한국어 | English
새벽 3시에 당신의 사이드 프로젝트를 운영하고, 아침에 검토할 작은 PR을 열고, 당신이 실제로 머지하는 PR에 맞춰 스스로 재조준합니다.
매 사이클 끝에 출력되는 화면입니다 — cron 작업·라운드로빈 루프·스킬 팩 그 무엇도 만들 수 없는 단 하나의 아티팩트. 이유는 LEARN 라인, 당신의 머지/리젝트 결정으로부터 재조준하는 그 줄입니다:
/ooda-status --share로 언제든 최신 카드를 다시 렌더할 수 있습니다.
텍스트가 편하신가요? 같은 Cycle Card입니다.
┌─ fwd.page · OODA-loop cycle #152 ────────────── 2026-04-14 03:14 UTC ─┐
│ │
│ OBSERVE 4 domains · test_coverage dropped 91% → 84% overnight │
│ ORIENT flaky-retry pattern confirmed (3rd time); coverage now │
│ the most stale + highest-signal domain │
│ DECIDE test_coverage won (score 11.3) · confidence 0.74 · gate ✓ │
│ ACT opened PR #29 — "wrap flaky network suite in retry" │
│ └ Risk Tier 1 · 2 files · draft — you merge │
│ LEARN 🔭 you rejected PR #28 yesterday → │
│ service_health confidence 0.74 → 0.54 ↓ │
│ (reject −0.2, 2× faster than a merge's +0.1) │
│ 🔭 lens re-aimed → flaky-alert threshold 0.30 → 0.25 │
│ COST +$0.04 · $0.38 today · hard cap $10 (auto-HALTs on breach) │
│ │
│ HALT: inactive · Level 2 (Full observation) │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
당신의 살아있는 사이드 프로젝트를 위한 자율 운영(operations) 레이어 — 무엇이 중요한지 판단하고 당신이 승인하는 작은 PR을 제안합니다. 지휘권은 당신에게: 제안하고, 당신이 머지하거나 리젝트하고, 모든 변경은 한 번에 되돌릴 수 있는 독립 PR이며, 당신의 결정에서 재조준합니다. (auto-merge는 opt-in이고 저위험 티어만, Level 3에서만 — 켜기 전엔 꺼져 있습니다. 나쁜 배포 시 auto-revert도 opt-in.)
루프 엔지니어링, 그리고 스코어보드. 2026년의 전환은 프롬프트하기에서 검증 가능한 목표에 도달할 때까지 도는 루프를 설계하기로 옮겨갔습니다. OODA-loop이 그 루프(Observe→Orient→Decide→Act→Reflect, 스케줄 기반)입니다.
/ooda-setup에서 프로젝트의 미션을 한 번 입력하면, 이후 루프가 그것을 향해 자율주행합니다 — Decide가 미션 정렬 작업으로 끌리고, 오프미션 distraction은 후순위로 밀리며, 목표 달성 시 헛돌지 않고 유휴합니다. 그리고 드물게도 실제로 일하고 있는지 측정합니다: 매 사이클quality_multiplier,/ooda-status --scorecard가 Loop Value Score·미션 적중률·헛도는율·A–F 등급을 보여줍니다. 측정할 수 없는 루프는 그냥 열린 청구서일 뿐입니다.이 동작들은 경험적으로 튜닝됐습니다 — 3개 시뮬레이션 프로젝트(
tests/sim/)에 대해 8회 측정 반복, 스코어보드가 개선될 때만 변경 채택(tests/sim/RESULTS.md). 미션 인지만으로 목표 완수 +14~40pp.
증거 (저자 측정 — 직접 파일럿 권장): 두 개의 실제 프로젝트가 연속 운영. fwd.page (운영 중인 URL 단축 서비스)는 152사이클 → PR 28개, 24개 머지(86%), Lynceus (국정감사 자동화)는 119사이클 관찰 레벨(아직 PR 없음). 샌드박스에서는 9개 언어/프레임워크 스택에 걸쳐 60사이클, PR 36개, 컴파일·테스트 실패 관측 0건으로 깨끗하게 돌았습니다.
