멀티 에이전트 시스템 · agentskills.io

스스로 게임을 만들고 — 검증까지 하는 에이전트. PawnSim 콜로니심 · 미디어 스킬 2종 · 사람 개입 운영 · 런타임 $0 · EN + KO

AI-Powered Self-Evolving Autonomous

지금 가장 활발한 작업은 PawnSim — 에이전트가 직접 만들고 동시에 플레이테스트하는 콜로니심 버티컬 슬라이스입니다. 간판은 기능이 아니라 검증입니다: 코드가 있다 ≠ 작동이 검증됐다. 프로덕션 미디어 스킬(music-video)과 보류 중인 스킬(job-hunt)이 함께 올라가 있고, 모든 기계적 단계는 런타임 비용 $0으로 로컬에서 돌며, 레포는 매 커밋마다 자기 자신을 감사합니다.

PawnSim 보기 작동 방식 GitHub에서 보기 결과물 보기 60초 만에 실행
PawnSim 콜로니 타임랩스(2026-06-12 빌드, 게임 내 16일) — 콜로니스트 셋이 맨땅에서 시작해 저장 구역과 농장을 지정하고, 침대·화덕·연구대를 갖춘 벽 둘린 방을 짓고, 습격을 막아내며 콜로니를 키웁니다. 모든 프레임은 무인 소크 기록이며, 보이는 루프(저장 → 집짓기 → 농사 → 벌목 → 채광)는 효과 어서션과 격리 채점 루브릭 평결로 기계 검증됩니다.
무인 16 게임일 콜로니 소크 — 에이전트가 만들고 에이전트가 검증. 보이는 루프(저장 → 집짓기 → 농사 → 벌목 → 채광)는 22시나리오 입력 레벨 재현 테스트로 게이팅되고, 작업자 주장이 아니라 격리 채점 루브릭 평결로 확인됩니다.

PawnSim · 만들기 & 검증

PawnSim — 에이전트가 만들고 에이전트가 검증한다

지금 가장 활발한 표면은 PawnSim, 탑다운 콜로니심 버티컬 슬라이스(Unity 6000.0.75f1 LTS)입니다. 모든 스프라이트(3방향 걷기·작업 시트, 동물, 지형, 가구까지 전부 절차 생성한 32px 아트), 모든 씬, 모든 C# 시스템이 game-dev-agent 메타 스킬로 CLI 스캐폴딩되며 Unity 에디터 수작업이 전혀 없습니다 — .exe 전체가 커맨드라인에서 재현됩니다. 콜로니스트는 유틸리티 AI로 벌목·채광·농사·요리·운반·건축·연구·전투를 하고, AI 디렉터가 예측 불가능한 시점에 습격을 보내며, 플레이어는 림을 징집하고 건축·지정 명령을 내립니다.

검증 게이트 두 개 다이어그램. 게이트 1 — 입력 레벨 재현 게이트, 매 커밋 발화, 22시나리오: 합성 클릭이 플레이어와 같은 UI 경로를 구동하고 효과까지 어서트('클릭이 지정을 만들었다', 단순히 '클릭이 눌렸다'가 아님). 게이트 2 — 격리 채점 서브에이전트, 장시간 소크를 작성된 루브릭으로 판정하며 스크린샷과 원본 로그만 보고 작업자 의도는 보지 않음. 하단: 채점이 자기 검토로는 못 본 결함 3건(모든 지정을 무효화하던 테스트 사각지대, 식량이 쌓여 있는데 굶어 죽던 콜로니, 영구 멘탈 브레이크 동결), 그리고 끝에서 끝까지 기계 검증된 기본 콜로니 루프: 저장 → 집짓기 → 농장 → 벌목 → 채광 → 철거.
검증 게이트 두 개 — README · PawnSim 검증

간판은 기능이 아니라 검증

북극성은 "코드가 있다 ≠ 작동이 검증됐다"입니다. 두 레이어가 이를 떠받칩니다:

  • 22시나리오 입력 레벨 재현 게이트 — 매 커밋마다 실제 합성 클릭이 플레이어와 같은 UI 경로로 돌며 효과 어서션을 검사합니다: "클릭이 지정을 만들었다", "벽이 지어졌다", "선택한 나무만 잘렸다" — 단순히 "클릭이 눌렸다"가 아닙니다.
  • 격리 채점 소크 루프 — 장시간 무인 소크는 별도 서브에이전트가 작성된 루브릭으로 판정합니다. 채점자는 증거(스크린샷 + 원본 로그)만 보고 작업자의 의도는 보지 않아, 작업자 자기 채점 편향을 차단합니다.

