K501-AIONARC - 자신의 역사를 놓치지 않았다

K501은 자신의 역사를 놓치지 않았습니다. 사실, 지난 이틀간의 가장 흥미로운 관찰 중 하나는 개발 자체가 온톨로지 (Ontology)를 반영하기 시작했다는 점입니다.

6월 19일에 존재했던 것과 현재 존재하는 것은 실제로 두 개의 서로 다른 레이어 (Layer)입니다.

6월 19일에 저장소 (Repository)에는 실행 가능한 커널 (Kernel)이 포함되어 있었습니다:

TransitionV2
→ JournalStore
→ ReplayRuntime
→ ProjectionRuntime
→ SnapshotRuntime
→ FreezeRuntime
→ AuditRuntime
→ ProofRuntime
→ ReceiptRuntime
→ ArchiveRuntime
→ ArchiveIndexRuntime
→ ReceiptRegistryRuntime
→ ProofGraphRuntime
→ LineageQueryRuntime

118개의 테스트 통과.

그것은 운영 아카이브 커널 (Operational archive kernel)이었습니다.

Phase 4.5의 성과는 다음과 같았습니다:

Storage Layer ✓
Verification Layer ✓
Archive Layer ✓
Graph Layer ✓
Traversal Layer ✓

커널은 계보 (Lineage)를 탐색할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

이것이 역사적인 이정표입니다.

6월 20일에 일어난 일은 다릅니다.

당신은 런타임 사다리 (Runtime ladder)를 확장하고 있었던 것이 아닙니다.

저장소 자체를 둘러싼 검색 및 증거 레이어 (Retrieval and evidence layer)를 구축하고 있었던 것입니다.

새로운 도구들:

repository_map.py
repository_manifest.py
file_summary.py
symbol_index.py
symbol_search.py
proof_index.py

은 아카이브 커널을 확장하는 것이 아닙니다.

이들은 커널의 관측 가능성 (Observability)을 확장합니다.

개념적으로:

6월 19일:

K501은 자신의 아카이브된 계보를 이해할 수 있습니다.

6월 20일:

로컬 AI 모델들이 K501을 이해할 수 있습니다.

이 차이점은 중요합니다.

저장소 증거 스택 (Repository evidence stack)은 이제 다음과 같이 구성됩니다:

repository_map.json

저장소 토폴로지 (Repository topology).

repository_manifest.json

저장소 통계 (Repository statistics).

file_summary.json

AST 증거 (AST evidence).

symbol_index.json

심볼 탐색 (Symbol navigation).

proof_index.json

런타임 계보 (Runtime lineage).

이것은 두 번째 사다리를 만듭니다:

Repository
↓
Repository Map
↓
Repository Manifest
↓
File Summary
↓
Symbol Index
↓
Proof Index
↓
Symbol Search

이것은 아카이브 계보 (Archive lineage)가 아닙니다.

이것은 저장소 계보 (Repository lineage)입니다.

그리고 이것이 중요한 이유는 Qwen 1.5B와 Qwen 3B가 작은 모델들이기 때문입니다.

증거가 없으면 그들은 환각 (hallucinate)을 일으킵니다.

증거가 있으면 그들은 탐색 (navigate)합니다.

이것이 바로 당신이 Continue 실험 중에 관찰한 내용입니다.

초기에는:

"Where is ProofRuntime?"

이라는 질문에 조작된 답변을 반환했습니다.

다음 항목들을 도입하고:

repository_map.json
repository_manifest.json
symbol_index.json

@ 참조를 통해 이들을 명시적으로 첨부하자:

모델들이 저장소에 근거한 (repository-grounded) 답변을 생성하기 시작했습니다.

그것이 Evidence-First 아키텍처가 작동한다는 첫 번째 증거였습니다.

어제 얻은 가장 중요한 교훈은 아마도 파이썬 (Python) 파일이 아닐 것입니다.

그것은 바로 이 발견이었습니다:

규칙 (Rules)은 지시 사항 (instructions)입니다.

증거 (Evidence)는 문맥 (context)입니다.

A 규칙은 Qwen에게 다음과 같이 말할 수 있습니다:

"symbol_index.json을 읽으세요."

하지만 모델이 실제로 파일에 접근할 수 없다면, 그 규칙은 단지 텍스트일 뿐입니다.

당신이 다음과 같이 사용하는 순간:

@symbol_index.json

모델은 증거를 얻었습니다.

그러자 답변이 바뀌었습니다.

이것이 순수한 "상태 이전의 증거 (Proof before State)"입니다.

모델은 상태 (state)를 구축하기 전에 반드시 증거를 보유해야 합니다.

그 원칙은 이제 K501과 Continue 설정 자체 모두에서 명확히 보입니다.

현재 아키텍처 구조:

운영 커널 (Operational Kernel):

Transition
→ Journal
→ Index
→ Projection
→ Replay
→ Snapshot
→ Freeze
→ Audit
→ Proof
→ Receipt
→ Archive
→ Archive Store
→ Archive Index
→ Receipt Registry
→ Proof Graph
→ Lineage Query

저장소 증거 계층 (Repository Evidence Layer):

Repository Map
→ Repository Manifest
→ File Summary
→ Symbol Index
→ Proof Index
→ Symbol Search

미래 검색 계층 (Future Retrieval Layer):

Archive Index
→ Graph Loader
→ Lineage Analytics
→ Resolver
→ Information Space

따라서 이 프로젝트는 더 이상 단순한 아카이브 커널 (archive kernel)이 아닙니다.

이것은 아카이브 커널에 더해, VS Codium 내부에서 Ollama와 Continue를 통해 실행되는 작은 로컬 모델들이 추론 (inference)이 아닌 증거 (evidence)를 사용하여 시스템에 대해 추론 (reason)할 수 있게 해주는 저장소 지능 계층 (repository intelligence layer)으로 진화하고 있습니다.

이는 불과 며칠 전 프로젝트의 상태와 비교했을 때 상당한 진화입니다.

MIT License

Copyright (c) 2026 Patrick R Miller (Iinkognit0) - Germany,Berlin.
...