부록 E: 버전 발전 로그

이 책의 핵심 분석은 Claude Code v2.1.88(전체 소스 맵 포함, 4,756개의 소스 파일 복구 가능)을 기반으로 합니다. 이 부록에는 후속 버전의 주요 변경 사항과 각 장에 미치는 영향이 기록되어 있습니다.

탐색 팁: 각 변경 사항은 해당 장의 버전 발전 섹션으로 연결됩니다. 이동하려면 챕터 번호를 클릭하세요.

Anthropic은 v2.1.89부터 소스 맵 분포를 제거했기 때문에 다음 분석은 제한된 깊이의 번들 문자열 신호 비교 + v2.1.88 소스 코드 지원 추론을 기반으로 합니다.

v2.1.88 -> v2.1.91

개요: cli.js +115KB | 텐구 이벤트 +39/-6 | 환경 변수 +8/-3 | 소스 맵이 제거되었습니다.

큰 영향을 미치는 변경 사항

중간 정도의 영향을 미치는 변경 사항

영향이 적은 변경 사항

v2.1.91 새로운 기능 세부정보

다음 세 가지 기능은 v2.1.88 소스 코드에는 전혀 존재하지 않았으며 v2.1.91에 새로 추가되었습니다. 분석은 v2.1.91 번들 리버스 엔지니어링을 기반으로 합니다.

1. 파워업 레슨 — 대화형 기능 튜토리얼 시스템

이벤트: tengu_powerup_lesson_opened, tengu_powerup_lesson_completed

v2.1.88 상태: 존재하지 않습니다. restored-src/src/에는 전원 켜기 또는 수업 관련 코드가 없습니다.

v2.1.91 리버스 엔지니어링 결과:

Powerup Lessons는 사용자에게 Claude Code의 핵심 기능을 사용하는 방법을 가르치는 10개의 코스 모듈이 포함된 내장형 대화형 튜토리얼 시스템입니다. 번들에서 추출된 전체 과정 레지스트리:

기술적 구현(번들 리버스 엔지니어링에서):

// Course opened event
logEvent("tengu_powerup_lesson_opened", {
  lesson_id: lesson.id,           // Course ID
  was_already_unlocked: unlocked.has(lesson.id),  // Already unlocked?
  unlocked_count: unlocked.size   // Total unlocked count
})

// Course completed event
logEvent("tengu_powerup_lesson_completed", {
  lesson_id: id,
  unlocked_count: newUnlocked.size,
  all_unlocked: newUnlocked.size === lessons.length  // All completed?
})

잠금 해제 상태는 powerupsUnlocked를 통해 사용자 구성에 유지됩니다. 각 과정에는 제목, 태그라인, 서식 있는 텍스트 콘텐츠(터미널 애니메이션 데모 포함)가 포함되어 있으며 UI는 완료 상태에 대한 확인/원 마커를 사용하여 모든 과정이 완료되면 "이스터 에그" 애니메이션을 트리거합니다.

도서 관련성: Powerup Lessons의 10개 코스 모듈은 권한 모드(ch16-17)부터 하위 에이전트(ch20), MCP(ch22)까지 이 책의 2부부터 6부까지의 거의 모든 핵심 주제를 다룹니다. 이는 "사용자가 숙달해야 하는 기능"에 대한 Anthropic의 공식 우선순위를 나타내며 이 책의 "당신이 할 수 있는 것" 섹션에 대한 참조 역할을 할 수 있습니다.

2. 쓰기 추가 모드 - 파일 추가 쓰기

이벤트: tengu_write_append_used

v2.1.88 상태: 존재하지 않습니다. v2.1.88의 쓰기 도구는 덮어쓰기(완전 교체) 모드만 지원합니다.

v2.1.91 리버스 엔지니어링 결과:

쓰기 도구의 inputSchema는 새로운 mode 매개변수를 얻었습니다.