게이트가 실패하면 전진은 없습니다: 즉시 수정하거나 롤백. 기본 콜로니 루프(저장 → 실내 효과가 실재하는 집 → 영구 농장 → 벌목 → 채광 → 철거)는 끝에서 끝까지 기계 검증되고, 채점 평결은 수정 커밋과 함께 저장됩니다.

채점이 자기 검토로는 못 본 것

평결은 작업자 자기 검토가 지나친 결함을 반복해서 들춰냈습니다 — 이 루프가 비용값을 한다는 정직한 증거입니다:

  • 이전 소크들에서 모든 지정을 무효화하던 테스트 사각지대(검증 도구 자체가 망가져 있었음 — "검증 도구도 검증돼야 한다").
  • 식량이 쌓여 있는데 굶어 죽던 무드 게이트 함정.
  • 콜로니 전체가 영구 멈추던 멘탈 브레이크 동결.

정직하게 추적 중인 미해결 결함도 남아 있습니다 — 일부 저장/불러오기 엔티티 하위 상태가 아직 직렬화되지 않고, 무드 경제가 여전히 약간 적자입니다(공식 인정된 하나의 미해결 게임플레이 문제). 전체 정직 검증 상태는 skills/game-prototype/README.md.

사람 개입 운영

에이전트는 오픈 루프로 돌지 않습니다. 운영자가 빌드를 플레이하고 인게임 피드백을 올리면, 그 피드백이 다음 게이트 통과 수정 배치가 됩니다 — 운영자 → 에이전트 → 검증 → 운영자 사이클입니다. 로직 변경(림 행동, 밸런스)은 명시적으로 운영자 게이팅: 에이전트가 스펙 초안을 잡고 OK를 기다린 뒤에야 손댑니다.

레포가 미디어 미션에 적용하는 것과 같은 사람 개입 패턴입니다: 에이전트가 모든 기계 작업을 하고, 사람은 취향·돈·로직 승인을 가집니다.

이를 스캐폴딩하는 메타 스킬: skills/game-dev-agent/. PawnSim은 Unity / Windows 1차(빌드 체인이 에디터를 batchmode로 구동); 레포의 나머지는 macOS / Linux입니다.

독자 · 누구를 위한 것인가

이 프로젝트는 누구를 위한 것인가

파이프라인을 가려놓은 SaaS가 필요하다면 이 레포는 아닙니다. 모든 단계를 검사 가능한 bash + 오픈소스 로컬 도구(ffmpeg / whisper.cpp / ollama / aubio)로 보고 싶다면, 맞습니다.

아키텍처 · 작동 방식

작동 방식

스캐폴드는 범용입니다 — 모든 스킬을 한 가지 shape으로 강요하지 않습니다. 숏폼 영상이 v1 도메인이었고(결과물이 눈에 보이고 실패 모드가 빨리 잡힘), 현재 개발 포커스는 게임 트랙(위 PawnSim 만들고-검증 루프)으로 game-dev-agent 메타 스킬이 구동합니다. 오늘 프로덕션 미디어 스킬 1종이 올라가 있습니다: music-video 미션. standalone job-hunt 스킬은 보류 중입니다(KR 잡보드가 스크래핑을 차단). 이전 미션들(faceless-short 내레이션, v1 highlight / shorts-batch)은 대체 경로로 트리에 남아 있습니다.

MelonS-Agents 한눈에 보기 포스터: 자기 콜로니심 게임을 만들고 플레이하고 검증하는 에이전트, Claude Code·Cursor·Goose·Gemini CLI·Codex·Copilot 간 이식 가능. 스탯 카드: 미션 출력 100+(6타입), 프로덕션 스킬 1 + 메타 스킬 1 + 프로토타입 4, ffmpeg 쉐이더 23, 런타임 API 토큰 0, 22시나리오 커밋 게이트, 서브에이전트 정의 27(코어 6 + 게임 13 + 콘텐츠 5 + 심사위원 3), 감사 트리거 레이어 3, MIT 라이선스 / EN + KO 듀얼 트랙.
시스템 한눈에 보기 — README · Overview
3-shape 스킬 모델: 스킬 호출 하나가 작업의 본질이 어디 있는지에 따라 세 가지 파이프라인 shape으로 갈립니다. Shape A(미션 라우팅, 메인) — 5-에이전트 오케스트레이터 파이프라인(Orchestrator/Planner/Resourcer는 Opus, Editor/QA는 Sonnet), plan.md / MANIFEST.md / qa-report.md 파일 핸드오프, 예: skills/music-video. Shape B(standalone) — 스킬이 곧 구현: HTTP → parse → format → render, 오케스트레이터와 plan 파일을 건너뜀, 예: skills/job-hunt는 전부 curl + jq. Shape ?(미정) — 미래 스킬이 SKILL.md metadata.pipeline-source로 스킬별 결정.
호출 하나, 세 가지 파이프라인 shape — README · Architecture

