Formal query language 계층 부재 — core/retrieval_engine.py 의 하이브리드 검색은 dense embedding + BM25 + keyword + name 의 4-way score fusion 으로, NL 질의를 SPARQL/RDF/SQL 같은 형식 언어로 변환하지 않습니다. 임베딩과 BM25 점수가 그대로 후보 노드 선택에 사용됩니다.
LLM 응답이 NL — core/reasoning/modes/chat.py 에서 LLM은 NL 프롬프트를 받아 NL 텍스트로 답변을 생성하며, formal-language intermediate 단계가 없습니다.
KG 업데이트가 인간 승인 게이트로 분리 — core/change_request.py 의 모듈 docstring 첫 문장에 명시: "Every write inside JAMES becomes a proposal in this module first; only a separate reviewer's approval turns the proposal into a real write." 즉 LLM의 응답에 근거하여 자동으로 KG에 add/modify/remove 하는 경로 자체가 시스템에 없습니다. wiki_edit 도 admin 권한 게이트가 있고, change_request 의 propose → review → apply 흐름을 강제합니다 (관련 CLAUDE.md §3, ARCHITECTURE.md §5.6 참조).
JAMES가 비상업 alpha 단계인 점 고려해주시고,
추가로 더 깊은 분석을 원하시면 GitHub Issue에서 같이 봐주시면 좋겠습니다.
다양한 피드백은 프로젝트의 디자인 선택을 정직하게 점검할 수 있게 해주는 가장 가치 있는 것이라고 생각합니다. 감사합니다.
말씀해 주신 대로 Shadow Translator는 Google Translate가 페이지에 삽입하는 <font> 태그를 감지해 원문을 복원하는 방식으로 동작합니다.
그래서 크로미움 기반이라 설치 자체는 가능하더라도, 엣지, 웨일처럼 자체 내장 번역 엔진을 사용하는 브라우저에서는 정상적으로 동작하지 않을 수 있습니다… (현재는 Chrome + Google Translate 환경에 맞춰져 있는 상태입니다. 참고로 브레이브의 Lingvanex는 DOM 처리 방식이 Google Translate와 유사해서 정상 동작을 확인했습니다!)
추후 크로스 브라우저 호환성 개선도 함께 검토해 보겠습니다. 좋은 피드백 감사합니다!
메모리 팽창 트리거가 "공격자가 실제로 페이로드를 실행/디버깅한다"는 전제에 기대고 있는 것 같은데, 정적 분석 위주로 접근하거나 cgroups, Firejail, gVisor 같은 리소스 제한 샌드박스 안에서 돌리면 OOM이 호스트가 아닌 샌드박스 안에서만 발생할 텐데 이 케이스는 어떻게 다루는지 궁금합니다.
안티디버그 트리거도 ptrace 기반 탐지라면 하드웨어 브레이크포인트나 하이퍼바이저 레벨 디버깅 앞에서는 흔적이 안남을텐데 이런 계층에서 분석되는 시나리오에 대한 대응이 따로 설계되어있나요?
"0.1 바이트라도 왜곡되면 자가소멸" 이라고 하셨는데 무결성 체크 루틴 자체를 패치하거나 메모리 덤프 후 오프라인 분석으로 우회하는 경로는 어떻게 막으시는지 궁금합니다!
능동적으로 공격자 자원을 고갈시키는 동작이 사실상 hack-back에 해당할 수 있어보이는데 정보통신망법상 적극적 방어의 법적 경계는 어떻게 정리하고 계신지 궁금합니다! (특히 공격 트래픽이 봇넷 경유라면 실제 피해자가 따로 있을 수도 있어서요.)
C++ 코어 엔진 자체가 미끼 포트 파서, 지문 추출기, 외부 송출 채널까지 떠안고 있어서 공격 표면이 꽤 커보이는데 엔진 자신의 메모리 안정성은 어떤 방식으로 검증하시나요? Webhook 토큰 같은 비밀이 바이너리에 들어 있을텐데 그 부분도 궁금합니다
수학적 모델링 자체는 흥미롭게 봤습니다. 위 부분들이 어떻게 해결되고 있는지 알 수 있으면 컨셉을 이해하는데 도움이 될것 같아요 감사합니다.
우상향 그래프~ {b:10,20,40,60,80,100}
ai slop 같아요...
이미 시작된 것 같고 앞으로 더 심화될 것 같네요..
벗어나기 힘들더군요..:) 기능도 기능이지만 이쁨 기준에서 다른것들은 모두 탈락입니다.
{b:30,70,50,90}
안녕하세요. 질문 언제든지 환영입니다 —
아래는 시스템 디자인 수준의 비교입니다
JAMES (v0.3.0) 의 현재 아키텍처는 다음과 같습니다.
