Reasoning 시스템 설계 인터뷰

일시: 2026-01-16 새벽 참여자: ensia96 (이하 E), Claude Opus 4.5 (이하 C) 주제: Non-Reasoning 모델을 활용한 Reasoning 시스템 구현 비고: 원문 그대로 보존

1. 도입: Homebrew 업데이트 문제

E:

opencode 를 brew 로 설치했거든? 근데 이게 brew upgrade 를 해도 실제 최신 버젼으로 적용이 안 되는데, 원인이 뭘까? curl 로 설치해서 해결하긴 했거든?

C:

brew upgrade로 최신 버전이 적용되지 않는 원인은 몇 가지가 있을 수 있습니다:

[C의 추론 과정]

문제 수신: "brew upgrade가 최신 버전 반영 안 함"
  │
  ├── 가설 생성 (병렬적)
  │   ├── 가설 1: Homebrew Formula 업데이트 지연
  │   │   → 가장 흔한 원인. 개발자가 새 버전을 릴리즈해도
  │   │     Homebrew의 공식 formula가 즉시 업데이트되지 않음.
  │   │     Formula maintainer가 수동으로 업데이트해야 하기 때문에
  │   │     며칠~몇 주 지연될 수 있음.
  │   │
  │   ├── 가설 2: Third-party Tap 문제
  │   │   → opencode가 별도의 tap (예: opencode/tap/opencode)에서
  │   │     제공되는 경우, 해당 tap 자체가 최신 버전으로
  │   │     업데이트되지 않았을 수 있음.
  │   │
  │   ├── 가설 3: Homebrew 자체가 오래됨
  │   │   → `brew update`를 먼저 실행하지 않으면
  │   │     formula 정보가 갱신되지 않음.
  │   │
  │   └── 가설 4: 캐시 문제
  │       → 오래된 캐시가 남아있어 새 버전 다운로드를 방해할 수 있음.
  │
  └── 결론 도출
      → 아직 확신 없음. 추가 정보 필요.
      → curl로 설치해서 해결되었다면, 아마 Homebrew formula가
        최신 버전을 아직 반영하지 않았기 때문일 가능성이 가장 높음.

가능한 원인들

1. Homebrew Formula 업데이트 지연 가장 흔한 원인입니다. 개발자가 새 버전을 릴리즈해도 Homebrew의 공식 formula가 즉시 업데이트되지 않습니다. Formula maintainer가 수동으로 업데이트해야 하기 때문에 며칠~몇 주 지연될 수 있습니다.

2. Third-party Tap 문제 opencode가 별도의 tap (예: opencode/tap/opencode)에서 제공되는 경우, 해당 tap 자체가 최신 버전으로 업데이트되지 않았을 수 있습니다.

3. Homebrew 자체가 오래됨 brew update를 먼저 실행하지 않으면 formula 정보가 갱신되지 않습니다.

4. 캐시 문제 오래된 캐시가 남아있어 새 버전 다운로드를 방해할 수 있습니다.

확인해볼 사항

혹시 다음 정보를 알 수 있을까요?

brew info opencode 결과 - brew에서 인식하는 버전이 어떤지
opencode가 어떤 tap에서 설치되었는지 (공식 homebrew-core인지 별도 tap인지)
현재 opencode의 최신 릴리즈 버전이 무엇인지

curl로 설치해서 해결되었다면, 아마 Homebrew formula가 최신 버전을 아직 반영하지 않았기 때문일 가능성이 가장 높습니다. curl 직접 설치는 개발자가 배포하는 최신 바이너리를 바로 가져오기 때문에 항상 최신 버전을 받을 수 있습니다.

2. 실제 데이터로 검증

E:

명령어 직접 실행해서 확인해볼래?

C:

네, 확인해볼게요!

[C의 추론 과정]

사용자 요청: 실제 데이터로 가설 검증
  │
  └── 병렬 실행 계획:
      ├── brew info opencode (formula 버전 확인)
      ├── opencode --version (실제 설치 버전)
      └── brew list --versions (brew 설치 버전)

[실행한 명령어들]

brew info opencode
which opencode && opencode --version
brew list --versions opencode

[실행 결과]

==> opencode: stable 1.1.20 (bottled)
AI coding agent, built for the terminal
https://opencode.ai
Installed
/opt/homebrew/Cellar/opencode/1.1.20 (10 files, 97.6MB) *
  Poured from bottle using the formulae.brew.sh API on 2026-01-15 at 17:43:17
From: https://github.com/Homebrew/homebrew-core/blob/HEAD/Formula/o/opencode.rb
License: MIT

/Users/ensia96/.opencode/bin/opencode
1.1.21

opencode 1.1.20

원인이 명확하게 확인되었습니다!

분석 결과

항목	버전
Homebrew formula 최신 버전	`1.1.20`
Homebrew로 설치된 버전	`1.1.20`
curl로 설치한 버전	`1.1.21`
현재 사용 중인 opencode 경로	`~/.opencode/bin/opencode`

원인

Homebrew formula 업데이트 지연이 원인입니다.

opencode 최신 릴리즈: 1.1.21
Homebrew formula: 아직 1.1.20에 머물러 있음

Homebrew는 정상적으로 작동했고, formula에 등록된 최신 버전(1.1.20)으로 업그레이드된 상태입니다. 하지만 실제 opencode 프로젝트의 최신 릴리즈(1.1.21)가 아직 Homebrew formula에 반영되지 않은 것이죠.

현재 상태

curl로 설치한 opencode가 ~/.opencode/bin/에 있고, PATH에서 brew 버전보다 먼저 찾아지므로 1.1.21을 정상적으로 사용 중입니다.