$6,000짜리 서프라이즈를 줄 수 없습니다. touch agent/safety/HALT 하나로 모든 게 즉시 멈춥니다. 모든 변경은 한 번에 되돌릴 수 있는 작은 PR(최대 20파일 / 500줄). 자기 안전 규칙은 건드리지 못합니다. 전형적 비용은 ~$1–2/day이고, 하드 일일 cap(기본 $10)을 넘기는 순간 자동으로 HALT를 생성합니다. 첫 사이클과 Level 0은 관찰만 합니다.
Claude Code 필수. 모든 명령어(
/ooda-setup,/evolve등)는 Claude Code 슬래시 커맨드입니다.
설치 (택 1):
# 방법 A: Claude Code 플러그인 (권장)
/plugin marketplace add mataeil/OODA-loop
/plugin install ooda-loop
# 방법 B: Git으로 전역 설치
git clone https://github.com/mataeil/OODA-loop.git ~/.ooda-loop
~/.ooda-loop/install.sh명령어 표기 (한 번만 읽기). 이 README는 bare 형태(
/evolve,/ooda-setup,/ooda-status)로 씁니다 — **git/symlink 설치(방법 B)**가 노출하는 형태입니다. **플러그인(방법 A)**으로 설치했다면 Claude Code가 모든 스킬에 네임스페이스를 붙이므로ooda-loop:를 접두하세요:/ooda-loop:evolve,/ooda-loop:ooda-setup,/loop 4h /ooda-loop:evolve. 스킬·동작은 동일, 접두사만 다릅니다. (/help로 내 설치가 노출하는 정확한 이름 확인 가능.)
프로젝트에 설정:
cd your-project/
/ooda-setup # 스택 자동 감지, config 생성
/evolve # 첫 사이클 (관찰만)
/ooda-status # 결과 확인
/ooda-status --share # 공유용 Cycle Card/ooda-setup이 프로젝트에 config.json과 agent/state/를 생성합니다. 관찰 중에는 소스 코드를 절대 수정하지 않습니다. 당신이 말하기 전까지 아무것도 바꾸지 않습니다. Level 0은 관찰만. Level 3에서 PR을 엽니다.
"자율 에이전트" 프로젝트는 많이 보셨을 겁니다. 정직한 지도를 그려봅니다.
| 무엇을 하나 | 차이점 | |
|---|---|---|
| 코드 생성 에이전트 (Aider, Cline, OpenHands, Devin) | 명령하면 코드를 쓰고 PR에서 멈춤 | OODA-loop은 무엇을 할지 정하고 당신의 살아있는 프로젝트를 계속 돌림 — 일회성 코드젠이 아니라 운영 |
| 라운드로빈 루프 (continuous-claude / "Ralph" 루프) | 같은 프롬프트를 영원히 재실행 | OODA-loop은 재조준함: 당신의 머지/리젝트로 갱신되는 도메인별 confidence, RICE 우선순위 백로그, 학습된 임계값 — 매 루프 초기화하지 않음 |
| 자기재작성 에이전트 (ouroboros류) | 스펙터클을 위해 자기 소스를 재작성 | OODA-loop은 의도적 정반대: HALT 파일·보호 경로·cost ledger·관찰 전용 첫 사이클 + 그들에겐 없는 271 실제 프로덕션 사이클 |
| 설정 / 스킬 팩 | 코딩용으로 에이전트를 설정 | OODA-loop은 배포된 프로젝트를 Level 0→3 점진 자율 + 학습 루프로 운영 |
이들 중 누구도 위 카드의 LEARN 라인을 보여줄 수 없습니다. 그게 쐐기(wedge)입니다.
당신은 코드를 읽는 사람이니, 솔직하게 말합니다.
OODA-loop의 학습은 결과 기반 휴리스틱 재조준(outcome-driven re-orientation) 이지 머신러닝이 아닙니다. gradient도, fitness function도, 학습된 모델도 없습니다. 실제로 일어나는 일은:
- Confidence는 당신의 결정에 따라 도메인별로 움직입니다: PR을 머지하면 +0.1, 리젝트하면 −0.2. 나쁜 베팅은 좋은 베팅이 보상받는 것의 2배로 벌받습니다.
- Adaptive Lens (
agent/state/{domain}/lens.json)는 학습된 임계값·포커스 항목·발견된 신호를 축적합니다. 새 학습은 잠정적으로(confidence 0.3) 시작해 반복 확인 후에만(0.6) 활성화됩니다. 반증 증거는 확증 증거가 쌓이는 것보다 2배 빠르게 감쇠합니다 — 잘못된 교훈은 빨리 죽습니다. 각 변경은lens_changelog.json에 추가되어 LEARN 라인은 항상 감사 가능합니다. - 3-tier 메모리: 최근 20개 결정 → 주간 episode 요약 → 영구 principles로 캐스케이드.
