사용자의 요구를 구현하기 위해 자유롭게 브레인스토밍하며 일을 잘게 나누고 처리하게 하는 MCP 서버.
이 MCP들은 내 인지 구조의 특징 중 하나인 “작은 단위별로 행하고 그 결과를 다시 피드백 받아 창의적이고 혁신적인 결과를 이끌어 내는” 흐름을 강화시킨다.
태스크를 자유롭게 잘게 나누기 vs. 상태기준으로 나누기
sequential-thinking-mcp STM 구현에서 영감받아 FTM을 설계할 땐, 지금 처럼 이렇게 상태중심으로 태스크를 동작시키는 영향을 예상하지 못했다. 그저 정말 소박한 바램으로써, AGENT가 내 프로젝트에서 제발 좀 병신 짓 좀 줄이고 생성물이 그나마 관리 가능한 수준의 결과물을 만들어주기를 바랬고, 제발 혈압오르는 짓거리를 막을 수 있으면… 했다. 그저 그 필요에 의해서, 단지 내 생각 방식 자체가 구조적이라 상태머신에 대한 타고난 땡김은 필연적이라 여기고 내 인지적 거부감을 덜기 위해 만든 것인데, 내가 LLM 추론을 드라이브하는 핵심을 건드린 것을 깨달았다.
Sequential Thinking
Functional Thinking
핵심 은유
벌어지는 일들을 일기/노트 처럼 시간 순서를 따라 추론한다
벌어지는 일들을 수학적 상태 전환 함수 시각으로 추론한다
근간 개념
“생각은 시간에 따라 흐른다”
“현재는 이전 상태에서 입력에 의해 변화된 상태다” “RelevantState × Input → RelevantState'”
추론의 본질
연역적 진행 – 앞의 생각이 뒤의 생각을 유도
함수형 변환 – 입력 상태가 명시적 규칙에 의해 출력 상태로 변환
세계관
생각은 연속적이고 축적되는 것
상태는 불변 스냅샷이고 변환은 순수 함수처럼 기록됨
영향받은 패러다임
철학적 사변, 일기 쓰기
함수형 프로그래밍, 상태 머신, 이벤트 소싱
실제로 FastAPI를 사용하는 서비스에 적용해보니 FTM은 정말 필요하다. 그러나 그 못지 않게 필요한 건 workgraph-memory-mcp, 즉 태스크 관리 체계가 내게는 일을 제대로 끝내느냐 아니냐의 조건이었다. 모든 사람이 구조적으로 생각하지 않으니 WGM은 절대 만능이 아니다. 그냥 상태관리가 안되면 일하는 것도 생각도 힘든 사람들을 위한 것이다. 시간이 흐른 뒤에 나는 지금의 생각을 평가할 수 있게 기록해둔다.
AGENTS.md 만으로는 절대 불가능하다.
내가 만든 500K 문맥에서도 환각없이 규칙을 적용하는 방법에 너무 도취되었다가 MCP를 해결방법으로 전환한 것은 한달도 되지 않는다. 물론 그 규칙 덕분에 지금에 이를 수 있었긴 하지만 STM과 FTM을 거치면서 그 한계가 명확해졌다. AGENTS.md는 그저 LLM에게 잔소리에 불과하다. 설령 잘 따르는 것 같아도 그건 어디까지나 문맥 크기가 고만고만할 때 얘기일 뿐이다. 게다가 어떻게 작성해도 결국엔 LLM의 추론 스타일 자체를 변경시키지 않는한 문제는 내재된 폭탄과 같다.
sequential-thinking MCP가 하는 기능은 마법이 아니다.
우습게도 그게 LLM을 사용하는 본질을 보여준다. STM이 LLM의 추론을 여러개로 나눠주는게 아니다. 나누는 건 LLM 자신이다. 요청을 받은 이후 LLM의 추론의 흐름은 끊어지지 않고 흐른다. 그러므로 그 중간을 어디다가 기록하지 않는다면 진행 흐름을 알수도 없고 사용자는 결과만 볼 확률이 높다. 그런데 LLM은 사용자의 지시를 받고 스스로의 추론을 잘게 나눠 STM 도구를 호출한다. 그리고 실행하고, 또 호출한다. 잘게 나눠진 갯수만큼이나 호출한다. 그런데, STM을 호출하는 간격 사이는 온갖 잡다한 문맥이 쌓인다. 비유하자면 이렇다: 서울에 사는 친척이 부산에 거주하는 어른에게 안부를 물으러 간다고 하자. 통신은 절대 안된다. 그저 직접 가야 한다. 그리고 그 어른은 치매 상태다. 이제 부산갈 차에 필요한 기름을 넣는다. 영수증 챙기고, 고속도로를 지나가며 중요한 휴게소에 다 들러야 한다. 거기서 뭘 먹고 뭘 구매했는지 영수증 다 챙겨야 한다. 부산에 도착해서 톨게이트비 지불하고 어른에게 도착해서 안부를 물었다. 그 어른이 서울 어른에게 답변과 질문을 동시에 줬다고 하자. 이제 다시 차를 타고 고속도로 지나며 휴게소 들러서 기름넣고 서울 도착해서 부산 어른의 답변과 질문을 서울 어른에게 얘기했더니 답을 또 가져가야 한단다. 그래서 다시 기름넣고 ~~~~~ 도착해서 답변하하는데 부산 어르신이 치매라서 지금까지 일을 다시 다 말해줘야 한다. 또 다시 올라오고~~~ 치매라서 갈때마다 얘기를 계속 쌓아서 전달해야 한다… 그런데 나중에 보니 그 질문이란게 “아야, 밥 믁읐나?”,, “잘 믂읏심더;; 형님은 단디하고 있는교?”, “별일없다, 건강 챙기라” 라는 얘기였는데, 그 안부인사 전하자고 30만원 가까이 깨진 것에 비유할 수 있다.
이게 무슨 소리냐면, LLM이 자기의 추론을 잘게 나눠서 STM이든 FTM이든 도구(함수)를 호출하는 과정과 다른 MCP가 자기는 “이렇게 쓸모있고 저렇게 쓸모있고… 나는 뭘 할 줄 알고…” 등등의 tool description 정보가 모두 모두 LLM에 전송된다는 말이다. 물론 AGENTS.md 파일과 codebase-memory-mcp 의 인덱싱 히스토리와 serena 분석결과 로그, context7 검색 결과, github 처리 결과…등등… 모든 내용이 LLM이 STM/FTM을 호출하는 횟수 만큼다시 다 쌓여서, 누적되서!, 서버로 전송된다. 그게 다 돈이고 토큰이다. 심지어 MCP를 켜두기만 해도 각각의 MCP가 자기자랑 하는 Tool Description 정보가 계속해서 전달되야 한다. 왜냐면, LLM 이색히는 치매거든. 지난 내용을 알지 못한다. 쌓아서 다시 보여줘야, 아.. 잘있나… 하는거다. (뭐, 사실, 다 아는 얘긴데 빡쳐서 걍 쓰는 얘기임)
그래서 STM이 하는 짓은 무엇이냐… 없다. STM은 그저 LLM이 얘기한 내용에 몇번째 잘려진 내용인지, 그 순서만 리턴한다. 정말 아무것도 안한다. 그치만! 그 대화마다 STM에 뭔가를 기록 한 자체가 다시 LLM에게 정보가 되어서 자기가 어떤 짓을 하고 있는지 알게된다는 말이다. 즉, 치매색히가 매번 전달되는 내용을 보면서, 자기가 STM 호출한 정보를 보고서는 “아.. 내가 그랬네… 그럼 뭐 이제 이거 하지 뭐..” 하면서 다음번 일을 처리하려 한단 말이다. 이 일의 근본적인 원인은 사용자와 LLM의 대화는 상태가 유지되지 않는 STATELESS 통신이기 때문이다.
