이랑이
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Stage 1 + 2 통합 구현 — 사용자 피드백 반영:
manager / principal / lead / junior 계층 구조 추가.
부장이 복잡도를 판단해서 팀을 동적으로 꾸린다.
Design:
- .plans/design/hierarchy.md — 전체 설계 문서 (점수/tier/plan/escalation)
Prisma schema:
- SubTask (계층 트리 + 역할/모델/state/complexity)
- SubTaskEvent (JSONL 스타일 이벤트 로그)
rails (core):
- src/hierarchy/roles.ts — 4역할 기본 config + 모델 매핑
manager/principal: gpt-5.4 / glm-5.1
lead: gpt-codex-5.3 / glm-5
junior: glm-5-turbo / gpt-5
- src/hierarchy/complexity.ts — 규칙 기반 스코어러 (7 factors, 0-100)
- src/hierarchy/planner.ts — tier → DecompositionPlan (trivial/simple/moderate/complex/massive)
+ concurrency budget 강제
- src/hierarchy/store.ts — Prisma CRUD + tree builder
- src/handoff/http-transport.ts — 실제 HTTP transport (MockTransport 대체)
- src/handoff/build.ts — config + env 기반 transport 빌더
(env RAILS_TRANSPORT_MODE + RAILS_AGENT_{STAGE}_HOST 오버라이드)
- src/server/http.ts — sub-task 엔드포인트 4개 추가
POST /api/sub-tasks
PATCH /api/sub-tasks/:id
POST /api/sub-tasks/:id/events
GET /api/pipelines/:id/sub-tasks (tree view)
sister-agent (new sub-project):
- sister-agent/ — 각 LXC 에 배포될 Node.js 데몬
- src/types.ts, roles.ts, complexity.ts, planner.ts
- src/spawn.ts — executeInvocation: 복잡도 점수 → plan → spawn 트리
simulation mode (현재는 work 를 delay 로 시뮬레이트, LLM 연동은 후속)
- src/rails-client.ts — sub-task / event push
- src/server.ts — POST /invoke 엔드포인트 (port 18801)
LXC 리소스 실측 기반 기본 concurrency:
104/106/107: 8 concurrent sub-agents
105 (narang, build 중): 6
검증: tsc --noEmit ✓ | vitest 105/105 ✓ | rails build ✓ | sister-agent build ✓
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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JSON
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