Truthound

플러그인 플랫폼 (Plugin Platform)

프로세스·컨테이너 작업자는 크기가 제한된 데이터 전용 값을 반환합니다. 실행 또는 cleanup을 await하여 소유 작업자의 종료를 확인하세요. 컨테이너 이미지는 미리 설치해야 합니다. 명시적 호스트 경로에 읽기 또는 쓰기 권한을 부여할 수 있으며 적용되는 제한과 남은 정책 제약은 고급 플러그인 가이드에 설명되어 있습니다.

개발 Core 프로파일은 네이티브 수동 계보 추적·의존성/경로 조회·영향 요약 및 수준/유형별 필터·JSON 입출력, 테이블·컬럼별 프로파일 기반 규칙 생성과 검증기 설정 내보내기(자동 적용 제외), 두 자산의 스키마 변경 및 설정 가능한 컬럼 이름 변경 후보·신뢰도 분석, ML 예측 점수·이상치·드리프트 컬럼 조회와 크기 기반·ALL/ANY 복합 보존 정책도 제공합니다. 전체 Core 동등성은 아직 미검증입니다.

개발 소스에는 별도 승인된 영구 cron 반복 예약과 자동 보존 정책, 운영자가 직접 시작하는 포그라운드 실행기도 포함됩니다. 내장 스키마 호환성 분석, 스키마 이력의 버전 저장·조회·비교·롤백·삭제, 승인된 파일 이력 체크포인트와 세션 간 복구, 요청 기반 스키마 변경 감지·로컬 알림, 별도 승인된 세션 소유 동기·비동기 상시 감시와 운영자가 고정한 알림 객체의 전송, worker 재시작 후 승인 기간 내 감시 복구와 영구 알림 대기열(불명확한 전송은 자동 재시도하지 않음), 운영자가 고정·승인한 동기·비동기 네이티브 데이터소스 팩토리의 연결·검증·종료도 지원합니다. 원격 실서비스는 미검증이며 게시된 3.2.0 패키지의 기능은 아닙니다. 승인 기반 영구 감시 일시중지·재개, unknown 알림의 운영자 확인·중복 위험 승인 재시도, 해결된 대기열·체크포인트 이력의 네이티브 나이·개수 보존 정책, 명시적 만료 갱신·실패 감시 복구·승인된 정의 삭제도 제공합니다. 운영자가 고정·승인한 네이티브 Checkpoint 실행은 구성된 액션·라우팅·재시도를 민감한 결과 산출물에 보존합니다. 네이티브 비동기 실행과 별도 승인된 세션 소유 CheckpointRunner 예약·EscalationEngine 수명주기 명령도 제공합니다. 승인된 즉시 실행·제거, 정책·사건 조회와 새 정책·트리거·단계·알림 대상 편집도 지원합니다. 정지 및 실행 스레드 종료 후 실행 이력을 유지하며 간격·cron·공유 트리거와 checkpoint 정의를 편집할 수 있습니다. 서명된 실행기·정책 설정은 새 세션의 정지 서비스로 복원합니다. 운영자가 구성한 영구 네이티브 실행기·escalation 서비스는 재시작 후 대기 작업을 복구하고 중복 소유를 차단하며 불명확한 효과를 자동 재전송하지 않습니다. 외부 전달을 정확히 한 번 보장하는 것은 아닙니다.