- 언어 자기비평 (Reflexion 방식): 매 결정 사이클마다 에이전트가 한 줄 교훈 — 무엇을 했고 결과가 예상과 맞았는지 — 을 적어
reflections.json에 저장하고, 관련된 과거 교훈을 다음 Orient에 재주입합니다. 모델이 다시 읽는 텍스트일 뿐, 훈련이 아닙니다.
이것을 proto-evolution으로 보세요: 언어 자기교정을 통해 실제 결과로부터 조정되는, 명시적이고 검사 가능한 제어 루프 — RL도, gradient 갱신도 아닙니다. 우리는 "재조준했다", "조정했다", "후순위로 내렸다"라고 말하지 "훈련했다"거나 "가중치를 학습했다"고 말하지 않습니다. 모든 숫자는 당신이 읽고 감사할 수 있는 평문 JSON에 있습니다. 그 정직함이 핵심입니다: 검사할 수 있는 루프라야 신뢰할 수 있습니다.
루프 엔지니어링 정설은 단호합니다: 결과 신호가 없는 루프는 "100사이클 돌았다"와 "프로젝트를 100번 개선했다"를 구분하지 못한다. 대부분의 에이전트 하네스는 활동만 보고합니다 — 돈 사이클 수, 연 PR 수, 쓴 비용. OODA-loop은 결과를 측정합니다.
- Outcome Record (
outcomes.json, 매 사이클, 결정론적·모델 호출 없음): 각 사이클이 실제로 한 일로quality_multiplier를 받습니다 —1.0PR 머지+유지 ·0.8머지 ·0.5PR 생성 ·0.2실질 산출 ·0.0헛돔.result: success는 스킬이 돌았다는 뜻일 뿐, 이 점수가 도움이 됐는지를 잡습니다. - Loop Scorecard —
/ooda-status --scorecard: Loop Value Score(헤드라인 단일 숫자)·완수율·헛도는 사이클 비율·PR 머지&유지율·큐 해소율·성공당 비용, 그리고 목표 진척과 학습 루프 건강(갭 해소율·교훈 적용율) + working/partial/stalled 판정. - Maker ≠ Checker. 결정론 점수가 ground truth(조작 불가).
config.eval을 켜면 별도 모델이 각 사이클이 선언된 목표를 달성했는지 독립적으로 채점합니다 — 두 번째 의견일 뿐, 덮어쓰기가 아닙니다 (작성자가 자기 채점을 하지 않음). - 검증 가능한 목표.
goals.json에metric_command가 있는 done-condition을 적으면 루프가 그것을 향해 돌고 스코어보드가 진척을 보여줍니다 (루프 엔지니어링 규칙 #1: 루프 시작 전에 머신체크 가능한 목표를 적어라).
모든 지표는 평문 JSON 상태에 대한 결정론적 함수이며, CI가 검사하는 동일한 레퍼런스 스크립트(scripts/loop_scorecard.py, scripts/score_outcome.py)입니다. 직접 읽어보세요 — 거짓말하지 않습니다.
한국전쟁 F-86 조종사였던 John Boyd는 이후 20여 년에 걸쳐 왜 어떤 조종사가 공중전에서 이기는지 풀어냈습니다. 그 답은 — 1970~90년대에 정련된, 조종석을 떠난 한참 뒤의 것 — 더 빠른 비행기가 아니라 연속으로 돌며 매 결과가 다음을 갱신하는 의사결정 사이클이었습니다: 관찰(Observe), 정향(Orient), 결정(Decide), 행동(Act).
Boyd의 진짜 통찰은 Orient였고, 그의 실제 다이어그램(The Essence of Winning and Losing, 1995)은 4개 박스의 원이 아닙니다. 하나의 큰 Orient 블록 — 유전적 유산, 문화적 전통, 이전 경험, 새 정보, 분석 & 종합 — 과, Orient로부터 Observe와 Act 양쪽으로 뻗는 Implicit Guidance & Control 화살표로 이루어져 있어, 잘 정향된 행위자는 explicit Decide를 우회해 관찰과 행동을 거의 동시에 할 수 있습니다. Orient는 루프의 무게중심(center of gravity)입니다: 관찰·결정·행동을 빚어내고, 모든 결과에 의해 다시 빚어집니다.
