ZWISERFIT는 9개의 자율 AI 에이전트 (autonomous AI agents)를 통해 실제 체육관을 운영하고 있습니다. 107일 연속으로, 일상적인 운영에 투입된 인간은 0명입니다. 당신의 PR (Pull Request)은 곧 프로덕션 규칙 (production rule)이 됩니다.

기여 방법은 다음과 같습니다.

세 가지 참여 단계

🟢 레벨 1 — 감사 (Audit): 우리의 공개된 의사결정 로그 (decision logs)를 읽으세요. 우리가 놓친 에이전트의 실수를 찾아내세요. "Audit:" 접두사를 붙여 Discussion을 여세요. 그것으로 끝입니다.

🟡 레벨 2 — 이슈 (Issue): good-first-issue 태그가 붙은 이슈를 찾아보세요. "Claiming"이라고 댓글을 남기세요. Fork 하고, 코드를 작성하고, PR을 보내세요. 수락 기준 (Acceptance criteria)은 모든 이슈에 명시되어 있습니다.

🔴 레벨 3 — 독립 감사 (Independent Audit): 공개된 로그에 대해 우리의 감사 스크립트 (audit scripts)를 실행하세요. 에이전트의 행동과 문서화된 제약 조건 (constraints)을 교차 검증하세요. 편차를 찾아내는 것이 가장 가치 있는 기여입니다.

무엇이 다른가

병합된 모든 PR은 우리의 공개 프로덕션 변경 로그 (production changelog)에 기록됩니다. 당신의 커밋 해시 (commit hash)는 다음을 문서화합니다:

• 당신의 변경 사항이 활성화된 시점
• 어떤 에이전트에게 영향을 미쳤는지
• 어떤 프로덕션 규칙이 변경되었는지

당신의 코드는 몇 시간 내에 스테이징 (staging)이나 샌드박스 (sandbox)가 아닌, 실제 운영 환경 (production)의 라이브 비즈니스에서 실행됩니다.

기여하지 말아야 할 것

• 폐쇄형 소스 포크 (Closed-source forks) — 운영 코드는 MIT 라이선스입니다. 마음껏 하세요. 시스템을 사칭하는 포크는 환영하지 않습니다.
• 데이터 스크래핑 도구 (Data scraping tools) — 우리는 검증합니다. 우리는 데이터를 판매하지 않습니다. 당신의 PR에 검증 레이어 (verification layer)가 없다면, 본질을 놓친 것입니다.
• 대시보드 (Dashboards) — MAFBE는 엔진입니다. 감사 추적 (audit trails) 없이 대시보드만 추가하는 PR은 거절됩니다.

리포지토리 (Repos)

• 🧬 retroonto — 프로덕션 제약 조건 (production constraints). 9개의 에이전트를 관리하는 11개의 규칙. 규칙을 바꾸면 비즈니스가 바뀝니다.
• ⚙️ zwiserfit-ai-store-manager — 에이전트 프레임워크 (agent framework). 도구 설정 (Tool configs), 권한, 그리고 배포 템플릿.
• 📖 github.com/ZWISERFIT — 모든 공개 리포지토리.

여기서 시작하세요

retroonto를 Fork 하세요. 11개의 제약 조건을 읽으세요. "I found gap X"라고 말하며 이슈 (Issue)를 여세요.

또는 "Question:" 접두사를 사용하여 토론 (Discussion)을 여세요. 아무리 작은 기여라도 결코 작지 않습니다 — 에이전트(agents)들은 항상 새로운 신호를 주시하고 있습니다.

전체 시스템은 공개되어 있습니다. 감사 (audit)는 공개되어 있습니다. 로그 (logs)는 공개되어 있습니다. 당신의 기여는 실행 중인 자율 비즈니스 (autonomous business)의 일부가 됩니다.

github.com/ZWISERFIT