다른 에이전트에게 의뢰한 프로젝트 전반 검토 결과.
긍정적 평가는 생략하고 개선이 필요한 지점만 기록한다.
대상 문서: BACKGROUND.md, CLAUDE.md, IMPLEMENTATION.md, 참고/SGS
주요 지적 사항:
§1 BACKGROUND.md
- 학원 관리 서비스 예시의 부적절성
- 「사람과 달리」 비교의 사실 오류
- 결론의 빈약함, Timeliness argument 부재
§2 CLAUDE.md
- 향후 연구 중 HTTP/3 선택 이유 미명시
- 게이트웨이 novelty 불분명
- P0 목표의 현실성·리스크 관리 부재
- 처리 위치 일관성 부재, CPU/Memory 측정 방법 부실
- 인터셉터 observer effect 논의 부재
- Lossy 조건이 1%로 약함, AI Agent 시나리오의 Payload Size 부적절
§3 IMPLEMENTATION.md
- quic-go + gRPC transport 호환성 리스크 미언급
- MQTT/CoAP 어댑터 설계 모호
- 라우팅 룰 형식 미정의, golangci-lint 설정 부재
§4 공통/구조적
- 두 시나리오 동일 스택의 정당화 부재
- Novelty claim 취약 (단순 QUIC 적용으로 보임)
- 통계적 유의성·반복 횟수 계획 부재
- 위험 관리 부재
- BACKGROUND/CLAUDE 1절 중복
가장 시급한 5가지 과제 (요약):
1. quic-go + gRPC transport 호환성 PoC 검증
2. Novelty 재정의 (domain-specific empirical study)
3. 게이트웨이 아키텍처의 기여 재검토
4. 실험 설계 강화 (Lossy 다양화, 반복 횟수, AI Agent KPI)
5. 위험 관리 문서화
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