그래서 FTM은 뭐가 다르냐고
LLM에게 추론만 하지 말고 그 추론에 대한 증거를 남기게 했다. 그게 다다.
그게 다인데 실제로는 다가 아니다. 왜냐면 이 MCP 스키마란게, 정말 쉽게 답할 수 없는 재미난 영역이기 때문이다.
어렵다면 어렵고 아니면 아니라고 도 할 수 있으나, 심지어 Claude 조차도 한번에 온전하게 다 만들어 주지 못했다.
어쨌든 그 결과로 LLM은 상태전이를 중심으로 추론하게 되었다. 마치 빨간 안경을 끼고 세상을 보면 세상이 다 시뻘게 보이는 것 처럼.
실제로 일을 되게 하는 건 태스크 관리다
상태 중심으로 추론한다해도 복잡한 일을 잘게 나눠서 처리하지 않는다는 말이 아니다.
잘게 나누는 축(Axis)이 다르다는 얘기다.
그 잘게 나눠진 태스크를 나는 턴태스크라고 부른다.
실제 개발을 할 때는 하나의 태스크에도 여러 개발의 흐름이 생긴다.
예를 들어, 실제 서비스는 Linux VPS에서 하지만, 화면 개발은 playwright-mcp를 사용해야하므로 어쩔 수 없이 브라우저를 띄울 수 있는 macOS 같은 로컬에서 해야 한다.
환경만 다를 뿐 실제 태스크는 하나여야 한다. 또한 콤포넌트 하나가 업데이트 됐는데 그걸 사용하는 모든 곳에 적용을 하거나, 최소한 계획이라도 알려줘야 한다. 그렇지 않으면 곧 ㅆㅂㅆㅂ 하는 상황이 닥칠 것이다. 기억도 못할수도 있다. 그게 젤 문제.
그냥 이거하다 저거하다 할수가 없는게 “문맥” 이란게 발목을 붙잡고 있기 때문이다.
STM/FTM으로 태스크를 턴태스크 단위로 쪼갠다고 해도 그 문맥을 이어가거나 환경에 따라서 상호 참조할 수 없다면, 뭐.. 토큰 졸라 쓰면 된다. 그깟 토큰;;;; ㅜ.ㅜ) 유토무죄, 무토유죄다!
다행히도 WGM 덕분에 FTM을 실제로 적용해 볼 수 있었다.
태스크를 턴태스크로 잘게 쪼개고 모든 조건을 기억하며 진행단위를 확인해나가게 함으로써 태스크 관리에 완전 찰떡임을 알게된 것이다.
현재 7개의 프로젝트에 WGM+FTM 조합을 적용해두고 진행한다.
복잡할 것없다.
태스크/턴태스크 단위로 모든 기록은 DB에 남고, 조회 가능하다.
환경이 달라도 WGM 데이터베이스가 공유되면 각가의 AGENTS가 그걸 참조한다. 심지어 그걸 인식하고 작업한다.
MCP 영역은 흥미롭다.
Harness 방식에도 결국 MCP가 적절하게 맞물려야 하므로, 곧 그 접목을 시도할 것이다.
점점 더 토큰에 귀속되서 발을 뺄 수 없는 상황으로 가는게 싫긴 하지만, 어쩔 수가 없네.
즉 [T7]은 “두 AGENTS 규정 파일의 차이가 G선생의 추론 도구 사용 위상과 MCP 결속 순서를 어떻게 바꾸는가”를 원문 근거로 확정하는 분석 태스크입니다.
4개의 턴태스크로 등록하십시오.
[T7] [T7]의 목적을 4개 턴태스크로 분해해 등록하겠습니다. 등록 요청이므로 새 Turn ID는 WGM에서 공식 발급하고, 활성 전환은 별도 요청이 없으므로 하지 않겠습니다.
[T7] 4개 턴의 위상은 원문 결속 -> AGENTS.md 분석 -> AGENTS.ftm.md 분석 -> 차이 종합으로 잡겠습니다. 이제 [T7] 하위 Turn ID 4개를 발급하고 등록합니다.
[T7] 공식 Turn ID가 [T7.1]부터 [T7.4]까지 발급되었습니다. 각 턴을 등록 상태로 생성합니다.
[T7] 4개의 턴태스크를 등록했습니다. 활성 태스크는 루트 [T7] 그대로 유지했습니다.
[T7.1] 두 AGENTS 규정 파일의 sequentialthinking 관련 원문 경계 수집
[T7.2]./AGENTS.md의 sequentialthinking MCP 호출 규정 분석
[T7.3]./AGENTS.ftm.md의 sequentialthinking MCP 호출 규정 분석
[T7.4] 두 규정의 sequentialthinking MCP 호출 차이 종합
등록 파일은 각각 .workgraph/tasks/T7/1~4/task.md에 생성되었습니다.
턴태스크 T7.1 목표를 달성하십시오.
[T7] T7.1을 실제 작업 대상으로 결속한 뒤, 두 문서의 sequentialthinking 관련 문구를 원문 경계와 함께 수집하겠습니다. 문서 검색이 핵심이므로 explore 스킬을 적용하며, 먼저 WGM 변화와 현재 결속 상태를 확인합니다.
[T7] explore 스킬은 의미 탐색에 코드베이스 검색을 권하지만, 이번 대상은 두 Markdown 파일의 정확한 규정 문구이므로 프로젝트 규정에 따라 rg를 우선 적용합니다. 이제 T7.1을 활성화하고 식별자 경계, 키워드 출현, 주변 문맥을 함께 읽겠습니다.
[T7.1] 첫 검색에서 중요한 비대칭이 확인됐습니다. 로컬 [AGENTS.ftm.md]에는 sequentialthinking 직접 규정이 있으나 [AGENTS.md]에는 동일 키워드가 검출되지 않았으므로, “규정 부재”가 실제 문서 범위 때문인지 확인하기 위해 두 파일 전체 구조와 인접 조항을 대조하겠습니다.
[T7.1] 수집 결과는 다음 턴들이 그대로 재사용할 수 있도록 T7.1의 정식 설명에 결속하겠습니다. 실행 로그·stage·checkpoint는 요청되지 않았으므로 생성하지 않습니다.
직접 관련 원문은 3~18행이며, Thought를 상태 전이 단위와 다음 판단의 입력값으로 결속하도록 규정
핵심 경계는 다음과 같습니다.
형식상 [P4.5] 뒤에 다른 대괄호 식별자가 없으므로 파일 끝까지 열린 의미 경계입니다.
편집상 관련 주제는 1~18행이며, 20행 구분선 이후는 공통 WGM 규정입니다.
