Trend Harvest · 10 / 10 만점 30선

만점은
딱 30번.

AI가 매주 바깥세상(깃허브·논문·구루 글)에서 좋은 아이디어를 주워와, 내 작업 방식에 쓸 만한지 스스로 10점 만점으로 채점합니다. 260회 넘게 633건을 매겼는데 만점은 딱 30번뿐이었습니다. 그 30개가 무엇이고 왜 만점이었는지, 여섯 갈래로 묶어 정리했습니다.

633번 채점, 만점은 서른 번

수확기는 주워온 아이디어를 다섯 잣대로 평가합니다 — 자동화가 되는가, 사람 손이 덜 가는가, 애매한 규칙을 확실한 장치로 바꾸는가, 토큰을 아끼는가, 효과를 숫자로 잴 수 있는가. 각 잣대에 0~2점씩, 합이 10점입니다. 만점은 다섯 잣대가 모두 2점이라는 뜻이라, 좀처럼 나오지 않습니다.

633채점 카드
3010점 만점
4.74%만점 비율
6→260회차 범위
점수 분포 — 채점 카드 633장 10점 30 9점 141 8점 178 7점 176 6점 83 5점↓ 25
633장 중 10점은 30장(4.74%). 대부분은 7~9점에 몰려 있다 — 만점은 분포의 얇은 꼬리다.
같은 도구가 일곱 번 만점

한 번 만점은 우연일 수 있습니다. 하지만 같은 저장소가 여러 회차에 걸쳐 반복해서 만점을 받으면, 그 방향이 진짜라는 뜻입니다. 30장 중 가장 강한 신호가 여기 있습니다.

47 53 64 69 79 81 85
7회 만점 · mksglu/context-mode

도구 출력 샌드박싱

도구를 돌리면 나오는 원시 출력(로그·화면 스냅샷)을 AI 기억 창에 통째로 넣지 않고, 격리된 공간에서 실행해 요약만 들입니다. 56KB 스냅샷이 299바이트로 — 99% 줄었습니다. 압축(읽고 나서 줄이기)이 아니라 진입 자체를 막는 상류 차단입니다.

99%
스냅샷 감소
×7
반복 만점
2회 만점 · NousResearch/hermes-agent

자율 스킬 생성 학습

복잡한 작업을 푼 뒤 그 방법을 스스로 스킬로 만들어 다음에 재사용합니다(25·48차). 내 자가개선은 "고친 것"에서만 배우는데, 이건 "성공한 것"에서도 배웁니다 — 자가진화 철학의 직접 경쟁자이자 보완재입니다.

×2
반복 만점
25·48
회차
만점은 여섯 갈래였다

30장을 성격별로 묶으면 여섯 갈래가 됩니다. 가장 큰 무리는 컨텍스트·도구 출력을 아끼는 계열입니다 — 여기에 메모리·라우팅·비용 튜닝까지 더하면 19장(63%)이 "비용을 구조적으로 줄인다"는 한 방향을 가리킵니다.

테마별 만점 카드 수 — 합 30장 샌드박싱·압축 11 오케스트레이션·기타 6 메모리·지식그래프 5 자율 진화 4 결정론+AI 하이브리드 2 규칙 위생 2
테마1 컨텍스트/도구출력 샌드박싱·압축이 11장으로 최대. 나머지는 메모리·자율진화·오케스트레이션·결정론·규칙위생으로 흩어진다.
'압축'에서 '격리'로

회차가 쌓이면서 만점의 기준이 옮겨갔습니다. 초기엔 "나온 것을 줄이는" 사후 압축을 높이 봤다면, 후기엔 "애초에 안 들이는" 사전 격리를 더 높이 쳤습니다. 더 상류의, 더 근본적인 개입일수록 만점에 가까웠습니다.

초기 · 6회차

사후 압축

"나온 출력을 줄인다"

  • rtk — CLI 출력을 60~90% 압축
  • 이미 읽은 뒤에 줄이기 — 한 번은 오염
후기 · 85회차

사전 격리

"애초에 안 들인다"

  • context-mode — 격리 공간에서 요약만 진입
  • 진입 자체를 막는 상류 게이트
같은 방향, 규칙에도

규칙 판단 기준도 "자주 쓰였나"에서 "빼봐도 괜찮나"로 옮겨갔습니다(252회차, build-to-delete). 빈도가 아니라 정말 없어서는 안 되는지를 봅니다.

