크라우니코드 병렬 규율 강제 + 의미어 피부계층 (2026-06-28)
1. 감사: 울트라병렬 에이전트가 크라우니코드를 쓰는가? → 거의 안 씀(확인)
- 가드레일 템플릿은 "search 권장"뿐(강제 아님). 병렬 에이전트 lookup-first 0 → 각자 LLM 풀생성.
- 학습은 비대칭(PostToolUse 훅이 .한선 출력만 자동학습, 입력 조회 0). 코퍼스는 자라나 병렬서 활용 0.
- 결과: 울트라병렬 = N×풀 LLM 비용 = 느림(B)의 핵심 원인.
2. 3대 수정 (효용성 실측 확인)
- ① 가드레일 강화: ~/.claude/templates/한선씨-가드레일.md 에 [★크라우니코드 의무 프로토콜] — 생성전 필수 lookup, HIT 재사용, MISS만 LLM, 생성후 필수 learn add, 산출에
lookup HIT/MISS/learn 보고 의무.
- ② 사전조회 게이트: ~/.claude/scripts/crowny-prelookup.sh — fan-out 전 intent 정확매칭. HIT=재사용·토큰0, MISS만 스폰대상. 실측 HIT 3/5(60% 재사용).
- ③ 감사 훅: ~/.claude/scripts/crowny-audit.sh start|report — learn DB(add대상=CrownyOS 패턴/학습.dat) 증가분. 자생루프 작동 확인.
- 버그사냥이 효용성 입증: lookup MISS 풀스캔 느림(209k줄 ~580ms·3.8M주DB 제외) / intent 명명 규율(정확매칭) / 감사 DB경로 일치(add는 CrownyOS DB에 씀, home 아님) — 3건 잡음.
- 효용: 재사용율 60%면 병렬 절반이 토큰0·즉시. 잔여=MISS 인덱싱·명명규율.
3. 의미어 피부계층 (개인 말투 → 표준어 → 의미어코드)
목적: 사람 A의 반복 말버릇/방언/구어를 규칙으로 추출 → 표준 인식어로 재해석(추천 표준어) → 의미어코드 매칭.
파이프: [개인 자연어] →(피부계층 규칙)→ [표준어] →(코드북+연산분류)→ [SemCode]. CrownyCanvas 자연어↔의미어 구간 정규화.
libs/피부계층.한선(+테스트 8/8, +CLI): 사람별 규칙(전체치환). 갑 "뻘건거 쪼매"→"빨강거 연하게", 을 "빨갱이색 엄청"→"빨강 밝게". 다른 사람 다른 말버릇이 같은 표준·SemCode로.- 전체 체인 실측(전부 오프라인·LLM0): 갑 "뻘건거 쪼매"→2|3888|2|0→불그스름한 · 을 "빨갱이색 엄청"→분홍 · 갑 "파르스름한거 디게"→~파랑.
- 추천표준어() = 그 사람 말의 표준 재해석 출력.
- 잔여: 개인 규칙 자동 추출(반복 말뭉치 빈도 기반 학습) — 현 시드규칙+추가함수, 자동추출이 다음. 한국인 시드부터.
도그푸딩 (독트린 전체 루프 1회 실증)
lookup MISS(피부계층) → 생성 → 검증 8/8 → learn add → 감사 +1 ✓. 추천표준어 add는 36자<50 품질게이트 거절(정상).
파일
- 스크립트: ~/.claude/scripts/{crowny-prelookup.sh, crowny-audit.sh}, ~/.claude/templates/한선씨-가드레일.md
- 한선씨: crowny-butler/libs/{피부계층.한선,피부계층_테스트.한선,피부계층CLI.한선}