Brain rule · compiler

AI 에이전트 시스템 메모리는 보통 vector DB. 의미 불명 + 검색 비용 + 인간이 못 읽음. NeuronFS 는 filesystem 그대로 메모리로 쓰는 OSS (내가 author X). 운영자가 메모리를 직접 보고 수정 가능 = production 운영에 매력적.

• 01NeuronFS 본체 = filesystem-native + Git diffable + Go zero deps + MIT (원 저자 작업)
• 02내 personal fork = 결제 사고 패턴 / 22 에이전트 페르소나를 hierarchical rule 로 import 하는 adapter
• 03운영 컨텍스트 (OOM / webhook 사고 / 회사 뉴런 sequence) 를 neurons 로 자동 변환 ingestion script
• 04정직 = 본체 author X. production adopter + 사용 사례 + upstream feedback

filesystem-native 메모리는 (1) 운영자가 메모리를 직접 검토·수정 가능, (2) Git diffable 로 변경 이력 자연 보존, (3) Go 단일 바이너리로 운영 단순. 운영 메모리에 production 적용 시 vector DB 대비 *명료성·유지보수성* 우위. *adopter* 톤이 정직 — 본체 author 인 척하면 회고 자체가 거짓.

• 01본인 author X — 정직 표기 필수
• 02운영 메모리는 실제 사고 회고 기반 (synthetic X)
• 03회사 뉴런 sequence + 22 페르소나 메모리를 hierarchical rule 로 변환 필요
• 04upstream OSS 와 호환성 유지 — fork 가 깨지면 본체 업데이트 흡수 불가

• NeuronFS 본체 author X 명시 — *adopter* 톤 유지

  buy마케팅 매력 ↓ → 정직성 ↑

• Personal fork (~600 LOC) — 결제 사고 패턴 / 22 페르소나를 hierarchical rule 로 import 하는 adapter

  buy본체 미수정 → upstream 기여 한정적이지만 호환성 유지

• 운영 컨텍스트(OOM / webhook 사고 / 회사 뉴런 sequence) → neurons 로 자동 변환 ingestion script

  buy일회성 script → 운영 메모리 마이그 완료

운영 메모리 일부 NeuronFS 로 마이그. 본체 author 한테 production 적용 사례 피드백 송신 (upstream feedback). adopter 로서 *production 사용 사례* 가 검증된 부분.

운영 메모리 일부를 NeuronFS 로 마이그. 본체 author 한테 production 적용 사례 피드백 송신.

*adopter* 톤은 마케팅 측 약하지만 *정직성* 측 강함. 본인 author 인 척하면 회고 자체가 거짓. 사고 회고를 *영구 룰* 로 박는 사이클이 진짜 가치 — OSS 본체가 그 가치를 가능하게 한 만큼, *production user + 실 적용 사례 + upstream feedback* 결로 박힘.