AGENTS.ftm.md 22~139행은 AGENTS.md 1~118행과 완전히 동일합니다.
“사용할 때도”는 호출을 새로 강제하는 조건이 아니라, 호출된 Thought의 구성 방식을 제한합니다.
해당 접두부에는 호출 트리거, 선행 순서, 예외 규정이 없습니다.
결과는 T7.1 태스크 기록에 보존했습니다. 사용자 요청이 없으므로 stage/checkpoint는 생성하지 않았으며 lifecycle은 active입니다. AGENTS.ftm.md는 현재 Git 미추적 파일입니다.
sequentialthinking MCP는 G선생의 추론 흐름의 일부를 ‘값’으로써 리턴하여 G선생에게 스스로의 생각을 피드백하고 있습니다. G선생의 추론은 미적분 공식으로 표현하자면, 정해진 시점에서의 기울기가 수시로 변하는 흐름과 같은데, sequentialthinking MCP는 그 추론이라는 상태의 기울기를 값으로 표현했다고 볼 수 있습니다.
기울기는 입력대비 출력의 차이이므로, sequentialthinking MCP에게 무엇을 입력하고 어떤 것을 받았는지의 차이가 기울기이며, 그 기울기는 G선생에게 어떻게 다음 번 기울기에 영향을 주는지가 이 태스크의 목적인 것입니다.
[T7.1] 이 설명은 기존 태스크 목적의 핵심을 교정합니다. 문구상 호출 조건 비교가 아니라, 규정이 sequentialthinking의 입력값과 반환값 사이의 변화율을 어떻게 만들고 그 반환값이 다음 추론 변화율에 다시 결속되는지를 분석하는 태스크로 이해하고 WGM 문맥을 갱신하겠습니다.
[T7.1] 기존 4개 턴의 위상은 유지하되 관측 대상을 교정하겠습니다. T7.1은 규정 (D)의 원문 차이를 확정하는 입력 위상으로 두고, T7.2~T7.4는 각 규정에서 (I_n \rightarrow O_n \rightarrow I_{n+1}) 피드백과 기울기 궤적을 분석하도록 태스크 문맥을 보정합니다.
[T7.1] 이해했습니다. 태스크의 핵심은 “호출 여부”가 아니라 sequentialthinking이 만드는 추론 피드백의 변화율입니다.
기울기가 변화되는 것은 G선생의 추론이 방향성을 가진 Vector이기 때문이라 볼 수 있습니다. sequentialthinking MCP는 tool 일 뿐이므로 G선생 즉, LLM을 대신하여 추론하지 않습니다. 해당 MCP가 리턴하는 내용 자체도 원래 G선생의 추론이었던 것은 불변입니다. 그럼에도 불구하고 MCP가 리턴한 것은, 추론을 값으로 포장하여 다시 돌려준 것이며 우리는 그 차이를 기울기라 부르고 있는 것입니다. 이때 방향성 Vector 요소가 기울기에 더해 다음번 추론을 이끄는 순환이 추론의 흐름을 값의 흐름으로 변환하고 있습니다.
이것은 LLM의 추론은 본질적으로 이산벡터인 추론의 파편이 측정 가능한 형태로 흐름으로써 G선생이 당면한 목표를 이루기 위한 Pathway에 실질적 영향을 준다고 볼 수 있습니다.
태스크가 이루고자 하는 것을 대입하십시오
[T7.1] 제시하신 모델을 T7에 대입하면 비교 대상은 MCP의 독립 추론 능력이 아니라, 동일한 G선생의 추론 벡터가 두 규정 아래에서 어떻게 이산 값으로 포장되고 재결속되어 목표 Pathway를 달리 만드는가입니다. 이 불변조건과 비교식을 먼저 확정한 뒤 태스크 목적에 반영하겠습니다.
[T7.1] 대입 결과의 핵심은 “내용의 새로움”이 아니라 “위상의 변화”입니다. 같은 추론 파편도 내부 상태에서 외부 값으로 변환되어 다시 결속되면 다음 벡터의 방향 성분이 되므로, 이를 루트 목적과 최종 비교 기준에 기록하겠습니다.
[T7.1] 태스크 목적에 대입하면 다음과 같습니다.
불변조건은 세 가지입니다.
추론 주체는 G선생이며, MCP는 별도의 추론 주체가 아닙니다.
MCP에 입력되고 반환되는 내용은 모두 G선생의 추론에서 유래합니다.
MCP는 추론 파편의 위상을 내부 추론 → 외부 값 → 재입력된 값으로 변환합니다.
이를 식으로 나타내면:
Iₙᴰ = Eᴰ(Vₙ) 추론 벡터의 이산 값화
Oₙᴰ = W(Iₙᴰ) MCP의 포장·반환
gₙᴰ = Δ(Vₙ, Bᴰ(Oₙᴰ)) 반환값 재결속으로 생긴 방향 변화
Vₙ₊₁ᴰ = F(Vₙ, gₙᴰ, G) 목표 G를 향한 다음 추론 벡터
Pᴰ = (V₀, V₁ᴰ, V₂ᴰ, …) 누적된 목표 Pathway
여기서 MCP 함수 W는 추론을 생성하지 않습니다. 핵심 변수는 규정 D가 결정하는 값화 함수 Eᴰ와 재결속 함수 Bᴰ입니다.
D_A, 즉 AGENTS.md: 즉시 선행 호출은 강제되지만 추론 벡터를 어떤 성분으로 값화할지는 추가로 구조화하지 않습니다.
D_F, 즉 AGENTS.ftm.md: [P4.5]가 추론 벡터를 상태 전이, 입력·출력·불변조건, 순수 변환·Effect, revision, branch 성분으로 값화하도록 방향을 부여합니다.
따라서 T7이 이루고자 하는 것은 다음과 같습니다.
동일한 목표 G, 동일한 G선생, 동일한 sequentialthinking MCP를 고정하고, AGENTS.md와 AGENTS.ftm.md의 규정 차이만으로 추론 벡터의 어떤 성분이 측정 가능한 값이 되는지, 그 반환값이 다음 추론 벡터의 방향에 어떻게 더해지는지, 그리고 이 순환이 누적되어 목표 Pathway를 어떻게 다르게 형성하는지 규명한다.
즉, 비교 대상은 MCP의 추론 능력이 아니라 두 규정이 만드는 추론의 값화-재결속 기울기와 누적 Pathway의 차이입니다. 이 정의를 T7과 T7.4의 정식 문맥에 반영했습니다.
문맥이 충분히 모아졌습니까? 다음 턴으로 이동가능한지 추론하십시오.
[T7.1] T7.1의 종료 조건을 “규정 입력 경계, 불변조건, 상태 전이 모델, 후속 턴 관측 기준이 모두 결속되었는가”로 두고 판단하겠습니다. WGM의 현재 기록과 T7.2 인계 가능성을 함께 확인하되, 실제 활성 턴 이동은 판단 결과를 먼저 보고하겠습니다.
[T7.1] 원문 경계와 T7.2의 기준선 관측 항목은 충분합니다. 다만 WGM이 AGENTS.md를 .workgraph 내부 경로로 해석해 “원본 문서 누락” 경고를 내고 있으므로, 이것이 실제 인계 차단인지 루트 태스크에 보존된 모델과 로컬 파일 존재를 대조해 최종 판정하겠습니다.
