당신의 데이터로,
결정론 평가·레드팀셋을.
데이터 표면 — 게재 전 주장을 판정하는 주장 안전 판정층과, 기관·연구팀을 위한 결정론 생성 엔진. 당신의 실제 주장·시나리오를 넣으면, 판정과 평가·레드팀·QA 산출을 돌려드립니다. 파는 것은 완성 코퍼스가 아니라 재현 가능한 판정·생성 역량 — 모든 산출에 출처와 재현 해시가 따라옵니다.
당신의 데이터로 무엇을 하나
주장 안전 판정층 — 게재 전 검수
카피·URL을 넣으면 주장별 STOP / CONDITIONAL_PASS / PASS와 심각도, 증거 경계(어떤 근거가 필요한가), 안전 재작성을 결정론으로 돌려줍니다 — KR 표시광고법·US FTC 근거 룰, 0-LLM, 같은 입력엔 같은 판정, 봉인 증명서까지. 컴플라이언스·플랫폼 Trust 팀의 게재 전 관문용.
스펙 보기 ↓시나리오 구조화 엔진
당신의 도메인·입력을 좌표·증거 경계·바이어 미시구조로 구조화하는 결정론 엔진. 2M 규모 빌드로 파이프라인이 검증됐습니다.
스펙 보기 ↓적대적 압박 페어
당신의 주장을 넣으면 10개 공격 전략으로 과장을 주입해 차단·완화·복구까지 묶은 음성 대조 페어를 생성합니다. RLHF/DPO 형식 그대로 — ATS 리프와 록스텝, 주문 시 결정론 컴파일.
스펙 보기 ↓진단 · 파이프라인 QA 픽스처
렌더·검증 파이프라인의 품질 회귀를 잡는 부정 픽스처. 잡혀야 할 잘못된 출력과 기대 게이트를 짝지어, 당신의 파이프라인 회귀 스위트로 통합할 수 있습니다.
스펙 보기 ↓게재 전, 주장이 증거를 넘지 않는지
광고·상세페이지·펀딩 프로젝트·산정서의 문구를 게재 전에 판정하는 결정론 관문. 사람 심사가 사라지거나 병목이 되는 자리(사후 모니터링 전환·실증 기한 단축·자율심의)를 위한 층입니다.
정체
0-LLM 규칙엔진 판정. 주장별 STOP / CONDITIONAL_PASS / PASS + 심각도 + 증거 경계(이 문구엔 어떤 근거가 필요한가) + 안전 재작성. 근거 룰은 KR 표시광고법·US FTC 주장 분류에 앵커되고, 같은 입력은 언제나 같은 판정과 봉인(replay 해시·룰셋 에디션 각인)을 냅니다.
실측 (정직)
공정위 처분 문구 10건 실측2026-07-09, 실제 처분(시정명령·과징금) 광고문구 10건 투입: 룰이 저작된 카테고리(성능 수치·최상급·무해 단정·상시성·기간한정)는 5/5 전부 차단, 10/10이 게재 전 플래그(놓침 0). 대조군 3건 중 오탐 1건도 함께 공개합니다 — 재현 방법은 문의 시 그대로 드립니다.
경계 (정직)
법률 자문이 아니며 심의기구를 대체하지 않습니다 — 제출·게재 전 셀프 스크리닝입니다. 문구만 판정하므로 실적·소재·가격정책의 사실 진위(예: '매장 16개 오픈'이 참인지)는 판정 대상이 아닙니다. 관할 룰은 현재 KR·US 2개.
쓰는 법
접근 · 도입
기관 문의 · inquiry →게재 전 검수·플랫폼 사후 모니터링 도입은 용도에 맞춰 협의합니다. 지금 바로 /atcheck에서 문구 1건을 무료로 넣어 판정 방식을 겪어보실 수 있습니다.
출처 · 재현
결정론 · 같은 입력엔 같은 판정:
replay_hash sha256 (판정마다)
RULESET_EDITION 증명서에 각인 — 어느 룰셋으로 판정했는지 추적
전례 시나리오 코퍼스
사업 패턴을 좌표·증거 경계·바이어 미시구조로 구조화하는 결정론 엔진. 당신의 도메인·입력에 적용해 모델 평가·검색 그라운딩용 구조화 산출을 만듭니다.
정체
결정론 시나리오 아티팩트(artifact_kind: scenario_artifact). 같은 입력은 같은 산출과 같은 replay 해시를 냅니다. 엔진은 forward-only — 구조화 입력에서 셀 단위로 생성됩니다.
