# task-791.1 완료 보고서

## S (Situation)
Anthropic "Improving Skill Creator" 블로그의 7대 인사이트(Eval, 벤치마크, 병렬 격리, A/B 비교, 트리거 최적화, 회귀 감지, Skill→Spec 진화)를 우리 다중 에이전트 시스템에 매핑하여 전수평가가 필요한 상황이다. 평가 대상 파일 13개, 완료 태스크 759건의 운영 데이터를 보유하고 있다.

## C (Complication)
전수평가 결과 종합 점수 18/35 (51.4%)로, 7개 항목 중 5개가 "상" 수준 개선이 필요하다. 특히 벤치마크(2/5), 회귀 감지(2/5), 보고서 품질 검증(2/5)이 가장 취약하다. task-787.1에서 허위 보고가 자동 감지되지 못한 사례가 구체적 근거이다.

## Q (Question)
블로그 인사이트 기반으로 우리 시스템의 약점을 정량적으로 식별하고, 영향도×실현 용이성으로 우선순위화된 개선 로드맵을 제시할 수 있는가?

## A (Answer)
7개 항목별 구체적 근거(파일:줄번호)와 점수를 포함한 전수평가 보고서(`system-eval-v1.md`, 212줄)와 7개 개선안의 우선순위 목록(`system-improvements-v1.md`, 192줄)을 작성하였다. P1~P4(병렬 강화, 보고서 검증, Eval 도입, 벤치마크)는 즉시 병렬 착수 가능하며, P5~P7은 P4 데이터 축적 후 순차 진행을 권고한다.

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## 작업 결과

### 생성 파일
1. `/home/jay/workspace/memory/reports/system-eval-v1.md` — 시스템 전수평가 보고서 (212줄)
2. `/home/jay/workspace/memory/reports/system-improvements-v1.md` — 우선순위 개선 목록 (192줄)

### 수정 파일
- 없음 (코드 수정 없는 분석/보고서 작업)

### 핵심 발견사항

**종합 점수: 18/35 (51.4%)**

항목별:
- A. Eval 시스템: 3/5 (상) — 기능 검증 Eval 부재
- B. 벤치마크/성능 추적: 2/5 (상) — 토큰 추적 없음, QC 결과 미기록
- C. 병렬 실행 격리: 3.5/5 (중) — warning만, block 없음
- D. 위임 정확도: 2.5/5 (상) — 주관적 레벨 판정
- E. 회귀 감지: 2/5 (상) — 시스템 수준 회귀 감지 부재
- F. 보고서 품질 검증: 2/5 (상) — 내용 교차 검증 없음
- G. 워크플로우 효율성: 3/5 (중) — How 과다, What 부족

**우선순위 상위 3개:**
1. P1 병렬 실행 강화 (점수 20, 즉시 가능)
2. P2 보고서 검증 강화 (점수 20, 즉시 가능)
3. P3 기능 검증 Eval (점수 15, 즉시 가능)

### Quick Win
- 1~2줄 수정으로 안전하게 적용 가능한 Quick Win은 발견되지 않음
- 모든 개선안이 동작 변경을 수반하므로 보고서 제안으로 남김

### 블로그 인사이트 중 적용 불가 항목 (3개)
1. 자동화된 Skill 평가 루프 — ground truth 부재
2. 모델 자체 스킬 개선 — Human-in-the-loop 의도적 설계
3. 대규모 병렬 Eval — 봇 4개 물리적 한계

## 테스트 결과
- 코드 변경 없음 → pytest/pyright 해당 없음
- 보고서 파일 존재 및 크기 확인: system-eval-v1.md (212줄), system-improvements-v1.md (192줄)

## 비고
- Fantasy Approval 금지 원칙 준수: 문제점 위주 평가
- 모든 평가에 구체적 근거(파일:줄번호) 포함
- 코드 수정 없는 순수 분석/보고서 작업