Formal query language 계층 부재 —
core/retrieval_engine.py의 하이브리드 검색은 dense embedding + BM25 + keyword + name 의 4-way score fusion 으로, NL 질의를 SPARQL/RDF/SQL 같은 형식 언어로 변환하지 않습니다. 임베딩과 BM25 점수가 그대로 후보 노드 선택에 사용됩니다.LLM 응답이 NL —
core/reasoning/modes/chat.py에서 LLM은 NL 프롬프트를 받아 NL 텍스트로 답변을 생성하며, formal-language intermediate 단계가 없습니다.KG 업데이트가 인간 승인 게이트로 분리 —
core/change_request.py의 모듈 docstring 첫 문장에 명시: "Every write inside JAMES becomes a proposal in this module first; only a separate reviewer's approval turns the proposal into a real write." 즉 LLM의 응답에 근거하여 자동으로 KG에 add/modify/remove 하는 경로 자체가 시스템에 없습니다. wiki_edit 도 admin 권한 게이트가 있고, change_request 의 propose → review → apply 흐름을 강제합니다 (관련 CLAUDE.md §3, ARCHITECTURE.md §5.6 참조).JAMES가 비상업 alpha 단계인 점 고려해주시고,
추가로 더 깊은 분석을 원하시면 GitHub Issue에서 같이 봐주시면 좋겠습니다.
다양한 피드백은 프로젝트의 디자인 선택을 정직하게 점검할 수 있게 해주는 가장 가치 있는 것이라고 생각합니다. 감사합니다.
그러니까 개발자들은 패스워드매니저를 멀리하고 패스키를 사용하는게 낫습니다
저도 나름 pe구조 파싱,리진,기드라,드라이버개발 정도는 해봤는데 이해가 안가네요
말씀해 주신 대로 Shadow Translator는 Google Translate가 페이지에 삽입하는 <font> 태그를 감지해 원문을 복원하는 방식으로 동작합니다.
그래서 크로미움 기반이라 설치 자체는 가능하더라도, 엣지, 웨일처럼 자체 내장 번역 엔진을 사용하는 브라우저에서는 정상적으로 동작하지 않을 수 있습니다… (현재는 Chrome + Google Translate 환경에 맞춰져 있는 상태입니다. 참고로 브레이브의 Lingvanex는 DOM 처리 방식이 Google Translate와 유사해서 정상 동작을 확인했습니다!)
추후 크로스 브라우저 호환성 개선도 함께 검토해 보겠습니다. 좋은 피드백 감사합니다!
{l:40,10,10,40} {p:75}
그리고 조직 간 인간 사이의 관계가 좋아야 합니다
본인이 문제로 지적한 한계를 본인의 해법이 전혀 풀지 못하는걸 모르시는군요. SSD 웨어 레벨링 문제를 본인이 그대로 안고 가는 엄청난 모순이 있어보입니다
아쉽게도 네이버 웨일에서 제대로 동작하지 않는 것 같은데, 아마 내장 번역기가 구글이 아닌가 봅니다.
ㅋㅋㅋㅋㅋ
멋진 명령이네요.
흥미로운 접근이라 몇 가지 궁금한 점이 있어서 질문드립니다.
메모리 팽창 트리거가 "공격자가 실제로 페이로드를 실행/디버깅한다"는 전제에 기대고 있는 것 같은데, 정적 분석 위주로 접근하거나 cgroups, Firejail, gVisor 같은 리소스 제한 샌드박스 안에서 돌리면 OOM이 호스트가 아닌 샌드박스 안에서만 발생할 텐데 이 케이스는 어떻게 다루는지 궁금합니다.
안티디버그 트리거도 ptrace 기반 탐지라면 하드웨어 브레이크포인트나 하이퍼바이저 레벨 디버깅 앞에서는 흔적이 안남을텐데 이런 계층에서 분석되는 시나리오에 대한 대응이 따로 설계되어있나요?
"0.1 바이트라도 왜곡되면 자가소멸" 이라고 하셨는데 무결성 체크 루틴 자체를 패치하거나 메모리 덤프 후 오프라인 분석으로 우회하는 경로는 어떻게 막으시는지 궁금합니다!
능동적으로 공격자 자원을 고갈시키는 동작이 사실상 hack-back에 해당할 수 있어보이는데 정보통신망법상 적극적 방어의 법적 경계는 어떻게 정리하고 계신지 궁금합니다! (특히 공격 트래픽이 봇넷 경유라면 실제 피해자가 따로 있을 수도 있어서요.)
C++ 코어 엔진 자체가 미끼 포트 파서, 지문 추출기, 외부 송출 채널까지 떠안고 있어서 공격 표면이 꽤 커보이는데 엔진 자신의 메모리 안정성은 어떤 방식으로 검증하시나요? Webhook 토큰 같은 비밀이 바이너리에 들어 있을텐데 그 부분도 궁금합니다
수학적 모델링 자체는 흥미롭게 봤습니다. 위 부분들이 어떻게 해결되고 있는지 알 수 있으면 컨셉을 이해하는데 도움이 될것 같아요 감사합니다.
얼마나 천재 해커인건지 감도 안옴
{p:75} {l:40,10,10,40} {p:75}
우와..
자가소멸: 코어 엔진의 무결성이 0.1바이트라도 왜곡되면 스스로 프로세스를 종료(Self-Destruct)하여, 엔진이 트로이 목마로 변질되는 상황을 방어합니다.
컴퓨터에 0.1 바이트라는게 있나요?
1바이트는 8비트이니 0.1 바이트는 0.8 비트인데요. 1비트 이하의 정보가 있다는 얘긴 처음 들어봅니다
{b:90,100,100,90,20,10,0,10,20,90,100,100,90}