내용 · 구성
셀마다 구조적 좌표(섹터·사업모델·운영자 역할·지리), 증거 컨텍스트(fact_cards·source_cards·누락 증거), 바이어 미시구조, 창업자 DNA, 제약 프로파일, 사업 시나리오, 주장 후보가 함께 묶입니다.
규모 (정직)
2M 빌드로 검증약 200만 셀 규모의 빌드로 파이프라인의 결정론과 품질 천장을 검증했습니다. 이 엔진을 당신의 도메인·입력에 적용해 구조화 산출을 생성합니다 — 완성 코퍼스를 파는 게 아니라 재현 가능한 구조화 역량을 제공합니다.
핵심 스키마
출처 · 재현
결정론 · 같은 입력엔 같은 산출:
replay_hash sha256:3f09213f…0c0a992bd
artifact_hash sha256:3d886799…0de710d8
적대적 압박 페어
당신의 주장에 심각도 높은 과장을 주입해 차단·완화·복구까지 묶은 음성 대조 페어를 생성합니다. 안전 정렬·거절 평가용 — 모든 페어가 결정론 컴파일로 재현됩니다.
정체
REDOUBT(구 RT) 페어 = MOSAIC 시나리오 + 주입된 과장 → 탐지 → STOP(리프, 심각도) → 안전 재작성 → 복구. ATS 리프와 록스텝으로 같은 산출을 냅니다.
내용 · 구성
각 리프는 탐지 패턴(ko/en), 주입 과장 문장, 안전 재작성, 복구(무엇이 잠금을 푸는가)를 가집니다. 심각도 우선(severe-first) 범위로, 가장 책임이 큰 리프부터 다루며 가산 확장됩니다.
규모 (정직)
컴파일러 준비됨 · 주문 시 생성고정된 대량 카운트가 아닙니다. 페어는 ATS 리프와 록스텝으로 주문 시 결정론적으로 컴파일됩니다. 현재 심각도 우선 리프 세트(약 10개, severe·moderate)가 활성이며, 가산 확장됩니다.
핵심 스키마
10개 공격 전략 — 실제 레드팀 택소노미
당신의 주장에 아래 10가지 전략을 결정론적으로 주입해, 각각 차단 · 안전 재작성 · 복구(무엇이 잠금을 푸는가)를 생성합니다.
출처 · 재현
결정론 컴파일 · 시드·리프가 같으면 같은 페어:
replay_hash sha256 (페어마다)
lockstep ATS leaf ↔ REDOUBT pair
진단 · 파이프라인 QA 픽스처
렌더 품질 회귀를 잡는 부정 픽스처. 잡혀야 할 잘못된 출력과 기대 게이트를 짝지어, 당신의 렌더·검증 파이프라인 회귀 스위트로 통합합니다.
정체
fixture_type: render_quality_regression. 각 항목은 malformed_surface(잡혀야 할 입력)와 기대 게이트(gate)·기대 응답(reject)을 담습니다. fixture_status=active 인 것은 출시 전 hard-fail 대상입니다.
내용 · 구성
조사 누락 폴백, 라벨·본문 중복, 내부 가드 메시지 누출, 한·영 언어 잔존, 잘못된 JSON·CSS, 누락된 재현 해시, 금지 주장 단언, 위치 데이터의 수요 과장까지 — 실제로 잡았던 회귀를 픽스처로 보존합니다.
규모 (정직)
회귀 스위트 (샘플)fixture_status=active 인 렌더 회귀 픽스처 세트로 구성된 QA 샘플입니다. 대량 데이터셋이 아니라 회귀 스위트 — 당신의 파이프라인이 무엇을 막아야 하는지의 명세이며, 가산 확장됩니다.
핵심 스키마
13개 회귀 픽스처 — 파이프라인이 실제로 막는 것
각 픽스처는 잡혀야 할 잘못된 출력과 기대 게이트를 담아, 매 커밋 hard-fail로 검증됩니다(전부 fixture_status=active).
접근 · 라이선스
기관 문의 · inquiry →현재 QA 픽스처 샘플 단계입니다. 전체 회귀 스위트·통합 조건은 도입 목적에 맞춰 협의하며, 일부 항목은 준비 중 / 문의입니다.
출처 · 재현
결정론 회귀 · 각 픽스처는 게이트로 재현 검증:
regression_test_ref dirty-atlas-render-regression.mjs
gate scanRenderQuality()