Growth Loop 실제 동작
5번의 세션에 걸쳐 CQ가 진화하는 과정 — 아무것도 모르는 상태에서 당신의 선호도를 예측하는 상태까지.
Growth Loop란?
대부분의 AI 도구는 매 세션을 처음부터 시작합니다. CQ는 루프를 닫습니다:
세션 → 선호도 캡처 → 규칙 생성 → AI 동작 변화메모리가 아닙니다. 진화입니다. 실제 모습을 보여드리겠습니다.
세션 1: 모든 걸 설명
메시 복원 연구 프로젝트 진행 중.
나: "MPJPE를 주요 지표로 실험해줘.
다른 지표 보기 전에 항상 MPJPE부터 확인해."
CQ: 실험 실행, MPJPE를 먼저 보고세션 종료 시 CQ가 캡처:
선호도 감지 (횟수: 1):
"실험 평가 시 MPJPE 지표를 먼저 확인"
레벨: 관찰아직 변화 없음. 한 번 언급은 패턴이 아님.
세션 2: 다시 언급
나: "MPJPE가 얼마야? 그거 먼저 보여줘."선호도 강화 (횟수: 2):
"MPJPE 지표 먼저 확인"
레벨: 관찰여전히 추적만. 두 번은 우연일 수 있음.
세션 3: 패턴 등장
나: "MPJPE 수치부터 시작하고, 나머지는 그 다음에 보자."선호도 확인 (횟수: 3):
"MPJPE 지표 먼저 확인"
레벨: 힌트 → CLAUDE.md에 기록CQ가 프로젝트 CLAUDE.md에 힌트를 작성:
markdown
# 힌트 (세션 패턴에서 자동 생성)
- 실험 결과 평가 시 MPJPE 지표를 먼저 확인다음 세션에서 이 힌트가 AI 시스템 프롬프트에 로드됩니다.
세션 4-5: 규칙으로 승격
5번째 세션까지 같은 선호도가 5번 나타남:
선호도 승격 (횟수: 5):
"MPJPE 지표 먼저 확인"
레벨: 규칙 → .claude/rules/에 기록CQ가 규칙 파일 생성:
markdown
# .claude/rules/experiment-metrics.md
- 실험 결과에서 항상 MPJPE를 주요 지표로 먼저 보고
- PA-MPJPE, HD 등 보조 지표보다 MPJPE를 먼저 표시규칙은 힌트보다 강함 — 모든 세션의 시스템 프롬프트에 로드됩니다.
세션 6+: CQ가 이미 알고 있음
CQ: "실험 완료. 결과:
MPJPE: 45.2mm (↓3.1 기준선 대비)
PA-MPJPE: 38.7mm
HD: 1.74mm"요청하지 않았음. CQ가 이미 MPJPE가 먼저인 걸 알고 있음.
실제 사례: 5번의 연구 세션
메시 복원 연구 5세션 후 CQ가 자동 생성한 패턴:
| 횟수 | 레벨 | CQ가 학습한 것 |
|---|---|---|
| 5x | 규칙 | "Hub를 통해 자동으로 실험 실행" |
| 4x | 힌트 | "@key=value 메트릭 출력 형식 사용" |
| 4x | 힌트 | "MPJPE/HD/MSD 지표 먼저 확인" |
| 3x | 힌트 | "멀티뷰 전에 Single-DRR 실험 먼저" |
선호도 흐름
평소처럼 작업
│
▼
세션 종료 → CQ가 결정, 선호도, 발견을 캡처
│
▼
횟수 < 3: 관찰로 저장 (보이지 않음)
횟수 = 3: 힌트로 승격 (CLAUDE.md)
횟수 = 5: 규칙으로 승격 (.claude/rules/)
│
▼
다음 세션: AI가 규칙 + 힌트를 시스템 프롬프트에 로드
│
▼
AI 동작 변화 — 요청 없이Growth 관리
CQ가 학습한 것 확인
sh
cat CLAUDE.md # 힌트
ls .claude/rules/ # 규칙동의하지 않는 규칙 삭제
sh
rm .claude/rules/experiment-metrics.md삭제된 규칙은 영구 억제 — CQ가 다시 생성하지 않음.
지식은 AI 도구를 넘어 흐름
Remote MCP를 통해 저장된 선호도는 어디서든 사용 가능:
- Claude Code에서 학습 → ChatGPT에서도 사용
- Cursor에서 학습 → Claude Desktop에서도 사용
하나의 두뇌. 일관된 동작. 어디서든.
다음 단계
- ChatGPT → Claude — 크로스-AI 지식 흐름 실전
- Research Loop — 자율 실험 사이클