낮추겠습니다.

같은 프로세스에서 반복 조립하기

기존 워커를 유지하며 한영 요청 여덟 개를 반복·묶음으로 처리했습니다. 96회 생성, 48회 모델 판단과 192회 실제 실행에서 768/768 기대값이 일치했습니다. 입력을 닫기 전에도 결과가 나왔고, 네 요청을 함께 보낸 경우도 완료했습니다. 같은 계획을 연속 요청한 두 번째 모델 호출 16건은 후보 준비를 재사용했습니다. 서로 다른 두 계획을 교차한 묶음에서는 재사용이 없었습니다. 최신 계획 하나를 보관하는 메모리 제한의 특성이므로, 같은 소스의 작업을 모아 처리하는 방법부터 관측하려고 합니다.

한 워커에서 순차 모델 요청의 응답 중앙값은 첫 번째 2.034ms, 두 번째 1.995ms였습니다. 각 조건이 여덟 건인 작은 관측입니다. 전체 수집은 31.08초였고, 생성 결과의 빌드·실행을 포함한 CPU 시간은 23.05초, 기록된 최대 RSS는 약 83.6MiB였습니다. 묶음 응답 시간에는 이전 결과를 실행한 시간이 섞이므로 병렬 속도 향상의 근거로 사용하지 않습니다. 원본·한계·즉시 실행 기록.

사용성을 위해 #1180에서 gooo body-path-stream 명령을 추가했습니다. 별도 워커 파일을 빌드하는 단계가 줄고, 짧은 소스 레시피를 한 줄씩 보낼 수 있습니다. 모델 옵션을 생략하면 결정론적으로 진행합니다. 로컬에서 공개 모델로 네 개 바디를 조립해 여덟 번 실행했고 32/32 기대값이 일치했습니다. dev와 main #1181의 전체 CI와 원본 증거를 확인한 뒤 병합했습니다. 깨끗한 main cb2892cb 설치본에서도 같은 네 개 바디와 32/32 기대값이 일치했고, 두 번째 모델 요청은 후보 준비를 재사용했습니다. 설치 원본과 따라 실행할 예제를 공개했습니다. 각 요청의 성공 여부는 결과의 status에서 읽습니다.

이 예제를 Go 명령 하나로 연결했습니다. 파일을 읽어 요청을 보내고 응답을 받으면 즉시 컴파일·실행한 뒤 다음 요청을 보냅니다. 로컬과 Linux 각각 네 바디, 여덟 번 실행과 32/32 기대값을 확인했습니다. 로컬 반복 응답은 약 2ms였고, 전체 실행 명령은 약 0.31~0.66초였습니다. 빌드와 첫 실행이 각각 비용을 냈습니다. 네 실행파일 지문이 같아서, 같은 파일을 보관하되 현재 입력·기대값을 새로 실행하는 비교를 계획했습니다. 이후 위의 보관 실행기 구현과 512회 생성 비교를 완료했습니다. 앞선 비용과 실패 관측은 그대로 남기고, 보관 여부와 현재 호출 비용을 분리해 읽습니다. 따라 실행하기·모든 비용·Linux의 긴 첫 실행 기록 · 다음 비교 계획.

지금 가져오는 원리

한 요청 안에서 같은 검증을 반복하지 않기

짧은 레시피를 전개할 때 원본의 Go 검증 결과를 두 번 만들던 부분을 줄였습니다. 현재 소스·작업·생성물의 지문과 타입·재현 결과를 확인한 뒤, 그 요청의 기존 결과를 사용합니다. 대체 바디와 현재 원본이 일치하는 검사는 계속 수행하고, 다음 요청은 새 소스를 읽습니다.

기존 16 KiB 모델로 추가 학습 없이 512회 생성과 1,024회 실제 실행을 완료했습니다. 원본의 선택·순위·생성 코드와 유한 결과가 모두 같았습니다. 한 번 시도의 미완성도 그대로 남겼습니다. 이 수집의 시간 비교에서는 개선이 확인되지 않았습니다.

