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flamehaven01

74 karma 가입일 2025-09-07

안녕하세요. Flamehaven이라는 이름으로 검증 가능한 AI/코드 거버넌스 도구를 만들고 있는 1인 개발자입니다.

요즘 느끼는 문제:
AI 코드가 늘수록 “코드는 돌아가는데, 왜 돌아가는지”가 시스템에 남지 않습니다.
그래서 저는 성능보다 감사 가능성(auditability) 쪽을 먼저 만들고 있습니다.

최근 공개한 것:

AI Slop Detector: placeholder/허세 문구/환각 의존성/로직 밀도 등을 정적으로 체크

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Claude Code
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있습니다. 다만 대부분은 논문 보고 0부터 만들기보단, 오픈소스 레퍼런스 구현을 타고 들어가는 경우가 많더라고요. 요즘 AI 쪽은 핫한 논문 뜨면 POC도 우수수 올라오는데, 막상 프로덕션에선 데이터/인프라/튜닝 때문에 “돌긴 도는데 기대한 맛”이 안 나는 경우가 많은 것 같습니다. 그래서 요즘은 vLLM, Ollama 같은 패키징된 스택 등으로 몰리는 느낌입니다.
솔직한 피드백 감사합니다. 확인 결과 말씀 주신 대로 해당 리포지토리는 AI 환각에 크게 의존한 ‘AI Slop 레포’가 맞았습니다. 구현 없는 선언, 과도한 문서·용어 포장, 알고리즘 대비 구조 과잉 등의 문제가 있었고, 현재는 과대 문서 및 마케팅 용어 제거, 빈 껍데기 코드 정리, 작동하지 않는 구조의 과감한 삭제를 완료했습니다. 짧은 한 줄의
📌 dir2md v1.1.2 이후 주요 업데이트 요약 v1.2.1 (보안/신뢰성 패치) Markdown 인젝션 취약점 수정 → fence 자동 이스케이프 외부 툴( vulture ) subprocess 제거 → RCE 벡터 차단 silent exception 제거, 경고 로그 강화 glob 처리 단
Update: v1.2.2 출시 기존 글 올린 뒤, 오늘 기준으로 v1.2.2까지 올라왔습니다. 간단히 변경사항만 정리하면: 테스트/안정성 강화 암호화 서비스: env 키 기반 encrypt/decrypt 라운드 트립 + invalid token 경로 테스트 배치 검색: 병렬 우선순위 큐, 초기화 안 된 서비스 → 503, 쿼리별 예외
🚂 dir2md 1.1.2 릴리스! 이번 업데이트는 겉으로는 작아 보이지만 실사용 안정성에 직결되는 변경들만 모았습니다. 🛡 Security 🔸기본/고급 마스킹 정규식 사전 컴파일 → ReDoS 위험 감소 🔸1MB 이상 파일은 읽기 전에 스킵하고 manifest에 기록만 남김 ⚙️ Performance 🔸토큰 추정에 LRU 캐시(2048)

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