ai-native-factory

name

ai-native-factory

description

Measures and enforces this repo's progress toward the "AI-Native Product Factory" vision — turning the operator harness into an org product factory. Scores the harness against the 5-principle / 5-org vision (0-5, deterministic), runs the Specification-First gate (Spec §→acceptance-criteria→test coverage), maintains the standing spec-registry convention, and renders the gap-analysis + conversion roadmap. Use when "AI-Native 성숙도", "AI-Native factory", "조직 제품공장 갭", "제품공장 전환", "spec 게이트", "executable spec", "성숙도 측정/스코어카드", "maturity scorecard", "advisory를 gating으로 전환". Do NOT use for harness fleet reliability/cost measurement (use aps-diagnostics-and-tooling), running one feature through the build chain (use feature-factory), or general spec authoring (use spec-driven-development / to-prd).

AI-Native Product Factory — Measure · Gate · Accumulate · Close

이 repo(ai-platform-strategy)가 1인 운영자 하네스에서 조직 제품공장으로 전환되는 정도를 측정하고, 그 전환을 결정론 게이트로 강제하는 스킬. 비전 = 사람은 System Builder(표준·지식·정책· 검증 체계 구축), AI는 Executor. 5원칙(Knowledge First · Specification First · AI First · Guardrails Everywhere · Continuous Learning) × 5조직(Product Planning · Product Design · Engineering · Quality Engineering · Cloud Platform).

Skill IR

필드	값
intent	하네스→제품공장 성숙도를 측정하고 Spec-First 게이트로 축적·집행·폐루프를 강제
triggers	"AI-Native 성숙도/factory", "제품공장 갭/전환", "spec 게이트/executable spec", "maturity scorecard"
inputs	repo 상태(하네스 repo + 체크아웃된 서브모듈), FS spec 디렉터리 + 대응 test 디렉터리
outputs	성숙도 스코어카드(json+md, 0-5 + gap register), spec 게이트 exit code(1=미커버 차단), 전환 로드맵 docx
boundaries	플릿 신뢰성/비용은 aps-diagnostics-and-tooling, 단일 기능 빌드는 feature-factory, spec 작성은 spec-driven-development
references	references/ai-native-factory/spec-registry-convention.md, scripts/skills/ai_native_scorecard.py, scripts/skills/spec_test_gate.py

핵심 진단 (배선의 이유)

6축 감사 결과 세 가지 구조 갭이 모든 조직에서 반복된다. 이 스킬은 각 갭에 결정론 도구를 물린다.

구조 갭	증상	이 스킬의 대응
G1 축적 부재 (on-demand ≠ accumulated)	spec/story/AC가 대화에만 살고 게이팅 레지스트리로 안 쌓임	spec-registry-convention (상시 버전관리 FS 레지스트리)
G2 집행 부재 (advisory ≠ gating)	표준·가드레일이 대부분 건너뛸 수 있는 산문	spec_test_gate.py (Spec§→test 미커버 시 exit 1 차단)
G3 폐루프 부재 (open ≠ closed)	dev/관측/인시던트가 KB로 자동 환류 안 됨	스코어카드 주기 실행 → 성숙도 추이 신호(폐루프 측정)

1. Measure — 성숙도 스코어카드 (결정론)

.venv/bin/python scripts/skills/ai_native_scorecard.py         # 마크다운 요약 + json 저장
.venv/bin/python scripts/skills/ai_native_scorecard.py --json  # json만

repo 증거로 5원칙×5조직을 0-5 채점, 각 항목에 dimension(org-product / enforced-gate / closed-loop / advisory / absent …) + evidence 1줄 + 자동 생성 Gap Register를 낸다. 서브모듈 미체크아웃은 0이 아니라 not-checked로 처리. 출력: outputs/ai-native/scorecard-{date}.{json,md}.

