"사용자가 이걸 보면 뭐라고 할까?"
실제 분노 패턴에서 추출한 체크리스트로 결과물을 사용자가 보기 전에 사전 차단합니다.
AI가 결과물 제출 → 사용자가 확인 → 문제 발견 → 분노 → 재작업 지시. 같은 실수가 반복되고, 사용자 신뢰가 하락.
AI가 결과물 완성 → harsh-critic이 사용자 관점 시뮬레이션 → 문제 사전 발견 → 자동 수정 → 사용자는 깨끗한 결과만 봄.
지어낸 상황이 아닙니다. 사용자의 실제 불만 메시지를 자동으로 모으는 스크립트가 있습니다. 그 분노 패턴을 거꾸로 뜯어보며 점검 목록을 만듭니다.
harsh-critic은 스스로 발전하는 이 시스템에서 세 번째 방어선입니다.
코드에 나타나는 위험한 패턴을 막습니다. 잘못된 파일 구조, 품질 미달 코드, 금지된 저장 방식 같은 문제를 자동 검사 스크립트 12개가 발견하면 작업을 강제로 멈춥니다. 코드 수준의 방어.
일하는 방식에서 나오는 문제를 막습니다. "확인해주세요"라며 사용자에게 떠넘기기, 검증 건너뛰기, 요청 범위 잘못 이해하기 같은 행동 수준의 방어입니다. 앞의 코드 검사로는 잡히지 않는 영역입니다.
Claude가 미처 못 본 곳을 채웁니다. 놓친 보안 허점이나 드물게 터지는 예외 상황을 다른 AI 모델(GPT-5.4)이 찾아냅니다. 모델 수준의 방어.
harsh-critic의 점검 목록은 고정돼 있지 않습니다. 사용자가 새로운 방식으로 불만을 드러낼 때마다 목록이 스스로 늘어납니다.
불만 감지 스크립트가 "왜이래", "안돼", "또" 같은 표현을 자동으로 잡아냅니다. 이어서 자가개선 절차가 그 패턴을 분석하고, harsh-critic 점검 목록에 새 항목을 자동으로 더합니다.