"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.
가상 시나리오가 아닙니다. feedback-detector.sh가 자동 수집한 실제 사용자 불만 패턴에서 체크리스트를 역공학합니다.
harsh-critic은 기존 자가진화 시스템의 3번째 방어선입니다.
코드 패턴 차단. scaffold-violation, code-quality, no-localstorage 등 12개 hook이 exit 2로 강제 차단. 코드 수준의 방어.
행동 패턴 차단. "확인해주세요" 같은 떠넘기기, QA 스킵, 범위 오해 등 행동 수준의 방어. 코드 hook으로 잡을 수 없는 영역.
blind spot 보완. Claude가 놓친 보안 취약점, 엣지케이스를 GPT-5.4가 탐지. 모델 수준의 방어.
harsh-critic의 체크리스트는 정적이지 않습니다. 사용자가 새로운 유형으로 불만을 표시할 때마다 자동으로 진화합니다.
feedback-detector.sh가 "왜이래", "안돼", "또" 같은 불만 키워드를 자동 캡처 → /self-improve가 패턴 분석 → harsh-critic 체크리스트에 새 항목 자동 추가