Omd Lab 02 Design Harness skill

OmD Lab #02 — Design Harness Refinement

omd:harness의 정교화 작업을 위한 실험실. 동일한 design task를 서로 다른 하네스 설정 (v1, v2, v3, ...)으로 돌려서 품질·비용·실패모드를 비교한다.

왜

Lab #01이 "DESIGN.md 유무"의 영향을 봤다면, Lab #02는 하네스 자체의 설정(prompt 변형, persona pool, eval rubric, asset 정책 등)이 산출물에 미치는 영향을 본다.

디렉토리 구조

skills/omd-lab-02-design-harness/
├── SKILL.md                       (this file)
├── playbooks/
│   ├── v1.md                      (현재 baseline — first full implementation)
│   ├── v2.md                      (다음 실험 가설)
│   └── ...
├── runs/
│   ├── v1-run-<ts>-<slug>/        ← omd:harness가 v1 설정으로 돌린 산출물 전체
│   ├── v2-run-<ts>-<slug>/
│   └── ...
├── compare/
│   ├── README.md                  (어떤 task로 어떤 v를 비교했는가)
│   └── <task-id>/
│       ├── index.html             (v1 vs v2 vs v3 동시 비교 뷰)
│       └── metrics.json           (집계 비교 지표)
└── postmortem-aggregate.md        (전 v 누적 학습)

Lab Run 프로토콜

새 v 정의 (Lab 운영자 — 사용자 또는 Claude)

1. playbooks/v<N>.md 작성. 가설을 한 줄로:

   ## Hypothesis
   v2 raises persona ABANDON budget from 3s → 5s, expecting fewer false-abandon and more useful friction signal.
   

2. v이 v과 바꾸는 것 정확히 명시. 1개 변수만 바꾸는 게 원칙.
3. 변경 점이 sub-agent 프롬프트에 있으면 playbooks/v<N>/agents-overrides/*.md로 patch 보관.

Lab Run 실행

# 운영자가 수동 실행
omd harness "<task>" --lab v2
# 또는 사용자가 자연어:
# "이 task를 lab v2 설정으로도 돌려서 v1과 비교해줘"

--lab v<N>이 들어오면:

• runs/v<N>-run-<ts>-<slug>/ 디렉토리에 산출물 적재
• v의 agent overrides가 있으면 그걸 임시로 .claude/agents/에 덮어씌운 채 실행 (run 종료 시 원복)
• run.log에 lab_version: v<N> 기록

비교 뷰 생성

운영자가 동일 task에 대해 v1, v2, ..., vN의 run을 끝내면:

omd lab compare --task "<task-slug>" --versions v1,v2,v3

이게 compare/<task-slug>/index.html을 만든다. 4-패널 (또는 N-패널) 비교:

• 각 v의 brief.md / 주요 wireframe / DESIGN.md.patch / persona ABANDON 요약 / 토큰 비용
• 공통 metrics.json: per-v {iterations, total_tokens, persona_abandon_rate, deterministic_pass_rate, jury_score, time_to_handoff}

비교 metrics 정의

{
  "task": "토스 스타일 가족 식단 앱 메인",
  "versions": {
    "v1": {
      "iterations": 2,
      "total_tokens_estimated": 320000,
      "persona_abandon_rate": 0.5,
      "deterministic_pass_rate": 1.0,
      "jury_score_normalized": 0.72,
      "time_to_handoff_min": 18,
      "user_satisfied": "?"
    },
    "v2": { ... }
  },
  "delta_v1_v2": "v2 reduced persona_abandon_rate by 0.25 but raised total_tokens by 12% — net win on signal quality"
}

진행 트랙 (이 Lab의 로드맵)

v	hypothesis	status
v1	First full implementation — 8 agents, 10 phases, 3 user checkpoints	active baseline
v2	(TBD)	pending
v3	(TBD)	pending

playbooks/v1.md가 baseline 정의. 운영자는 매 회 새 가설로 v.md를 추가한다.

postmortem-aggregate.md 정책

매 lab run 종료 시, run의 postmortem.md에서 cross-version-relevant 신호만 발췌해 postmortem-aggregate.md에 누적:

• 자주 발생하는 deterministic gate 실패
• persona ABANDON 트리거 빈도 분포
• 사용자가 가장 자주 reject하는 phase 출력
• 토큰이 가장 많이 새는 sub-agent

이게 다음 v의 가설을 만들어낸다.

사용 예 (한 줄 시연)

사용자: "토스 스타일 결제 화면 — Lab #02로 v1, v2 비교"
→ Claude: omd harness "..." --lab v1 실행 → v1-run 적재
→ (사용자 체크포인트 진행, ship 결정)
→ Claude: omd harness "..." --lab v2 실행 (동일 brief 재사용 가능)
→ omd lab compare --task <slug> --versions v1,v2
→ compare/<slug>/index.html 결과 제시

금지

• v 정의 없이 run 적재 X (반드시 playbooks/v.md 선행)
• 동일 task의 동일 v 결과를 덮어쓰지 X (timestamp로 보존)
• runs/ 정리 X (영구 보존)