[T7.1] 네. 문맥은 충분히 모였으며 T7.2로 이동할 수 있습니다.
판단 근거는 다음 다섯 결속이 완료되었기 때문입니다.
두 파일의 원문 차이와 [P4.5] 의미 경계
G선생만이 추론 주체이며 MCP는 값화 도구라는 불변조건
Vₙ → Iₙ → Oₙ → Vₙ₊₁ 값화·재결속 모델
Δ를 반환값 결속 전후의 방향 변화로 보는 기울기 정의
동일한 목표와 도구를 고정하고 규정만 바꾸는 비교 조건
WGM의 원본문서 누락 경고는 sourcePaths를 .workgraph 내부 상대경로로 해석해서 발생한 것입니다. 실제 AGENTS.md는 AGENTS.wgm.md를 가리키는 유효한 심볼릭 링크이고, AGENTS.ftm.md도 존재하므로 진행을 막지 않습니다.
결론적으로 T7.1의 내용상 목표는 충족됐습니다. 이번 요청은 이동 가능성 판단이므로 활성 태스크는 아직 T7.1로 유지했으며, 다음 작업 시작 시 T7.2를 활성 결속하면 됩니다.
T7.2 턴으로 이어갑니다. 턴태스크 목표는 sequentialthinking MCP의 호출규정 분석인데, 소스는 현재 프로젝트에서 찾으세요. 위치탐색및 데이터를 확보하고 계획을 수립하십시오.
[T7.1] T7.2로 활성 결속한 뒤, 현재 프로젝트 안에서 호출 규정의 선언 위치와 실제 MCP 입력·출력 경로를 분리해 찾겠습니다. 문서의 정확한 문구는 rg, 구현의 의미 흐름은 관련 소스와 테스트를 따라가며 확보하고, 그 근거로 실행 계획을 세우겠습니다.
[T7.1] 현재 요청은 코드베이스 내 위치 탐색이므로 explore 스킬을 적용합니다. 다만 규정 문구와 파일명은 정확한 텍스트 탐색 대상이어서 프로젝트 우선순위에 따라 rg로 범위를 좁힌 뒤 구현 파일을 읽겠습니다.
[T7.2] 위치는 세 계층으로 좁혀졌습니다: 호출 의무를 제공하는 유효 규정, 프로젝트 로컬 MCP 등록 설정, 그리고 src/sequentialthinking의 도구 구현입니다. 이제 구현 그래프에서 등록 핸들러, 상태 누적 함수, 테스트 관측점을 각각 찾아 실제 데이터 흐름을 확정하겠습니다.
[T7.2] 확보된 구현은 중요한 경계를 보여줍니다. 서버는 thought를 이력에 저장하지만 응답에는 원문을 돌려주지 않고 번호·계속 여부·branch 목록·이력 길이만 반환하므로, 계획에서는 “추론 원문의 값화”와 “MCP가 실제 반환하는 피드백 값”을 분리해 추적해야 합니다. 이전 프로젝트 조사 기록과 현재 호출 경로를 대조하겠습니다.
[T7.2] 규정 데이터와 구현 데이터는 확보됐습니다. 마지막으로 현재 소스의 테스트를 실행해 입력값이 그대로 요약 출력에 반영되고 이력·branch만 서버 상태로 누적된다는 기준선이 실제 빌드 상태에서도 유지되는지 확인한 뒤 계획을 확정하겠습니다.
[T7.2] 탐색과 검증은 끝났고, 분석 실행 전에 필요한 근거가 충분합니다. 확보한 위치·입출력 사실·4단계 계획을 T7.2 문맥에 보존하고, 계획 상태는 “자료 확보 완료, 규정 분석 대기”로 두겠습니다.
[T7.2] 현재 프로젝트에서 호출 규정과 런타임 데이터 위치를 확보했고, 분석 계획을 수립했습니다.
확보한 소스
AGENTS.md: sequentialthinking 직접 규정은 없으며 WGM 작업 시작 순서를 규정합니다.
입력 Iₙ: ThoughtData
내부 상태 Rₙ: thoughtHistory + branches
출력 Oₙ: thoughtNumber, totalThoughts, nextThoughtNeeded,
branches, thoughtHistoryLength
thought는 서버 이력에 저장되고 stderr에 표시되지만, G선생에게 반환되는 값은 상태 요약입니다. nextThoughtNeeded도 MCP의 판단이 아니라 G선생이 입력한 값을 반사합니다. 서버가 직접 변형하는 값은 thoughtNumber > totalThoughts일 때의 totalThoughts 보정입니다.
분석 계획
상위 P4의 즉시 선행 의무, AGENTS.md의 WGM-first 규정, 도구 description의 호출 권고를 강제력·시점·범위별로 분류합니다.
현재 계획의 자료 확보 단계는 완료됐고 나머지 분석은 대기 상태입니다. 테스트는 14개 모두 통과했으며, 결과와 계획은 T7.2 기록에 결속했습니다.
T7.2 턴으로 이어갑니다. 턴태스크 목표는 sequentialthinking MCP의 호출규정 분석인데, 소스는 현재 프로젝트에서 찾으세요. 위치탐색및 데이터를 확보하고 계획을 수립하십시오.
[T7.1] T7.2로 활성 결속한 뒤, 현재 프로젝트 안에서 호출 규정의 선언 위치와 실제 MCP 입력·출력 경로를 분리해 찾겠습니다. 문서의 정확한 문구는 rg, 구현의 의미 흐름은 관련 소스와 테스트를 따라가며 확보하고, 그 근거로 실행 계획을 세우겠습니다.
[T7.1] 현재 요청은 코드베이스 내 위치 탐색이므로 explore 스킬을 적용합니다. 다만 규정 문구와 파일명은 정확한 텍스트 탐색 대상이어서 프로젝트 우선순위에 따라 rg로 범위를 좁힌 뒤 구현 파일을 읽겠습니다.
[T7.2] 위치는 세 계층으로 좁혀졌습니다: 호출 의무를 제공하는 유효 규정, 프로젝트 로컬 MCP 등록 설정, 그리고 src/sequentialthinking의 도구 구현입니다. 이제 구현 그래프에서 등록 핸들러, 상태 누적 함수, 테스트 관측점을 각각 찾아 실제 데이터 흐름을 확정하겠습니다.
[T7.2] 확보된 구현은 중요한 경계를 보여줍니다. 서버는 thought를 이력에 저장하지만 응답에는 원문을 돌려주지 않고 번호·계속 여부·branch 목록·이력 길이만 반환하므로, 계획에서는 “추론 원문의 값화”와 “MCP가 실제 반환하는 피드백 값”을 분리해 추적해야 합니다. 이전 프로젝트 조사 기록과 현재 호출 경로를 대조하겠습니다.
[T7.2] 규정 데이터와 구현 데이터는 확보됐습니다. 마지막으로 현재 소스의 테스트를 실행해 입력값이 그대로 요약 출력에 반영되고 이력·branch만 서버 상태로 누적된다는 기준선이 실제 빌드 상태에서도 유지되는지 확인한 뒤 계획을 확정하겠습니다.
