001 / 만든 이유
oah는 각자에게 맞고 AI가 발전하는 만큼 함께 바뀌는 개발 환경을 만들도록 돕습니다. 가져다 고쳐 쓸 수 있는 참고 구현이자 가이드라인입니다. 코드를 만드는 것만으로 작업이 끝나지는 않습니다. 어디까지 바꿀지 정하고, 결과를 검증하고, 다음 세션이 읽을 기록도 남겨야 합니다. oah는 이 과정들을 연결해 하나의 요청이 작업과 확인, 기록까지 이어지게 합니다.
검증·리뷰v0.3.0에서 사용 가능
v0.3.0에 출시됐다. oah models report가 모델 선택이 어떻게 이루어졌는지 센다. tier 출처, Jev 난이도 상태와 확신도, 모델 판정 상태, 최저 기준이 tier를 올린 횟수다. oah models export는 실행마다 JSON 한 줄을 남겨 나중에 비교할 사례로 쓴다. 횟수만으로 Jev의 효과가 증명되지는 않는다.
실행마다 tier와 모델이 어떻게 골라졌는지 기록이 없으면 규칙과 Jev를 비교하거나 나중에 규칙을 조정할 수 없다.
oah models report는 이 저장소의 실행 기록(<state>/runs/<task>/<run-id>/result.json)을 읽어 단계와 엔진별로, 그리고 합계로 센다. --json은 같은 수를 format 번호가 붙은 객체 하나로 출력한다.oah models export는 실행 폴더마다 JSON 한 줄을 작업 폴더, 실행 ID 순으로 출력한다. 판정 자료(축, 단계, 엔진, tier, Jev와 판정 필드, 모델 선택)와 결과(상태, 종료 코드, 시간 초과, 소요 시간)만 들어 있다.센 결과를 JSON 객체 하나로 출력한다(업그레이드 문서).
oah models report --json