— 게임 트랙 · 현재 포커스

game-dev-agent (메타 스킬, Skill #3)

에디터 수작업 없이 게임 전체를 CLI 스캐폴딩하는 Unity 전용 에이전트입니다: 스프라이트 생성(32px 절차 아트), C# 시스템 스캐폴딩, Unity batchmode 씬 + 프리팹 생성, 밸런스 튜닝, 오디오 생성, 인게임 AI 디렉터. 이 에이전트가 경험적 검증 표면을 겸하는 프로토타입 스킬 4종을 구동합니다 — PawnSim(콜로니심 플래그십), 그리고 2D 물리 병합 퍼즐, 웨이브 생존 액션, 슬라이딩 타일 숫자 퍼즐 — 각각 앞 것보다 빠르게 만들어 "복리 가속" 가설을 테스트합니다.

게임 트랙은 6개 코어 미디어 파이프라인 에이전트 위에 13개 게임 도메인 서브에이전트(디렉터 / 디자이너 / 프로그래머 / 빌드 엔지니어 / QA / 아티스트 / 사운드 / 내러티브 / 스페셜리스트) 로스터를, content-shorts 파이프라인용 5개를, 그리고 기획·스틸·컷을 채점하는 심사위원 3개를 더 돌립니다 — .claude/agents/에 총 27개 에이전트 정의.

— 미디어 파이프라인 · music-video 미션

미디어 파이프라인: 커밋되는 파일로 이어지는 6개 서브에이전트 릴레이(Opus 3, Sonnet 3). Orchestrator(Opus)가 미션을 분해해 Planner → Resourcer → Editor → QA 라인으로 위임하고, 각 에이전트는 공유 채팅이 아니라 상류 산출물(plan.md → MANIFEST.md → CHANGELOG.md → qa-report.md)을 읽습니다. Resourcer가 ffmpeg / yt-dlp / whisper를 돌립니다. 별도 트랙 Auditor(Sonnet)가 매일 03:00 레포 전역 드리프트 / 계약 / 비용 / 보안 감사를 돌려 docs/audit/<date>-<focus>.md와 CURRENT-ALERT.md를 씁니다.
6개 서브에이전트, 파일 기반 핸드오프 — README · Architecture

— 실행 그래프 · 쇼츠 제작 (LangGraph)

쇼츠 제작 구조도: 26컷 한 편에서 영상화가 179분(전체의 81%)을 차지한다는 실측 비용 막대와 스틸 직후에 선 문 표시, 이어서 샷 스펙 → 스틸 라운드(장당 9.0초) → 문 1 → 사람 승인(interrupt) → 컷 라운드(컷당 412.3초) → 문 2 → 조립·법률 → 출시 패키지 흐름, 그리고 되돌아가는 엣지 4개와 차단 레일.
쇼츠 제작 구조도 — 비싼 단계(412초/컷) 앞에 문을 세운다 · 실행 그래프에서 생성

— 실행 그래프 · 게임 제작 (LangGraph)

게임 제작 구조도: 같은 fan-out 이 문이 아니라 뮤텍스에서 합류한다. 작업 발행 → 검토 → 제작 3레인 병렬(코드·아트·사운드) → 산출물 경로를 상태에 확정하는 Unity 배타 구간 → 실물 빌드 검증 → TA 아트 심사 → 병합, 그리고 거짓 검증 차단과 재시도 레일.
게임 제작 구조도 — Unity 배타 자원 앞에서 뮤텍스로 합류 · 실행 그래프에서 생성

파이프라인 (music-video 미션)

