level.crowny.org v2 — 4모드·6등급/4티어·인구표기·e레벨·적응형 깊이
AI(LLM) 사용역량 진단 게임 플랫폼(:9951)의 대규모 고도화. 점수를 "100점"이 아니라 "전 세계 약 N명 안에"(70억→감소)로 표기하고, e배수 레벨 사다리·6등급/4티어 승인·레벨대역 라운지·적응형 단계 진단을 추가.
무엇을 했나
1. 4모드 별도 문항 (data/questions.json v2)
- 빠른테스트(3) · 어린이(6) · 일반(28, 적응형) · 전문가(37=일반+심화9, extends).
- 각 문항
axes(기여 축 복수),depth(1·2·3). 다축 답 → 9축 집계(평균×3, 미응답축 추론).
2. 인구 표기 (70억→감소, 범위, 임의값)
- 점수 = "전 세계 약 N명 안에" — base[0]=70억(전세계)/5,200만(한국)/3.9억(미한).
- 불확실성 범위(답변 적을수록 넓음):
순위범위spread=300/√answered, [30,300] CI. arbitrary:true— UI에 임의 추정치 명시. 인구퍼널 §6(data/인구퍼널-리서치.md).
3. e배수 레벨 사다리 (레벨 1~23)
- 레벨1 = 각종 AI(LLM 외 이미지·음성·영상…) 써본 모든 사람(70억) → 한 레벨마다 ×e(2.71828) 희소 → 최대 레벨 23(세계 ~1명).
레벨 = floor(ln(base) − ln(순위)) + 1, clamp[1, floor(ln(base))+1=23].- 검증: CI0→레벨1, CI44→8, KPS(53명)→19, 만점→23. 다음레벨 진입 문턱(전세계 N명 이내) 표시.
- 순위예상에 단계 내 보간 활성(큰 인구는 차/1000 먼저 — 한선 VM 오버플로 회피, JS·한선 동형).
4. 6등급 / 4티어 (3·4 승인필요)
- 4티어 ← 9단계: 티어1=입문·활용 / 티어2=개발활용·파워 / 티어3=오케스트레이터·시스템빌더 / 티어4=엘리트·프런티어·정점.
- 6등급: 0 일반사용자·1 티어1·2 티어2·3 티어3·4 티어4·5 관리자.
- 티어1·2 자동, 티어3·4 관리자 승인필요(claim→pending→approve, admin=kps/kps1234, 증명 proof).
5. 레벨대역 라운지 (비동기 게시판)
- data/lounge/tier{N}.json. 글/댓글. grade<tier 글쓰기 403 차단(관리자 5 예외).
6. 적응형 단계 진단 (티어별 점진 깊이)
- 일반 모드 = 적응형: depth1 코어 ~10문항 → 잠정 ci10 게이트(600=티어3, 840=티어4) → depth2(9)·depth3(9) 단계적 추가.
- "티어1·2는 9~12문항으로 시작, 고도화할수록 세부사항 증가". 전문가=전 depth 강제, 빠른/어린이=평면.
관련 파일
- 백엔드:
/Users/ef/crowny-level/server.js(config 로드, 모드 assess, 레벨, 티어/등급, 승인큐, 라운지, 적응형 메타) - 데이터:
data/config.json(티어/등급/인구 SSOT),data/questions.json(4모드+depth),data/lounge/,data/pending.psv,data/인구퍼널-리서치.md - 한선씨 동반(SSOT 미러):
libs/역량분석.한선(인구·레벨·티어·등급·범위·진단깊이),libs/라운지.한선(권한·승인·미션대역) - 프론트(일반브라우저 더블):
public/index.html·app.js·style.css(모드선택→적응형 진단→인구·레벨 결과→라운지/승인/관리자) - 위젯:
public/widget-kps.js
검증
- 4모드 문항 수, 적응형 게이트, 레벨 전범위, 6등급/4티어 승인, 라운지 권한, 미션 대역 — curl 검증 완료.
- JS ↔ 한선씨 완전 일치: KPS 전세계 53명 / 한국 3 / 미한 27 / 레벨 19/23 / 티어4 프런티어 빌더. 인구 base 변경에도 순위 불변.
- 공개 HTTPS 전 엔드포인트 200(전용 cert+stunnel, 별도 작업 완료).
잔여/백로그
- "미처 생각 못한 지표" 제안: 모달리티 폭(추가됨)·수익화·전파력·모델개입·RAG·비용효율·안전윤리·재현성·streak 등 — 9축 유지 보너스배지 vs 12축 확장 vs 백로그 (사용자 결정 대기).
- 적응형 단계 진단 프론트 마무리 검증 중.
추가 고도화 (2026-06-26 후반)
e배수 레벨 사다리 (레벨 1~23)
- 레벨1=각종 AI(LLM 외) 사용(70억) → ×e(2.71828)씩 희소 → 최대 레벨 23(세계 1명).
floor(ln(base)-ln(순위))+1. - 한선 동형(floor 헬퍼 바닥나누기천, 로그=ln×1000). 순위예상 단계내 보간 활성(큰 인구 차/1000 먼저=VM오버플로 회피).
적응형 단계 깊이
- 일반 모드: depth1 코어 → 게이트(ci10≥600 티어3, ≥840 티어4) → depth2·3. "티어1·2 9~12로 시작, 고도화할수록 세부 증가".
12축 확장 (9→12) + 보너스 배지
- 신규 3축 정식 편입: 수익화·전파력·모델개입(핵심 누락 지표). CI denom 81→108. 신규 9문항(mon/dif/mdl, depth1/2/3).
- 일반 37문항(depth 13/12/12), 전문가 46. KPS 12값=[…,7,8,8] → CI 96.3→93.5(더 정직), 전세계 53→93명, 레벨19 유지.
- 보너스 배지(CI 무관): 축 8+ "🏆 마스터" 칩 + breadth(써본 AI 종류) 칩.
- JS·한선·config 동기화, 학습 등록.
헤드리스 시각 검증 (CDP)
최종 상태
- 공개 HTTPS 전 엔드포인트 200, 12축 위젯 정상. JS↔한선 SSOT 완전 일치.
- 신규지표 적용=ⓐ보너스배지 + ⓑ12축확장 "둘 다" 완료.