그래서 같은 입력을 기존·수정 버전에 번갈아 보내는 네 쌍의 측정을 추가했습니다. 총 8,192회 전개에서 4,096쌍의 전체 문서와 계획 지문이 일치했고, 전개 중앙값은 0.371→0.292ms, 호출당 할당량은 728,580→571,800바이트였습니다. 할당량은 새 객체를 만드는 비용이며 상주 메모리와 구분합니다. 3,345쌍은 빨랐고 751쌍은 느렸습니다. 전체 생성 명령과 실제 실행의 비용은 별도로 기록했습니다.

측정 원본·초기 시간 비교·느려진 사례·재현법 · 컴파일러 #1182.

dev와 main #1183의 여섯 필수 검사, 원본 증거와 현재 소스 연결을 확인한 뒤 일반 PR 병합으로 반영했습니다. 새 main 3bee55da 설치본에서 한영 예제·통합 스트림·한 명령 Go 예제를 24회 생성하고 48회 실제 실행했습니다. 192/192 기대값과 기존 코드·선택 기록이 일치했습니다. 모델 판단 12회, 추가 학습 0회입니다. 설치·CI·실제 실행 원본.

준비한 후보의 실제 재사용

SDK v0.2.20은 합법적인 후보 여덟 개와 모델 지문을 준비해 보관합니다. 컴파일러는 소스를 매번 읽고 계획과 연결한 뒤, 같은 계획일 때 그 준비물을 씁니다. 모델 판단과 현재 예시의 평가는 매번 새로 합니다. 마치 같은 부품용 작업대를 다음 공작물에도 쓰는 방식입니다.

추가 학습 없이 512회 생성·512회 판단·1,024회 컴파일된 실행을 관측했습니다. 두 번째 API 호출의 생성 중앙값은 1.02→0.69ms, 계획 읽기·모델 준비를 합치면 2.22→1.63ms였습니다. 기존의 전체 선택과 실제 결과가 같았고, 예산 한 번에서의 미완성도 남겼습니다. 새 프로세스를 띄운 과거 CLI 비용과 직접 비교하지 않습니다. 다음 비용 후보는 약 0.85ms가 드는 반복 소스·조립 계획 전개입니다. 문법과 소스가 바뀌었는지 확인하는 비용을 함께 봐야 합니다.

원본·실패·재현법 · 공개 SDK · 병합한 컴파일러 PR.

이 최적화는 main #1179까지 병합하고 설치했습니다. 설치본 8117fbae에서도 한영 요청의 모델·결정론 경로를 16회 생성하고 32회 실제 실행해 128/128 기대값과 기존 순위·선택 결과가 일치했습니다. 설치와 원본 CI 증거.

단서	Gooo에서 할 일
Laya의 구조화된 판단	조건·연산·변수처럼 좁은 선택지에 모델을 사용합니다.
9월 27일 결정 일관성 연구	개별 판단을 이어 붙인 최종 프로그램에서 충족률을 측정합니다.
9월 25일 LAVOIR의 정보 가치	남은 후보들의 차이가 가장 잘 드러나는 실행 입력을 고릅니다.
OpenAI의 실행 문맥 분석	실패 입력·실제 출력·남은 후보를 다음 시도까지 유지합니다.
Meta Muse Spark 1.1의 전체 작업 지연 관점	모델 호출뿐 아니라 조립·평가·생성·실행까지 함께 측정합니다.
Meta의 조립식 절차, 9월 2일	타입·허용 연산·예시를 자료로 두고, 자주 쓰는 조립법을 매개변수로 재사용합니다.
Context Language Models, 9월 29일	원본과 관측 이력을 보존하면서 다음 선택에 필요한 사실을 작은 작업 문맥으로 정리합니다.
Meta KernelEvolve 개발 기록, 4월 2일	실행 비용·실패를 다음 탐색에 주고, 성공한 조립 구조를 재사용합니다.