현재 베이스라인(2026-07-10): 종합 2.7 / 5. 최저: quality_engineering 1(제품 CI에 e2e·품질지표 없음), specification_first / ai_first / guardrails_everywhere / continuous_learning 2. cloud_platform은 자산은 4지만 dimension=advisory(하네스→클러스터 집행 경로 없음).

2. Gate — Specification-First 게이트 (executable spec)

.venv/bin/python scripts/skills/spec_test_gate.py --specs <specs_dir> --tests <tests_dir> [--json]

status: approved인 FS spec의 모든 acceptance_criteria id가 test의 마커(# <FS-ID> <AC-ID> / // FS-… AC-…)로 커버되는지 검사. 미커버 AC가 하나라도 있으면 exit 1(차단), 전부 커버면 exit 0. 이게 vision의 "코드가 아니라 executable spec에서 시작"을 결정론으로 강제하는 지점. 워크드 예제: references/ai-native-factory/examples/(FS-EXAMPLE-01 통과, FS-EXAMPLE-02-uncovered 실패).

3. Accumulate — Spec 레지스트리 컨벤션

references/ai-native-factory/spec-registry-convention.md = 상시 버전관리 FS spec 포맷(frontmatter id/status/owner/version/acceptance_criteria[]), _index.md 레지스트리, executable-link 규칙. ml-platform의 기존 docs/specs/FS-* + acceptance-verifier와 forward-compatible(# FS-01-01 §3 → # FS-01-01 AC-…).

4. Roadmap — 갭분석 + 전환 로드맵 정본

경영진용 브랜드 docx: outputs/ai-native/2026-07-10-ai-native-factory-gap-analysis.docx (source md 동 디렉터리). [[docx-readability]] 렌더러(scripts/md_to_branded_docx.py)로 재생성 가능.

전환 로드맵 (레퍼런스 버티컬 = Spec+Quality on ml-platform, 하네스 repo만)

1. Phase 1 — 레퍼런스 버티컬 완성: ml-platform용 spec 레지스트리 + spec_test_gate.py를 CI 게이트 컨벤션으로(서브모듈 편집은 제안만, 실주입은 별도 승인).
2. Phase 2 — KB 폐루프: [[hook-flag-file-pattern]] + [[outer-loop-registry]]로 dev-output→kb-ingest 자동 배선, 빈 KB 폴더 충전, Domain Dictionary + dev Prompt Library 신설.
3. Phase 3 — 가드레일 전환: advisory guard → 차단 게이트(제품 repo pre-commit lint/type, a11y axe).
4. Phase 4 — 나머지 조직 복제 + 오케스트레이터: Design(Hallmark↔TDS 계약), Cloud Platform(Reference Architecture + Policy-as-Code 확장), 11단계 end-to-end 폐루프 오케스트레이터([[close-the-agent-loop]]).

Dependencies

• scripts/skills/ai_native_scorecard.py (stdlib), scripts/skills/spec_test_gate.py (stdlib), .venv/bin/python ([[python-runtime]])
• references/ai-native-factory/ (컨벤션 + 예제), scripts/md_to_branded_docx.py (로드맵 렌더)
• 정합 룰: [[thin-harness-fat-skills]], [[sonnet-format-determinism]], [[close-the-agent-loop]], [[evaluator-must-act]]

gotchas

• 스코어카드는 측정만 한다 — 점수를 올리는 건 소스(빈 KB 채움·게이트 배선)를 고쳐야지 스크립트를 고치면 안 됨([[evaluator-must-act]]).
• spec 게이트는 status: approved spec만 차단 대상. draft는 통과시킨다(미완 spec으로 개발 막지 않기 위해).
• 주기 실행(폐루프 측정)을 원하면 launchd 등록은 [[aps-change-control]] 게이트를 거친다 — 라이브 자동화 변경이므로 이 스킬이 자동 설치하지 않음.
• 이 스킬은 이 repo 운영체제(하네스)의 성숙도용. 제품 코드(Go/K8s 서브모듈) 직접 편집은 범위 밖([[thaki-platform-repos]] 라우터).