3.3.0 개발 후보에서는 기존 3개 MCP 도구를 유지하면서 선택형 Core 프로파일을 확장하고 있습니다. 고정된 네이티브 벤치마크 워크로드는 실패 산출물과 원본 측정값 복원을 보존하고 협력적 시간·RSS 제한을 적용합니다. 시드를 적용한 네이티브 생성기는 페이지·Arrow 출력을 제공합니다. 승인된 API 문서 생성은 파일 해시와 부분 실패 산출물을 보존하며 고정 스캐폴딩·엄격한 docstring 검사도 생성 파일·네이티브 진단을 보존하고 공유 Core reporter 설정을 적용합니다. SQL 엔진은 전체 통계에 구체화 제한을 적용하고 지원 드라이버의 범위·집합 값을 바인딩합니다. 검증기 설정, 데이터·결과·스키마 핸들, 네이티브 Polars·SQLite·DuckDB 데이터소스 수명주기, 로컬 파일 스트림 커서, 선언형 커널 suite, 고급 프로파일, 드리프트·기계학습·계보(학습 모델 저장·복원, 앙상블 편집, 승인된 세션 간 스냅샷, 학습 규칙 조회·변환과 전체·부분 그래프 JSON·DOT·Mermaid와 전체 그래프 HTML·Markdown·SVG·PNG 산출물 포함), 네이티브 cron 미리보기·승인된 영구 체크포인트 복구·불명확한 결과 처리·네이티브 스트리밍 저장소 세션·writer/reader·최종 집계와 실행 엔진·일반 저장소 수명주기와 원자적 파일 게시·인덱스 조정·복사된 동시 저장소 코덱/잠금 설정·메모리 설정 적용·S3·GCS·Azure 조건부 receipt·비공개 연결 정보 없는 SQL 풀 제어·선택형 그룹/스트리밍 집계 계획·NULL 그룹을 포함한 중복 처리·제한된 SQL 집계 fallback·네이티브 검증기 port·실행 엔진 checkpoint와 Arrow cursor·모드별 캐시와 소유한 지연 쓰기·불명확 쓰기 명시적 복구·종료 완료 응답, 고정 예측·기준·정답 자산을 사용하는 네이티브 모델 모니터의 주기 수집·실제 알림 이력·불명확 전송 실패 상태, 비공개 payload 슬롯을 쓰는 팩토리 소유 네이티브 adaptive·청크 압축·암호화·범위 읽기·증분 코덱 세션·백프레셔, migration preview·적용·재열기·명시적 배치 복구·정리, 라이브 소스 읽기·프로파일·PII·마스킹·스키마 facade·binding 기반 로컬 대시보드·브로커·AI·감사·관측 수명주기·네이티브 트래커 문맥 작업·이력·그래프 저장/재열기와 결과 불명을 보존하는 승인형 OpenLineage 전송·네이티브 tenant 행 정책 필터·편집과 보안·rate budget 제어와 비밀 값을 제외한 secret provider·cache 관리·승인된 영구·유한 반복 검증 작업과 시간·개수 보존 정책·승인 삭제·스키마 감사, 리포트와 별도 승인된 영구 context 수명주기·네이티브 확장 바인딩·같은 소유자의 provider/검사/reporter 실행과 상세 hook 결과, 승인된 사용자 프로파일러 구성·native 표본 유지·규칙 품질/이력·로컬 타입 추론 feedback·네이티브 가중 sklearn 분류기 학습/복원·팩토리 기반 추론·HTML/PDF 보고서·분산 profiler·표본 sketch 조회·프로파일/suite 저장·복원·생성 suite 실행과 분석/변환 실패 상태를 연결하며 민감한 읽기에는 운영자의 허용이 필요합니다. 아직 전체 Core 동등성이나 게시된 3.2.0의 기능이 아닙니다. 현재 구현·실행 방법과 남은 제약

• Codex·ChatGPT 데스크톱 (플러그인 0.1.4): Truthound 저장소 마켓플레이스를 추가한 뒤 Plugins → Truthound Plugins → Truthound Local → Install → Set up에서 허용 폴더를 지정합니다. 최초 마켓플레이스 추가: codex plugin marketplace add seadonggyun4/truthound --ref main. 설치·권한·공식 등재 절차

• 마켓플레이스에서 찾기: 공식 MCP Registry에서 io.github.seadonggyun4/truthound를 검색하세요. 연동 클라이언트의 마켓플레이스에 표시되면 Install을 누르고 접근을 허용할 데이터 폴더를 지정합니다. 등록된 3.2.0 정보

• Claude Desktop: MCPB 다운로드 → Settings → Extensions → Advanced settings → Install Extension… → 파일 선택·허용 폴더 설정. 공식 설치 안내

벤치마크 CLI는 --size stress(1억 행)를 지원하며 --rows로 행 수를 재정의할 수 있습니다. 벤치마크 명령을 참고하세요. 콘솔과 JSON 벤치마크 출력에는 선택적인 HTML 리포트 의존성이 필요하지 않습니다.