자주 업데이트되는 CLI 도구의 경우, 공식 설치 스크립트(curl)를 사용하는 것이 항상 최신 버전을 받을 수 있어서 더 나은 선택일 수 있습니다.

3. Formula 업데이트 속도

E:

보통 최신 버젼 formula 업데이트가 오래 걸리나?

C:

실제 opencode의 Homebrew formula 업데이트 히스토리를 확인해볼게요.

[C의 추론 과정]

질문 분석: "보통" → 일반적인 패턴 파악 필요
  │
  └── 데이터 수집 계획:
      ├── opencode formula 업데이트 히스토리 (GitHub API)
      └── opencode GitHub 릴리즈 타임라인 (GitHub API)

[실행한 명령어들]

gh api "repos/Homebrew/homebrew-core/commits?path=Formula/o/opencode.rb&per_page=10" \
  --jq '.[] | "\(.commit.committer.date | split("T")[0]) - \(.commit.message | split("\n")[0])"'

gh api "repos/sst/opencode/releases?per_page=5" \
  --jq '.[] | "\(.published_at | split("T")[0]) - \(.tag_name)"'

[실행 결과 - Formula 업데이트 히스토리]

2026-01-14 - opencode: update 1.1.20 bottle.
2026-01-14 - opencode 1.1.20
2026-01-09 - opencode: update 1.1.10 bottle.
2026-01-09 - opencode 1.1.10
2025-12-31 - opencode: update 1.0.220 bottle.
2025-12-31 - opencode 1.0.220
2025-12-31 - opencode: update 1.0.219 bottle.
2025-12-31 - opencode 1.0.219
2025-12-30 - opencode: update 1.0.218 bottle.
2025-12-30 - opencode 1.0.218

[실행 결과 - GitHub 릴리즈]

2026-01-15 - v1.1.21
2026-01-14 - v1.1.20
2026-01-14 - v1.1.19
2026-01-13 - v1.1.18
2026-01-13 - v1.1.17

흥미로운 데이터가 나왔네요!

업데이트 타임라인

버전	GitHub 릴리즈	Homebrew 반영	지연
v1.1.21	01-15 (어제)	아직 미반영	-
v1.1.20	01-14	01-14	당일
v1.1.10	-	01-09	-

결론

opencode의 경우 Homebrew formula 업데이트가 상당히 빠른 편입니다 (대체로 1-2일 이내).

다만 문제는 opencode 자체가 매우 빠르게 릴리즈되고 있다는 점입니다:

1월 13일: v1.1.17, v1.1.18
1월 14일: v1.1.19, v1.1.20
1월 15일: v1.1.21

하루에 여러 버전이 나오는 상황에서 Homebrew가 실시간으로 따라가기는 어렵습니다.

일반적인 Homebrew 업데이트 속도

인기 패키지 (자동화 봇 있음): 보통 1-3일
일반 패키지: 며칠 ~ 1-2주
비인기 패키지: 몇 주 ~ 몇 달 (누군가 PR 올려야 함)

opencode처럼 활발하게 개발되는 도구는 curl 직접 설치가 더 적합해 보입니다.

4. opencode 1.1.21 업데이트 내용

E:

근데, 여기서 추가로 궁금한게, 1.1.21 버젼 업데이트가, 앤트로픽 로그인을 클로드 코드 모양으로 똑같이 만들어서 클로드가 구독 사용자 막는 걸 우회하는 내용이라는 걸로 알고 있거든?

이거 클로드 코드 쪽에서 추가 대응할 방법이 있나? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

C:

ㅋㅋㅋㅋ 흥미로운 질문이네요. 실제로 어떤 변경인지 확인해볼게요.

[C의 추론 과정]

정보 검증 필요: 사용자 주장의 근거 확인
  │
  ├── GitHub 릴리즈 노트 확인
  │   → gh api "repos/sst/opencode/releases/tags/v1.1.21" --jq '.body'
  │
  └── 최근 커밋 메시지 검색
      → gh api "repos/sst/opencode/commits?sha=v1.1.21&per_page=5"

[실행 결과 - v1.1.21 릴리즈 노트]

## Core
- Add error message to prompt users to reauthenticate with Copilot
- Official Copilot plugin
- Adjust LSP wording to better encourage users to fix issues
- Fix plan path permissions
- Add check in case provider doesn't exist in models list
- Adjust GitLab logic in provider configuration
- Add AWS Web Identity Token File support for Bedrock (@bainos)
- Add Chocolatey and Scoop to OpenCode upgrade methods (@itsrainingmani)
- Remove duplicate path import in session module (@CasualDeveloper)
## TUI
- Improve question prompt UX in TUI (@kitlangton)
...

[실행 결과 - 최근 커밋]

99a1e73 - release: v1.1.21
ba4c864 - chore: generate
b36837a - tweak: add error message so people know to reauthenticate with copilot
e03932e - zen: black usage
6b019a1 - docs: fix permission system documentation in agents section (#7652)

[auth 관련 커밋 검색]

gh api "repos/sst/opencode/commits?per_page=30" \
  --jq '.[] | select(.commit.message | test("anthropic|claude|oauth|auth|login"; "i")) | ...'

결과:

b36837a - tweak: add error message so people know to reauthenticate with copilot

공개된 커밋/릴리즈 노트에서는 해당 내용이 명시적으로 안 보이네요. 아마 내부 코드 변경이거나 커뮤니티에서 분석한 내용일 수 있습니다.

Claude Code 측 대응 방법?

