Review 는 별도 Program 이야

review 에는 “다시 꼼꼼히 봐”보다 강한 경계가 필요해. authoring session 은 intent, shortcut, explanation 을 들고 있어서 자기 선택이 필연처럼 느껴져. 별도 reviewer executable 은 cold 로 시작하고 frozen artifact 와 approved gate 를 받아 attribution 가능한 결과를 만들어.

program boundary 는 운영에서도 중요해. workshop 이 command identity, 시작과 끝, output artifact, availability failure 를 기록할 수 있어. web chat 이나 흉내 낸 persona 는 필요 없어. reviewer 에 지원 command surface 가 없으면 round 를 발명하지 말고 unavailable 이라고 해야 해.

independence 는 model 신화가 아니라 context 와 role 문제야. 다른 model family 도 leading prompt 를 받을 수 있고, 같은 vendor 도 쓸 만한 cold executable 을 줄 수 있어. reviewer request 는 구체 defect, location, consequence, blocker/observation classification 을 요구해야 해.

판단 책임은 author 에 남아. review output 은 evidence 지 automatic patch queue 가 아니야. independent reviewer 도 자신 있게 틀릴 수 있으니 finding 마다 repair 전에 artifact 와 task contract 에 맞춰 검증해야 해.

실행하고, 잡고, attribution 해

known capability registry 로 reviewer command 를 만들고, prompt file 을 넘기고, output 을 오래가는 review artifact 로 잡고, failure 를 empty result 와 다르게 기록해. untrusted task text 로 shell dispatcher 를 손으로 만들면 안 돼.

그다음 output 을 claim 으로 읽어. actionable analysis 가 없는 review 도 request 와 artifact 를 실제로 inspect 했다면 clean 일 수 있어. unavailable 이거나 malformed run 은 clean review 가 아니야.

independence 는 cold artifact 와 separate process 에서 시작해. reviewer 는 approved gate, exact files, evidence claim 을 받되 author 의 live reasoning stream 을 이어받지 않아. 그래야 author 눈에는 이미 익숙해져 지나치는 contradiction 을 새로 발견할 가능성이 생겨.

Code

Capture a reviewer as a distinct subprocess·python

import subprocess

result = subprocess.run(
    ["python", "-c", "print('BLOCKER: missing acceptance evidence')"],
    check=True,
    text=True,
    capture_output=True,
)
review = {"executor": "python-demo", "status": "complete", "output": result.stdout.strip()}
assert review["output"].startswith("BLOCKER:")
print(review)

Review 는 별도 Program 이야