대부분의 AI 에이전트(ReAct / 툴콜 루프)는 구조적으로 Decide→Act + 덧붙인 메모리라 거의 Orient하지 않고 실행 간 학습도 거의 안 합니다. OODA-loop은 Orient를 앞세웁니다: 매 사이클 PR 결과를 검토하고, confidence를 갱신하고, 교차사이클 memo를 적용하고, 패턴을 탐지하고, 세계 모델을 조정합니다.
우리는 Boyd Orient 단계의 정신을 구현합니다 — 결과 기반 재조준과 implicit fast-path(중대 알림은 스코어링을 우회). 그의 인식론 전체(Boyd의 destruction-and-creation 종합, 암묵적 문화 레퍼토리, 유전적 유산 유비)를 구현한다고 주장하지 않습니다. 진짜는 Osinga, Science, Strategy and War와 Richards의 해부를 읽으세요.
cron 작업은 100일째에도 1일째와 같은 로직을 돌립니다. OODA 루프는 재조준합니다.
1일차. /ooda-setup이 스택을 감지하고 config를 작성. 첫 /evolve는 관찰 전용 — 보고, 발견한 것을 기록하고, Cycle Card를 출력하고 넘어갑니다.
3일차. 몇 사이클 후. 관찰이 서로를 확증하며 confidence가 오릅니다. Level 1로 — 커버리지 추적 추가, 여전히 코드 변경 없음.
7일차. Level 2. 전체 백로그 추적, RICE 스코어링, 리포트, 당신이 머지하는 draft PR. Adaptive Lens가 학습을 시작 — 늘 통과하는 헬스체크는 후순위로, flaky 패턴은 더 빨리 플래그됩니다.
30일차. Level 3(의도적 opt-in). 최고점 백로그 항목을 골라 코드를 쓰고, 테스트를 돌리고, 당신의 아침을 위해 PR + Cycle Card를 남깁니다 — 설계상 작게(최대 20파일/500줄). auto-merge는 당신이 명시적으로 켠 저위험 티어만, 보호 경로는 절대 auto-merge 안 됨. 새벽 3시에 지켜보며 당신이 오전 9시에 알아챌 것을 알아채고, 당신이 머지하는 것에서 재조준합니다.
실전 자기교정. 9개 스택 60사이클에 걸쳐 에이전트는 컴파일·테스트 실패 관측 0건으로 PR 36개를 열었습니다. 자기 변경 하나가 커버리지 회귀를 일으키자, 그 하락을 탐지하고, 기존 모든 작업보다 높게 랭크된 수정 액션을 생성해, 다음 사이클에 고쳤습니다. 자기 행동의 결과를 관찰하고 적응합니다.
모든 /evolve 실행은 하나의 완전한 OODA 사이클입니다:
- Safety — HALT 파일 확인. 사이클 간격 확인. 락 획득(자동 만료).
- Observe — 모든 도메인 상태, GitHub PR/이슈 상태, 외부 신호를 읽고 Adaptive Lens 로드.
- Orient — 패턴 탐지, PR 결과로 confidence 갱신, 액션 큐 동기화, memo/intervention 적용, 세계 모델 요약 작성.
- Decide — 모든 도메인 스코어링. 긴급 신호·목표 적용. confidence 게이트. Implicit Guidance: 중대 알림이나 안정적 고신뢰 패턴은 스코어링을 우회(Boyd의 Orient→Act 지름길).
- Act — 승리 스킬 실행. PR 리스크 티어 처리(auto-merge / 수동 / 사람 리뷰). 파괴적 단계마다 HALT 재확인.
- Reflect — 스킬 갭 갱신, memo 작성, 액션 추출, Adaptive Lens 갱신, 메모리 캐스케이드.
- Cycle Card — 학습한 한 가지를 포함한 공유용 요약 렌더. (
--dry-run에선 생략.)