플러그인 의존성·설치 버전을 검사하고 선택된 MCP 소유자의 명시적 종료를 확인합니다. 플러그인 생명주기 진입 시 인증된 소스 서명을 요구할 수 있습니다. 서명 계약을 참고하세요.

Related MCP server: mcp-data-profiler

개요 (Overview)

Truthound는 데이터 품질 검증(Data Validation)과 데이터 워크플로우(Data Workflow)를 위한 오픈소스 프레임워크입니다. Polars 기반의 검증 커널을 중심으로, 스키마 검증·사용자 정의 규칙·품질 검사·이상 데이터 탐지를 코드로 선언하고, 그 결과를 재현 가능하게 관리합니다.

Truthound is an open-source framework for data validation and data quality workflows, built on a Polars-first validation kernel.

th.scan()은 문자열 컬럼별 첫 1,000개 비결측값을 검사하는 PII 표본 탐지입니다. 전체 프레임 적재 없이 집계·제한 표본을 사용하며 발견 건수는 추정치입니다. 완전한 Parquet footer 통계가 있으면 컬럼별 표본 확보 후 읽기를 종료하고, 통계가 없으면 배치 전체를 계수합니다. PII API를 참고하세요.

English Readme: English README 문서 (Documentation): truthound.netlify.app

표현식 검증은 통과한 검사를 생략해도 실패 샘플·빈도·행을 해당 컬럼에 연결합니다.

3.3.0의 ai·mcp·all extra는 Pydantic 2.11 이상을 요구합니다. truthound-mcp bundle --profile core --output truthound-core.mcpb로 Core 번들을 만듭니다. 별도 truthound-core 플러그인 후보는 Core 3.3.0을 고정하며 데이터·작업공간·승인 저장소·민감 결과 권한을 명시적으로 설정하고 변경 후 재연결합니다.

개발 목적 (Motivation)

데이터 품질 검증은 대부분 개별 프로젝트마다 서로 다른 방식으로 구현되어 재사용과 표준화가 어렵습니다. Truthound는 데이터 검증과 품질 관리 과정을 코드 기반 프레임워크와 워크플로우로 표준화하여, 누구나 일관되고 재현 가능한 데이터 검증 환경을 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

프로젝트 소개 (Introduction)

Truthound는 Polars 기반의 오픈소스 데이터 검증 프레임워크와 워크플로우 오케스트레이션을 제공하는 프로젝트입니다. 데이터 스키마 검증, 사용자 정의 규칙, 품질 검사, 이상 데이터 탐지 등 다양한 검증 기능을 지원하며, Airflow, Dagster, Prefect 등 주요 워크플로우 환경과 연계하여 검증 절차를 자동화할 수 있습니다. 코드 중심의 선언적 검증 방식을 통해 데이터 품질 관리의 재현성과 유지보수성을 높이고, 다양한 데이터 파이프라인에서 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

Truthound는 두 개의 저장소로 구성된 하나의 오픈소스 생태계입니다.

기대 효과 (Impact)

데이터 검증 로직을 표준화하고 자동화함으로써 반복적인 품질 관리 비용을 줄이고, 데이터 파이프라인의 신뢰성과 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 다양한 오픈소스 생태계와 연계 가능한 구조를 제공하여 데이터 분석, ETL, AI/ML 등 여러 분야에서 재사용 가능한 데이터 품질 기반을 마련할 것으로 기대합니다.

주요 특징 (Key Features)

• Polars 우선 실행: 로컬 검증은 Polars LazyFrame을 기준 경로로 사용합니다. 배치 표현식·공유 메트릭 유틸리티도 제공하지만, 기본 th.check() 경로가 모든 검증기 메트릭을 자동으로 단일 집계로 합치는 것은 아닙니다.

• 제로 설정 (Zero-Configuration): th.check(data) 한 줄로 로컬 .truthound/ 워크스페이스를 자동 생성·재사용합니다.

