목표: gene별 chromatin→transcription lag(activation/shutdown 시점차)을 정량해서, baseline epigenomic feature로 epigenetic drug response timing 을 예측한다. 1차 데이터셋 = Human HSPC 10x Multiome (GSE209878).
현재까지의 결론 — 그 전제인 "lag이 method-robust한 양인가"(H1)를 먼저 검정했고, 아니었다. lag은 method 간 크기·방향 모두 재현되지 않고, ATAC 셔플 음성대조에서도 변하지 않아 chromatin 생물학이 아니라 모델 구조에서 나온 양으로 판명됐다. 대신 전사율 α는 method-robust하고 baseline ATAC으로 예측 가능하며, 이 순서는 외부 데이터셋 다섯 곳에서 보존된다(그중 하나는 fit 전 봉인한 사전등록 통과).
⚠️ 수치는 이 문서에서 인용하지 않는다. 결과·해석의 정본은pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md(★통합 결론)이고, 원고는manuscript/draft_v2.md(한국어draft_v2_ko.md)다. 합격 기준·임계는 봉인 문서(PREREGISTRATION_gse205117.md등)에서파일:줄로 인용한다 — 발표자료·요약본의 숫자를 임계로 쓰지 않는다(CLAUDE.md방법론 주의 6).
- GitHub
biospin/BioProject01· JIRABIOP01· Confluence spaceVC> 프로젝트#01 (→Project-Info.md) - 정본 브랜치 =
main. 팀 작업 브랜치 =kkkim-pipeline. (아래 브랜치 지도)
| 경로 | 무엇 |
|---|---|
pipeline/hspc-velocity-benchmark/ |
연구 본체. 실행 코드(scripts/ P0–P5)·격리 env(env/)·결과(results/)·그림(figures/)·원고(manuscript/)·설계(DESIGN.md)·데이터 출처(dataset/, download_manifest.tsv, P0_provenance.md) |
manuscript |
위 manuscript/ 로 가는 심볼릭 링크(단축 경로) |
paper_analysis/ |
선행연구 dual-lens 분석 14편(+ 스쿱 점검 1편) + 색인 _index/. 파이프라인 method 선택의 근거 |
AGENTS.md + skills/ |
데이터셋 분석 하네스 — dataset 4종 × task 4단계. 라우터 = skills/ROUTES.md |
.claude/ |
논문 생산 하네스 — agent 10종 + 오케스트레이터 Skill(.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md) + 글쓰기 규율(.claude/rules/writing-style.md) |
harness.yaml |
위 두 하네스의 구성 SSOT(manifest). 문서·코드는 이 파일을 따른다 |
scripts/harness_doctor.py |
manifest ↔ 실물 대조 검진기(팬텀 역할·팬텀 경로) |
harness_after/ |
검진기 자체 테스트 18종(tests/test_harness_doctor.py) + 교체용 after 버전 |
evals/reproducibility_pilot/ |
사전등록 채점을 재현하는 eval + 회귀 케이스 코퍼스 |
docs/ |
랩 지도 HARNESS.md · 인프라 정본 SHARED-INFRA-GUIDE.md · 로드맵/정합성 보고 |
guide/ |
과제·가이드 원문(주차별 과제, 프로젝트 기획서) |
onboarding_gglee/ |
온보딩 1~3주차 산출물·회고 |
artifacts/ |
파이프라인 run 로그·리포트 요약 보관 규칙 |
CLAUDE.md |
에이전트 운영 규칙 — 라우팅표·산출물 계약·완료의 정의(DoD)·commit 규칙 |
BIOP02_LINK.md |
BIOP02(SpatialPathoAgent)와의 cross-reference. 요약본, 정본 아님 |
문서가 실재하지 않는 역할·경로를 가리키면 팀은 그 문서를 계속 믿는다. 2026-07 조사에서 실제로
그런 결함 4종이 나왔다(팬텀 역할, cwd 의존 침묵 폴백, 게이트 순서 역전, 머지로 인한 skills/ 41파일
유실). 개별 수리 대신 구성 자체를 검증하는 게이트를 뒀다:
harness.yaml ← 단일 기준표(어떤 역할·산출물·게이트가 있어야 하는가)
└ scripts/harness_doctor.py ← 기준표 ↔ 실물 대조. 팬텀 역할·팬텀 경로를 FAIL
└ harness_after/tests/test_harness_doctor.py ← 검진기 자체 테스트 18종
└ .github/workflows/harness-doctor.yml ← PR CI (blocking)
로컬에서 같은 검사를 돌린다:
pip install pyyaml
python harness_after/tests/test_harness_doctor.py # 18/18 이어야 한다
python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml # PASS 여야 한다README.md·AGENTS.md·CLAUDE.md·docs/HARNESS.md·오케스트레이터 SKILL 이 스캔 대상이다.
