[SEA-v4 00:55:54] === SEA v4.0 오케스트레이터 시작 (sea-v4-20260218-005553) ===
[SEA-v4 00:55:54] TMP_DIR=/tmp/sea-v4 | DRY_RUN=true | SESSIONS=30 | DAYS=7
[SEA-v4 00:55:54] 스테이지 시작: collect_logs
[collect-logs] 수집 기간: 최근 7일 (2026-02-10T15:55:54Z 이후)
[collect-logs] 데이터 수집 시작 (7일, 최대 30개 세션)
[collect-logs] 성공: /tmp/sea-v4/logs.json
[SEA-v4 00:55:55] 스테이지 완료: collect_logs (1s)
[SEA-v4 00:55:55] 스테이지 시작: semantic_analyze
[00:55:55] === SEA v4.0 시맨틱 분석기 시작 ===
[00:55:55] 분석 기간: 7일, 최대 세션: 30개
[분석기] 세션 파일 30개 수집됨
[분석기] 1/30 파싱: fe4de150-1811-4578-8abb-b9eb4b787406.jsonl
[분석기] 2/30 파싱: f9b46419-30ae-4811-95ac-8928c4bf6913.jsonl
[분석기] 3/30 파싱: f86ca619-375f-4fec-abeb-7c0fa4db2ed5.jsonl
[분석기] 4/30 파싱: f8469919-b0ec-469b-b11a-a7900e4b4038.jsonl
[분석기] 5/30 파싱: f464218f-30ef-4838-a55a-d76cc41da367.jsonl
[분석기] 6/30 파싱: f283064a-cd27-435a-81d1-4d8e09685065.jsonl
[분석기] 7/30 파싱: eff7859b-970b-499c-a8c2-384c21d42516.jsonl
[분석기] 8/30 파싱: eb40de93-b7e8-4e39-86d0-896a1bb6c01a.jsonl
[분석기] 9/30 파싱: ea534243-9ef6-4393-a8f6-63d246e89411.jsonl
[분석기] 10/30 파싱: e83ba1c4-ce72-4399-a869-81b150a97178.jsonl
[분석기] 11/30 파싱: e786b357-7d5d-4f11-abed-7ccd0b0def96.jsonl
[분석기] 12/30 파싱: e1c1a566-3857-4839-ad88-91a5e60568e2.jsonl
[분석기] 13/30 파싱: e033d044-5ea8-4470-95c9-00bc382acfd8.jsonl
[분석기] 14/30 파싱: daa75636-4ec4-4e74-8887-0f7816f478c9.jsonl
[분석기] 15/30 파싱: daa31b0a-5c2e-48c2-af4e-55e5def68c2f.jsonl
[분석기] 16/30 파싱: d6cce240-0eba-4985-aa75-df08a72326a5.jsonl
[분석기] 17/30 파싱: d560d805-5133-422e-9654-c53a496ea7c8.jsonl
[분석기] 18/30 파싱: cfe9ac60-e130-4cb6-b35d-24da4d589e5e.jsonl
[분석기] 19/30 파싱: befe108a-23fe-4777-9108-a6f9604e075f.jsonl
[분석기] 20/30 파싱: bb0e7968-2c8d-472e-a453-4cb2147e388d.jsonl
[분석기] 21/30 파싱: b948f82d-4a7b-4cb6-8a17-584d6ac70b17.jsonl
[분석기] 22/30 파싱: b6fbd667-42a9-49e1-a69d-0dc2579ec517.jsonl
[분석기] 23/30 파싱: b6b1311f-02f8-49f1-9304-c6ab449c2e38.jsonl
[분석기] 24/30 파싱: af12330b-3a37-48bf-afc1-7c914d37237a.jsonl
[분석기] 25/30 파싱: a650a7cb-40aa-4425-9ce6-5cb14a0ba0e0.jsonl
[분석기] 26/30 파싱: a534bfde-02af-467a-bf60-4867db222576.jsonl
[분석기] 27/30 파싱: a0969c20-99a3-4e31-bc0e-792ef7fbb31f.jsonl
[분석기] 28/30 파싱: 9ed9bb3f-1738-468e-9b45-cec45787fd57.jsonl
[분석기] 29/30 파싱: 9b5e61f7-75a0-43ac-af90-3d73105a741d.jsonl
[분석기] 30/30 파싱: 96538b21-2438-41ee-92c4-554789d7e520.jsonl
[분석기] 저장 완료: /tmp/sea-v4/analysis.json
[00:55:56] === LLM 시맨틱 분석 프롬프트 생성 중 ===