// v2.1.91 bundle reverse engineering
inputSchema: {
  file_path: string,
  content: string,
  mode: "overwrite" | "append"  // New in v2.1.91
}

mode 매개변수 설명(번들에서 추출):

쓰기 모드. 'overwrite'(기본값)는 파일을 대체합니다. 전체 콘텐츠를 다시 작성하는 대신 기존 파일 끝에 콘텐츠를 추가하려면 '추가'를 사용하세요. 로그, 출력 누적 또는 목록에 항목 추가.

기능 게이트: 추가 모드는 GrowthBook 플래그 tengu_maple_forge_w8k에 의해 제어됩니다. 플래그가 꺼져 있으면 mode 필드가 스키마에서 .omit()'되어 모델에 표시되지 않습니다.

// v2.1.91 bundle reverse engineering
function getWriteSchema() {
  return getFeatureValue("tengu_maple_forge_w8k", false)
    ? fullSchema()           // Includes mode parameter
    : fullSchema().omit({ mode: true })  // Hides mode parameter
}

도서 관련성: ch02(도구 시스템 개요) 및 ch08(도구 프롬프트)에 영향을 미칩니다. v2.1.88에서는 쓰기 도구의 프롬프트에 "이 도구는 기존 파일을 덮어씁니다"라고 명시되어 있습니다. v2.1.91의 추가 모드는 이 제약 조건을 변경하며 이제 모델은 덮어쓰기 대신 추가하도록 선택할 수 있습니다.

3. 메시지 등급 - 메시지 등급 피드백

이벤트: tengu_message_rated

v2.1.88 상태: 존재하지 않습니다. v2.1.88에는 tengu_feedback_survey_* 시리즈 이벤트(세션 수준 피드백)가 있었지만 메시지 수준 평가는 없었습니다.

v2.1.91 리버스 엔지니어링 결과:

메시지 등급은 사용자가 개별 Claude 응답을 평가할 수 있는 메시지 수준 사용자 피드백 메커니즘입니다. 번들 리버스 엔지니어링에서 추출된 구현:

// v2.1.91 bundle reverse engineering
function rateMessage(messageUuid, sentiment) {
  const wasAlreadyRated = ratings.get(messageUuid) === sentiment
  // Clicking the same rating again → clear (toggle behavior)
  if (wasAlreadyRated) {
    ratings.delete(messageUuid)
  } else {
    ratings.set(messageUuid, sentiment)
  }

  logEvent("tengu_message_rated", {
    message_uuid: messageUuid,  // Message unique ID
    sentiment: sentiment,       // Rating direction (e.g., thumbs_up/thumbs_down)
    cleared: wasAlreadyRated    // Was the rating cleared?
  })

  // Show thank-you notification after rating
  if (!wasAlreadyRated) {
    addNotification({
      key: "message-rated",
      text: "thanks for improving claude!",
      color: "success",
      priority: "immediate"
    })
  }
}

UI 메커니즘:

• 등급 기능은 React Context(MessageRatingProvider)를 통해 메시지 목록에 삽입됩니다.
• 등급 상태는 메모리에 Map<messageUuid, sentiment>로 저장됩니다.
• 토글 지원 - 동일한 등급을 다시 클릭하면 삭제됩니다.
• 평가 후 "claude를 개선해 주셔서 감사합니다!"라는 녹색 알림이 표시됩니다. 나타납니다

도서 관련성: ch29(관측성 엔지니어링)과 관련됩니다. v2.1.88의 피드백 시스템은 세션 수준(tengu_feedback_survey_*)이었습니다. v2.1.91에는 메시지 수준 평가가 추가되어 "전체 세션이 좋았습니까?"에서 "이 특정 응답이 좋았습니까?"로 피드백 세분성을 개선합니다. 이는 Anthropic에 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)에 대한 보다 세분화된 훈련 신호를 제공합니다.

실험적인 코드명 이벤트

무작위 코드명이 포함된 다음 이벤트는 목적이 공개되지 않은 A/B 테스트입니다.

v2.1.91 -> v2.1.92(증분 변경)

v2.1.91과 v2.1.92 번들 사이에서 추출된 신호 차이를 기반으로 합니다. docs/version-diffs/v2.1.88-vs-v2.1.92.md에서 전체 비교 보고서를 볼 수 있습니다.

