우리가 만들 수 있는 것

문제

데이터를 유용하게 쓰기 위해 기기를 떠날 필요는 없습니다. 많은 도구가 오프라인에서 처리할 수 있는 일에도 클라우드 연결을 요구합니다.

결과물

확인 가능한 데이터 경계를 가진 브라우저 확장과 로컬 애플리케이션 — 직접 살펴볼 수 있는 저장소와 제어 가능한 백업, 사용자 모르게 데이터가 업로드되지 않는 구조.

협업 방식

제품 정의 → 데이터 경계 설계 → 확장/앱 구축 → 실제 웹 페이지 검증 → 릴리스 근거 정리.

문제

프로덕션에서 장애가 발생했을 때 먼저 사용하는 진단 도구가 조사 대상 자체를 바꿔서는 안 됩니다. 복구와 원인 진단은 분리해야 합니다.

결과물

증거를 파일과 바이트 오프셋 단위로 추적하고, 자동 결론 대신 해석의 한계를 명시하는 읽기 전용 진단 도구.

협업 방식

저널 포맷 연구 → 픽스처 테스트를 갖춘 파서 → 상관 뷰 → 안전 모델(해시 검증, 루프백 전용) → 독립 실행형 배포.

문제

소비자용 단일 GPU에서 대형 모델을 운영하면 속도가 느리거나 고가의 다중 GPU 구성이 필요합니다. 단순 벤치마크 TPS만으로는 실제 에이전트 처리량을 알기 어렵습니다.

결과물

작업 유형별 라우팅을 갖춘 실측·재현 가능한 추론 파이프라인 — 모든 측정치가 런타임, 대상 모델, 컨텍스트 길이, 구체적 측정 조건을 명시합니다.

협업 방식

하드웨어 한계 분석 → 양자화/런타임 매트릭스 측정 → 에이전트 실행 궤적 검증 → 라우팅 레시피 구성 및 재현 데이터 공개.

문제

상태를 계속 관리하지 않는 장기 생성 작업은 쉽게 흔들립니다. 설정된 사실이 바뀌거나 해결된 갈등이 다시 나타나며, 모델의 출력만으로는 기록을 확인할 수 없습니다.

결과물

구조화된 원장을 기준으로 삼고, 생성 텍스트에서 근거가 확인된 사실만 공식 설정으로 승인하며, 검증에 실패한 변경을 차단하는 파이프라인.

협업 방식

상태 모델 설계 → 커밋 전 게이트 아키텍처 → 엔드투엔드 연속 실행 → 동일 모델 검증의 한계를 명시한 보고.