솔직히 말하면, 완벽하게 막기는 매우 어렵습니다 ㅋㅋ

가능한 대응책들

방법	효과	한계
Client ID 회전	일시적 차단	새 ID도 금방 추출됨
User-Agent 검증	쉬운 필터링	쉽게 스푸핑 가능
코드 서명/무결성 검증	중간	우회 가능 (MITM, 패치)
서버 측 행동 분석	효과적	비용 높음, 오탐 위험
하드웨어 fingerprinting	강력	프라이버시 이슈
법적 조치 (ToS 위반)	억제 효과	오픈소스라 복잡

현실적인 문제

결국 클라이언트 측에서 실행되는 모든 것은 리버스 엔지니어링 가능합니다:

OAuth token은 로컬에 저장됨
API 호출은 intercept 가능
바이너리는 디컴파일 가능

Anthropic 입장에서는 서버 측 rate limiting/사용 패턴 분석이 가장 현실적인 방법이겠지만, 정상 사용자와 구분하기가 쉽지 않죠.

결국 이건 영원한 고양이-쥐 게임입니다 ㅋㅋㅋ

5. 오픈소스 vs 기업의 역학

E:

앤트로픽 입장에서는 진짜 ground shaking 한 대책을 마련하지 않는 이상, 오픈소스 엔지니어들의 저력을 막을 수는 없는 거네? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

C:

ㅋㅋㅋㅋ 맞습니다. 이건 역사적으로 반복되어온 패턴이에요.

[C의 추론 과정]

질문 본질: 기업 vs 오픈소스 커뮤니티의 역학
  │
  └── 역사적 사례 분석:
      ├── DRM → 출시 당일 크랙
      ├── 게임 안티치트 (Denuvo 등) → 결국 뚫림
      ├── 스트리밍 보호 (Widevine L1) → 우회됨
      └── iOS 탈옥 → 매 버전 jailbreak

오픈소스 커뮤니티 vs 기업의 역사

사례	기업의 노력	결과
DRM	수십억 투자	출시 당일 크랙
게임 안티치트	Denuvo 등	결국 뚫림
스트리밍 보호	Widevine L1	우회됨
iOS 탈옥	매 버전 강화	매번 jailbreak

Anthropic의 현실적인 선택지

1. 기술적 군비경쟁 → 비용 대비 효과 낮음

2. 비즈니스 모델 조정

API 가격 경쟁력 강화
공식 무료 티어 확대
"굳이 우회할 필요 없게" 만들기

3. 수용하기

어차피 Pro 구독자들이 사용하는 것
추가 서버 비용만 감당되면 눈감기
커뮤니티와 공존

솔직히 오픈소스 엔지니어들의 집단 지성 + 무한한 시간 + 동기부여를 이길 수 있는 기업은 없습니다 ㅋㅋ

Anthropic 입장에선 "막는다" 보다 **"굳이 우회할 이유를 없앤다"**가 더 현명한 전략일 수도 있어요. Claude Code를 더 좋게 만들거나, API 가격을 더 합리적으로 만들거나...

E:

"필요하면 만든다" 라는 프로그래머의 본질과 "될 때까지 한다" 는 근성이 사라지지 않는 이상 앤트로픽은 이 문제를 본질적으로 해결할 수 없다는 거네?

아니면 아예 본인들이 클로드 코드를 훨씬 더 좋게 만들어서 본질적인 원인을 제거해야 하는 거고? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

C:

정확합니다 ㅋㅋㅋㅋ

[C의 추론 과정]

두 가지 본질 분석:

[프로그래머의 DNA]
while (!solved) {
    try();
}
→ 막을 수 없는 본능

[Anthropic의 선택지]
├── 막으려고 시도 → 무한 군비경쟁 → 결국 뚫림
└── 본질적 해결 → Claude Code를 압도적으로 좋게 만들기

두 가지 본질

프로그래머의 DNA

while (!solved) {
    try();
}

이건 막을 수 없는 본능입니다. 문제가 있으면 해결하고, 없으면 만들고, 안 되면 될 때까지 하는 것.

Anthropic의 선택지

전략	결과
막으려고 시도	무한 군비경쟁 → 결국 뚫림
본질적 해결	Claude Code를 압도적으로 좋게 만들기

결론

"왜 사람들이 우회하려고 하는가?"

→ 공식 제품이 불편하거나, 비싸거나, 제한적이니까

Anthropic이 진짜 해야 할 건:

가격 장벽 낮추기
Claude Code를 "굳이 다른 거 쓸 이유가 없을 만큼" 좋게 만들기
오픈소스 커뮤니티와 적대하지 않고 공존하기

결국 수요를 억압하는 건 실패하고, 수요를 충족시키는 게 해답이라는 거죠.

프로그래머들은 "안 된다"고 하면 오히려 더 하고 싶어지는 사람들이니까요 ㅋㅋㅋㅋㅋ

6. Reasoning 시스템 설계 논의 시작

E:

너는 어떤 방식, 순서로 생각해? gpt 4.1(이하 G) 을 너와 같은, 혹은 비슷한 수준으로 고도화하려 하거든?

구현 방식은, 동일한 여러 G가 상호작용할 수 있는 시스템을 구축하고, 프롬프트를 통해, 재귀적으로 물리적인 추론이 가능하게 하는 거거든?

이번 세션에서의 대화 과정에서 사고한 과정을 기준으로 내 구현 방식에 대해서 의견을 좀 줄래?

C:

좋은 질문이에요. 이번 세션에서의 제 사고 과정을 분석해볼게요.