=== SEA v4.0 시맨틱 분석 결과 (휴리스틱 전처리 완료) ===

분석 기간: 7일
분석된 세션 수: 30개
현재 품질 점수 (휴리스틱 기준): 7.7/10.0

## 발견된 주요 패턴
  - Exec 루프 감지: 'cd ~/openclaw/skills/trendhunter-digest/scripts &&' 12회 반복 — 실패 후 자동 중단 로직 필요
  - 컨텍스트 팽창: 2개 세션에서 평균 8.5회 컴팩션 — 작업 분리 (cron 위임) 개선 필요
  - 규칙 위반: '짧은 assistant 메시지 6개 연속 (단편화 금지 규칙 위반)' (12건) — AGENTS.md 숙지 강화 필요
  - 규칙 위반: 'git pull/push 직접 사용 (git-sync.sh 사용해야 함)' (9건) — AGENTS.md 숙지 강화 필요
  - 고착 루프: 3개 세션에서 같은 주제 반복 — 접근법 전환 판단 기준 필요

## 감지된 이벤트 수
- 사용자 좌절 이벤트: 0건
- 규칙 위반: 40건
- 상세 데이터: /tmp/sea-v4/analysis.json

## LLM 시맨틱 검증 요청

아래 사항들을 /tmp/sea-v4/analysis.json의 원시 데이터를 참고해 시맨틱하게 재검증해주세요:

1. **좌절 이벤트 재평가**: 휴리스틱이 감지한 패턴들이 실제로 에이전트 실패 때문인지,
   아니면 단순 대화 흐름인지 맥락을 보고 판단해주세요.
   - "다시"가 에이전트 실패 재요청인지 vs 새 작업 시작인지
   - "아까 말했잖아"가 진짜 컨텍스트 손실인지 vs 보충 설명인지

2. **실패 패턴 심각도**: 감지된 exec 루프, 고착 루프가 실제 문제인지 아니면
   반복 작업 특성상 정상인지 판단해주세요.

3. **규칙 위반 맥락**: 감지된 위반이 실제로 AGENTS.md를 어긴 것인지,
   아니면 불가피한 예외적 상황인지 판단해주세요.

4. **개선 우선순위**: 위 분석을 종합해 가장 시급하게 개선할 항목 3개를 선정하고
   구체적인 rule proposal을 제시해주세요.

분석 원본: /tmp/sea-v4/analysis.json
AGENTS.md: ~/openclaw/AGENTS.md

=== END OF SEMANTIC ANALYSIS PROMPT ===

[00:55:56] === 시맨틱 분석기 완료 ===
[00:55:56] 출력 파일: /tmp/sea-v4/analysis.json
[SEA-v4 00:55:56] 스테이지 완료: semantic_analyze (1s)
[SEA-v4 00:55:56] 스테이지 시작: benchmark
⚡ [benchmark] 수집 시작 — 목표 30초 이내
  [1/3] GitHub 릴리스 확인...
    GitHub API 응답 없음 (오프라인 또는 비공개 레포)
  [2/3] ClawHub trending skills 확인...
    ClawHub: 트렌딩 데이터 수신 완료
  [3/3] AGENTS.md 구조 분석...
    AGENTS.md: 661줄 / H2: 19개 / 구조점수: 64/100
  → benchmarks.json 작성 중 (총 0초)...
✅ [benchmark] 완료 → /tmp/sea-v4/benchmarks.json (0초)
{
  "generated_at": "2026-02-17T15:55:56Z",
  "elapsed_seconds": 0,
  "github": {
    "status": "unavailable",
    "latest_release": "unknown",
    "tag": "unknown",
    "release_date": "unknown",
    "url": "",
    "breaking_changes": [],
    "new_features": []
  },
  "clawhub": {
    "status": "ok",
    "sea_rank": "unknown",
    "trending_skills": []
  },
  "agents_md": {
    "status": "found",
    "lines": 661,
    "chars": 22899,
    "h2_sections": 19,
    "h3_subsections": 25,
    "size_assessment": "적정 (661줄)",
    "structure_score": 64,
    "score_label": "보통",
    "missing_sections": [],
    "missing_patterns": ["subagent","set -"]
  },
  "structure_issues": [],
  "summary": {
    "github_ok": false,
    "clawhub_ok": true,
    "agents_score": 64,
    "issues_count": 0,
    "fast_enough": true
  }
}
[SEA-v4 00:55:56] 스테이지 완료: benchmark (0s)
[SEA-v4 00:55:56] 스테이지 시작: measure_effects
🔍 [measure-effects] 효과 측정 시작 (기준: 최근 7일)
  → 분석 기간: 2026-02-03 ~ 2026-02-17 (주 기준: 2026-02-10)
  → 품질 점수: 지난 주=None, 이번 주=None
  → 0개 제안 파일 발견
  → 거절된 제안: 0개
✅ [measure-effects] Python 완료 → /tmp/sea-v4/effects.json
   효과 있음: 0 / 효과 없음: 0 / 거절: 0
✅ [measure-effects] Python3 경로 성공
{
  "generated_at": "2026-02-17T15:55:56Z",
  "measurement_period_days": 7,
  "total_proposal_files": 0,
  "applied_proposals": [],
  "effective_count": 0,
  "ineffective_count": 0,
  "overall_improvement": "측정 불가 (로그 데이터 부족)",
  "pattern_before_total": 0,
  "pattern_after_total": 0,
  "quality_trend": {
    "prev_week": null,
    "this_week": null,
    "summary": "측정 불가 (self-review 데이터 없음)"
  },
  "ineffective_proposals": [],
  "rejected_count": 0,
  "rejected_proposals": []
}[SEA-v4 00:55:57] 스테이지 완료: measure_effects (1s)
[SEA-v4 00:55:57] 스테이지 시작: synthesize
📝 [synthesize-proposal] 제안서 합성 시작
  → 입력 파일 확인...
  → effects.json 읽는 중...
  → analysis.json 읽는 중...
  → benchmarks.json 읽는 중...
  → 마크다운 제안서 생성 중 (제안 0개)...
# 🤖 Self-Evolving Agent v4.0 — 주간 제안서

