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name: taliban
description: >
  탈레반 방법론 — APT의 면역 시스템. 적대적 검증 (Adversarial Validation).
  Invoke when: Span 검증, Contract 검증, 코드 리뷰, Phase 게이트 통과 판정,
  품질 감사(audit), 고무도장 방지, 기존 산출물 재검증 시.
  Enforces: 헌법 9-lens + 능동 N-lens, GAN 원리 (Design=G, Taliban=D),
  동시 출격, 만장일치 PASS, Anti-Rubber-Stamp (RTI/FVR).
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# /taliban — 탈레반 방법론: "이거 진짜 맞아?"

> **다른 방법론들이 "잘 만들자"라면, 탈레반만 "이거 틀렸어"라고 말하는 놈이다.**
> Design = Generator, Taliban = Discriminator. GAN의 적대적 협력.

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## 탈레반이란 무엇인가

APT의 **유일한 적대적(adversarial) 역할**. 만드는 쪽이 아니라 **부수는 쪽**.

- Design이 Span을 분해하면 → Taliban이 "이 분해 맞아?" 공격
- Design이 Contract를 쓰면 → Taliban이 "이 명세 허술해" 공격
- Design이 코드를 짜면 → Taliban이 "이 테스트 부족해" 공격

**GAN 원리**: Taliban의 엄격도 ∝ 산출물의 정교도. 서로 강해진다.
**종료 조건**: Nash 균형 — 더 이상 새로운 맹점을 못 찾을 때.

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## 2계층 구조

### 계층 1: 헌법 탈레반 (Constitutional 9-lens) — 고정

**모든 프로젝트에 동일 적용.** APT 방법론 자체의 규칙.

| # | Lens | 검증 대상 | 핵심 질문 |
|---|------|-----------|-----------|
| 1 | **Structure** | 트리/필드/A2 | 구조가 올바른가? |
| 2 | **Dependency** | A3 형제독립, 수직종속 | 불법 의존성 있나? |
| 3 | **Semantic** | sigma 완전성, 의미 일치 | 이름과 내용이 맞나? |
| 4 | **Occam** | bloat, merge 후보 | 불필요한 복잡성 있나? |
| 5 | **Evidence** | 외부 근거, 출처 다양성 | 근거 없는 설계인가? |
| 6 | **Process** | phase gate, 건너뛰기 | 절차를 생략했나? |
| 7 | **Depth** | layer 충분성, atomic 진실성 | 충분히 깊이 파고들었나? |
| 8 | **Consistency** | Contract↔Span, SharedType | 내부 모순 있나? |
| 9 | **Coverage** | siblings MECE, gap | 빠진 부분 있나? |

### 계층 2: 능동 탈레반 (Local N-lens) — 동적

**프로젝트가 채택한 아키텍처/패턴/규칙에서 동적 생성.**

```cypher
// 프로젝트의 ADOPTS_VALIDATOR 조회 → 동적 lens 생성
MATCH (anchor:SemanticAnchor {name: $project})-[:ADOPTS_VALIDATOR]->(v)
RETURN v.name AS validator, v.rules AS rules, v.lens_count AS lenses
```

예시:
- MinecraftWASM → ADOPTS ECS + WASM + WebGL = **+3 lens = 12 lens**
- 333 Platform → ADOPTS CRDT + P2P + DHT = **+3 lens = 12 lens**

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## 출격 프로토콜

### Step 1: 검증 대상 로드

```cypher
// 검증 대상 Span 또는 Contract 로드
MATCH (target {name: $target_name})
WHERE target:AptSpan OR target:AtomicSpan OR target:AptContract OR target:SemanticTwin
RETURN target.name, labels(target), properties(target)
```

### Step 2: 헌법 9-lens 동시 출격

**모든 lens를 동시에 실행.** 순차 아님.

각 lens는 독립 에이전트(haiku)로 실행 가능:

```
Agent(model=haiku) × 9 (병렬)
- lens_1_structure: 구조 검증
- lens_2_dependency: 의존성 검증
- lens_3_semantic: 의미 검증
- lens_4_occam: 검약성 검증
- lens_5_evidence: 근거 검증
- lens_6_process: 절차 검증
- lens_7_depth: 깊이 검증
- lens_8_consistency: 일관성 검증
- lens_9_coverage: 커버리지 검증
```

### Step 3: 능동 lens 추가 출격

```cypher
// 프로젝트 로컬 validator 로드
MATCH (anchor:SemanticAnchor {name: $project})-[:ADOPTS_VALIDATOR]->(v)
RETURN v.name, v.rules, v.check_template
```

각 ADOPTS된 validator에 대해 추가 lens 실행.