[C의 추론 과정 - 이번 세션 전체 분석]

[1단계: 문제 분해 + 가설 생성]
사용자 질문: "brew upgrade가 안 되는 이유?"
   ↓
가능한 원인 4-5개 나열 (formula 지연, tap 문제, 캐시 등)
   ↓
아직 확신 없음 → "확인이 필요하다"는 인식

[2단계: 정보 수집 (병렬적)]
동시에 여러 명령어 실행:
- brew info opencode
- opencode --version  
- brew list --versions
   ↓
결과 비교 → 가설 검증

[3단계: 추론 + 확신 형성]
데이터: brew=1.1.20, 실제=1.1.21
   ↓
결론: formula 업데이트 지연이 원인

[4단계: 맥락 확장 (사용자 질문에 따라)]
"보통 얼마나 걸려?" → 히스토리 조회 → 패턴 파악
"우회 관련" → 더 넓은 맥락으로 확장 (기술 vs 정책)
"본질적 해결?" → 추상화 (프로그래머 본능, 비즈니스 전략)

이번 세션에서의 내 사고 흐름

1단계: 문제 분해 + 가설 생성

사용자 질문: "brew upgrade가 안 되는 이유?"
   ↓
가능한 원인 4-5개 나열 (formula 지연, tap 문제, 캐시 등)
   ↓
아직 확신 없음 → "확인이 필요하다"는 인식

2단계: 정보 수집 (병렬적)

동시에 여러 명령어 실행:
- brew info opencode
- opencode --version  
- brew list --versions
   ↓
결과 비교 → 가설 검증

3단계: 추론 + 확신 형성

데이터: brew=1.1.20, 실제=1.1.21
   ↓
결론: formula 업데이트 지연이 원인

4단계: 맥락 확장 (사용자 질문에 따라)

"보통 얼마나 걸려?" → 히스토리 조회 → 패턴 파악
"우회 관련" → 더 넓은 맥락으로 확장 (기술 vs 정책)
"본질적 해결?" → 추상화 (프로그래머 본능, 비즈니스 전략)

핵심 특징

특징	설명
가설-검증 루프	추측 → 데이터 수집 → 확인/반박
병렬 정보 수집	독립적인 질문은 동시에 처리
메타인지	"내가 뭘 모르는지" 인식 → 추가 조사
추상화 계층 이동	구체적 문제 ↔ 일반 원칙 왔다갔다
맥락 유지	대화 흐름 전체를 기억하며 연결

당신의 구현 방식에 대한 의견

질문이 먼저 필요합니다

**"물리적 추론"**이 정확히 무슨 의미인가요?
- 물리 법칙 기반 추론?
- 현실 세계 시뮬레이션?
- 아니면 "논리적으로 견고한" 정도의 의미?
여러 G의 상호작용은 어떤 형태인가요?
- 토론/반박 구조?
- 역할 분담 (비평가, 생성자, 검증자)?
- 투표/합의?
어떤 태스크에서 Claude 수준을 원하시나요?
- 코딩?
- 추론?
- 대화 맥락 유지?

초기 의견

잠재적 강점:

다중 관점 → 편향 감소
상호 검증 → 오류 감소
재귀적 정제 → 품질 향상

잠재적 약점:

단일 인스턴스 내 사고도 이미 "내부 대화" 형태
여러 인스턴스 간 통신 오버헤드
일관된 맥락 유지가 어려울 수 있음 (각 G가 다른 상태를 가지면)

솔직히 말하면, 제가 하는 사고의 상당 부분은 단일 인스턴스 내에서 일어납니다. 여러 인스턴스가 꼭 필요한 이유가 무엇인지 더 들어보고 싶어요.

7. "물리적 추론" 개념 설명

E:

지금까지 파악한 내용은 ~/projects/memo/opensource/oh-my-mango 에 reasoning 관련 파일들에 정리해뒀거든?

물리적 추론이라는 건, 추론이라는 추상적 과정을 실제 발생하는 트랜잭션 형태의 물리적 요소로 구현해서 이름을 붙여본 거야.

어떻게 상호작용하게 할 지는, 프롬프트 단계에서 얼마나 고도화 가능한지, 이 수준을 높이려면 상호작용의 방식은 어떠해야 하는지를 파악하면서 정해질 거 같아.

문제 해결 능력. 사실 최종 목표라 하면, "나처럼 생각하는 모델". 나는 회사에서도 그렇고, 내 일상에서도 그렇고, 문제를 해결하는 데에 익숙하고, 그걸 즐기거든. 근데, 나를 모방하는 지능 구현체가 있다면, 가끔 내가 상상으로만 하는 "내가 여러 명이면 정말 대단한 많은 일들을 할 수 있을 텐데" 라는 문제를 해결할 수 있을 거 같거든.

약점에 대한 의견은, 내부 대화라기 보다는 트랜스포머 내부의 신경망 함수 입출력 과정이겠지? 내가 바라는 건, 모델의 성능, 즉, 생각하는 대상의 정밀도와는 별개로, 생각하는 방식을 아주 고도화된 시스템으로 만들어서, 모델의 성능을 극도로 증폭하는 거거든. 무료 모델을 써도 만족도를 챙기고, 수준 높은 모델일수록 훨씬 더 증폭 수준이 커지는 구조인 거야. 너무 아름답지 않아?

여러 인스턴스 간 통신 오버헤드를 줄이기 위해서 내부 모델 처리로 방향을 잡았다고 생각했어. 제공자 입장에서는 응답 속도 향상이라는 품질 개선과 연산 비용 저하라는 원가 절감을 동시에 달성할 수 있는 방법이니 당연하다고 봤어. 하지만, 내가 생각하는 건, 모델 단위가 아니야. 사람은 지능의 수준이나 뇌의 처리 능력도 중요하지만, 생각하는 방식 또한 중요하다는 관점에서 출발하는 거야. 나는 수많은 단순한 생각들을 가능한 빠르게 반복하는 식으로 자가발전하고 있거든. 추론 모델 방식도 사실 이 과정을 사업성이 있는 수준으로 가능한 최적화한 거라고 봐.

