Ouroboros
내 한 줄 (Feynman)
모호성을 점수로 매겨 인터뷰를 반복하며 idea 를 immutable 한 spec 으로 결정화하는 워크플로우.
자세히
Ouroboros 는 Self-Improving AI Workflow System 으로, 사용자의 idea 를 ambiguity-score 0.2 이하로 끌어내릴 때까지 소크라테스식 인터뷰를 반복한 후, 그 결과를 immutable Seed (YAML 스펙) 로 결정화한다.
어원은 자기 꼬리를 무는 뱀 — 자신을 반복하며 정제하는 무한 고리. 그래서 evolve loop (double-diamond 의 발산-수렴 두 사이클) 가 자연스럽다.
핵심 가치: 답을 주지 않고 답을 끄집어낸다. Claude 가 사용자 vision 을 추측해서 implementation 으로 갈 때 흔히 발생하는 모호성 — "X 가 정확히 뭔지" / "Y 와 어떻게 다른지" / "Z 의 경계가 어디인지" — 를 인터뷰로 명확화.
어떻게 쓰는가
설치 + setup:
uv tool install 'ouroboros-ai[claude]'
ouroboros setup --runtime claude
인터뷰 시작:
ouroboros init start "your idea here"
# Ambiguity ≤ 0.2 도달 시
ouroboros run
Claude 안에서 MCP tool 로 호출도 가능:
"ouroboros 인터뷰 시작해줘"
→ mcp__ouroboros__ouroboros_interview 자동 발동.
사용 시점
- 새 프로젝트 초기 스펙 정립
- 기존 프로젝트의 대규모 방향 전환 (아키텍처 재설계)
일상 작업 (PR, 버그 fix, 기능 추가) 에는 쓰지 말 것 — 인터뷰 오버헤드가 크다. dev-pack docs/ai-workflow-guide.md § 2 의 판단 기준표 참조.
처음 만난 에피소드
📅 2026-05-25 — lexicon 사이트 시작한 날
설치한 후 첫 인터뷰가 이 사이트의 스펙 (8 round, ambiguity 0.42 → 0.089) 을 만들었다. 메타적인 첫 경험.