• 결정론적 자동 검증 스위트: 스키마·널 허용·타입·범위·키 휴리스틱을 기준으로 필요한 검사만 선택합니다 ("전부 실행"이 아님).

• 단일 결과 모델: ValidationRunResult 하나를 체크포인트, 리포터, 검증 문서, 플러그인이 공유합니다.

• 명시적 계약(Contract): 컨텍스트, 체크 팩토리, 백엔드, 아티팩트 생성에 대한 안정적인 인터페이스를 제공합니다.

• 워크플로우 연계: Truthound Orchestration을 통해 스케줄러/워크플로우 환경에서 호스트 네이티브로 실행됩니다.

AI 검토 기능은 선택적 보조 레이어로 제공됩니다. Truthound의 핵심은 데이터 품질 워크플로우이며, AI는 프롬프트 기반 검증 제안·실행 분석 등을 사람이 검토하는 형태로 보조할 뿐입니다. AI 없이도 모든 핵심 기능이 동작합니다.

벤치마크 (Benchmark)

아래 표는 기존에 공개된 고정 러너 release artifact set의 역사적 측정 결과입니다. 당시 동일 조건의 8개 워크로드에서 정확성을 유지하면서 Great Expectations 대비 더 빠른 실행 시간과 더 낮은 메모리 사용을 측정했으며, 이후 버전이나 변경된 측정 방식의 성능 통과를 뜻하지 않습니다.

이 비교는 결정론적 핵심 검사와 SQLite 푸시다운 워크로드로 범위를 한정한 결과이며, 모든 기능 영역에 대한 일반화된 주장이 아닙니다. 저장소 안의 .truthound/benchmarks/artifacts에는 일부 원시 observation만 남아 있을 수 있으므로, 공식 수치는 release artifact set과 Latest Verified Benchmark Summary를 기준으로 해석해야 합니다.

새 벤치마크의 기본 측정 방식은 truthound-parity-thread-budget-v2입니다. 두 프레임워크에 동일한 worker thread budget 1을 적용하고, cold 1회와 warm 7회의 정확성 및 모든 warm 측정값을 보존합니다. 기존 결과는 덮어쓰지 않으며, methodology·워크로드 계약·데이터·backend·exactness가 다른 결과를 직접 성능 비교하지 않습니다. 공개 wheel을 수정된 측정 도구로 재검증할 때도 wheel 버전·digest와 도구 revision을 별도로 기록합니다. 공식 릴리스 검증에는 전체 기본 methodology와 변경하지 않은 threshold가 필요하며, 사용자 지정 methodology는 참고용입니다. 새 방식의 성능 통과는 실제 검증 artifact가 있어야 인정됩니다. 자세한 기준은 Benchmark Methodology를 참고하세요.

성능 차이의 주요 원인:

• Polars LazyFrame 기반 로컬 실행과 SQL 푸시다운 경로

• 일부 검증기와 고급 유틸리티에서 제공되는 배치 표현식·공유 메트릭 최적화

• 기본 작업을 정확하고 관련성 있게 유지하는 결정론적 자동 스위트 선택

• 무거운 프로젝트 부트스트랩 없이 베이스라인과 아티팩트를 유지하는 가벼운 제로 설정 컨텍스트

• 리포터·체크포인트·검증 문서가 공유하는 단일 결과 계약

빠른 시작 (Quick Start)

설치 (Installation)

pip install truthound

# 선택적 AI 검토 기능
pip install truthound[ai]

# 이 저장소에서의 개발/문서 작업
uv sync --extra dev --extra docs

Python API

import truthound as th
from truthound.datadocs import generate_validation_report
from truthound.reporters import get_reporter
from truthound.drift import compare

run = th.check(
    {"customer_id": [1, 2, 2], "email": ["a@example.com", None, "c@example.com"]},
)

print(run.execution_mode)
print([check.name for check in run.checks])
print(run.metadata["context_root"])

json_report = get_reporter("json").render(run)
validation_docs = generate_validation_report(run, title="Customer Quality Overview", locale="ko")

context = th.get_context()
schema = th.learn({"id": [1, 2], "status": ["active", "inactive"]})
masked = th.mask(
    {"email": ["a@example.com", "b@example.com"]},
    columns=["email"],
    strategy="hash",
)
drift = compare({"score": [0.1, 0.2]}, {"score": [0.1, 0.8]})