추가 자료는 조립과 문맥 관리에 대한 설계 단서입니다. Meta의 시스템은 사람의 검토를 포함하며, Gooo에서는 선언된 기준 함수와 실제 실행을 자동 관측의 근거로 사용합니다. CLM의 접미 캐시 재사용은 이전 문맥의 계산 상태를 사용하는 근사법입니다. Gooo의 후보 출력 재사용은 고정된 계획과 입력의 값을 보관하고 원본에서 재현합니다. 두 방식의 비용과 정확성 범위를 각각 살펴봅니다.

첫 구현은 Go SDK의 PreparedPlan.RankProbes와 실행 예제입니다. 예를 들어 x-2와 2-x는 x=2에서 모두 0입니다. 입력 3을 관측하면 서로 다른 결과가 나와 경로를 구분할 수 있습니다. 이미 선언된 테스트 오라클이 기대값을 주면, 시스템이 그 관측을 다음 예시에 추가해 조립을 이어갑니다.

최대 후보 64개, 기존 예시 128개, 관측 입력 32개를 다룹니다. 출력 행렬은 연속 배열 16 KiB이며, 모델 호출·추가 학습은 0회입니다. 제한된 후보만 봤으면 PARTIAL, 기대값이 없거나 관측으로도 구분되지 않으면 해당 미해결 상태를 남깁니다. SDK v0.2.16으로 공개했고, 컴파일러 CLI 자동 관측 연결도 #1160으로 dev에 병합했습니다. main에도 #1161로 반영했습니다. 설치된 a4f9c1c7 버전에서 모델 없는 관측 기반 생성과 실제 실행을 확인했습니다. 이 기록은 최초 배포 시점이며, 이후 반영 상태는 현재 상태에 있습니다. 코드와 실행 예제.

이 예제는 후보 2개를 1개로 좁혔고, 실제 main 컴파일러로 생성한 Go도 다섯 입력의 실행 검사를 통과했습니다. 원본 기록과 범위를 공개했습니다.

컴파일러에 연결해서 본 결과

새 --path-observation 경로는 같은 Gooo 소스의 별도 기준 함수에서 실제 결과를 얻고, 예시를 추가한 뒤 모델 또는 결정론적 탐색으로 몸체를 조립합니다. 원래 예시와 추가 관측을 따로 기록하며, 실제 실행 전에 후보 출력과 기준 함수 결과를 재현합니다.

세 번의 뺄셈 순서를 조립하는 한 과제에서 24회 생성, 자체 모델 판단 24회, 컴파일된 프로그램 실행 48회를 관측했습니다. 한영 지시와 두 번의 반복을 사용했습니다. 기준 함수 관측을 켠 8회는 48/48 실행 기대값을 충족했습니다. 대조군까지 포함하면 84/144이며, 원래의 예시 하나에는 모든 조건이 맞았습니다. 모델의 영어 지시는 바로 맞는 경로를 골랐고 한국어 지시는 추가 탐색이 필요했습니다.

모델을 연결한 관측 경로의 코드 생성 중앙값은 9.94 ms, 최대 RSS 중앙값은 19.08 MiB, 프로세스 CPU는 한 코어 기준 92.37%였습니다. 관측을 끈 모델 경로는 8.58 ms였습니다. 조건당 네 프로세스의 작은 관측이며, 컴퓨터 전체 CPU 증가량은 측정하지 않았습니다. 이번에는 가중치 갱신 없이 완성을 도왔고, 후보를 다시 계산하는 비용이 추가됐습니다. 다음에는 관측으로 후보가 하나로 좁혀졌을 때 계산을 재사용하는 경로를 다룹니다.

사용법과 제한 · 전체 비교·원본 실행·독립 재검사.

