🔍 동적 앙상블 개발 과정 평가 보고서

1️⃣ 종합 분석 요약

구분	결과
🏁 최종 평가 점수	3/100점
🧠 핵심 진단 패턴	CRAMMING_AI (🔥 소수의 커밋으로 대량의 코드가 한 번에 추가됨)
🤝 전문가 합의도	높음 (분석 모델 간 의견 일치)
📈 성공률	100.0%
❌ 실패한 모델	없음
σ 표준편차	11.21

2️⃣ 세부 진단 결과

🎯 전문가 평가 현황

평가 모델	가중치	점수	평가	핵심 의견
HAS	21.0%	2점	🔴 매우 부정적	게이트키퍼에서 조작 행위 감지. 의심스러운 코드 덩어리 패턴 발견
UPA-QA	12.0%	5점	🔴 매우 부정적	게이트키퍼에서 비정상 패턴 감지. AI 생성 코드 강력 의심
UPA-A	12.0%	5점	🔴 매우 부정적	게이트키퍼에서 비정상 패턴 감지. AI 생성 코드 강력 의심
UPA-G	12.0%	1점	🔴 매우 부정적	게이트키퍼에서 비정상 패턴 감지. AI 생성 코드 강력 의심
RSA-ai.studio	11.0%	5점	🔴 매우 부정적	매우 부정적 평가. 기본기와 과정 전면 재정비 권장
DPA	10.0%	0점	🔴 매우 부정적	킬러 규칙 발동. 초기 대규모 변경이나 벼락치기 패턴 감지
CPA	7.0%	1점	🔴 매우 부정적	게이트키퍼에서 벼락치기 감지. 베이즈 추론으로 AI 생성 강력 의심
Qwen	5.0%	0점	🔴 매우 부정적	강력한 AI 의심 신호. 초기 코드 집중, 대규모 커밋 등 비정상 패턴
RSA-claude	5.0%	0점	🔴 매우 부정적	매우 부정적 평가. 기본기와 과정 전면 재정비 권장
RSA-gemini	5.0%	11점	🔴 매우 부정적	매우 부정적 평가. 기본기와 과정 전면 재정비 권장

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3️⃣ 주요 증거 및 해석

⚠️ 증거 1: AI 활용 의심 패턴

• 관련 모델: HAS, UPA
• 현상: 개발 과정에서 AI 생성 코드의 특징적 패턴 감지
• 해석: AI에 과도하게 의존한 정황

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4️⃣ 개선을 위한 권고사항

🤖 권고 1: AI 활용 방식 개선

💡 What: AI는 시작점, 최종 결과는 자신의 사고 과정을 반영

🛠️ How: AI 제안 후 자신만의 해결책 개발, 과정 커밋 로그에 기록

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📌 다음 개발 시에는 권고사항을 참고하여 단계별로 진행해보세요. 작은 변화가 큰 성장을 만듭니다!