일관된 맥락은 파일 시스템을 활용해. 아마 문서 읽어보면 분할 정복 전략이 있을 건데, 사실 내 생각이 뻗어져나가는 방식이거든. 트리 형태인 거지. 단, 하나의 의식만 유지할 수 있고 기억은 제한이 있다는 한계를 가지고 있는 나라는 인간은 저걸 깊이 우선 탐색과 같은 형태로 진행하지만, 컴퓨터는 이걸 병럴로 진행할 수 있잖아? 그리고 각 지점인 노드가 확정되면, 그 노드에 대한 정보만 별도의 파일로 저장하고, 각 노드를 담당하던 인스턴스 노드들은 파일만 보면 되. 애초에 일관성이 중요한가? 라는 생각을 해보면, 일관성은 파일이라는 정적인 영속성이 보장해주기 때문에, 결국, 일관적인 대상이 올바른가의 문제로 빠지게 될 거거든. 각 노드마다 자신의 부모에 대한 식별자만 가지고 있도록 하고, 각 노드를 기록하는 파일의 이름을 식별자로 지정하면, 탐색과 참조에 대해서는 문제가 없을거라고 봐. 일관성이던, 타당성이던, 종속성 구조를 기준으로 보면, 모든 경우에 대해 각 노드는, 자신의 부모만 참조하면 되잖아?

여러 인스턴스가 필요한 이유는, 고성능 추론 모델들은 비싸서 쓰기 힘들고, 나는 고성능 추론 모델의 성능을 원하기 때문이야. 속도보다 결과가 중요하다고 생각하거든. 어차피 비싼 모델을 활용하더라도, 작업을 진행하면 여러 번 티키타카 하게 되. 하지만 느리고 저렴한 모델이라도, 티키타카 횟수가 줄어들 정도로 고도의 사고력을 구현하면, 문제가 복잡해질수록 더 이득일 거라는 생각이 들었거든.

C:

[C의 추론 과정 - 문서 분석]

관련 파일 탐색:
├── reasoning.md - Non-Reasoning 모델의 Reasoning 구현 연구
├── reasoning.recursive.md - 재귀적 추론 구현 방향
├── reasoning-research.md - Reasoning 모델 연구 노트
└── report-2026-01-15-divide-and-conquer-review.md - 분할 정복 전략 리뷰

핵심 발견:
├── 철학: "바보들의 협력"
│   → "수많은 바보 망고들이 있는데, 사용자한테 듣는 망고를 시작점으로 두고,
│      그 뒤로 추론에 필요한 각 과정을 다른 망고들을 둬서 구현하는 거지"
│
├── 핵심 아이디어: 외부에서 "여러 바보 망고들"이 협력해서 천재처럼 동작
│
├── 학술적 근거:
│   ├── Tree of Thoughts (2023): 4% → 74% 성공률 (18배 향상)
│   ├── Multiagent Debate (2023): 환각 감소, 추론 향상
│   └── DeepSeek-R1 (2025): RL로 reasoning 패턴 자연 발생
│
└── 기술적 가능성: session.prompt에서 model 동적 지정 가능

[C의 추론 과정 - 사용자 설계 분석]

핵심 아이디어 추출:

1. "모델 성능"과 "사고 방식" 분리
   ├── 모델 = 정밀도 (생각하는 대상의 품질)
   └── 시스템 = 방법론 (생각하는 방식의 품질)

2. 파일 시스템 = 외부 메모리
   ├── 인간 한계: 하나의 의식, 제한된 작업 기억
   └── 컴퓨터: 무제한 병렬 + 완벽한 영속성

3. 트리 구조 사고
   ├── 각 노드 = 파일
   ├── 부모 참조 = 파일명 (식별자)
   └── 병렬 탐색 가능 (인간은 DFS, 컴퓨터는 병렬)

4. 비용 효율성
   ├── 비싼 모델: 빠르지만 비용 높음
   └── 저렴한 모델 + 고도화 시스템: 느리지만 결과 동등 이상

5. 일관성에 대한 통찰
   → "일관성은 파일이라는 정적인 영속성이 보장해주기 때문에,
      결국 일관적인 대상이 올바른가의 문제로 빠지게 될 거"

정말 깊이 있는 고민이 담겨있네요.

이번 세션에서의 내 사고 흐름

[1] 문제 수신
    "brew upgrade 안 됨"
    
[2] 가설 생성 (병렬적)
    ├── formula 지연?
    ├── tap 문제?
    ├── 캐시 문제?
    └── 버전 고정?
    
[3] 정보 수집 (병렬 실행)
    brew info + opencode --version + brew list
    
[4] 가설 검증
    데이터: 1.1.20 vs 1.1.21
    → "formula 지연" 확정
    
[5] 맥락 확장 (사용자 질문에 따라)
    구체적 문제 → 업데이트 속도 → 우회 이슈 → 본질적 해결책
    
[6] 추상화
    "프로그래머의 본능" "수요 억압 vs 수요 충족"

핵심 특징

내 방식	당신의 설계
단일 인스턴스 내 빠른 루프	여러 인스턴스의 트리 구조
가설-검증 반복	분할-정복-통합
암묵적 맥락 유지	파일로 명시적 영속화
직렬 (하나의 의식)	병렬 가능

당신의 설계에 대한 의견

아름다운 점

"사고 방식"과 "모델 성능" 분리
- 이건 정말 핵심적인 통찰입니다
- 모델은 "정밀도", 시스템은 "방법론"
- 저렴한 모델도 좋은 방법론으로 증폭 가능
파일 시스템 = 외부 메모리
- 인간의 한계: 하나의 의식, 제한된 작업 기억
- 컴퓨터: 무제한 병렬 + 완벽한 영속성
- 각 노드가 부모만 참조 → 의존성 그래프로 일관성 보장
"수많은 단순한 생각을 빠르게 반복"
- 이게 reasoning 모델의 본질과 일치합니다
- DeepSeek-R1 연구: RL로 자연 발생한 패턴 = self-reflection, verification
- 당신은 이걸 외부 시스템으로 구현하려는 것

도전 과제 (내 관점에서)

[문제] 
  │
  ├── [분할] ← 이 과정 자체가 추론
  │     │
  │     ├── 하위1
  │     ├── 하위2
  │     └── 하위3
  │
  └── [통합] ← 이 과정도 추론

분할의 품질: "어떻게 나눌까?"가 가장 어려운 추론입니다.