개요

주요 추가사항

키 제거

새로운 환경 변수

디자인 트렌드

v2.1.91 -> v2.1.92 증분은 작지만 방향이 명확합니다.

1. 보안 전략은 애플리케이션 계층에서 시스템 계층으로 내려갑니다(tree-sitter -> seccomp)
2. 도구 시스템은 순수 실행에서 자문으로 확장(AdvisorTool)
3. 구성 관리는 순전히 정적에서 런타임 변경 가능으로 이동합니다(중지 후크 동적 관리)
4. 엔터프라이즈 온보딩 장벽이 계속 낮아지고 있습니다(Bedrock 마법사)

차이점 데이터를 생성하려면 scripts/cc-version-diff.sh를 사용하세요. docs/anchor-points.md는 하위 시스템 앵커 포인트 위치를 제공합니다

v2.1.92 -> v2.1.100

개요: cli.js +870KB (+6.9%) | 텐구 이벤트 +45/-21 (net +24) | 환경 변수 +8/-2 | 새로운 오디오 캡처 공급업체

큰 영향을 미치는 변경 사항

중간 영향 변경

영향이 적은 변경 사항

v2.1.100 새로운 기능 세부정보

다음 기능은 v2.1.92에는 존재하지 않았으며 또는 초보적인 형태만 있었으며 v2.1.92→v2.1.100에서 점진적으로 추가되었습니다.

1. Kairos Dream — 백그라운드 예약 메모리 통합

이벤트: tengu_kairos_dream

v2.1.92 상태: v2.1.92에는 이미 auto_dream 및 수동 /dream 트리거가 있지만 백그라운드 크론 예약은 없습니다.

v2.1.100 추가:

Kairos Dream은 Dream 시스템의 세 번째 트리거 모드입니다. 사용자가 새 세션을 시작할 때까지 기다리지 않고 백그라운드에서 cron 스케줄링을 통해 자동으로 메모리 통합을 실행합니다. 번들에서 추출된 Cron 표현식 생성:

// v2.1.100 bundle reverse engineering
function P_A() {
  let q = Math.floor(Math.random() * 360);
  return `${q % 60} ${Math.floor(q / 60)} * * *`;
  // Random minute+hour offset, avoids multi-user simultaneous triggers
}

auto_dream_skipped 이벤트의 reason 필드("세션"/"잠금")와 결합하여 Kairos Dream은 완전한 백그라운드 메모리 통합 수명주기를 구현합니다.

도서 관련성: Dream 시스템 분석으로 업데이트된 ch24(3계층 트리거 매트릭스); ch29 관찰 가능성 장에서는 관찰 가능성 설계 사례 연구로 auto_dream_skipped 건너뛰기 이유 분포를 참조할 수 있습니다.

2. 기반암/정점 모델 업그레이드 마법사

이벤트: 18개 이벤트(9개 기반암 + 9개 정점), 대칭 구조

v2.1.92 상태: v2.1.92에는 Bedrock의 setup_started/complete/cancelled(3개 이벤트)만 있었습니다.

v2.1.100 추가:

완벽한 모델 ​​업그레이드 감지 및 자동 전환 메커니즘. 디자인 하이라이트:

1. 고정 해제된 모델 감지: 사용자 구성을 검사하여 환경 변수를 통해 명시적으로 고정되지 않은 모델 계층을 찾습니다.
2. 접근성 조사: probeBedrockModel / probeVertexModel는 사용자 계정에서 새 모델을 사용할 수 있는지 확인합니다.
3. 사용자 확인: 업그레이드는 자동으로 실행되지 않습니다. 사용자 동의/거부 필요
4. 지속적인 거부: 거부된 업그레이드는 사용자 설정에 기록되어 반복적인 메시지가 표시되지 않습니다.
5. 기본 대체: 기본 모델에 액세스할 수 없는 경우 동일한 계층 대체 모델로 자동 대체

Vertex 마법사(vertex_setup_started 등)는 v2.1.100의 새로운 기능입니다. v2.1.92에는 대화형 Vertex 설정이 없습니다.

