docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,296 @@
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id: wiki-2026-0508-artifacts-and-infrastructure
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title: Artifacts & Infrastructure (Agentic Systems)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [agent artifacts, sandbox, microVM, container isolation, agent infrastructure, artifact store]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.88
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verification_status: applied
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tags: [agent, infrastructure, sandbox, docker, microvm, artifacts, e2b, modal, fly-machines, agent-harness]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: TypeScript / Python
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framework: Docker / Firecracker / E2B / Modal / Fly Machines
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# Artifacts & Infrastructure
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 agent 의 physical body"**. 매 produced output (code, doc, image) 의 store + index + version. 매 execution 의 sandbox (container / microVM). 매 modern agent system 의 backbone — 매 E2B / Modal / Fly Machines.
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## 📖 핵심
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### 매 artifact 의 종류
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1. **Code**: file, snippet, PR.
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2. **Document**: markdown, JSON, structured.
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3. **Media**: image, video, audio.
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4. **Data**: dataset, embedding.
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5. **Trace**: thought process log.
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### 매 artifact store 의 component
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- **Storage**: S3 / Minio / FS.
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- **Metadata**: id, type, parent, hash, timestamp.
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- **Index**: search (Elasticsearch / SQLite FTS).
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- **Versioning**: content-addressed (Git-like) or sequential.
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- **Access control**: per-user / per-agent.
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### 매 reference vs full
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- 매 model context 의 limit → 매 reference id + summary 만 의 inject.
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- 매 full content 의 explicit fetch.
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- 매 attention budget 의 conserve.
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### 매 execution infrastructure
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#### Container (Docker)
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- 매 standardized environment.
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- 매 image immutable.
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- 매 namespace isolation (PID, network, mount).
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- 매 cgroups resource limit.
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- ✅ 매 fast.
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- ❌ 매 kernel share (security weak).
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#### MicroVM (Firecracker)
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- 매 lightweight VM.
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- 매 hardware-virtualized.
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- 매 boot < 125 ms.
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- ✅ 매 strong isolation.
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- ❌ 매 slightly slower.
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- 매 AWS Lambda / Fly Machines 사용.
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#### gVisor (Google)
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- 매 user-space kernel.
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- 매 syscall intercept.
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- 매 between container + VM.
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#### WebAssembly (Wasm)
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- 매 sandbox by design.
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- 매 fast startup.
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- 매 language-agnostic.
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- 매 limited syscall.
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### 매 modern agent infra
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- **E2B**: 매 Firecracker-based, 매 agent-focused.
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- **Modal**: 매 Python serverless + GPU.
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- **Fly Machines**: 매 microVM, 매 global.
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- **CodeSandbox**: 매 sandbox dev env.
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- **Replit Agent**: 매 in-IDE.
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- **Daytona**: 매 dev environment.
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### 매 artifact lifecycle
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1. **Create**: 매 agent 가 produce.
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2. **Store**: 매 artifact store.
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3. **Index**: 매 metadata + content search.
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4. **Reference**: 매 future agent 의 cite.
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5. **Version**: 매 update / rollback.
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6. **Garbage collect**: 매 unused / TTL.
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### 매 visualization
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- **HTML preview**: React, plain.
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- **Mermaid**: diagram.
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- **Markdown**: doc.
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- **CSV / Table**: data.
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- **Image / Video**: media.
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- **3D**: glb / gltf.
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→ 매 user 의 immediate verification.
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### 매 trade-off
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- **Storage cost**: 매 retention policy.
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- **Indexing latency**: 매 fast write 의 lazy index.
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- **Isolation strength**: 매 security ↑ → 매 perf ↓.
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- **Cold start**: 매 sandbox 의 fast boot.
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- **Secret management**: 매 leak 방지.
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### 매 security
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- **Network egress**: 매 whitelist.
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- **Filesystem**: 매 read-only base + writable scratch.
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- **Resource limit** (CPU, memory, disk, time).
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- **Syscall filter** (seccomp).
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- **Secret injection**: 매 env var, 매 vault.
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- **Output scanning**: 매 secret leak detect.