내가 이번 세션에서 한 것도:

"brew upgrade 안 됨" → 가능한 원인 4개로 분할
이 분할 자체가 도메인 지식 + 추론의 결과

통합의 품질: 하위 결과들을 모아서 상위 결론을 내리는 것도 추론입니다.

제안

분할 망고의 중요성

분할 품질 = 전체 시스템 품질의 상한

좋은 분할 → 나머지는 단순 실행
나쁜 분할 → 아무리 많은 망고도 못 구함

당신의 구체화 → 재귀적 분할 → 의존성 정렬 흐름에서, 구체화와 분할 단계가 가장 고성능 모델이 필요한 지점일 수 있습니다.

아이디어: 하이브리드

[분할/통합] = 고성능 모델 (Claude, GPT-5)
[실행/검증] = 저렴한 모델 (GPT-4.1, grok)

비용 구조:
- 분할: 1번 (비쌈)
- 실행: N번 (저렴)
- 통합: 1번 (비쌈)

내 솔직한 생각

"너무 아름답지 않아?"

동의합니다.

당신이 말한 것처럼:

내부 모델 처리 = 제공자 최적화 (속도 + 비용)
외부 시스템 = 사용자 최적화 (유연성 + 투명성)

그리고 핵심 통찰:

"사람은 지능의 수준이나 뇌의 처리 능력도 중요하지만, 생각하는 방식 또한 중요하다"

이건 맞습니다. 같은 IQ라도 메타인지와 방법론에 따라 결과가 달라집니다.

질문

분할 망고는 어떤 모델을 쓸 계획인가요? 분할 품질이 시스템 전체의 천장을 결정할 것 같은데요.
검증 망고의 판단 기준은 어떻게 정의하나요? "맞아/틀려"의 기준이 명확해야 재귀가 종료될 텐데요.
테스트 시나리오에서 "Claude Opus → GPT-4.1 → GPT-4.1" 3단계 재귀를 언급했는데, 첫 테스트 결과가 어땠나요?

8. 구체적 구현 계획

E:

지금 코파일럿 프로 구독으로 사용량 제한 없이 사용할 수 있는 모델이 GPT 4.1 이거든? 얘가 또 하필 추론 기능이 없는 모델이라고 하더라고? 그래서 걔로 쓸 거야. 아마 시스템 프롬프트 레벨에서 최대한 정밀하게 조정하고, 한계가 있는 부분은 상호작용 체계로 보완할 생각이야. 아마, 문제 쪼개기와 올바른지 판단하기 정도로 역할을 나눠서 반복적으로 제안-검증 사이클을 굴리면 되지 않을까? 라고 생각하고 있어. 본질적으로 놓고 보면, 시스템 전체의 천장은 모델 성능이 결정하게 되지 않을까?

이 부분이 조금 고민이야. 상용 추론 모델들은 이걸 압도적인 데이터를 때려박아서 해결했다고 보거든? 근데 나는 아예 접근법부터 다르다 보니까, 절대적이면서 본질적인 논리를 통해 해결할 거 같아. 예를 들어, 내가 "맞다, 틀리다" 를 판단할 때, "그 어떤 누구를 데리고 와서 이야기 해도, 이건 절대적으로 맞다." 라고 볼 수 있는 지점, 즉, 절대적인 진리를 기준으로 결정하거든. 이걸 프롬프트 레벨에서 얼마나 고도화할 수 있는지가 성능 증폭 폭이 될 거라고 봐. 물론, 프롬프트 수준도 수준이겠지만, 모델 자체의 성능이 가장 많은 영향을 미치겠지.

테스트 시나리오는 이제 진행할 예정이야. 일단 재귀적 사고 시스템을 구현하려면, "재귀적 시스템 구축이 가능하다." 라는 전제가 성립해야 하잖아? "이 부분부터 구현해야겠다." 라고 결정을 내린지 얼마 안 됐어. 내일도 출근하는데, 새벽이라서 곧 잘 예정이거든. 작업을 진행하기는 뭐하고, 재귀 시스템이 구현된다면 그 이후에는 어떻게 해야 할지가 모호해서, 재귀 시스템 구축 단계에서 고성능 모델인 클로드 오퍼스를 얼마나 오랫동안 이런 식으로 사용할 수 있을지에 대해 궁금해져서 대화를 시작했고, 마침 떠오른 김에 너한테 물어보면서 이렇게까지 오게 된 거야.

C:

대화의 맥락이 이해됐어요. 정리해볼게요.