3. Autofix PR - 원격 자동 수정

이벤트: tengu_autofix_pr_started, tengu_autofix_pr_result

v2.1.92 상태: 존재하지 않습니다. v2.1.92에는 ultraplan과 ultrareview가 있었지만 autofix-pr은 없었습니다.

v2.1.100 추가:

Autofix PR은 XAY 원격 작업 유형 레지스트리에서 remote-agent, ultraplan 및 ultrareview와 함께 나열된 네 번째 원격 에이전트 작업 유형입니다. 번들에서 추출된 워크플로우:

// v2.1.100 bundle reverse engineering
// Remote task type registry
XAY = ["remote-agent", "ultraplan", "ultrareview", "autofix-pr", "background-pr"];

// Autofix PR launch
d("tengu_autofix_pr_started", {});
let b = await kt({
  initialMessage: h,
  source: "autofix_pr",
  branchName: P,
  reuseOutcomeBranch: P,
  title: `Autofix PR: ${k}/${R}#${v} (${P})`
});

Autofix PR은 지정된 Pull Request를 모니터링하고 문제(CI 실패, 코드 검토 피드백)를 자동으로 수정하는 원격 Claude Code 세션을 생성합니다. Ultraplan(계획) 및 Ultrareview(검토)와 달리 Autofix PR은 수정 실행에 중점을 둡니다.

참고 background-pr도 작업 유형 목록에 나타나며 다른 백그라운드 PR 처리 모드를 제안합니다.

4. 팀 온보딩 - 팀 사용 보고서

이벤트: tengu_team_onboarding_invoked, tengu_team_onboarding_generated, tengu_team_onboarding_discovery_shown

v2.1.92 상태: 존재하지 않습니다.

v2.1.100 추가:

사용자 사용 데이터(세션 수, 슬래시 명령 수, MCP 서버 수)를 수집하고 템플릿에서 안내 문서를 생성하는 팀 온보딩 보고서 생성기입니다. 번들에서 추출된 주요 매개변수:

• windowDays: 분석 기간(1~365일)
• sessionCount, slashCommandCount, mcpServerCount: 사용 통계 차원
• GUIDE_TEMPLATE, USAGE_DATA: 보고서 템플릿 변수

cedar_inlet 실험 이벤트는 팀 온보딩 검색 디스플레이(discovery_shown)를 제어하며 이는 A/B 테스트된 기능임을 나타냅니다.

실험 코드명 이벤트

무작위 코드명이 포함된 다음 이벤트는 목적이 공개되지 않은 A/B 테스트입니다.

v2.1.92에 존재하지만 v2.1.100에서 제거된 실험: amber_lantern, editafterwrite_qpl, lean_sub_pf, maple_forge_w, relpath_gh.

디자인 트렌드

v2.1.92→v2.1.100 진화 방향:

1. 패시브에서 액티브로의 메모리 시스템 (auto_dream → kairos_dream 예약 실행 + 관찰 가능한 건너뛰기 이유)
2. 구성에서 마법사까지의 클라우드 플랫폼(수동 환경 변수 → 대화형 설정 마법사 + 자동 모델 업그레이드 감지)
3. IDE 브리지 아키텍처 재구성됨(bridge_repl이 크게 제거되고 16개 이벤트가 지워짐 - 새로운 통신 메커니즘으로 전환 중)
4. 원격 상담원 제품군 확장(ultraplan/ultrareview → + autofix-pr + background-pr)
5. 컨텍스트 최적화 개선(tool_result_dedup으로 중복 감소 + MAX_CONTEXT_TOKENS 사용자 제어 가능)

차이점 데이터를 생성하려면 scripts/cc-version-diff.sh를 사용하세요. docs/anchor-points.md는 하위 시스템 앵커 포인트 위치를 제공합니다