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JAM 설계 문서JAM JHL Architecture Metrics은 바이브코딩 AI Agent 기반 코딩 산출물의 품질을 빌드 없이, 오프라인에서, 정적 스캔만으로 진단하는 단일 실행파일 도구입니다.
01. 비전과 범위문제 정의, 목표/비목표, 핵심 제약 조건, 사용자 시나리오
02. 메트릭 카탈로그측정할 모든 메트릭의 정의, 연구 근거 논문, 계산 방법, 임계값
03. 점수 모델메트릭 → 점수 → 등급 변환 체계, 가중치, 정규화 방식
04. 아키텍처Go 기반 내부 구조, 파이프라인, 파서 전략, 패키지 설계
05. 언어 지원 전략언어별 파싱/분석 방식, 경량 렉서/Go AST 경로, 지원 우선순위
06. 출력 명세report.md / detail.csv / JSON / SARIF / diff 출력 정의, 파일:라인 지목 규칙
07. CLI와 설정명령행 인터페이스, 설정 파일 jam.yaml, 제외 규칙
08. 구현 로드맵마일스톤, 단계별 산출물, 검증 전략
09. 샘플 출력 예상 결과가상 프로젝트 스캔 시 예상되는 콘솔/report.md/detail.csv/JSON 산출물 예시
10. 커버리지와 한계ISO 25010/OWASP 매핑으로 본 측정 범위, 원리적 한계, 보완 도구
11. JAM Metrics 버전 관리CLI와 독립적인 Metrics Spec SemVer, 레지스트리, 산출물 기록 규칙
12. JAM Lite / Full 지표 세트jam-lite와 jam-full의 경계, 외부 CLI orchestration, 합성 점수
13. E2E 샘플 평가 리포트지원 언어별 best/stress 샘플 스캔 결과, jam-lite 한계, jam-full 보완 후보
14. JAM Full E2E 평가 리포트test-cli/security-cli를 붙인 full E2E 결과, toolchain 실패와 보안 보완 효과
15. 실제 프로젝트 JAM Full 평가 리포트sepilotd, gitops-console, jpad-web 실측 결과, 오탐/과대평가 판단, 보강 내역
16. 독립 보안 라벨 검증OWASP Benchmark 고정 라벨 기준 Java SEC precision/recall/FPR/F1, 재현 계약과 다음 개선 게이트
17. 보안 취약점 판정과 규제·감사 증거scanner 후보→귀속 가능한 취약점 판정, 정책 게이트, 통제-증거 SHA-256 인덱스와 준수 주장 경계
18. AX·AI 생산성 지표 설계 제안AI 산출물 품질 tell·코드 수명 churn·에이전트 친화 준비도 AX의 측정 가능 지표 후보와 캘리브레이션 로드맵
JAM Metrics Spec 변경 이력Metrics Spec SemVer 변경 이력과 구현/점수 영향 기록