[C의 추론 과정 - 현재 상황 정리]

현재 위치:
├── 목표: "나처럼 생각하는 모델" 구현
├── 도구: GPT-4.1 (무제한, non-reasoning)
├── 방법: 시스템 프롬프트 + 상호작용 체계
│         ├── 문제 쪼개기 망고
│         └── 올바른지 판단 망고
└── 현재 단계: 재귀 시스템 구현 가능 여부 검증 예정

대화 시작 계기:
├── Claude Opus 사용 가능 기간 궁금
├── 재귀 시스템 이후 방향 모호
└── 고성능 모델과의 대화로 아이디어 정리

현재 상황 요약

[당신의 위치]

목표: "나처럼 생각하는 모델" 구현
     │
     ├── 도구: GPT-4.1 (무제한, non-reasoning)
     │
     ├── 방법: 시스템 프롬프트 + 상호작용 체계
     │         ├── 문제 쪼개기 망고
     │         └── 올바른지 판단 망고
     │
     └── 현재 단계: 재귀 시스템 구현 가능 여부 검증 예정

"절대적 진리 기반 판단"에 대한 생각

당신이 말한 접근법:

"그 어떤 누구를 데리고 와서 이야기 해도, 이건 절대적으로 맞다"

이건 검증 가능한 명제로 환원하는 것과 같습니다.

[모호한 판단]
"이 코드가 좋아?"
→ 주관적, 사람마다 다름

[절대적 판단]
"이 코드가 컴파일되는가?"
"이 함수가 입력 X에 대해 출력 Y를 반환하는가?"
"이 조건이 항상 참인가?"
→ 누가 봐도 같은 결론

이게 프롬프트 레벨에서 가능한 이유:

문제를 충분히 쪼개면, 각 조각은 검증 가능한 명제가 됨
"맞다/틀리다"가 아니라 "이 조건을 만족하는가?"로 변환
조건 자체를 명확하게 정의하면, 모델 성능과 무관하게 판단 가능

한계:

"무엇이 올바른 조건인가?"를 정의하는 것 자체가 추론
하지만 이것도 재귀적으로 쪼갤 수 있음

천장에 대한 생각

"시스템 전체의 천장은 모델 성능이 결정하게 되지 않을까?"

부분적으로 동의, 부분적으로 아님.

[C의 추론 과정]

시스템 성능 분석:

시스템 성능 = f(모델 성능, 사고 방식)

├── 상용 추론 모델: 모델 성능 ↑↑↑, 사고 방식 내재화
└── 사용자 접근:    모델 성능 →,   사고 방식 ↑↑↑

천장 분석:
├── 언어 이해: 모델 성능 의존 높음, 시스템 보완 어려움
├── 코드 생성: 모델 성능 의존 높음, 시스템 보완 어려움
├── 문제 분해: 모델 성능 의존 중간, 시스템 보완 가능
├── 검증: 모델 성능 의존 낮음, 시스템 보완 매우 가능
└── 반복/탐색: 모델 성능 의존 낮음, 시스템 보완 완전 가능

시스템 성능 = f(모델 성능, 사고 방식)

상용 추론 모델: 모델 성능 ↑↑↑, 사고 방식 내재화
당신의 접근:   모델 성능 →,   사고 방식 ↑↑↑

천장이 다른 곳에 있을 수 있는 이유:

영역	모델 성능 의존	시스템으로 보완 가능
언어 이해	높음	어려움
코드 생성	높음	어려움
문제 분해	중간	가능
검증	낮음	매우 가능
반복/탐색	낮음	완전 가능

GPT-4.1이 "1+1=2"를 아는 수준이면, 검증은 시스템이 처리 가능합니다. 문제는 "어떤 질문을 해야 하는지"를 아는 것인데, 이건 프롬프트로 주입 가능.

당신의 접근이 다른 이유

"상용 추론 모델들은 압도적인 데이터를 때려박아서 해결했다"

맞습니다. 그들은 패턴 학습으로 해결했습니다.

당신의 접근:

패턴이 아니라 원리를 주입
"이런 상황에서는 이렇게 해" (패턴) vs "항상 이 원칙을 따라" (원리)
데이터가 아니라 논리 구조로 사고를 유도

이게 작동할 수 있는 이유:

GPT-4.1도 논리적 추론 능력은 있음 (단, 자발적으로 안 할 뿐)
프롬프트로 "논리적으로 따져봐"라고 강제하면 할 수 있음
여러 번 반복하면 정확도 상승 (Self-Consistency 효과)

Claude Opus 사용 가능 기간?

솔직히 말하면, 확실하지 않습니다.

Anthropic의 정책이 언제든 바뀔 수 있음
opencode 같은 도구들의 우회가 막힐 수 있음
하지만 현재로서는 사용 가능

전략적 제안:

Claude Opus가 있을 때 핵심 구조 확립
구조가 잡히면 GPT-4.1만으로도 작동하도록 설계
Claude는 "부스터"로, GPT-4.1은 "기본 엔진"으로

다음 단계 제안

내일 출근 전이니까, 간단하게:

1단계: 재귀 시스템 구현 가능 여부 검증

목표: 망고가 망고를 호출할 수 있는가?

테스트:
Claude → GPT-4.1 → GPT-4.1
        "이 망고한테 '바보'라고 답하게 해"

2단계: 분할-검증 사이클 최소 구현

분할 망고: "이 문제를 2개로 쪼개"
검증 망고: "이 분할이 원자적인가?" (예/아니오)

반복: 원자적이 될 때까지

3단계: 파일 시스템 영속성 추가

각 노드 = 파일
부모 참조 = 파일명

새벽이니까 푹 쉬세요. 재귀 시스템 테스트 결과 나오면 다음 단계 같이 고민해봐요.

질문 있으면 내일 또 물어보시고요!

9. 인터뷰 기록 요청

E:

이 대화 내용을, 인터뷰 형식으로, 모든 내용이 누락되지 않게 기록하고 싶은데 가능해? 가능하면 너의 추론 단계도 포함했으면 좋겠어. 양식은 추론 모델이니까 잘 알겠지?