  1. 비트 추출. aubiotrack이 실제 비트를 찾고 서브 비트 노이즈는 버립니다. 컷은 N번째 비트마다(기본 12 — 95 BPM에서 약 7.5초당 한 컷).
  2. Phrase 정렬. aubioonset이 드럼 hit을 감지. 분위기별 가변 클립 setpts: 정적 0.55×, 앰비언트 0.70×, 액티브 0.80×, 자연 1.00× — 음악이 비주얼 속도를 끕니다.
  3. B-roll. mood-keyword Pexels Videos API fetch + 윈도우별 선택. 데모 모드는 키 없는 첫 실행을 위해 CC-BY Blender 오픈무비 클립을 번들합니다.
  4. 글리치 마이크로 에디트. 검출된 드럼 onset에 0.2초 역재생 + 0.2초 forward jump-cut, 단 정적-카메라로 분류된 클립에만 적용해 글리치 중 프레임이 흔들리지 않게.
  5. 빈티지 lo-fi 쉐이더. 필름 그레인 + 비네팅 + 가우시안 줌-펄스 + phrase-aware pond 잔물결 + halation 블룸. 전부 순수 ffmpeg 필터 그래프 — GLSL도 외부 렌더러도 없음.
  6. 렌더 + QA. ffmpeg 9:16 화면 채움, 실패 시 미션 레벨 재시도.

품질 바 — 시스템이 enforce하는 5개 계약

2026-05-22 music-video QA 패스가 이전 파이프라인이 조용히 어겨온 6개 취향 디렉티브를 들춰냈습니다. 다섯은 enforce되는 계약으로 안착했고, 여섯 번째는 연구 방향으로 열려 있습니다. 케이스 스터디 #9가 그 프레이밍을 씁니다: 버그는 렌더가 아니라 계약이 코드로 표현되지 못한 것이었다.

  • A.1 — B-roll dedup 레지스트리. records/youtube/broll-used.txt(271개 id seeded). 두 Pexels 호출자가 참조 + append.
  • A.2 — 가사 vocal-onset 정렬. scripts/music-video-lyric-align.sh가 일반 텍스트 + 오디오에서 whisper로 LRC를 도출(KR 워드 레벨, EN 세그먼트 레벨).
  • A.3 — Language anchor + QA 게이트. 모든 preset에 lang_anchor; scripts/music-video-qa-anchor.sh가 B-roll 키워드를 채점 — exit 0 PASS / 1 WARN / 2 FAIL.
  • B.1 — 쉐이더 vocabulary. 4개 → 23개 효과로 3스테이지 확장, 장르 인식 preset 라우팅.
  • C.1 — 쉐이더 절제 게이팅. preset별 shader_active_ratio; MUSIC_VIDEO_SHADER_GATE로 4가지 게이트 모드.

전체 changelog: skills/music-video/CHANGELOG.md.

ffmpeg 쉐이더 23종 — 한눈에

전부 순수 ffmpeg 필터 그래프. GLSL도 외부 렌더러도 없음. 카탈로그는 scripts/music-video-shaders.sh, 장르별 라우팅은 skills/music-video/data/genre-presets.yaml.

  • Stage 1 — 1차 패스 (2026-05-17). pond, halation, breathing, combo.
  • Stage 2 — 장르 인식 확장 (2026-05-21). scanline, chromatic_split, neon_edge, vhs, saturation_pulse, kaleidoscope, beat_burst, strobe, shake, color_burst, light_rays.
  • Stage 3 — 품질 바 배치 (2026-05-22). light_leak, duotone, vignette_pulse, paper_grain, dust_speck, posterize, trail_echo, soft_bloom.

의도적으로 보류 — cel-shading / 카툰(GLSL / EbSynth / AI 스타일라이즈 필요). 케이스 스터디 #5 참조.

— 감사 & 비용 · 자기를 감시하는 레포

감사 트리거 레이어 3개, 전부 별도 트랙·읽기 전용, 하나의 출력 채널로 수렴. L1 — post-commit 훅이 드리프트 위험 경로에만 발화, audit-run.sh contract 실행. L2 — 15분마다 미션 이상 감지 폴이 집중 감사 실행. L3 — 매일 03:00 베이스라인을 launchd로 스케줄, audit-run.sh all 실행. 셋 다 실행마다 docs/audit/<date>-<focus>.md에 리포트 1건을 쓰고, CURRENT-ALERT.md는 최신 verdict이 비-CLEAN일 때만 쓰이며, 다음 인터랙티브 세션은 목표를 잡기 전 이를 의무적으로 읽음.
트리거 레이어 3개, 출력 싱크 1개 — README · Architecture / Design notes

3-레이어 리액티브 감사

  • L1 — post-commit 훅. 드리프트 위험 커밋(agents/, .claude/agents/, config/, CLAUDE.md, 운영 계약 하위)이 ~30초 안에 audit-run.sh contract를 발화.
  • L2 — 15분 미션 이상 감지 폴. 새 blocker 파일이나 QA-FAIL 폭증이 집중 감사를 트리거. 이상 없으면 no-op(토큰 0).
  • L3 — 매일 03:00 베이스라인. launchd가 전체 스윕을 발화. L1 + L2가 놓친 것을 잡음.