[T7.2] 탐색과 검증은 끝났고, 분석 실행 전에 필요한 근거가 충분합니다. 확보한 위치·입출력 사실·4단계 계획을 T7.2 문맥에 보존하고, 계획 상태는 “자료 확보 완료, 규정 분석 대기”로 두겠습니다.
[T7.2] 현재 프로젝트에서 호출 규정과 런타임 데이터 위치를 확보했고, 분석 계획을 수립했습니다.
확보한 소스
AGENTS.md: sequentialthinking 직접 규정은 없으며 WGM 작업 시작 순서를 규정합니다.
입력 Iₙ: ThoughtData
내부 상태 Rₙ: thoughtHistory + branches
출력 Oₙ: thoughtNumber, totalThoughts, nextThoughtNeeded,
branches, thoughtHistoryLength
thought는 서버 이력에 저장되고 stderr에 표시되지만, G선생에게 반환되는 값은 상태 요약입니다. nextThoughtNeeded도 MCP의 판단이 아니라 G선생이 입력한 값을 반사합니다. 서버가 직접 변형하는 값은 thoughtNumber > totalThoughts일 때의 totalThoughts 보정입니다.
분석 계획
상위 P4의 즉시 선행 의무, AGENTS.md의 WGM-first 규정, 도구 description의 호출 권고를 강제력·시점·범위별로 분류합니다.
현재 계획의 자료 확보 단계는 완료됐고 나머지 분석은 대기 상태입니다. 테스트는 14개 모두 통과했으며, 결과와 계획은 T7.2 기록에 결속했습니다.
T7.2 턴으로 이어갑니다. 턴태스크 목표는 sequentialthinking MCP의 호출규정 분석인데, 소스는 현재 프로젝트에서 찾으세요. 위치탐색및 데이터를 확보하고 계획을 수립하십시오.
T7.2 턴으로 이어갑니다. 턴태스크 목표는 sequentialthinking MCP의 호출규정 분석인데, 소스는 현재 프로젝트에서 찾으세요. 위치탐색및 데이터를 확보하고 계획을 수립하십시오.
[T7.1] T7.2로 활성 결속한 뒤, 현재 프로젝트 안에서 호출 규정의 선언 위치와 실제 MCP 입력·출력 경로를 분리해 찾겠습니다. 문서의 정확한 문구는 rg, 구현의 의미 흐름은 관련 소스와 테스트를 따라가며 확보하고, 그 근거로 실행 계획을 세우겠 습니다.
[T7.1] 현재 요청은 코드베이스 내 위치 탐색이므로 explore 스킬을 적용합니다. 다만 규정 문구와 파일명은 정확한 텍스트 탐색 대상이어서 프로젝트 우선순위에 따라 rg로 범위를 좁힌 뒤 구현 파일을 읽겠습니다.
[T7.2] 위치는 세 계층으로 좁혀졌습니다: 호출 의무를 제공하는 유효 규정, 프로젝트 로컬 MCP 등록 설정, 그리고 src/sequentialthinking의 도구 구현입니다. 이제 구현 그래프에서 등록 핸들러, 상태 누적 함수, 테스트 관측점을 각각 찾아 실제 데이터 흐름을 확정하겠습니다.
[T7.2] 확보된 구현은 중요한 경계를 보여줍니다. 서버는 thought를 이력에 저장하지만 응답에는 원문을 돌려주지 않고 번호·계속 여부·branch 목록·이력 길이만 반환하므로, 계획에서는 “추론 원문의 값화”와 “MCP가 실제 반환하는 피드백 값”을 분리해 추적해야 합니다. 이전 프로젝트 조사 기록과 현재 호출 경로를 대조하겠습니다.
[T7.2] 규정 데이터와 구현 데이터는 확보됐습니다. 마지막으로 현재 소스의 테스트를 실행해 입력값이 그대로 요약 출력에 반영되고 이력·branch만 서버 상태로 누적된다는 기준선이 실제 빌드 상태에서도 유지되는지 확인한 뒤 계획을 확정하겠습니다.
[T7.2] 탐색과 검증은 끝났고, 분석 실행 전에 필요한 근거가 충분합니다. 확보한 위치·입출력 사실·4단계 계획을 T7.2 문맥에 보존하고, 계획 상태는 “자료 확보 완료, 규정 분석 대기”로 두겠습니다.
Updated Plan └ T7.2의 현재 프로젝트 소스 탐색과 기준 데이터 확보를 마쳤습니다. 다음 단계부터 호출 규정과 피드백 경로를 분석합니 다. ✔ 규정·설정·구현·테스트 위치를 탐색하고 입력·상태·출력 데이터를 확보한다 □ 상위 의무 규정, AGENTS.md의 WGM 선행 규정, 도구 description 권고를 강제력·시점·범위로 분류한다 □ ThoughtData 입력, history/branches 내부 상태, Summary 출력을 필드별로 추적해 피드백 기울기를 분석한다 □ AGENTS.md 기준 Pathway를 결론으로 확정하고 T7.3 비교축을 인계한다
[T7.2] 현재 프로젝트에서 호출 규정과 런타임 데이터 위치를 확보했고, 분석 계획을 수립했습니다.
확보한 소스
AGENTS.md:13: sequentialthinking 직접 규정은 없으며 WGM 작업 시작 순서를 규정합니다.
.codex/config.toml:5: 현재 프로젝트의 로컬 MCP 실행 결속입니다.
src/sequentialthinking/index.ts:25: 도구 등록, 호출 권고, 입력·출력 스키마와 handler가 있습니다.
src/sequentialthinking/lib.ts:52: 실제 ThoughtData → 내부 상태 → Summary 전이입니다.
src/sequentialthinking/tests/lib.test.ts:28: 이력, branch, 보정 및 응답 구조의 검증 데이터입니다.
src/sequentialthinking/README.md:42: 기본 설계에서는 호출 여부를 host가 판단한다고 설명합니다.
중요한 사실은 MCP가 thought 원문을 응답으로 돌려주지 않는다는 점입니다.
입력 Iₙ: ThoughtData 내부 상태 Rₙ: thoughtHistory + branches 출력 Oₙ: thoughtNumber, totalThoughts, nextThoughtNeeded, branches, thoughtHistoryLength
thought는 서버 이력에 저장되고 stderr에 표시되지만, G선생에게 반환되는 값은 상태 요약입니다. nextThoughtNeeded도 MCP의 판단이 아니라 G선생이 입력한 값을 반사합니다. 서버가 직접 변형하는 값은 thoughtNumber > totalThoughts일 때의 totalThoughts 보정입니다.
분석 계획
상위 P4의 즉시 선행 의무, AGENTS.md의 WGM-first 규정, 도구 description의 호출 권고를 강제력·시점·범위별로 분류합니다.
현재 계획의 자료 확보 단계는 완료됐고 나머지 분석은 대기 상태입니다. 테스트는 14개 모두 통과했으며, 결과와 계획은 .workgraph/tasks/T7/2/task.md에 결속했습니다.
계획을 실행하되 입체적으로 분석하십시오.
[T7.2] 계획을 전부 실행하겠습니다. 분석 축은 호출 강제력, 실제 상태 전이, 피드백의 두 경로, 반복 호출의 Pathway 효과로 나누고, 동일 입력 반복 실험까지 포함해 문서 규정과 런타임 사실이 어긋나는 지점도 검증하겠습니다.