같은 관측 결과를 다시 계산하는 비용 줄이기

SDK v0.2.17은 이미 얻은 출력 값을 고정 배열에 보관합니다. 기준 함수가 새 기대값을 주면 이 값으로 후보를 걸러냅니다. 조건부 후보 네 개에서 두 번 관측을 추가했을 때 전체 재계산과 같은 후보·추천 입력을 얻었고, 추가 평가 호출은 0회였습니다.

초기 계산을 끝낸 뒤의 처리만 1,000회씩 세 번 측정했습니다. 재계산은 58.75–72.30µs, 재사용은 1.209–1.245µs였고 재사용 경로의 연산당 할당량은 993B였습니다. 초기 계산, 전체 코드 생성, 프로세스 메모리는 각각 따로 측정할 범위입니다. 컴파일러에는 #1162의 선택적 reuse_probe_outputs로 연결했습니다. 기존 기록은 원래 계산 방식으로 재현하고, 재사용 기록은 첫 후보 출력부터 다시 계산해 검증합니다.

측정 조건과 원본.

실제 생성 비용을 다시 비교한 결과

자체 소형 모델의 가중치를 고정한 채 96회 생성, 모델 판단 120회, 컴파일된 실행 192회를 추가로 수행했습니다. 같은 과제의 한영 지시를 조건당 여섯 번 반복했습니다. 기준 함수가 있는 두 방식은 288/288 기대값을 충족했고, 24개의 재계산·재사용 비교 쌍에서 생성된 소스와 실행 결과가 같았습니다. 전체 대조군 결과는 396/576입니다.

모델을 연결한 조건	매번 재계산	출력 재사용
요청당 후보 평가	33회	14회
관측 단계 중앙값	0.603ms	0.333ms
전체 코드 생성 중앙값	9.213ms	9.372ms
프로세스 CPU, 한 코어 기준	92.35%	93.02%
최대 RSS 중앙값	18.83MiB	18.83MiB

후보 평가 횟수는 줄었고, 전체 생성 시간은 이번 측정에서 소폭 늘었습니다. 모델을 끈 조건도 8.314ms에서 8.502ms로 늘었습니다. 기계 전체 CPU 증가량은 측정하지 않았습니다. 각 행은 12개 프로세스의 중앙값이며 한 과제의 관측입니다.

이 실험의 구현은 후보가 하나가 된 뒤에도 모델 판단과 탐색을 이어갔습니다. 그 후속 작업으로 아래 직접 투영을 구현했습니다. 재사용 실험의 원본·모든 대조군·독립 재검사.

관측으로 확정됐으면 바로 조립하기

resolve_unique_candidate는 선언한 전체 후보를 확인해 하나가 남았을 때 모델을 읽거나 탐색하기 전에 해당 몸체를 구성합니다. 작업장에서 맞는 부품이 확인되면 그대로 끼우는 단계입니다. 타입 검사, 생성 결과의 유한 평가와 원본 관측 재현을 거칩니다. 후보가 여러 개거나 관측 예산이 부족하면 탐색을 이어갑니다.

새 실험은 120회 생성·240회 실행, 대조군의 모델 판단 120회를 기록했습니다. 직접 조립한 24개 요청은 모델 판단·추가 탐색 0회로 144/144 기대값을 충족했습니다. 기준 함수를 사용한 전체 조건은 432/432, 모든 대조군까지 포함하면 540/720입니다. 24개 비교 쌍에서 직접 조립과 기존 탐색의 생성 코드·실행 결과가 일치했습니다.

