Cranot/super-hermes

해결하는 문제

Super Hermes는 AI 에이전트가 일반적인 코드 리뷰나 표면적인 버그 탐색만 제공하는 한계를 해결합니다. 에이전트가 특정 패턴을 인식하지만, 코드가 특정 방식으로 작성된 구조적 이유를 설명하지 못하거나, 분석 중에 놓친 부분을 보고하지 못하는 '맹점' 문제를 방지합니다.

작동 방식

표준 프롬프트 대신 '프리즘'—구조화된 분석 프로그램을 사용합니다. 이는 모델이 특정 구축 프로토콜(예: 주장 수립, 공격, 구조적 불변량 도출)을 따라야 하도록 강제합니다.

다음과 같은 전문 기술을 통해 작동합니다:

• 동적 렌즈 생성: /prism-scan 기술은 실행 전 특정 문제에 맞춤형 분석 렌즈를 생성합니다.
• 다각적 분석: /prism-3way 기술은 문제를 세 가지 직교적인 관점(어디서, 언제, 왜)에서 분석하고 결과를 통합합니다.
• 자기 인식: /prism-reflect 기술은 '제약 보고서'를 생성하여 분석에서 최대화된 점과 희생된 점을 명시적으로 나열하며, 이러한 맹점을 .prism-history.md 파일에 저장합니다.
• 성장 루프: 후속 분석은 .prism-history.md 파일을 읽어 렌즈를 조정하고 이전에 놓친 각도를 커버합니다.

대상 사용자

코드베이스의 깊은 구조적 분석, '보존 법칙'(공학적으로 회피할 수 없는 트레이드오프) 식별, AI 에이전트의 분석적 한계에 대한 투명한 이해가 필요한 개발자 및 연구자.

주요 특징

• 검증된 프리즘: 오류 내성, 최적화, 시간 예측을 위한 7개의 검증된 분석 렌즈 포함.
• 제약 투명성: 맹점을 명시적으로 보고하여 사용자가 분석이 커버하지 못한 부분을 정확히 알 수 있음.
• 구조적 통찰: 버그 목록을 넘어서 근본적인 아키텍처적 트레이드오프를 식별.
• 모델 독립성: Hermes Agent 전용이지만, 핵심 프리즘은 Claude, GPT 등 어떤 LLM에도 시스템 프롬프트로 사용 가능.
• 프로젝트 기반 학습: 로컬 기록 파일을 통해 자신의 이전 맹점에서 배우며 프로젝트 내에서 지속적으로 성장.