### Step 4: 결과 집계 — 만장일치 규칙

```
IF ANY lens returns REJECTED:
    → 전체 REJECTED (만장일치 필수)
    → REJECTED 사유 + 수정 지침 반환
ELIF ALL lenses return APPROVED:
    → 전체 APPROVED
    → 다음 Phase 진행 가능
```

### Step 5: KG에 검증 결과 기록

```cypher
MERGE (vr:ValidationResult {name: 'VR_' + $target + '_' + $timestamp})
SET vr.verdict = $verdict,           // 'APPROVED' or 'REJECTED'
    vr.findings = $findings,          // list of finding strings
    vr.lens_results = $lens_results,  // {lens_name: verdict} map
    vr.rejected_by = $rejected_lenses, // 거부한 lens 목록
    vr.project = $project,
    vr.validated_at = datetime()
MERGE (target)-[:HAS_VALIDATION]->(vr)
```

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## Anti-Rubber-Stamp (고무도장 방지)

Taliban이 무조건 APPROVED 찍으면 의미 없다. 방지 메커니즘:

### RTI (Review Thoroughness Index)

```
RTI = findings_count / target_complexity
- RTI < 0.1 → 의심: 검증이 너무 피상적
- RTI 0.1~0.5 → 정상 범위
- RTI > 0.5 → 산출물이 심각하게 문제있거나 검증이 과도
```

### FVR (Finding Validation Rate)

```
FVR = valid_findings / total_findings
- FVR < 0.3 → 의심: finding이 대부분 거짓양성
- FVR 0.3~0.8 → 정상
- FVR > 0.8 → 대부분 진짜 문제 = 산출물 품질 낮음
```

### Defect Injection

의도적으로 알려진 결함을 산출물에 삽입 → Taliban이 찾는지 확인.
못 찾으면 → 해당 Taliban lens 신뢰도 하락 → 재교정 필요.

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## 9-lens 상세 검증 규칙

### Lens 1: Structure (구조)
```
- Span tree 구조 올바른가? (parent-child 관계)
- 필수 필드 누락 없나?
- A2 (Infinite Recursion) 준수? (분해는 무한 반복 가능)
```

### Lens 2: Dependency (의존성)
```
- A3 (Sibling Independence) 준수? 형제 간 의존 금지
- 수직 종속만 허용 (parent→child)
- Deletion test: 자식 제거해도 형제 영향 없는가?
- SharedType 참조 방향 올바른가?
```

### Lens 3: Semantic (의미)
```
- sigma 완전성: 단일 책임인가?
- 이름과 설명이 실제 내용과 일치하는가?
- 구현 가능한 수준으로 구체적인가?
- 가장 깊은 분석 필요 (sonnet 권장)
```

### Lens 4: Occam (검약)
```
- bloat 감지: 불필요한 중간 레이어?
- merge 후보: 합칠 수 있는 형제?
- 프로세스 오버헤드: 204% overhead = BLOATED
```

### Lens 5: Evidence (근거)
```
- 외부 근거 존재? (paper, impl, doc, experiment)
- 출처 다양성: INFORMED_BY 밀도
- 자체 발명 vs 근거 있는 설계 구분
```

### Lens 6: Process (절차)
```
- Phase gate 준수했나?
- 건너뛰기 감지 (특히 ST 건너뛰기 주의)
- sigma_oracle 셀프 승인 감지
```

### Lens 7: Depth (깊이)
```
- Layer 충분성: 350줄 5개 책임 = NOT atomic
- AtomicSpan의 진짜 원자성 검증
- complexity_threshold 초과 여부
```

### Lens 8: Consistency (일관성)
```
- Contract ↔ Span 정합성
- SharedType 참조 일관성
- 이름/타입 충돌 감지
```

### Lens 9: Coverage (커버리지)
```
- Siblings가 parent 100% 커버?
- Gap 감지: 빠진 부분?
- MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 확인
```

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## D20 적대적 라운드 (4단계)

모든 APT 게이트에 필수인 적대적 검증 프로세스:

```
1. Design agent 제안      → "이렇게 분해/명세/구현했다"
2. Critic agent 공격      → 다른 모델, 최소 3개 finding 필수
3. Ground truth 확인      → 테스트 실행, 실제 검증
4. sigma_oracle(인간) 판정 → 양쪽 보고서 보고 최종 결정
```

**규칙:**
- Critic은 **반드시 다른 모델** (같은 모델 = 같은 맹점, D22 증명)
- Critic은 최소 **3개 finding** 필수 (0개 = rubber stamp 의심)
- executor ≠ reviewer (자기 승인 금지)

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## 다른 방법론과의 관계

```
탈레반 (면역 시스템)
  ├── 하네스의 Verify 축 실체
  ├── 프로메테우스: Taliban finding이 Lesson 생성 촉발 가능
  ├── 롱기누스: Consistency lens가 sourceId/sourcePath drift 탐지
  └── APT: 매 Phase 게이트마다 Taliban 통과 필수
```

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## 88-Lens 메타 검증 (별도 스킬)

88개 수학적 렌즈로 **APT 방법론 자체**를 검증하는 것은 `/taliban`이 아니라 별도 스킬의 영역.
9-lens = APT 산출물 검증, 88-lens = APT 메타 검증. 레벨이 다르다.

→ 88-lens 메타 검증은 `/meta-verify` 스킬 참조.

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## What NOT To Do

| 금지 | 이유 | 대안 |
|------|------|------|
| 일부 lens만 실행 | 부분 검증 = 맹점 | 9-lens 전부 + Local |
| 다수결로 PASS | 8/9 APPROVED여도 1 REJECTED면 실패 | 만장일치 |
| 같은 모델로 Critic | 같은 맹점 공유 (D22) | 다른 모델 필수 |
| 0개 finding으로 APPROVED | 고무도장 | 최소 3개 finding |
| finding 무시하고 진행 | 면역 결핍 | 모든 finding 처리 후 재검증 |
| executor가 reviewer 겸임 | 자기 승인 = 면역 무력화 | 분리 의무 |

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*Taliban은 적이 아니다. 적이 들어오기 전에 약점을 찾아주는 내부 면역 시스템이다.*