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sancovp/dinf

D∞ — 모든 지속 가능한 가르침, 프레임워크, 계획, 농담이 지닌 ⟨부품 | Ω⟩ 형태를 기계화한 도구입니다. 디렉토리, 세 개의 연산자, 그리고 구문 수준에서 누락된 폐쇄를 포착하는 게이트로 구현된 에이전트입니다.

dinf란 무엇인가요?

dinf는 BanditChain이라는 기본 워크플로우를 통해 에이전트가 작업을 처리하는 방식을 구조화한 기술로, 함수가 아닌 흐름(flow)으로 설계되었습니다. 각 작업은 Task(작업 정의) → Recall(검색 및 신경망 매칭) → Decide(적합한 체인 선택 또는 구성) → Construct(새 체인 생성) → Execute(실행) → Reward(피드백 기록)의 6단계를 따릅니다. 특히 `chaincompiler gba` 명령어를 통해 검색, 구성, 실행이 이루어지며, 모든 체인은 게이트(gated), 좌표 주소 지정(coordinate-addressed), 재색인(re-indexed)됩니다. Claude Code, Cursor 등 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, 지식 베이스(kb/)에 평가 노트를 기록하여 정책을 지속적으로 업데이트합니다. 이는 에이전트가 반복 작업에서 일관성과 효율성을 유지하도록 돕습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add sancovp/dinf

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문서

이것은 dinf의 기본 워크플로우인 BanditChain입니다. 모든 작업에서 이 흐름을 따르세요. 함수가 아니라 흐름입니다.

  1. Task — 요청된 내용을 프레임화합니다.
  2. Recall = Select (search → neural-match) — chaincompiler gba search <this-dir> "<query>" 실행 (--scope <coord>로 현재 영역만 검색, --newest로 최신 버전 확인). 결과를 읽고 직관적으로 가장 적합한 것을 선택합니다.
  3. Decide — 적합한 항목이 있으면 → exec 실행. 없으면 → construct 수행.
  4. Construct — chaincompiler gba construct <this-dir> <name> "[Focus] ⇒ [Focus] ⇒ |Converge|" 실행 (게이트 + 좌표 주소 지정 + 재색인; adding-a-skill 규율을 따르며 배치 및 AIOS 실행).
  5. Execute — 선택/생성된 체인을 실행합니다.
  6. Reward — kb/에 등급이 매겨진 노트를 작성합니다. KB와 트리가 곧 정책입니다.

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