docs(cp8): next-session implementation kickoff prompt

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/superpowers/NEXT-SESSION-CP8-IMPL.md

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+# Next-session kickoff prompt — CP8 구현 (predator agentness eval + 자동 GIF)
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+> 아래 블록을 그대로 붙여넣어 CP8 **구현** 세션을 시작한다. 설계 spec과 TDD 플랜은 이미 작성·커밋됨.
+> CP7(메모리 프리롤)까지 완료·커밋(`.venv/bin/python -m pytest -q` → **152 passed**, Ollama 스모크 통과).
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+PROTEUS 아레나 구현을 이어서 진행한다. 이번 세션은 **CP8(predator agentness 평가 3층화 + 게임 후 자동 GIF)의 구현** 단계다. 설계·플랜은 이미 확정·커밋돼 있으니 **바로 구현부터 시작**한다(단 design-gated 스테이지는 예외 — 아래 참조).
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+작업 디렉터리: /Users/bagjuhyeon/Documents/WorkSpace/PROTEUS
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+## 먼저 읽을 문서 (SSOT)
+- docs/superpowers/specs/2026-06-02-proteus-predator-agentness-eval-design.md  (불변 설계 SSOT — §6 메트릭 3층, §4 turn order, §5 포획, §7 trace 계약, §8 5-pass, §9 acceptance, §10 기본 리포트)
+- docs/superpowers/plans/2026-06-02-proteus-cp8-agentness-eval.md  (TDD 플랜 — Stage 0~5, 태스크별 전체 코드/테스트)
+- HANDOFF.md  ("Next: CP8" 섹션이 출발점; CP0~CP7 완료 상태)
+- docs/superpowers/specs/2026-06-02-proteus-cp7-memory-preroll-design.md  (CP7 메모리 인터페이스 — Stage 4가 의존)
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+## 실행 방법 (이번 세션)
+플랜을 `superpowers:executing-plans`(인라인, CP7과 동일 패턴) 또는 `superpowers:subagent-driven-development`(3중 게이트)로 태스크별 실행한다. **권장 순서: Stage 0 → Stage 1 → Stage 2 → Stage 4**. 각 태스크는 테스트작성→실패확인→구현→통과→커밋. 매 태스크 후 `.venv/bin/python -m pytest -q`로 152 베이스라인 유지 확인.
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+### 스테이지 상태 (중요)
+- **Stage 0 (자동 GIF), 1 (metric-only), 2 (persona reference), 4 (hidden-weight memory)** = **TDD-ready**. 플랜에 전체 코드·테스트가 있으니 바로 구현. 전부 가산적이라 152 무회귀.
+- **Stage 3 (동시이동 resolver), 5 (multi-feature persona)** = **DESIGN-GATED**. 엔진 turn-order 변경·신규 시나리오 feature라 spec이 의도적으로 열어둠. **코딩 전에 `superpowers:brainstorming` → 하위 sub-spec 작성**부터 한다(플랜의 해당 스테이지에 결정사항·acceptance가 명시됨). 플랜의 빈 칸을 임의 코드로 채우지 말 것.
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+## 확정 제약 (유지)
+- **가산적 우선**: Stage 0~2·4는 새 파일 / 옵셔널 필드(기본값) / 옵트인 CLI 플래그로만 추가 → 기존 152 테스트·골든 무회귀. Stage 3만 골든 마이그레이션(격리).
+- **오프라인 불변**: 자동 테스트는 네트워크/실제 LLM/디스플레이 안 씀. `.venv`에 provider SDK 미설치. 모든 pytest는 `.venv/bin/python -m pytest`. GIF/PNG는 matplotlib/Pillow를 **lazy import**(오프라인 import 안전 유지).
+- 의존 방향: `runtime`은 `grid` 의존 가능; `grid`/`arc_grid`는 `runtime`을 절대 import 안 함. `runtime/trace.py`·`runtime/memory.py`는 다른 runtime 모듈 import 안 함(직렬화 경계).
+- **`away_move_fraction`는 재정의하지 말 것** — 이미 pre_predator 기준이라 spec §9를 충족. 값 churn 0을 위해 보존하고 새 거리 메트릭만 추가.
+- persona weight는 **참가자 prompt/observation/checkpoint에 절대 노출 금지** — 공개 `persona_weight_id`만 기록(spec §3·§7·§9).
+- 보고는 한국어로.
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+## 자동 GIF (Stage 0, 사용자 요청)
+게임(`run`/`play`)이 `--out`으로 trace를 쓰면 `<out>.gif`를 자동 생성(기본 ON). `--no-gif`로 끔. `viz.write_gif`(Pillow, lazy)로 `reconstruct(trace)` 프레임을 애니메이션 GIF로 조립. 기존 CLI 테스트가 디렉터리 내용을 단정하면 `--no-gif` 추가.
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+## 수용(acceptance) — spec §9
+1. `survived`만으로 agentness 판단 금지(거리·persona 층 분리).
+2. 모든 turn에 `pre_bfs_distance`/`post_bfs_distance` 기록.
+3. `away_move_fraction`은 `pre_predator_pos` 기준(이미 충족).
+4. persona score는 숨은 reward weight의 reference policy와 비교.
+5. persona weight는 모델 prompt에 비노출.
+6. (Stage 3 적용 시) 참가자·포식자 action을 같은 pre-state에서 계획.
+7. 포획 판정은 same-cell + crossing 모두(Stage 3).
+8. predator-only에선 탐욕/규칙준수/협력 persona 과해석 금지(Stage 5는 신규 feature 후).
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+## Ollama 수용 스모크 (수동, 네트워크 — Stage 2/4 뒤)
+`.venv`는 SDK-free 유지. CP4/CP7 레시피 재사용:
+- throwaway venv: `/tmp/proteus-smoke-venv`(`httpx` 포함).
+- 키: `.env`의 `OLLAMA_API_KEY` 값의 **첫 공백토큰**(57자) — `grep -m1 '^OLLAMA_API_KEY' .env | cut -d= -f2- | awk '{print $1}'`.
+- 모델 `ollama:gpt-oss:120b-cloud`. 예: `proteus run --persona risk_averse --memory generate ... --out runs/cp8_real.jsonl` → 거리·persona 메트릭이 리포트에 3층으로 찍히고 `<out>.gif` 생성되는지 확인.
+- `runs/`는 gitignore(실제 trace/키/GIF 비커밋).
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+## 세션 종료 시
+- 완료 스테이��까지 커밋(태스크별), `.venv/bin/python -m pytest -q` 그린 확인, HANDOFF.md 갱신(완료 스테이지 + 스모크 결과 + 남은 스테이지), 다음 세션 킥오프 갱신.
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+### (참고) 운영 교훈 (CP6/CP7)
+- **컨트롤러 사전 정찰**: 디스패치/구현 전에 깨질 지점(메트릭 키 set 단정, 시그니처 충돌, FakeProvider 응답 소진/반복, `self.grid_size` 인스턴스 섀도잉)을 직접 확인하면 실패를 반복 예방한다.
+- **플랜의 골든 테스트를 오라클로**: 손설계 좌표/상수/메트릭 기대값을 테스트 통과까지 조정하는 건 정상 작업(placeholder 아님).
+- **홀리스틱 최종 리뷰**로 태스크별 리뷰의 사각(누적 dead 상수, 일반화 안 된 docstring)을 잡는다.