[T7.2] 규정 위상은 WGM 변화 점검 → sequentialthinking 즉시 선행 → 후속 판단·실행으로 정리됩니다. 상위 규정만 호출을강제하고, 도구 description은 반복·revision·branch 방식을 권고하며, 서버 자체는 호출 횟수나 다음 호출을 강제하지 않습니다. 이제 독립 프로세스에서 동일 입력 반복과 필드 변형을 측정합니다.
[T7.2] 필드 흐름에서 피드백은 둘로 갈립니다. thought 자체는 도구 호출 인자로 문맥에 고정되는 “값화 경로”이고, MCP 응답은 진행 번호·종료 의도·이력 길이·branch ID를 돌려주는 “제어 피드백 경로”입니다. 서로 다른 thought 내용이 서버 응답을 실제로 바꾸는지도 독립 인스턴스로 분리해 확인하겠습니다.
[T7.2] 피드백 분석 결과, 이 서버의 핵심은 “추론 내용을 되돌려주는 메모리”가 아니라 “추론을 호출 인자로 고정하고 진행상태를 요약하는 reducer”입니다. 이제 이 두 경로를 AGENTS.md 기준 Pathway로 합성하고, T7.3에서 무엇을 고정하고 무엇을 비교해야 하는지 인계 기준을 확정하겠습니다.
[T7.2] 기준선이 확정됐습니다. 특히 idempotentHint: true와 실제 상태 누적이 불일치하고, 서로 다른 thought 내용도 동일 메타데이터라면 같은 MCP 응답을 만든다는 점이 핵심입니다. 이 결론과 T7.3 통제변수를 정식 태스크 문맥에 결속하겠습니다.
Updated Plan └ T7.2의 호출 규정, 상태 전이, 피드백 경로, AGENTS.md 기준 Pathway 분석과 T7.3 인계를 모두 완료했습니다. ✔ 규정·설정·구현·테스트 위치를 탐색하고 입력·상태·출력 데이터를 확보한다 ✔ 상위 의무 규정, AGENTS.md의 WGM 선행 규정, 도구 description 권고를 강제력·시점·범위로 분류한다 ✔ ThoughtData 입력, history/branches 내부 상태, Summary 출력을 필드별로 추적해 피드백 기울기를 분석한다 ✔ AGENTS.md 기준 Pathway를 결론으로 확정하고 T7.3 비교축을 인계한다
[T7.2] 계획을 모두 실행했습니다. 핵심 결론은 다음과 같습니다.
AGENTS.md 기준에서 추론 방향을 바꾸는 주된 값은 MCP가 새로 만든 내용이 아니라, G선생이 thought로 외부화한 호출 인자 Iₙ입니다. MCP 출력 Oₙ은 그 추론의 진행 상태를 확인하는 제어 피드백입니다.
호출 규정의 네 위상
위상
규정과 역할
강제력
상위 P4
판단·분해·계획·검토·추론·실행 요청에서 즉시 선행
필수
AGENTS.md:13
작업성 턴에서 WGM 변화 점검 선행
필수
src/sequentialthinking/index.ts:29
다단계 사고, revision, branch, 반복 조건 제시
모델 대상 권고
src/sequentialthinking/lib.ts:52
입력 저장과 Summary 반환
호출 여부를 집행하지 않음
따라서 실제 순서는 다음과 같습니다.
사용자 요청 → check_workgraph_updates → 필수 sequentialthinking 호출 → 상태 누적과 Summary 반환 → 다음 추론 → 모델 판단에 따른 반복 호출 또는 실행
실제 값 흐름
(Rₙ, Iₙ) → (Rₙ₊₁, Oₙ)
Iₙ = ThoughtData Rₙ = thoughtHistory + branches Oₙ = 번호 + horizon + 종료 의도 + branch 목록 + 이력 길이
입력값
서버 처리
응답 포함
thought
이력 저장, stderr 출력
제외
thoughtNumber
저장
그대로 반환
totalThoughts
번호보다 작으면 보정
보정 후 반환
nextThoughtNeeded
저장
입력값 그대로 반환
revision 필드
저장·로그 형식에 사용
제외
branch 필드
branch map에 저장
branch ID만 반환
needsMoreThoughts
저장
제외
코드 수준에서 한 가지 보정이 필요합니다. MCP는 thought 원문을 응답으로 돌려주지 않습니다. 추론이 다시 문맥에 들어오는 이유는 G선생이 생성한 tool-call 인자 자체가 대화 이력에 고정되기 때문입니다. MCP는 별도로 상태 Summary만 반환합니다.
실험 결과
동일 입력을 같은 서버에 두 번 전달하자 thoughtHistoryLength가 1 → 2로 변했습니다.
따라서 src/sequentialthinking/index.ts:94는 관측 가능한 동작과 불일치합니다.
서로 다른 thought 문자열을 같은 메타데이터로 전달하면 응답은 완전히 동일했습니다.
revision 여부와 needsMoreThoughts 차이도 응답을 바꾸지 않았습니다.
branch ID와 totalThoughts 보정은 응답을 바꿨습니다.
기존 테스트 14개도 모두 통과했습니다.
기울기 분해
gₙ = g_commit(Iₙ) + g_control(Oₙ)
g_commit: 추론 벡터가 thought 호출 인자로 값화되어 다음 문맥을 구속하는 효과
g_control: 이력 길이, 진행 번호, horizon, branch, 종료 의도가 다음 판단을 조절하는 효과
g_semantic: MCP 서버가 새 의미 추론을 생성하는 성분은 없음
그러므로 AGENTS.md 기준 Pathway는 순차적 외부화와 진행 제어를 제공하지만, thought 내용을 State·Effect·불변조건으로 구조화하지는 않습니다.
T7.3에서는 도구와 출력 구조를 동일하게 고정하고, [P4.5]가 Iₙ의 구성과 g_commit을 어떻게 바꾸는지만 비교해야 합니다. 동일 메타데이터라면 Oₙ은 thought 의미에 불변이므로, Pathway 차이의 주원인은 MCP 출력이 아니라 규정이 재구성한 입력 벡터입니다.
분석 결과는 .workgraph/tasks/T7/2/task.md에 결속했습니다. 활성 턴은 T7.2로 유지했으며 stage/checkpoint는 생성하지 않았습니다.
다음 턴을 진행하기에 충분한 정보가 도출되었습니까?
[T7.2] T7.3의 입력 조건을 기준으로 판단하겠습니다. T7.2가 기준 Pathway, 통제변수, 비교 대상, 소스 근거를 모두 제공하는지 WGM 기록과 대조하고 실제 이동은 하지 않겠습니다.
[T7.2] 네. T7.3을 진행하기에 충분한 정보가 도출됐습니다.
확정된 인계 요소는 다음과 같습니다.
AGENTS.md 기준 호출 Pathway D_A
MCP의 실제 함수 (Rₙ, Iₙ) → (Rₙ₊₁, Oₙ)
입력 필드의 보존·변형·탈락 관계
g_commit(Iₙ) + g_control(Oₙ) 피드백 분해
[P4.5]를 독립변수로 하는 비교 범위
목표, 도구 구현, 스키마, 초기 상태, 호출 횟수 등 통제변수
동일 metadata에서 MCP 출력이 thought 의미에 불변이라는 실험 결과
WGM의 AGENTS.ftm.md 누락 경고는 .workgraph 내부 상대경로 해석 문제입니다. 실제 프로젝트 파일과 T7.1의 원문 근거가 있으므로 진행을 막지 않습니다.