패턴은 Observer가 아니라 Reactor + Hook(파일을 이벤트로) — 이 레포의 서브에이전트는 장기 실행 observable이 아닙니다.

비용 라우팅 규칙

실제 실패에서 얻은 아키텍처 교훈: "Tier 2(로컬) = 기본"을 모든 파이프라인 단계에 적용하면 품질 천장이 생깁니다.

  • 기계적·고볼륨 단계(전사, 렌더, fetch, 비트 검출) — 로컬. 규모에서 토큰 비용이 감당 불가.
  • 일회성 창작 단계(스크립트 후크, 사실 프레이밍, mood-keyword 추출) — Claude. 호출당 ~500 토큰, 기존 구독 쿼터 대비 운영상 무시 가능, 품질은 이후 60초 시청 동안 복리로 작용.

전체 추론은 docs/cost-model.md.

— 스킬 & 도구 · 포트폴리오

스킬 포트폴리오: 프로덕션 미디어 스킬 2종, 개발 중 Unity 메타 스킬 1종, 보류 실험 1종 — 각 카드가 입력과 출력을 보여줌. music-video(프로덕션): 음악 파일 → 60초 9:16 세로 쇼츠; ffmpeg 쉐이더 23, 그레이드 프로필 7, 장르 preset 19, aubiotrack 비트로 컷, aubioonset 드럼 hit으로 글리치, Shape A 5-에이전트 미션 파이프라인. job-hunt(보류): seed 키워드 1개 → 중복 제거 마크다운 다이제스트; seed → 26 동의어 role family, 소스 플러그인 11, 라이브 키없음 5 / 키 게이팅 2 / mock 4, 5,000+ raw → ~200 매칭, Shape B standalone curl+jq. game-dev-agent(개발 중): Unity 메타 스킬 — 스프라이트 생성, C# 스캐폴딩, 밸런스 튜닝, 오디오 생성, 인게임 AI 디렉터; 검증 표면 = PawnSim 콜로니심, 게임 로스터 13, Unity 에디터 수작업 0으로 CLI 스캐폴딩. product-cf(보류): 제품 사진 1장 → CF풍 9:16 쇼츠; 정직한 부정적 결론으로 보류 — 무료/로컬 3D가 16GB 머신에서 품질 바를 못 넘김, 유료 클라우드 image-to-video나 더 큰 GPU 필요.
스킬 포트폴리오 — 각 스킬의 입력과 출력 — README · Overview
music-video ✓ 프로덕션

음악 파일 → 60초 9:16 세로 쇼츠

  • 23 ffmpeg 쉐이더
  • 7 그레이드 프로필
  • 19 장르 preset
  • aubiotrack 비트로 컷
  • aubioonset 드럼 hit으로 글리치
  • Shape A · 5-에이전트 미션 파이프라인

Skill #1, 미션 라우팅; 12/12 Hermes drop-in 상호운용 테스트로 검증. 스펙: skills/music-video/

job-hunt 보류

seed 키워드 1개 → 중복 제거 마크다운 다이제스트

  • seed → 26 동의어 role family
  • 11 소스 플러그인
  • 5 라이브 키없음 · 2 키 게이팅 · 4 mock
  • 5,000+ raw → ~200 매칭(mock 실행)
  • Shape B · standalone curl+jq

Skill #2, standalone, v2 짧은 키워드 UX — 보류: 대상이었던 KR 잡보드(사람인 / 잡코리아 / 원티드 / 프로그래머스)가 스크래핑을 막아 지금은 mock/dry-run 데이터로만 동작합니다. global-* ATS/RemoteOK/Remotive/HN 플러그인은 여전히 라이브 원격 공고를 반환할 수 있습니다. 70개 테스트; JH_*_LIVE 플래그 뒤의 enrichment 유틸 4종. 스펙: skills/job-hunt/

game-dev-agent 개발 중

Unity 프롬프트 → CLI 스캐폴딩된 게임

  • 검증 표면 = PawnSim 콜로니심
  • 13-에이전트 게임 로스터
  • Unity 에디터 수작업 0
  • 프로덕션 스킬 2개에는 미포함

Skill #3, 위 메타 스킬 — 스프라이트 생성, C# 스캐폴딩, 밸런스 튜닝, 오디오 생성, 인게임 AI 디렉터.

product-cf 보류

제품 사진 1장 → CF풍 9:16 쇼츠

  • 정직한 부정적 결론으로 보류
  • 무료/로컬 3D가 16GB에서 바를 못 넘김
  • 유료 클라우드 i2v나 더 큰 GPU 필요
  • 트리에 남기되 게이트 오프

실험적 v0.1.0 — 설득력 있는 제품 모션은 무료/로컬 경로가 못 내는 유료 클라우드 image-to-video가 필요.