> **생성**: 2026-02-18 00:55 KST  
> **분석 세션**: 30개 | **총 제안**: 0개  
> **분석 기준**: 2026-02-17T15:55:57Z

---

## 📊 Effect Report — 과거 제안 효과 측정

> 지난주 적용 제안들이 실제로 효과가 있었는가?

| 지표 | 값 |
|------|----|
| 분석한 제안 파일 | 0개 |
| ✅ 효과 있음 | 0개 |
| ❌ 효과 없음 | 0개 |
| 🚫 거절됨 | 0개 |
| **전체 개선율** | **측정 불가 (로그 데이터 부족)** |

> 📝 *측정할 과거 제안 없음 또는 로그 데이터 부족*
> (다음 주부터 이번 주 제안들이 자동 측정됩니다)


---

## 🏷️ Benchmark — 외부 기준점 (0초 소요)

### OpenClaw GitHub 릴리스

> ℹ️ *GitHub API 응답 없음 (오프라인 / 비공개 레포) — skip*

### ClawHub Trending Skills

> 📈 트렌딩 데이터 수신 완료
>

### AGENTS.md 구조 평가

| 항목 | 값 | 상태 |
|------|----|------|
| 줄 수 | 661줄 | 적정 (661줄) |
| H2 섹션 | 19개 | — |
| 구조 점수 | 64/100 | 보통 |
| 마지막 수정 | 2026-02-17 20:00 | — |


---

## 🔍 New Findings — 이번 주 분석 결과

| 지표 | 값 | 해석 |
|------|----|------|
| 분석 세션 수 | **30개** | — |
| exec 재시도 이벤트 | **0건** | 🟢 양호 |
| 사용자 불만 패턴 | **0건** | 🟢 양호 |
| 과부하 세션 | **0개** | 🟢 양호 |


---

## 💡 Proposals — 개선 제안

> ⚠️ 각 제안: **severity** / **evidence** / **before-after diff** / **expected impact** 포함

> ✅ *이번 주 새 제안 없음* — 에이전트 동작 안정적

> analysis.json이 필요합니다:
> ```bash
> bash ~/openclaw/skills/self-evolving-agent/scripts/analyze-behavior.sh
> ```


---

## 📈 Quality Trend — 품질 추세

> 📝 *품질 점수 데이터 없음 (self-review 데이터 필요)*
>
> ```bash
> bash ~/openclaw/scripts/self-review-logger.sh [크론명] [점수] [...]
> ```


---

## 📋 요약 및 다음 단계

| 항목 | 값 |
|------|----|
| 총 제안 수 | **0개** |
| 🔴 즉시 적용 (high/critical) | **0개** |
| 🟡 이번 주 내 (medium) | **0개** |
| 🟢 편의 개선 (low) | **0개** |
| 전체 개선 효과 | **측정 불가 (로그 데이터 부족)** |
| AGENTS.md 구조 점수 | **64/100 (보통)** |