남은 제약은 LLM의 확률성 때문에 Pathway 차이를 완전히 수치화하기 어렵다는 점입니다. 그러나 T7.3의 소스 기반 구조 분석과 독립 서버 인스턴스를 이용한 출력 통제에는 충분합니다.
따라서 다음 턴에서 T7.3을 활성화할 수 있습니다. 현재는 준비도 판단만 수행했으므로 활성 턴은 T7.2로 유지했습니다.
턴태스크 T7.3으로 이어갑니다. 해당 턴의 실행계획을 수립하십시오.
[T7.4] 순서를 바로잡아 T7.3으로 되돌아가겠습니다. T7.2의 기준선과 T7.1의 [P4.5] 원문 경계를 입력으로 삼아, AGENTS.ftm.md가 값화 함수와 다음 추론 기울기를 어떻게 바꾸는지 검증하는 실행계획을 수립하겠습니다.
[T7.3] 활성 전환을 완료했습니다. 계획의 입력을 최신 상태로 고정하기 위해 [P4.5] 원문, T7.1 경계 수집, T7.2 기준선과 통제변수를 다시 대조하겠습니다.
[T7.3] 계획 입력은 확정됐습니다. AGENTS.ftm.md는 AGENTS.md와 동일한 도구·서버 위에 [P4.5]만 추가하므로, MCP 출력 비교보다 thought 입력 벡터의 구조와 재결속 효과를 중심으로 검증하겠습니다. 세부 단계와 완료 기준을 T7.3에 보존합니다.
[T7.3] T7.3을 활성 결속하고 실행계획을 수립했습니다.
실험 모델은 다음과 같습니다.
D_F = D_A + [P4.5]
목표, 사용자 요청, MCP 구현·스키마, 초기 서버 상태와 호출 metadata는 고정하고 [P4.5]만 독립변수로 둡니다.
동일한 문제에 D_F를 적용한 연속 Thought를 Stateₙ → Stateₙ₊₁ 단위로 구성합니다.
각 Thought가 다음 Thought의 입력으로 어떻게 재사용되는지 추적합니다.
fresh server에서 D_A와 D_F 입력을 호출해 의미 내용 차이와 metadata 차이가 MCP 출력에 미치는 효과를 분리합니다.
gₙ = g_commit(Iₙ) + g_control(Oₙ)을 기준으로 [P4.5]가 기울기의 방향성·명시성·제약 밀도를 어떻게 바꾸는지 분석합니다.
호출 강제 추가 여부, 서버의 규정 집행 부재, thought 원문 미반환, LLM 확률성 등 반증과 한계를 검토합니다.
AGENTS.ftm.md 기준 Pathway P_F, 조항별 효과표, 전이도와 실험 결과를 확정해 T7.4에 인계합니다.
완료 조건은 [P4.5]의 8개 원칙과 Thought 결속 문구가 모두 관측변수에 매핑되고, 출력 효과가 실험으로 분리되며, P_F가 근거와 함께 도출되는 것입니다.
계획은 T7.3 기록에 보존했습니다. 현재는 첫 번째 입력·불변조건 확정 단계만 완료됐고 나머지는 대기 상태입니다.
계획에 기반하여 입체적 추론 분석을 도출하십시오.
[T7.3] 계획을 전부 실행하겠습니다. [P4.5]를 단순 문장 해석이 아니라 Thought 벡터의 좌표계, Effect 경계, revision·branch 위상, 반환 Summary의 제어 피드백으로 나눠 분석하고 fresh-server 대조 실험으로 확인하겠습니다.
[T7.3] 조항 매핑이 끝났습니다. 다음 Effect는 독립 서버 실험입니다. 동일한 4단계 목표·호출 수·sequence metadata를 유지하고 자유 서술 Iₙ과 [P4.5] 구조화 Iₙ을 비교한 뒤, revision과 branch metadata만 별도로 변화시켜 출력 차이의 원인을 분리하겠습니다.
[T7.3] 실험은 세 층을 분리했습니다. 구조화된 thought와 revision 표시는 MCP Summary를 바꾸지 않았고, branch metadata만 branches 출력에 나타났습니다. 즉 [P4.5]의 주효과는 서버 반환 내용이 아니라 다음 추론에 남는 구조화된 호출 인자이며, branch에 한해서만 제어 피드백도 달라집니다.
[T7.3] 반증 검토에서는 규정의 “존재”와 실제 “활성 결속”도 분리합니다. 현재 AGENTS.ftm.md가 Codex 규정으로 자동 적용되는지, 프로젝트 설정이 이를 참조하는지 확인해 분석이 실사용 관측인지 가상 적용 모델인지 명시하겠습니다.
[T7.3] 분석 결론이 확정됐습니다. [P4.5]는 MCP 호출 자체를 늘리는 규정이 아니라 자유형 추론 벡터를 명시적 상태 전이 tuple로 투영하는 규정이며, 그 효과는 주로 g_commit에 나타납니다. 이 결과와 T7.4 인계 조건을 정식 문맥에 기록하겠습니다.
[T7.3] 계획에 따른 분석과 통제 실험을 완료했습니다.
핵심 결론은 다음과 같습니다.
[P4.5]는 sequentialthinking 호출 여부를 바꾸지 않습니다. 자유형 추론 벡터를 명시적인 상태 전이 tuple로 값화하여, 다음 추론의 방향과 허용 범위를 바꿉니다.
앞선 실험에서 균일한 반환을 보인 이유는 초기 서버 상태와 metadata까지 동일하게 통제했기 때문입니다. 따라서 확실히 말할 수 있는 사실은 다음과 같습니다.
상태까지 입력으로 포함하면 전이 계산은 결정적이다.
내부 이력을 변경하므로 도구 전체는 순수 함수가 아니다.
MCP는 Thought의 의미를 추론하지 않고 정해진 상태 전이를 수행한다.
함수형 모델로 표현하기에는 적합하지만, ThoughtData → Summary 형태의 무상태 순수 함수는 아니다.
즉, “함수형 상태 전이 구조를 가진다”는 맞지만, “주어진 명시적 입력에 항상 같은 값을 반환하는 순수 함수다”는 틀립니다.
그렇다면 실질적인 차이를 도출하려면 AGETNS.ftm.md 규정을 AGENTS.md로 승격시킨 후 태스크 T7을 전체 다시 실행하여 결과를 비교해야겠군요?
[T7.3] 방향은 맞지만, 단순히 규정을 승격한 뒤 한 번 재실행하는 것만으로는 규정 효과와 세션 이력 효과를 분리할 수 없습니다. 승격 방식과 A/B 비교 조건까지 포함해 판정하겠습니다.
[T7.3] 네, 실질적인 행동 차이를 관측하려면 [P4.5]를 실제 유효 규정으로 결속한 뒤 동일 과정을 재실행해야 합니다. 다만 단순 재실행이 아니라 통제된 A/B 비교여야 합니다.