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## 💻 패턴
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### Artifact store (FS-based)
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```ts
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import { createHash } from 'crypto';
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import * as fs from 'fs/promises';
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||||
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||||
class ArtifactStore {
|
||||
async write(content: string | Buffer, metadata: Record<string, any>) {
|
||||
const hash = createHash('sha256').update(content).digest('hex');
|
||||
const path = `./artifacts/${hash.slice(0, 2)}/${hash}`;
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||||
await fs.mkdir(path.split('/').slice(0, -1).join('/'), { recursive: true });
|
||||
await fs.writeFile(path, content);
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||||
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||||
await this.indexMetadata(hash, metadata);
|
||||
return { id: hash, path };
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||||
}
|
||||
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||||
async read(id: string): Promise<{ content: Buffer; metadata: any }> {
|
||||
const path = `./artifacts/${id.slice(0, 2)}/${id}`;
|
||||
const [content, metadata] = await Promise.all([
|
||||
fs.readFile(path),
|
||||
this.fetchMetadata(id),
|
||||
]);
|
||||
return { content, metadata };
|
||||
}
|
||||
|
||||
async indexMetadata(id: string, metadata: any) {
|
||||
// 매 SQLite / Elasticsearch
|
||||
await db.insert('artifacts', { id, ...metadata, ts: Date.now() });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### E2B sandbox (Python)
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||||
```python
|
||||
from e2b import Sandbox
|
||||
|
||||
sandbox = Sandbox.create('python3')
|
||||
result = sandbox.run_code("""
|
||||
import pandas as pd
|
||||
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
|
||||
print(df.sum())
|
||||
""")
|
||||
print(result.text) # 매 stdout
|
||||
print(result.results) # 매 plotted image, table
|
||||
|
||||
sandbox.close()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Modal (serverless GPU)
|
||||
```python
|
||||
import modal
|
||||
|
||||
app = modal.App('my-agent')
|
||||
image = modal.Image.debian_slim().pip_install('transformers', 'torch')
|
||||
|
||||
@app.function(image=image, gpu='A10G', timeout=600)
|
||||
def run_inference(prompt: str) -> str:
|
||||
from transformers import pipeline
|
||||
pipe = pipeline('text-generation', model='meta-llama/Llama-3-8B')
|
||||
return pipe(prompt)[0]['generated_text']
|
||||
|
||||
@app.local_entrypoint()
|
||||
def main():
|
||||
result = run_inference.remote('Hello')
|
||||
print(result)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker sandbox (limited)
|
||||
```python
|
||||
import docker
|
||||
|
||||
client = docker.from_env()
|
||||
|
||||
def run_in_sandbox(code: str, language: str = 'python', timeout: int = 30):
|
||||
container = client.containers.run(
|
||||
f'sandbox-{language}',
|
||||
f'python -c "{code}"',
|
||||
mem_limit='512m',
|
||||
cpu_quota=50000, # 매 0.5 CPU
|
||||
network_disabled=True,
|
||||
read_only=True,
|
||||
tmpfs={'/tmp': 'size=64m'},
|
||||
security_opt=['no-new-privileges'],
|
||||
cap_drop=['ALL'],
|
||||
detach=True,
|
||||
)
|
||||
try:
|
||||
container.wait(timeout=timeout)
|
||||
return container.logs().decode()
|
||||
finally:
|
||||
container.remove(force=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Fly Machines (microVM)
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||||
```bash
|
||||
fly machine run python:3.11 \
|
||||
--region sfo \
|
||||
--vm-cpus 2 \
|
||||
--vm-memory 1024 \
|
||||
--env API_KEY=$API_KEY \
|
||||
-- python /app/agent.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Mermaid artifact preview
|
||||
```ts
|
||||
function renderMermaidArtifact(diagram: string): string {
|
||||
return `
|
||||
<html><body>
|
||||
<pre class="mermaid">${escapeHtml(diagram)}</pre>
|
||||
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid/dist/mermaid.min.js"></script>
|
||||
<script>mermaid.initialize({ startOnLoad: true });</script>
|
||||
</body></html>
|
||||
`;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Secret leak detector
|
||||
```python
|
||||
import re
|
||||
|
||||
SECRET_PATTERNS = [
|
||||
re.compile(r'AKIA[0-9A-Z]{16}'), # AWS
|
||||
re.compile(r'sk-[a-zA-Z0-9]{32,}'), # OpenAI
|
||||
re.compile(r'github_pat_[a-zA-Z0-9_]{82}'),
|
||||
re.compile(r'-----BEGIN (RSA |EC )?PRIVATE KEY-----'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
def scan_for_secrets(artifact_content: str) -> list[str]:
|
||||
findings = []
|
||||
for pattern in SECRET_PATTERNS:
|
||||
for match in pattern.findall(artifact_content):
|
||||
findings.append(redact(match))
|
||||
return findings
|
||||
```
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||||
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## 🤔 결정 기준
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| 요구 | Infra |
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|---|---|
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| Untrusted code | E2B / Firecracker |
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| Trusted Python | Modal |
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| Long-running | Fly Machines |
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| Light isolation | Docker + seccomp |
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| Browser-side | Wasm |
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| Code preview | HTML iframe sandbox |
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| Permanent artifact | S3 + content-addressed |
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| Ephemeral | tmpfs + TTL |
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||||
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||||
**기본값**: E2B (untrusted) + Modal (trusted) + S3 artifact store + content-hash dedup.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Agent-Architecture]] · [[Cloud-Infrastructure]]
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||||
- 변형: [[Sandbox]] · [[Container]] · [[MicroVM]] · [[Wasm]]
|
||||
- 응용: [[E2B]] · [[Modal]] · [[Firecracker]] · [[gVisor]]
|
||||
- Adjacent: [[Tool-Use]] · [[Code-Execution]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 agent system design. 매 sandbox selection. 매 artifact store schema. 매 security review.
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||||
**언제 X**: 매 single trusted user (over-engineering).
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **Run untrusted in host**: 매 RCE.
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||||
- **No resource limit**: 매 fork bomb.
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||||
- **Network unrestricted**: 매 data exfil.
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||||
- **Secret in env (logged)**: 매 leak.
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||||
- **No TTL**: 매 storage bloat.
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||||
- **Full content in context**: 매 attention waste.
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||||
- **Container 의 security 의 over-trust**: 매 kernel CVE.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (E2B, Modal, Firecracker, AWS Lambda papers).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Agent-Harness]] · [[Sandbox]] · [[E2B]] · [[Modal]] · [[Code-Execution]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — sandbox spectrum + lifecycle + 매 E2B / Modal / Docker / Fly code |
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Reference in New Issue
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