만점 30선 — 전체 목록

회차 내림차순. 항목 이름을 누르면 원 출처(깃허브 저장소 또는 논문)로 갑니다. mksglu는 일곱 회차 만점이라 한 줄로 묶었습니다. 상태는 로그 원문의 기록입니다 — 만점이라고 다 실제로 배선된 건 아닙니다.

회차 항목 테마 상태
260catastrophic-remembering규칙 위생논문큐잉
252build-to-delete-ablation규칙 위생124큐잉
234알리바바 코드리뷰결정론+AI17.7K미도입
110cocoindex컨텍스트 신선도8.9K권한 보류
109memtrace메모리·그래프148권한 보류
107n8n-mcp오케스트레이션20.2K적용
98multi-agent-shogun오케스트레이션1.3K적용
97jcode메모리·그래프3.9K적용
92Dive-into-Claude-Code결정론+AI956적용
91ios-simulator-skill컨텍스트 압축913적용
86SWE-Pruner컨텍스트 압축274적용
85·81·79
69·64·53·47
mksglu/context-mode ×7샌드박싱~11.7K적용
76memsearch메모리·그래프1.5K적용
75sem시맨틱 diff1.9K적용
70semantic-router모델 라우팅4.0Kapply 미기록
66graphify메모리·그래프37적용
65mattpocock/skills스킬 라이브러리35적용
57manifest모델 라우팅5적용
48hermes-agent자율 진화112적용
46claude-mem메모리·그래프65적용
39everything-claude-code비용 최적화161적용
25hermes-agent자율 진화93적용
23Archon오케스트레이션17적용
6rtk컨텍스트 압축20적용
만점을 관통하는 다섯 가지
1
토큰 효율이 최대 공통분모
압축·격리 11 + 메모리 5 = 16장(53%). 라우팅·비용 튜닝까지 더하면 19장(63%)이 "비용을 구조적으로 줄인다".
2
더 상류·더 근본으로
사후 압축(6차) → 사전 격리(85차), 빈도 → load-bearing(252차). 개입 지점이 위로 올라갔다.
3
독립 수렴이 강한 가점
"내가 이미 하는 것에 외부가 따로 도달했다"가 만점 사유로 반복 등장(234차는 다섯 번째 수렴).
4
최신 만점일수록 신중하다
234·252·260은 만점인데도 미도입/큐잉. 점수는 설계 우수성이고, 채택은 실측된 효과로만 한다는 규율이 강해졌다.
5
별점과 만점은 무관
만점 30장의 ⭐는 5개~20.2K로 제각각. 만점은 인기가 아니라 설계 정합성으로 준다 — 단 저별점은 실전 검증이 얇다는 뜻이기도 하다.
반전 — 만점이라고 다 쓰는 건 아니다

만점 30장 중 실제로 규칙에 배선된 건 24장. 나머지 6장(20%)은 권한 보류·미도입·큐잉 상태입니다. 점수는 "좋다"는 판단이고, 실제로 내 작업에 넣는 건 또 다른 문턱을 넘어야 합니다.

이 만점은 자체 채점이다
"10점 = 좋은 설계"이지, "10점 = 내 작업에서 실제로 효과"가 아니다.
정직하게

이 점수는 수확기가 스스로 매긴 다섯 축 평가입니다 — 외부의 독립 검증(held-out)이 아닙니다. 각 수치(99% 감소·9분의 1·1,200× 등)도 원 저장소·논문 저자의 주장이지 내가 벤치마크로 확인한 값이 아닙니다. 그래서 이 30선은 "거의 안 주는 점수를 받은, 설계가 뛰어난 것들"로 읽는 게 정확합니다. 원 수치는 표의 출처 링크에서 직접 확인하세요.

출처: trend-harvest-log.html(12,248줄)을 결정론 파싱해 점수 배지 10/10을 전건 추출. 회차 범위 6~260차 · 만점 30장.