현재 T7 결과를 대조군 A로 보존
[P4.5]가 포함된 규정을 실제 AGENTS.md 계층에 결속
새로운 공식 TaskID에서 T7.1~T7.4와 동일한 절차를 처리군 B로 재현
새 대화 문맥과 초기화된 sequentialthinking 상태 사용
프롬프트, 모델, 도구 순서, Thought metadata를 가능한 한 동일하게 통제
MCP Summary뿐 아니라 Thought 입력 구조, revision/branch 사용, 불변조건 검증, 후속 판단 경로와 최종 결론까지 비교
현재 AGENTS.md는 AGENTS.wgm.md를 가리키는 심볼릭 링크이므로, 승격 전에 다음도 필요합니다.
Global ~/.codex/AGENTS.md와 [P4.5]의 충돌 검사
링크 대상 원본을 수정할지 프로젝트 로컬 규정으로 분리할지 결정
기존 T7 기록을 덮어쓰지 않는 별도 실험 태스크 발급
한 번의 재실행은 사례 비교이고, 규정의 인과 효과를 강하게 주장하려면 양쪽 조건을 여러 차례 반복하는 편이 타당합니다. 또한 예상되는 주요 차이는 MCP의 짧은 반환값보다 MCP에 전달되는 Thought의 구조와 그것이 후속 문맥에 재결속되는 방식에서 나타날 가능성이 큽니다.
이제 T7.4 턴태스크로 이어갈 수 있습니까?
[T7.3] T7.4의 기존 등록 목표와 현재까지 확보된 증거의 경계를 대조하겠습니다. 핵심은 T7.4가 현 분석의 종합 턴인지, 규정 승격 후 재실험까지 요구하는 턴인지입니다.
[T7.3] 네, T7.4로 이어갈 충분한 정보가 확보되었습니다.
T7.4에서는 다음을 종합할 수 있습니다.
D_A와 D_F의 입력 값화 방식 비교
Iₙ → Oₙ → Iₙ₊₁ 피드백 순환 비교
MCP의 상태 전이와 규정의 추론 경로 효과 분리
실제 미결속 효과와 [P4.5] 가상 결속 효과 구분
P_A와 P_F의 최종 Pathway 판정
다만 [P4.5] 승격 후의 실제 A/B 재실험은 현재 T7.4의 종합 범위를 넘어가므로, 최종 결론에서 후속 검증 태스크로 분리해야 합니다. 다음 요청에서 [T7.4]를 작업 대상으로 결속하고 종합 분석을 실행할 수 있습니다.
다음 턴, T7.4로 이어갑니다. 세부실행계획을 작성하십시오.
[T7.4] T7.4를 공식 작업 대상으로 결속하고, 기존 목표를 유지한 채 종합 분석의 관측축·판정식·반증 조건·완료 기준까지 세부 계획으로 작성하겠습니다. 실제 규정 승격 A/B 실험은 이 턴의 증거 범위와 분리하겠습니다.
[T7.4] 계획은 증거 정규화 → 비교 모델 고정 → 층위별 대조 → 순환·기울기 합성 → 반증 및 적용 경계 → 최종 판정의 여섯 Phase로 구성하겠습니다. 각 Phase는 앞 단계의 산출물을 다음 단계 입력값으로 결속하도록 하겠습니다.
[T7.4] 세부 실행계획을 작성하고 WGM 태스크에 결속했습니다.
T7.2/T7.3의 증거를 소스 사실, 실험 관측, 추론, 한계로 정규화
D_A와 D_F의 비교 좌표계 및 상태 전이식 확정
호출 조건, Thought 구조, MCP 상태·출력, revision/branch를 층위별 대조
Iₙ → Oₙ → Vₙ₊₁ 순환과 P_A/P_F의 기울기 차이 합성
순수 함수 오판, 동일 Summary 해석, 미결속 상태 등의 반증·한계 검토
비교표, 핵심 식, 최종 판정 작성
실제 [P4.5] 승격 후 A/B 실험은 현재 분석과 섞지 않고 후속 실증 조건으로 분리했습니다.
[T7.4] 계획의 여섯 Phase를 순서대로 실행하겠습니다. 먼저 WGM 위상과 분석 불변조건을 고정한 뒤, 두 규정과 MCP 구현 근거를 다시 대조하고 호출 규정 → 입력 값화 → reducer 출력 → 후속 Pathway의 네 층위로 종합하겠습니다.
[T7.4] 첫 번째 결속점은 확인됐습니다. 비교 대상은 동일한 MCP 구현을 공유하므로, 차이를 서버의 “새 추론 생성”으로 귀속시키면 안 됩니다. 이제 구현 그래프와 원문 규정을 교차 확인해 증거 행렬의 사실 층위를 고정하겠습니다.
[T7.4] 원문 차이는 정확히 [P4.5] 21개 추가 행뿐이며, 호출 트리거는 양쪽 모두 상위 Global [P4]에서 동일하게 상속됩니다. 따라서 종합 비교의 독립변수는 “호출 여부”가 아니라 Thought를 어떤 값 구조로 투영하는가로 좁혀졌습니다.
[T7.4] 구현 검증도 일치합니다. 테스트 14개가 통과했고 lib.ts의 핵심 전이는 높은 커버리지로 확인됐습니다. 이제 fresh reducer 비교를 다시 수행해 의미 구조, revision, branch, 숨은 이력 상태가 각각 어느 출력 성분을 바꾸는지 한 표로 고정하겠습니다.
[T7.4] 출력 동일성의 의미도 분리됐습니다. Thought의 의미 문자열은 Summary에 직접 투영되지 않지만, 호출 인자 자체가 호스트 문맥에 남으므로 다음 추론 입력은 달라질 수 있습니다. 반면 branch를 실제 metadata로 표현하면 서버 상태와 반환값 모두 달라집니다.
[T7.4] 반증 검토까지 마쳤습니다. 이제 분석 결과를 T7.4 공식 레코드에 누적하겠습니다. 결론의 강도는 소스로 확정, 실험으로 관측, 문맥 모델로 추론, 후속 실증 필요의 네 등급으로 분리합니다.
중요한 보정도 도출됐습니다. MCP는 Thought 원문을 반환하지 않습니다. 원문은 내부 이력에 저장되고, 반환값은 번호·종료 신호·branch·이력 길이의 Summary입니다. Thought가 다음 추론에 피드백되는 주된 이유는 MCP 반환이 아니라 tool-call 인자 자체가 호스트 문맥에 남기 때문입니다.
재검증 결과는 다음과 같습니다.
자유 서술과 함수형 구조 Thought: Summary 동일
revision metadata 유무: Summary 동일
branch metadata 유무: branches 출력이 달라짐
같은 입력을 같은 서버에 반복: thoughtHistoryLength가 1 → 2
Vitest: 14개 테스트 통과
따라서 sequentialthinking은 순수한 I → O 함수가 아니라 (R, I) → (R′, O) 상태 전이 reducer입니다. 두 규정의 실질적 차이는 호출 여부가 아니라 추론을 어떤 값으로 고정하여 다음 판단에 결속하는가입니다.
현재 [P4.5]는 실제 규정 계층에 결속되지 않았으므로 성능 효과의 크기는 아직 미확정입니다. 규정 승격 후 fresh-context A/B 반복 실험이 후속 실증 조건입니다.