파이프라인은 오픈 agentskills.io 표준을 따르는 이식 가능한 Skill로 패키징됩니다 — 한 번 작성한 스킬이 여러 호환 런타임(Claude Code, Cursor, Goose, Gemini CLI, OpenAI Codex, GitHub Copilot 등)을 타깃할 수 있습니다.

Skill #2 — job-hunt 상세

별도 shape 스킬: standalone(미션 라우팅 없음), v2 짧은 키워드 UX, agentskills.io 호환. 보류 — 대상이었던 KR 잡보드(사람인 / 잡코리아 / 원티드 / 프로그래머스)가 스크래핑을 막아 라이브 다이제스트가 완성되지 못했고, 지금은 mock/dry-run 데이터로만 동작합니다. --seed "Problem Solver"를 넘기면 오케스트레이터가 26 동의어 role family(Forward Deployed Engineer / Applied AI Engineer / Generalist / Founding Engineer / …)로 확장합니다. mock 실행은 5,000+ raw 공고를 ~200 매칭으로 중복 제거하며, 코드는 트리에 남아 있습니다.

  • 소스 플러그인 11개(키 없이 라이브 5, 키 게이팅 2, mock-fallback 4) — 기본은 전부 mock-fallback; 플러그인별 라이브 HTTP는 JH_SOURCE_LIVE=1 뒤.
  • enrichment 유틸 4종(fit-score / cover-letter / company-research / interview-prep) — 공고별 Claude 호출은 JH_TOOL_LIVE=1 뒤.
  • 테스트 70개 — smoke + 엣지케이스 + JSON 스키마 검증. EN + KO 워크스루.

퀵스타트: skills/job-hunt/scripts/run.sh --seed "Problem Solver" --dry-run. 레퍼런스 다이제스트: docs/samples/job-hunt-digest-mock.md.

대체 경로 — faceless-short (내레이션 시대)

이전 faceless-short 미션은 여전히 트리에 있습니다. 토픽 프롬프트 → 내레이션 60초 쇼츠: Sonnet이 후크 + 사실 프레이밍 초안, Kokoro-ONNX(영어) 또는 macOS Yuna(한국어)가 음성 합성, whisper.cpp가 자막 타이밍 전사, 캡션 키워드로 윈도우별 Pexels B-roll 선택, ffmpeg가 단일 라인 자막 번인. 토픽 기반 콘텐츠용으로 보존; 현재 프로덕션 포맷은 아님.

파이프라인 상세는 README 샘플 출력 섹션.

운영자 도구

시스템 상태를 표면에 띄우고 일상 상태-확인 프롬프트를 흡수하는 스크립트들 — 느린 Claude 감사를 빠른 Claude-free 체크로 보완합니다.

  • scripts/first-touch.sh — 제로 계정 데모 마법사. 단일 Y/n 동의; 사전 체크 → 데모 캐시 fetch → 렌더 → 결과 열기.
  • scripts/doctor.sh — ~2초 레포 헬스 체크. CLI 도구, env 키, 스케줄러, 감사 알림, git 상태, 디스크, 스킬별 활성화. --quiet / --json 모드.
  • scripts/audit-skill-drift.sh — 13번째 감사 룰. 각 스킬의 LIVE 플래그 매니페스트가 실제 스크립트 게이팅과 일치하는지 검증.
  • scripts/statusline.sh — Claude Code statusline. doctor:⚠N · goal:N/M · audit⚠를 dir / branch / model / cost와 함께 렌더.
  • scripts/morning-brief.sh — 단일 명령 overnight 다이제스트. doctor + 감사 + 7일 개입 추세 + 커밋 attribution + 자율 결정 + review-queue + blocker를 ~30줄로 결합.
  • outputs/review-queue/ + 스크립트 3개 — batched 취향 결정 큐. 운영자가 contact-sheet 마크다운을 자기 cadence로 드레인, 개입 이벤트 ~10배 감소.

메타 스킬 goal-lock이 docs/goal.md를 파싱해 미체크 deliverable 하위 목표를 보고, 장시간 자율 세션이 다시 정박할 수 있게 합니다. 전체 도구별 표: docs/operator-tooling.md.