이 문서에 백틱으로 쓴 경로도 검사 대상이므로, 없는 경로를 적으면 PR이 막힌다.
skills/ 의 skill·agent 정의는 OpenClaw/Codex 네이티브 포맷을 유지한다. 다만 팀 컨테이너 6개 중
openclaw CLI가 설치된 곳은 0개다. 현재 실제 실행은 Claude Code / codex 로 하며, OpenClaw 도입
여부는 미결(회의 상정)이다. 문서는 openclaw 설치를 전제로 쓰지 않는다 — 전제로 쓰면 그 문서는
아무도 실행할 수 없는 절차가 된다.
2026-07-27 기준. main 과의 차이는 git rev-list --count origin/main..<branch> 실측.
| 브랜치 | 상태 |
|---|---|
| main | 정본. PR #5 → #7 머지로 하네스 게이트·skills/ 복원 반영 완료 |
| kkkim-pipeline | 팀 작업 브랜치. main 으로 승격하는 경로 |
| gglee | 이건규 작업. PR #5 로 반영 완료 |
| feat/manuscript-condenser | 진행 중 (PR #6 열림) |
| jamie-paper-agent | 진행 중 (cross-paper insight 파이프라인) |
| kkkim-paper-agent · braveji-paper-agent · sezinie-paper-agent | archive(보존만). 새 작업은 하지 않는다 |
| epigenomics · braveji/team-owner-mousebrain · fix/BIOP01-22-braveji-env-repro | main 에 병합 완료 — 정리 가능 |
| team-table-update-20260709 | 미병합 1커밋(팀 담당표 갱신). 당시 README 구조가 지금과 달라 그대로는 적용되지 않는다 |
브랜치 이름은 백틱으로 감싸지 않는다 — 슬래시가 든 백틱 토큰을 정합성 게이트가 리포 경로로 읽어 팬텀으로 잡기 때문이다. 게이트가 브랜치 이름과 경로를 구별하지 못하는 것은 알려진 한계다.
# 1) 격리 conda env (framework 별로 분리 — CUDA 충돌 회피)
bash pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/setup_envs.sh
# 2) 데이터 (GSE209878; 체크섬은 download_manifest.tsv)
bash pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/download_data.sh
# 3) 공통 전처리 (P1)
conda run -n scv-preprocess python pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p1_build.py상세: P0_provenance.md · P1_README.md · DESIGN.md · env/README.md.
서버 접속·GPU 예절·env 위치는 docs/SHARED-INFRA-GUIDE.md 가 정본이다(CLAUDE.md 에 중복하지 않는다).
헤드라인 숫자를 커밋·공개하기 전에 결정론적으로 재계산해 FINDINGS.md 와 대조한다 —
p3_concordance.py + p3_crossdataset_concordance.py + p3_scrambled_null.py. 전체 체크리스트는
CLAUDE.md 의 완료의 정의(DoD).
HANDOFF.md·TODO.md·SESSION-LOG.md— 개인 작업기록..gitignore등재된 로컬 전용이라 새 clone 에는 없다. 문서가 이들을 필수 산출물로 부르지만 리포에서 찾지 말 것.- 원본 데이터·대용량 binary(
*.h5ad/*.h5mu/*.loom/PDF) — tracked 는*.md/*.yaml/요약*.tsv/코드. - conda env 실체 — 팀 공유 서버에 있고 git 미추적. 위치는
docs/SHARED-INFRA-GUIDE.md.
담당 데이터셋과 소유자의 정본은 Confluence 프로젝트#01 페이지와 JIRA 다.
Project-Info.md 의 팀 표는 그 정본보다 뒤처져 있다 — 인용하지 말고 위를 볼 것.
commit 메시지 규칙, 언어, 저자 표기는 CLAUDE.md 를 따른다.
- 데이터셋 분석 하네스(
AGENTS.md+skills/)는 박상준(@poqopo)Harness_Baseline에서 반입해 이 프로젝트에 맞춘 것이다. 원저작자 박상준 — 원 repo LICENSE 미지정이므로 공유·수정은 동의 전제. - 논문 생산 하네스(
.claude/+docs/HARNESS.md)는 Designed by Ka-Kyung Kim, 2026 — reusable paper-production harness scaffold (CC BY 4.0) 의 설치본이다. - 리포 라이선스는
LICENSE.