
Self-Tuning Loop 직접 만들기 — 레퍼런스 구현 가이드
Self-Tuning Loop 4단계(Generate → Capture → Analyze → Evolve)를 범용 모듈로 추출. Supabase DDL, diff 캡처 유틸, 분석/진화 프롬프트 전문, 이메일/블로그 적용 예시, GitHub 레퍼런스 구현.

Self-Tuning Loop 4단계(Generate → Capture → Analyze → Evolve)를 범용 모듈로 추출. Supabase DDL, diff 캡처 유틸, 분석/진화 프롬프트 전문, 이메일/블로그 적용 예시, GitHub 레퍼런스 구현.

1편에서 소개한 Self-Tuning Loop 패턴을 실제로 운영하는 시스템의 전체 아키텍처. 데이터 수집(35개 소스), AI 큐레이션, Telegram 입력 파이프라인, 주간 자동 리뷰, Syncthing 기반 무배포 프롬프트 진화까지.

AI 초안을 수정할 때마다 발생하는 implicit feedback(편집 diff)을 캡처하고, 주기적으로 패턴을 분석하여 프롬프트를 자동 진화시키는 Self-Tuning Loop 패턴. 학술 연구(DSPy, TextGrad, POHF)와의 gap 분석 포함.
Self-Tuning Loop 4단계(Generate → Capture → Analyze → Evolve)를 범용 모듈로 추출. Supabase DDL, diff 캡처 유틸, 분석/진화 프롬프트 전문, 이메일/블로그 적용 예시, GitHub 레퍼런스 구현.
1편에서 소개한 Self-Tuning Loop 패턴을 실제로 운영하는 시스템의 전체 아키텍처. 데이터 수집(35개 소스), AI 큐레이션, Telegram 입력 파이프라인, 주간 자동 리뷰, Syncthing 기반 무배포 프롬프트 진화까지.
AI 초안을 수정할 때마다 발생하는 implicit feedback(편집 diff)을 캡처하고, 주기적으로 패턴을 분석하여 프롬프트를 자동 진화시키는 Self-Tuning Loop 패턴. 학술 연구(DSPy, TextGrad, POHF)와의 gap 분석 포함.