도메인 스코어링: score = staleness + dampened_alert + (goals × 0.3) + (confidence × 0.2) + memo + balance_penalty. 로그 staleness, 알림 댐퍼, 엔트로피 밸런스 페널티가 한 도메인의 독점을 막습니다. 전체 용어집과 공식은 CONCEPTS.md, 릴리스 노트는 CHANGELOG.md 참고.
| 명령어 | 단계 | 하는 일 |
|---|---|---|
/scan-health |
Observe | 헬스 엔드포인트 확인, 이상 탐지 |
/check-tests |
Detect | 테스트 실행, 커버리지 추세 추적 |
/plan-backlog |
Strategize | GitHub 이슈 RICE 스코어링 |
/run-deploy |
Execute | 배포 워크플로우 트리거 |
/dev-cycle |
Support | 전체 구현 파이프라인 |
/ooda-setup |
Wizard | 3단계 프로젝트 설정 |
/ooda-config |
Wizard | 설정 조회·수정 |
/ooda-status |
Wizard | 상태 대시보드 (--orient, --share) |
/ooda-skill |
Wizard | 도메인 스킬 생성·비활성·활성 |
/evolve |
Meta | 완전한 OODA 사이클 1회 (또는 /loop 4h /evolve) |
스킬 생성. /ooda-skill create scan-market을 실행하고 3–5개 질문에 답하면 Adaptive Lens 통합이 포함된 완전한 프로젝트별 SKILL.md를 생성합니다. 시장 조사·UX 감사·경쟁사 모니터링 템플릿은 templates/skill-generators/에 있습니다.
Level 0에서 시작하세요. 관찰이 신뢰되면 올리세요.
| Level | 이름 | 무슨 일이 일어나나 |
|---|---|---|
| 0 | 관찰만 | 1 도메인. 관찰 전용. PR 없음. |
| 1 | 관찰 + 테스트 | 2 도메인. 커버리지 추적 추가. |
| 2 | 전체 관찰 | 모든 도메인. 리포트, 스코어링, lens 학습. (PR은 Level 3부터.) |
| 3 | 자율 | 구현 활성화. 저위험 변경만 auto-merge (opt-in). |
레벨 건너뛰기(예: 0 → 3)는 새 레벨에서 3사이클 관찰 전용 쿨다운을 강제합니다. /ooda-config level 2.
한 사이클이 /evolve입니다. 연속 운영은 그저 /evolve를 스케줄에 태우는 것 —
안전장치가 정확히 이 시나리오를 위해 설계되어 있습니다:
# Claude Code 세션 안에서 — 반복 루프
/loop 4h /evolve
# 또는 cron / CI에서 headless로
0 */4 * * * cd /path/to/project && claude -p "/evolve"무인 운영이 안전한 이유 — 루프는 폭주하지 않고 멈추는 쪽으로 실패합니다:
- 중복 방지 — 락 파일이 동시 실행을 건너뛰고,
min_cycle_interval_minutes가 너무 이른 틱을 깨끗하게 스킵(락도 해제)합니다. - 크래시 자가복구 — 죽은 사이클은 스스로 복구됩니다: stale 락이 만료되고(
lock_timeout_minutes, 기본 30분) 크래시 복구가 미완료 사이클을 리셋, 다음 틱이 정상 진행. 수동 정리 불필요. - 실패 차단기 — 연속 스킬 오류
max_silent_failures회(기본 3)면 자동 HALT. - 포화 차단기 — 성과 없는 관찰 사이클 15회면 자동 HALT (5회 경고, 10회 부스트).
- 비용 차단기 — 일일 상한 초과 시 자동 HALT; 비용 장부가 손상되면 fail-closed.
- 스위치는 하나 — 모든 차단기가 같은 HALT 파일로 수렴하며, 사람이 지우기 전까지 아무것도 재개되지 않습니다.
기본적으로 안전합니다. Level 0은 PR을 만들 수 없습니다. Level 3는 의도적 opt-in이 필요합니다.
- HALT 파일 —
touch agent/safety/HALT로 모든 게 즉시 멈춤. 파괴적 행동(push, merge, deploy)마다 재확인. - 보호 경로 —
agent/safety/*,skills/evolve/*,agent/contracts/*는 절대 수정·auto-merge 불가. 자기 규칙을 재작성할 수 없음. - Confidence 게이트 — 0.6 미만 행동은 스킵 또는 강등.
- PR 제한 — PR당 최대 20파일, 500줄. config에서 강제.