모델 사용을 요청한 조건	재사용 후 탐색	재사용 후 직접 조립
12개 요청의 실제 모델 판단	48회	0회
추가 검색을 포함한 탐색 시도	54회	0회
전체 생성 중앙값	9.491ms	8.267ms
프로세스 CPU, 한 코어 기준	92.45%	88.01%
최대 RSS 중앙값	18.77MiB	17.29MiB

한 과제의 한영 지시를 여섯 번 반복한 결과입니다. 새 프로세스를 사용해 모델 로딩 생략 비용도 포함하며, 컴퓨터 전체 CPU 증가량은 측정하지 않았습니다. 최초 대조군의 454.69ms 표본도 보존했습니다. 확정 근거와 생략한 작업은 별도 기록으로 남깁니다.

구현 PR 1164 · 원본·모든 조건·독립 검산. 이 기능은 PR 1165로 main에 반영됐고, 57dfe4ec 설치본에서 새 관측·재사용·기존 탐색의 생성 및 실제 실행을 확인했습니다. 가중치 갱신 없이 작은 계약을 마치는 비용을 줄였습니다. 관측으로도 남는 모호함과 선언한 후보 밖의 동작은 계속 별도 범위로 기록합니다.

긴 계획을 소스에서 꺼내 쓰기

Meta의 조립식 절차에서 가져온 작은 원리를 구현했습니다. computes가 바디 구조를 제공하고, 조립 계획은 바꿀 위치와 한영 의도만 지정합니다. 도면을 다시 쓰는 대신 움직일 관절만 표시하는 방식입니다. 피연산자 순서·분기 배치·변수 참조·대입 대상· 인접한 두 문장의 순서를 선택할 수 있습니다. 원본 소스의 타입과 구조를 확인한 뒤 기존 모델 판단·테스트·생성 경로로 연결합니다.

뺄셈 세 번인 한 과제에서 24회 생성·48회 실행을 비교했습니다. 전체 계획과 짧은 계획의 12쌍은 확장된 구조와 생성 코드가 같았습니다. 압축 JSON은 1,538→569바이트로 약 63% 줄었고, 자체 모델은 세 선택을 한 번에 판단해 총 6회 호출됐습니다. 가중치를 새로 학습하지 않았습니다.

최초 예시 하나만 쓰면 독립 실행 기대값은 12/72가 맞았습니다. 기준 함수에서 구별 입력을 얻은 조건은 72/72, 전체 합계는 84/144입니다. 이 결과는 한 과제의 유한 관측이며, 예시를 더 잘 고르는 것이 실제 조립에 주는 효과를 보여줍니다.

자체 모델 연결 조건의 생성 중앙값은 전체 계획 8.14ms, 짧은 계획 8.60ms였습니다. 최대 RSS 중앙값은 17.33→17.64MiB입니다. 짧은 계획을 펼치는 추가 비용을 포함합니다. CPU는 한 코어 기준 86.78→86.53%였으며 전체 컴퓨터의 사용량 증가는 측정하지 않았습니다. 조건당 세 표본이고 최초 계수 오류로 멈춘 수집 기록도 별도로 보존했습니다.

구현 PR #1168은 여섯 필수 검사와 원본 증거 확인을 거쳐 dev에 병합됐습니다. main 승격 #1169도 전체 CI와 원본 증거 확인 후 병합했고, b506d0dd를 로컬에 설치했습니다. 측정 조건·원본·독립 재검사 · 한국어 설명.

좁은 범위에서도 유용하게

후속 작업에서는 return 2 - 3처럼 선언한 입력을 읽지 않는 함수가 조립에서 막히는 문제를 고쳤습니다. 입력은 함수의 약속으로 남기고, 본문에서 사용할지는 허용합니다. SDK v0.2.18을 공개했고 컴파일러 #1170을 dev에 병합했습니다. main에도 #1171로 병합했고, 729482ed를 로컬에 설치한 뒤 두 경로의 12/12 기대값과 네 실행을 확인했습니다.