증거 · 무엇을 만드는가

증거 — 파이프라인이 실제로 만드는 것

렌더된 mp4에서 캡처한 프레임입니다. 전체 mp4는 records/missions/ 하위에 있습니다(gitignore — 각 ~25–50 MB).

2026-05-22 noir-detective 렌더의 중반 클라이맥스 프레임 — 9:16 세로, 스모키 바 인테리어, pink-magenta rnb_low_key 그레이드 프로필의 파이프 문 수염 남자, 쉐이더 레이어 전에 도는 장르별 grade_profile 단계를 보여줌.
music-video noir-detective — 2026-05-22 배치, t = 30초. 장르별 grade_profile(rnb_low_key)이 pink-magenta low-key 룩을 잡고, 그 위에 phrase-aware 쉐이더 스택.

장르 카탈로그 한눈에 — 7개 그레이드 프로필 중 6개

2026-05-20 → 2026-05-23 프로덕션 배치의 중반 클라이맥스 프레임들. cherry-pick B-roll 없음 — 모든 클립이 파이프라인이 늘 돌리는 같은 무인 Pexels mood-keyword fetch에서 나왔습니다. 비주얼 정체성은 소스 footage가 아니라 grade_profile + 쉐이더 스택입니다. 7개 그레이드 프로필이 scripts/music-video-grade.sh로 ffmpeg 필터 그래프로 컴파일됨(아래 6개 표시); 19개 장르 preset은 skills/music-video/data/genre-presets.yaml.

장르 카탈로그: 각 장르별 grade_profile이 쉐이더 레이어 전에 같은 generic Pexels 스톡을 장르 코딩된 룩으로 재채색 — cherry-pick B-roll 없음. 6개 프로필 표시: noir-detective(rnb_low_key, 딥 마젠타 low-key), rain-lofi(lofi_warm_grain, 부드러운 웜 그레인), arcade-synthwave(city_pop_neon, 퍼플 → 시안 네온), coastline-summer(hollywood_teal_orange, teal → orange split), linen-minimal(kr_warm_pastel, 웜 피치 파스텔), smallhand-folk(키네틱 가사 오버레이, 한국어 가사 오버레이). 장르 preset 19, 그레이드 프로필 7(7번째는 중립 무보정 패스스루). 정체성은 grade + 쉐이더 스택.
같은 스톡 입력, 장르 코딩된 룩 출력 — README · Genre catalog

Skill #2 — job-hunt 다이제스트는 이렇게 생겼다

seed 키워드 하나 입력, 중복 제거된 마크다운 다이제스트 출력. 아래 mock-fallback 렌더링은 docs/samples/job-hunt-digest-mock.md에서 — 기본 5개 소스 전부 대상, 26 동의어 problem-solver family 확장, 7/21 raw 공고 매칭. 실제 다이제스트는 records/jobs/<date>/digest.md 하위에 생성(gitignore).

# Job-hunt digest — 2026-05-20

> Seed: Problem Solver → role family problem-solver
>            (26 synonym keywords expanded)
> Sources: _mock, kr-wanted, kr-programmers, kr-jobkorea, kr-saramin
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### _mock (3)
- Problem Solver (AI Agent) · MockRebeatLike
  지역: 서울 강남구 · 게시: 2026-05-20
  요약: 쇼핑 AI Agent 기획+개발+배포까지 직접 담당.  PMF 탐색 사이클 주도.
- Forward Deployed Engineer · MockFrontierAI
  지역: 원격 · 게시: 2026-05-20
  요약: Build AI agent solutions; framing problems → shipping LLM
        prototypes within weeks.
- Generalist · MockKRStartup
  지역: 서울 마포구 · 게시: 2026-05-19
  요약: PM+Engineer+Data Analyst 하이브리드.  Ship MVPs, iterate to PMF.

### kr-wanted (1) · kr-programmers (1) · kr-jobkorea (1) · kr-saramin (1)
…
Faceless-short 갤러리 (참고용 — 내레이션 시대 파이프라인)

이전 faceless-short 시도의 프레임들 — music-video 피벗 이전 내레이션 시대 파이프라인의 시각적 증거로 보존.

Faceless 시대 점수표 참고용

다섯 리텐션 매핑 축(후크, 영상-자막 매칭, 가독성, 사실 일관성, 마감)에 걸친 자기 평가로, faceless-short 반복 중 Claude가 매겼습니다 — music-video 피벗 이전 v4 → v5 → v6 시퀀스의 구조화된 진행 신호로 보존. music-video 미션은 차원별 점수 대신 플랫폼 시청 시간 데이터로 평가; per-video metrics는 docs/pilots/ 하위.

