Inspect는 이제 우리의 디지털 동료입니다. Ramp 코드의 75% 이상이 이제 Inspect를 통해 생성됩니다.

inspect는 이제 우리의 디지털 동료입니다. Ramp의 코드 75% 이상이 이제 inspect에서 나옵니다.

우리가 투자한 것:

1. 모든 주요 리포지토리(repo)에 걸친 리포지토리 설정: 모든 의존성(dep)이 설치되었는지, 모든 명령어가 실행 가능하며 성능이 우수한지, 모든 스킬 토큰(skill token)이 효율적이고 설치되었는지 확인합니다. 모든 도구(tools)를 사용할 수 있는지, 사용하지 않는 도구는 제거되었는지 확인합니다. 어떤 MCP(Model Context Protocol)가 비대해져 있는지 확인합니다. 샌드박스 파일 시스템(sandbox fs)에서 무엇을 사전 계산하고 스냅샷으로 찍을 수 있는지(mypy, uv deps, bytecode caching, git clone) 확인합니다. 모든 추가적인 피드백 소스는 최종 PR(Pull Request) 품질을 개선했습니다: 인프라(infra)를 위해 terraform plan을 추가했고, 웹(web)을 위해 병렬 브라우저 테스트 에이전트(parallel browser testing agent)를 추가했으며, 백엔드(backend)를 위해 샌드박스에서 실행될 만큼 충분히 빠른 mypy의 새로운 실험적 병렬 모드(experimental parallel mode)를 추가했습니다.
2. UI 폴리싱(polish) 및 GitHub 외부의 루프(loop) 완성 - 사람의 리뷰(human reviews), AI 리뷰, 디프(diffs), 자식 세션(child sessions), 통계, 실시간 GPT를 활용한 빠른 음성 입력
3. 미친 듯한 성능 집착 (주로 @_dylanga가 주도), 샌드박스 부팅, 새로운 프롬프트(prompts), DB 쿼리(db queries), 네트워크 왕복(network round trips) 전반에 걸쳐 모든 밀리초(ms)를 추적
4. 모든 축(도구, 스킬, 성능, 리포지토리 설정)에서 로컬 에이전트(local agent)의 성능을 일치시키거나 능가하도록 노력
5. 견고한 API - 내부의 다른 많은 자동화에 사용됨
6. 비용 최적화: 도구 비대화(tool bloat), flex API, 적절한 모델 선택, 모델 간의 추론 수준(reasoning level)
7. 프롬프트가 항상 선언적(declarative)이고 거의 명령적(imperative)이지 않도록 보장하기. 이것을 수정하세요 ✅ 이 기능을 구현하세요 ✅ 이 datadog MCP를 사용하여 이것을 수정하세요 ❌ 이 링크의 db 마이그레이션 스킬을 사용하세요 ❌

이는 계속 변화하는 목표이지만, 속도, 기본값(defaults), 리포지토리 설정에 대한 끊임없는 강조 덕분에 Ramp의 모든 지식 작업(엔지니어링, 제품, 데이터, 지원, 영업, UXR)에서 "그냥 작동하는(just works)" 상태에 최대한 가까워질 수 있었습니다.