### ✅ 적용 절차

1. **제안 검토** — 각 제안의 before/after 확인
2. **승인 선택** — severity 높은 것부터
3. **AGENTS.md 수정** — after 내용 반영
4. **상태 업데이트** — proposals/ 파일 `status: "applied"`로 변경
5. **다음 주 효과 측정** — measure-effects.sh가 자동 검증

---

*generated by self-evolving-agent v4.0 synthesize-proposal.sh — 2026-02-18 00:55 KST*


✅ [synthesize-proposal] 완료
   출력: /tmp/sea-v4/proposal.md (109줄)
[SEA-v4 00:55:57] 스테이지 완료: synthesize (0s)
[SEA-v4 00:55:57] 완료: 4초 | 에러: 0건
[SEA-v4 00:55:57] 스테이지: {"collect_logs":"ok:1s","semantic_analyze":"ok:1s","benchmark":"ok:0s","measure_effects":"ok:1s","synthesize":"ok:0s"}
# 🤖 Self-Evolving Agent v4.0 — 주간 제안서

> **생성**: 2026-02-18 00:55 KST  
> **분석 세션**: 30개 | **총 제안**: 0개  
> **분석 기준**: 2026-02-17T15:55:57Z

---

## 📊 Effect Report — 과거 제안 효과 측정

> 지난주 적용 제안들이 실제로 효과가 있었는가?

| 지표 | 값 |
|------|----|
| 분석한 제안 파일 | 0개 |
| ✅ 효과 있음 | 0개 |
| ❌ 효과 없음 | 0개 |
| 🚫 거절됨 | 0개 |
| **전체 개선율** | **측정 불가 (로그 데이터 부족)** |

> 📝 *측정할 과거 제안 없음 또는 로그 데이터 부족*
> (다음 주부터 이번 주 제안들이 자동 측정됩니다)


---

## 🏷️ Benchmark — 외부 기준점 (0초 소요)

### OpenClaw GitHub 릴리스

> ℹ️ *GitHub API 응답 없음 (오프라인 / 비공개 레포) — skip*

### ClawHub Trending Skills

> 📈 트렌딩 데이터 수신 완료
>

### AGENTS.md 구조 평가

| 항목 | 값 | 상태 |
|------|----|------|
| 줄 수 | 661줄 | 적정 (661줄) |
| H2 섹션 | 19개 | — |
| 구조 점수 | 64/100 | 보통 |
| 마지막 수정 | 2026-02-17 20:00 | — |


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## 🔍 New Findings — 이번 주 분석 결과

| 지표 | 값 | 해석 |
|------|----|------|
| 분석 세션 수 | **30개** | — |
| exec 재시도 이벤트 | **0건** | 🟢 양호 |
| 사용자 불만 패턴 | **0건** | 🟢 양호 |
| 과부하 세션 | **0개** | 🟢 양호 |


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## 💡 Proposals — 개선 제안

> ⚠️ 각 제안: **severity** / **evidence** / **before-after diff** / **expected impact** 포함

> ✅ *이번 주 새 제안 없음* — 에이전트 동작 안정적

> analysis.json이 필요합니다:
> ```bash
> bash ~/openclaw/skills/self-evolving-agent/scripts/analyze-behavior.sh
> ```


---

## 📈 Quality Trend — 품질 추세

> 📝 *품질 점수 데이터 없음 (self-review 데이터 필요)*
>
> ```bash
> bash ~/openclaw/scripts/self-review-logger.sh [크론명] [점수] [...]
> ```


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## 📋 요약 및 다음 단계

| 항목 | 값 |
|------|----|
| 총 제안 수 | **0개** |
| 🔴 즉시 적용 (high/critical) | **0개** |
| 🟡 이번 주 내 (medium) | **0개** |
| 🟢 편의 개선 (low) | **0개** |
| 전체 개선 효과 | **측정 불가 (로그 데이터 부족)** |
| AGENTS.md 구조 점수 | **64/100 (보통)** |

### ✅ 적용 절차

1. **제안 검토** — 각 제안의 before/after 확인
2. **승인 선택** — severity 높은 것부터
3. **AGENTS.md 수정** — after 내용 반영
4. **상태 업데이트** — proposals/ 파일 `status: "applied"`로 변경
5. **다음 주 효과 측정** — measure-effects.sh가 자동 검증

---

*generated by self-evolving-agent v4.0 synthesize-proposal.sh — 2026-02-18 00:55 KST*

[SEA-v4 00:55:57] === 오케스트레이터 종료 ===