새 상수 과제를 자체 모델과 결정론적 경로로 각각 세 번 조립했습니다. 총 6회 생성·12회 실행에서 36/36 기대값을 충족했습니다. 모델은 실제로 3회 호출됐고 추가 학습은 없습니다. 생성 중앙값은 모델 미사용 9.21ms, 사용 9.73ms였고, 후보 평가는 5회에서 7회로 늘었습니다. 이 한 과제는 결정론적 경로가 더 적은 비용으로 완성했습니다. 모델을 쓰는 위치는 이런 실제 비용과 미해결 선택을 기준으로 정합니다. 원본과 측정 범위.

이어 else if를 짧은 조립 계획에 넣을 때 막히던 부분을 고쳤습니다. 다음 조건을 이전 조건의 else 안에 담아 기존 분기 구조로 조립합니다. 조건의 순서와 변수 범위를 유지하며, SDK나 모델 크기를 늘리지 않았습니다. 예를 들어 “음수는 0, 10 미만은 입력 그대로, 그 이상은 10”이라는 세 구간을 하나의 Gooo 바디로 표현할 수 있습니다.

한 범위 제한 함수의 6회 생성·12회 실행에서 42/42 기대값을 충족했습니다. 모델은 실제로 3회 판단했고, 양쪽 경로 모두 첫 후보로 완성했습니다. 모델 미사용/사용의 생성 중앙값은 7.96/9.23ms, 최대 RSS 중앙값은 17.45/17.91MiB였습니다. 첫 미사용 실행에는 367.18ms가 걸렸고 원인은 분리하지 않았습니다. 모든 표본과 시도하지 않은 7/8 조합을 공개합니다. 이 결과는 조건식 표현과 연결을 확인한 작은 관측입니다. PR #1172는 전체 CI와 원본 증거 확인 후 dev에 병합했습니다. PR #1173에서 main 반영 검사를 진행합니다. 개발 소스·원본·재현 방법.

별도 후속 관측에서는 8개 조합을 모두 살폈습니다. 기존 예시에서 6개가 탈락하고 2개가 남았으며, 준비한 7개 입력으로도 둘을 구별하지 못했습니다. 컴파일러는 AMBIGUOUS를 기록한 채 조립을 이어갔고, 두 생성 결과의 14/14 실행 기대값은 일치했습니다. 기능을 충족한 정도와 경로를 하나로 확정한 정도를 별도로 읽을 수 있습니다. 이 관측에는 요청마다 후보 평가 38회가 추가됐습니다. 모든 후보 관측과 비용 범위.

연산 순서를 위한 첫 보조 특징을 Go로 구현했습니다. 네 연산 조합의 한영 지시와 네 표현 방식으로 32쌍을 만들고, 기존 자체 모델을 실제로 64회 호출했습니다. 기존 V4 특징과 판단이 각 쌍에서 같았고, 128바이트 절 연결 배열은 32쌍을 구별했습니다. 기존 V3 위치 표현도 32쌍을 구별했습니다. 다음 질문은 V4 특징을 보존한 채 순서 단서를 추가하면 실제 조립과 표현 변화 대응에 도움이 되는가입니다.

특징 생성은 M4 / Go 1.27.1에서 372–619ns/op, 힙 할당 0회였습니다. A B A C A D와 A C A B A D는 절 연결 횟수가 같아 계속 충돌합니다. 새 배열은 아직 학습된 모델에 들어가지 않으며, 컴파일된 Gooo 실행이나 새로운 정답률은 이번 사전 실험에 포함되지 않습니다. 전체 관측과 반례.

실제 코드 조립에서 확인한 순서 문제

기존 두 모델을 main 컴파일러에 붙여 96회 생성·192회 실행·64회 실제 판단을 관측했습니다. 네 연산 조합의 한영 지시와 양쪽 순서를 사용했습니다.