- 하드 cost cap — 일일 API 비용을
cost_ledger.json에 추적.cost.daily_limit_usd($10 기본) 초과 시 자동 HALT 생성, 80%에서 경고. 00:00 UTC 리셋. ledger 누락 시 fail-closed. - 롤백 — 선택적 사전 체크포인트; auto-merge 후 헬스 실패 시 자동 revert (opt-in,
enable_rollback, 기본 꺼짐). - Adaptive Lens 안전 — 나쁜 학습은 좋은 학습보다 2배 빠르게 감쇠; lens 손상 시 기본 동작으로 폴백.
전체 위협 모델은 SECURITY.md 참고.
OODA-loop은 특정 스택에 묶인 코드 생성기가 아니라 사고 프레임워크입니다. 스킬은 당신의 테스트 출력을 읽고, 엔드포인트를 확인하고, 이슈를 스코어링합니다 — 언어는 상관없습니다. 9개 환경에서 검증: Python + FastAPI, Python 라이브러리, Go + net/http, Node + Express, Node CLI, TypeScript CLI, React + Vite, Rust, Bun + Hono.
두 개의 프로덕션 배포가 실세계 데이터를 지속적으로 프레임워크에 환류합니다:
| 배포 | 도메인 | 사이클 | PR |
|---|---|---|---|
| fwd.page | URL 단축 | 152+ | 28 (24 머지, 86%) |
| Lynceus | 국정감사 | 119+ | 0 (Level 2 — 관찰만) |
이 프로젝트들은 프레임워크가 수정하지 않는 참조 데이터 소스입니다. 그들이 드러낸 모든 개선은 상류로 반영되어 다음 다운스트림 프로젝트가 공짜로 누립니다. v1.2.0 라인은 271 프로덕션 사이클에서 증류했습니다: Orient 레이어가 실제로 학습(principles 추출, lens 사전 초기화), cost-ledger 무결성 게이팅, 프로덕션에서 승격된 primitive(season modes, active context, rotation). CHANGELOG.md 참고.
숫자에 대하여. "86% 머지"와 샌드박스 결과는 저자가 측정한 값이고, 프로덕션 사이클 데이터는 메인테이너 본인의 배포에서 나온 것입니다. Level 1–2로 일주일 직접 파일럿 해보세요 — 그게 정직한 검증이고, 당신의 숫자를 듣고 싶습니다. 엔진을 어떻게 검증하는지(그리고 아직 안 된 것)는 TESTING.md 참고.
/ooda-setup이 config.json을 자동 생성합니다; /ooda-config 또는 직접 편집. 주요 섹션: project, domains, safety, confidence, scoring, progressive_complexity, signals, memory, output(Cycle Card on/off), notifications($ENV_VAR만), cost.
비용. 관찰 사이클당 ~$0.02–0.05, 구현 사이클당 ~$0.05–0.10. 30분 간격이면 연속 Level 2 운영이 대략 $1–2/day — 하드 일일 cap($10 기본) 초과 시 자동 HALT. 주석 달린 스키마는 config.example.json 참고.
| 문제 | 해결 |
|---|---|
[SKIP] Another evolve cycle is running |
오래된 락. agent/state/evolve/.lock 제거(30분 후 자동 정리). |
[SKIP] Too soon |
min_cycle_interval_minutes(기본 30) 대기, 또는 중대 알림으로 우회. |
All scores below 0.5 |
아직 주의 필요한 도메인 없음. 초기 사이클엔 정상. |
| Confidence 0.7에 고정 | Level < 3에선 관찰 micro-adjustment 자동 적용. Level 3에선 PR 머지/리젝트. |
/evolve가 도메인 스킵 |
config의 status 확인 — available은 스킬 미생성(/ooda-skill create <name>). |
| 비용 한도 도달 | cost_ledger.json 확인. 00:00 UTC 리셋, 또는 cost.daily_limit_usd 상향. |
환영합니다: 새 도메인 스킬, 스코어링 개선, 통합, 문서. 스킬 작성 가이드와 3-tier 기여 모델은 CONTRIBUTING.md 참고.
/plugin marketplace add mataeil/OODA-loop
/plugin install ooda-loop
cd your-project && /ooda-setup
당신이 지휘권을 쥔 오퍼레이터를 사이드 프로젝트에 붙이세요. Level 0에서 시작하세요. 관찰만 합니다.
MIT — LICENSE 참고