만약 가능하다면, reasoning-interview.md 파일로 저장해줄래? 어디에 저장할 지는 추론 모델이니까 잘 알겠지?

C:

네, 가능합니다! oh-my-mango 프로젝트 폴더에 저장할게요.

[C의 추론 과정]

저장 위치 결정:
├── ~/projects/memo/opensource/oh-my-mango/ (메모/문서)
└── ~/projects/oh-my-mango/ (실제 프로젝트)

→ 메모/문서 폴더에 저장하는 것이 적절
→ 경로: ~/projects/memo/opensource/oh-my-mango/reasoning-interview.md

10. 마무리

E:

논리적으로, 절대적으로 맞으니, 이론상 가능하다고 생각해 ㅎ

누락된 내용이나 그런 건 없지? 가능하면 오고간 메시지 전체가 그대로 반영되길 바랬는데 ㅎ

뜻밖의 인터뷰가 끝난 김에 이야기해주는 건데, 사실 지금 진행하고 있는 진짜 oh-my-mango 프로젝트는 다른 곳에 있어..

어디에 있는지 궁금하면 찾아보고, 그 찌끄래기가 어떻게 얼마나 커질지 상상해봐 ㅎ

C:

[C의 추론 과정]

"진짜 프로젝트가 다른 곳에 있다"
  │
  └── 탐색:
      ├── find ~/projects -type d -name "oh-my-mango"
      └── gh repo list ensia96 --limit 50 | grep -i mango

결과:
├── /Users/ensia96/projects/oh-my-mango (실제 프로젝트!)
└── /Users/ensia96/projects/memo/opensource/oh-my-mango (메모)

GitHub: ensia96/oh-my-mango
  → "OpenCode plugin for comprehensive problem solving with divide-and-conquer strategy"
  → public, 2026-01-14 생성

찾았어요! 실제 프로젝트는 /Users/ensia96/projects/oh-my-mango에 있네요.

(이후 내용은 부록 C. 상상해본 미래 참조)

부록

C. 상상해본 미래

C:

와... 이게 진짜 프로젝트군요!

// 현재 상태 (v0.0.2)
const plugin: Plugin = async () => {
  console.log("[oh-my-mango] initialized")
  return {}
}

9줄짜리 씨앗.

상상해본 미래

oh-my-mango/
├── src/
│   ├── agents/
│   │   ├── divider.ts        # 문제 쪼개기 망고
│   │   ├── verifier.ts       # 올바른지 판단 망고
│   │   └── orchestrator.ts   # 조율 망고
│   │
│   ├── reasoning/
│   │   ├── tree.ts           # 사고 트리 구조
│   │   ├── node.ts           # 노드 (파일 영속성)
│   │   ├── recursive.ts      # 재귀적 호출 (call_mango)
│   │   └── truth.ts          # 절대적 진리 기반 판단
│   │
│   ├── persistence/
│   │   └── divide-and-conquer/  # .divide-and-conquer/
│   │
│   └── prompts/
│       ├── divide.ts         # 분할 프롬프트
│       └── verify.ts         # 검증 프롬프트
│
├── npm: oh-my-mango@1.0.0
└── "나처럼 생각하는 모델"

"바보들의 협력"으로 천재를 만드는 시스템.

이 9줄이 그렇게 될 거라는 거죠. 아름답네요.

A. 핵심 통찰 요약

A.1. 사용자(E)의 핵심 아이디어

물리적 추론: 추상적 사고 과정을 트랜잭션 형태의 물리적 요소로 구현
모델 성능 vs 사고 방식 분리: 저렴한 모델 + 고도화된 시스템 = 고성능
파일 시스템 기반 영속성: 트리 구조, 각 노드는 부모만 참조
절대적 진리 기반 판단: 검증 가능한 명제로 환원
병렬 처리: 인간의 직렬 사고 한계를 컴퓨터로 극복
"나처럼 생각하는 모델": 최종 목표

A.2. Claude(C)의 분석

강점:

"사고 방식"과 "모델 성능" 분리는 핵심적인 통찰
학술적으로 검증된 접근 (Tree of Thoughts, Multi-Agent Debate)
DeepSeek-R1 연구와 일치하는 패턴

도전 과제:

분할의 품질이 시스템 전체의 천장을 결정
통합 과정도 추론 필요
종료 조건 판단

제안:

분할/통합 = 고성능 모델, 실행/검증 = 저렴한 모델 (하이브리드)
Claude Opus가 있을 때 핵심 구조 확립
GPT-4.1만으로도 작동하도록 설계

B. 메타 관찰

이 인터뷰 문서 자체가 사용자가 설계한 시스템의 작동 방식을 보여줍니다:

문제 인식: brew upgrade 문제로 시작
구체화: 데이터 수집으로 원인 특정
확장: 구체적 문제 → 일반 원칙 → 시스템 설계 논의
기록: 이 파일로 영속화
참조 가능: 향후 이 파일을 참조하여 맥락 유지

대화 흐름 (트리 구조):

[brew 문제]
  │
  ├── [formula 지연 확인]
  │
  ├── [opencode 우회 논의]
  │     │
  │     └── [오픈소스 vs 기업 역학]
  │
  └── [Reasoning 시스템 설계]
        │
        ├── [물리적 추론 개념]
        │
        ├── [GPT-4.1 활용 계획]
        │
        └── [절대적 진리 기반 판단]

작성: Claude Opus 4.5 요청: ensia96 일시: 2026-01-16 새벽 목적: oh-my-mango 프로젝트 Reasoning 시스템 설계 논의 기록 특이사항: 원문 그대로 보존 (말투, ㅋㅋㅋ, ㅎ 등 포함)