누적 막대 차트: Hittites EN v4 26/50(최저)부터 AutoTune EN 45/50(최고)까지 13개 파일럿 행, 5개 차원에 색상으로 분할. music-trial 토픽들이 40-45 부근에 군집.

운영자 개입 추세 (자율성 신호)

사람이 계속 조타해야 하는 멀티 에이전트 시스템은 사실 대체하려던 일을 대체하지 못한 것입니다. 매일 02:00 KST 갱신되는 투-패널 정직 신호 — Panel A는 git log(커밋 attribution + 레버리지 비율), Panel B는 로컬 Claude Code 세션 JSONL(운영자 프롬프트 수 + 활성 세션 분). 추세에 작용하는 5개 우선순위 감소 레버는 케이스 스터디 #8 참조.

투-패널 개입 추세: Panel A는 일별 커밋 수를 initiator별로 스택(에이전트 자율 vs 운영자 주도) + 운영자 주도 비율선; Panel B는 로컬 Claude Code 세션 JSONL에서 추출한 일별 운영자 프롬프트 수와 활성 세션 분. 두 패널 모두 ~2026-06-30까지의 같은 날짜 축.

미션 결과 추세 (품질 신호) 참고용 · 렌더 시대

과거(렌더 시대) 차트, 마지막 갱신 2026-05-25. 2026-06부터 개발 포커스가 PawnSim 게임 트랙으로 이동했고, 그 작업은 렌더 미션이 아니라 검증 게이트 통과 커밋(위 자율성 추세 참조)으로 나타납니다 — 따라서 이 차트는 더 이상 현재 신호가 아니며, 위 점수표와 같은 방식으로 렌더 시대의 기록으로 보존합니다. 시스템의 렌더 진화를 한눈에 보여줍니다: 2026-05-17 spike(8 → 33 missions/day)는 faceless 파일럿 배치, 피벗 이후 평탄 구간은 일일 3–8 렌더의 sustainable cadence로 정착한 music-video 포맷. 모든 records/missions/<date>/<id>/qa-report.md의 Verdict: PASS|FAIL과 attempt N of M을 파싱.

과거 렌더 시대 투-패널 미션 결과 추세(마지막 갱신 2026-05-25): Panel A는 일별 미션 수를 outcome별로 스택(1회 PASS, 재시도 후 PASS, FAIL, metrics.json만) + 1회 시도 PASS 비율선; Panel B는 일별 미션 수를 타입별로 스택, highlight 시대 → faceless 파일럿 → music-video 포커스로의 production pivot를 보여줌.

퀵스타트 · 실행

60초 만에 실행

단일 명령 가이드 마법사. Pexels 가입 없음, Suno 왕복 없음, .env 편집 없음:

git clone --depth 1 https://github.com/MelonS/MelonS-Agents.git
cd MelonS-Agents
./scripts/first-touch.sh        # 사전 체크 → 캐시 fetch → 렌더 → 결과 열기

마법사가 사전 체크, 데모 캐시 fetch(~30초), 번들된 CC-BY Blender 클립 + Kevin MacLeod 트랙으로 60초 9:16 쇼츠 렌더(~100초) 후 결과를 엽니다. 단일 Y/n; 나머지는 자동.

수동 데모 경로 (같은 결과)

./scripts/bootstrap.sh                # 도구 검증, 모델 fetch
MUSIC_VIDEO_DEMO_MODE=1 \
  ./agents/missions/music-video/run.sh demo

Skill #2 — job-hunt 짧은 키워드 데모 (~5초, 네트워크 없음)

skills/job-hunt/scripts/run.sh --seed "Problem Solver" --dry-run
# digest.md가 stdout에 출력; 여러 소스에 걸친 mock-fallback 공고가
# 26 동의어 "problem-solver" family에 모두 매칭됨.

소스별 라이브 HTTP(5개 플러그인은 API 키 불필요): JH_GLOBAL_ATS_LIVE=1 JH_GLOBAL_REMOTEOK_LIVE=1 JH_GLOBAL_REMOTIVE_LIVE=1 JH_GLOBAL_HN_LIVE=1 JH_WORKNET_LIVE=1.

풀 Pexels + Suno 경로(mood-keyword 카탈로그, 커스텀 트랙)는 README 빠른 시작에 고급 경로로 문서화. macOS 우선; 코어 파이프라인(whisper.cpp + ollama + ffmpeg + aubio)은 Linux 호환, launchd 스케줄러와 Yuna TTS는 macOS 전용.