경로	첫 시도에 모든 기대값 충족	최대 8개 경로 시도 후	후속 탐색의 총 후보 평가
결정론적 조립	8/16 요청	16/16 요청	24회
위치를 보존하는 자체 모델	6/16 요청	16/16 요청	53회
문장 조각 빈도를 쓰는 자체 모델	6/16 요청	16/16 요청	46회

후속 탐색 조건은 각각 128/128 기대값을 충족했습니다. 첫 시도 실패까지 포함한 전체 결과는 554/768입니다. 추가 학습은 0회였습니다. 생성 중앙값은 후속 탐색에서 각각 8.13·9.35·8.86ms였고, 첫 결정론적 실행의 574.74ms도 보존했습니다. 위치 특징은 입력 쌍을 구별했지만 첫 선택을 개선하지 못했습니다. 모든 조건·실패·시간·메모리.

이어 같은 지시를 두고 원본 코드의 두 연산만 뒤집었습니다. 올바른 선택은 서로 반대여야 했지만, 모델이 보는 순서 선택 입력은 같았습니다. 두 요청 모두 같은 경로를 골라 하나는 8/8, 다른 하나는 0/8 기대값을 충족했습니다. 코드 순서가 입력에서 사라지는 반례.

작은 구조 표현을 실제 소스에서 꺼내기

컴파일러가 검증한 구조를 명시적으로 내보내는 body-context --include-plan을 #1174에 구현했습니다. 소스와 맞는지 확인한 타입 계획을 받아, 두 대입의 연산·피연산자 종류·정수 상수를 선택지당 48바이트로 표현합니다. 두 선택지의 배열은 96바이트이며, 컴파일러와 JSON의 전체 메모리는 별도입니다. 조립 도면에서 다음 두 동작을 작은 카드에 적는 셈입니다.

네 연산 조합, 두 소스 순서, 한영 지시, 세 표현으로 48개를 관측했습니다. 순서 반전 24쌍을 구별했고, 변수명 변경 16쌍과 교환 가능한 피연산자 변경 16쌍은 같은 표현을 유지했습니다. 한영 지시를 바꾼 24쌍에서도 소스 표현은 같았습니다. 기존 V3 순서 판단 입력은 순서 반전 24쌍에서 모두 같았습니다. 소스·원본 구조·배열·수치.

배열 구성만 측정하면 M4에서 28.02–29.31ns, 힙 할당 0회였습니다. 소스 읽기와 검증을 포함한 별도 프로세스의 구조 추출 중앙값은 6.119ms였습니다. 이번 관측은 모델 판단·새 학습·네이티브 실행 0회이며, 새 정답률은 아직 없습니다. 두 단순 정수 대입을 다루며 중첩 식·분기·여러 변수는 다음 범위입니다.

이 구조 표현과 전체 지시를 함께 받는 별도 모델의 학습·SDK·컴파일러 연결을 완료했습니다. 현재는 가중치를 유지하며 후보 준비를 재사용하고, 한 프로세스에서 반복 조립하는 사용성을 다듬습니다. 다음 비용 후보는 소스·레시피를 매번 전개하는 구간입니다. 소스와 예시가 달라지면 새 내용을 검사하는 계약을 유지하면서 반복 비용을 측정합니다.

완전성은 “제공한 기능 중 무엇이 실행됐고 무엇이 남았는가”로 읽습니다. 첫 선택의 정답률, 예시 충족률, 관측 후 남은 후보, 전체 비용을 따로 표시합니다. 다음 작업의 이유가 이 기록에서 드러나도록 만드는 것이 언어의 중요한 역할입니다.

HN 토론과 긱뉴스 실측 소개는 사용 중 생기는 문제의 단서로 읽었습니다. 작성자들의 장비·과제·표본은 Gooo의 실험과 다릅니다. 기술 판단에는 원문 논문과 구현, 우리 실행 결과를 연결했습니다.

기존 33,792개 표현 입력은 준비·검사가 완료됐고 모델 호출은 0회입니다. 계획한 811,008회 판단 수집보다 위의 작은 언어 기능을 우선합니다. 대규모 실험 프로토콜과 과거 결과는 그대로 보존합니다.

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