Data Docs는 A4 보고서형 HTML/PDF 산출물을 만들며, 공개 테마는 light, dark, minimal입니다. 보고서에는 번호가 붙은 표/그림/부록, 품질 차원 매핑, 진단 기준 및 임계값 부록이 포함됩니다. 고급 연동에서는 ReportDocument로 보고서 구조를 검사할 수 있으며 generate_html_report, HTMLReportBuilder, export_to_pdf 호환성은 유지됩니다. Profile의 표·차트·카드는 동일한 자료형 표기 규칙을 사용합니다. 비어 있지 않은 inferred_type, physical_type, dtype 순으로 원래 값을 표시하며, 모두 없으면 unknown으로 표시합니다. 자료형을 추측하거나 입력·품질 결과를 바꾸지 않습니다. PDF에서는 긴 섹션·표를 페이지 경계에서 나누고, 제목을 이어지는 내용과 함께 배치합니다. 한 페이지에 들어가는 컬럼 카드는 분리하지 않으며 긴 컬럼명은 줄바꿈합니다. 한 페이지에 들어가는 짧은 알림 카드는 제목·본문·제안을 함께 배치하여 페이지 경계에서 잘리지 않게 합니다. 긴 JSON 패턴 예시도 내용을 생략하지 않고 PDF 페이지 너비에 맞춰 줄바꿈합니다. 상수·단일 행의 정의되지 않은 왜도·첨도는 Profile JSON에서 null로 표현합니다. 측정값 0으로 대체하지 않으며 다른 통계나 원본 값을 정제하지 않습니다.

CLI

truthound check data.csv --validators null,unique
truthound check --connection "sqlite:///warehouse.db" --table users --pushdown
truthound scan pii.csv
truthound profile data.csv
truthound doctor . --workspace
truthound plugins list --json

# 선택적 AI 검토 워크플로우
truthound ai suggest-suite data.csv --prompt "Require customer_id to be unique"
truthound ai proposals list
truthound ai explain-run --run-id <run_id>

제로 설정 워크플로우 (Zero-Config Workflow)

Truthound는 프로젝트 루트에 .truthound/ 워크스페이스를 자동으로 생성합니다. 기본적으로 다음을 관리합니다.

• .truthound/config.yaml: 해석된 프로젝트 기본값

• .truthound/catalog/: 자산 핑거프린트와 소스 시그니처

• .truthound/baselines/: 학습된 스키마와 메트릭 히스토리

• .truthound/runs/: 저장된 ValidationRunResult 메타데이터

• .truthound/docs/: 생성된 검증 문서

• .truthound/plugins/: 해석된 플러그인 매니페스트와 신뢰 메타데이터

th.check(data)만 호출해도 Truthound는 다음 순서로 동작합니다.

1. 자산/백엔드 감지

2. 활성 TruthoundContext 해석

3. 베이스라인 로드 또는 생성

4. 자동 검증 스위트 합성

5. 검증 계획 수립 및 실행

6. (활성화 시) 실행 결과와 검증 문서 저장

truthound doctor . --workspace로 로컬 .truthound/ 레이아웃과 인덱스, 베이스라인, 저장된 실행 아티팩트의 구조적 무결성을 점검할 수 있습니다.

공개 API (Public Surface)

Lineage sample 메타데이터는 명시적 활성화 시에만 행·바이트 제한 안에서 복사하며 원본 자산을 자동으로 샘플링하지 않습니다.

고급 Arrow 변환에 보관된 인덱스·null·시간 정책과 행·바이트 제한을 적용합니다. materialization 한계는 분산 프로파일링 가이드에 설명되어 있습니다.

파일 저장소의 suite 쿼리는 선택한 정렬 뒤 페이지를 나누며, 모호한 JSON 기록은 인덱스 재구축에서도 거부합니다.

루트 패키지는 의도적으로 작은 API만 노출합니다.

• 안정 파사드: check, scan, mask, profile, learn, read, get_context

• 핵심 타입: TruthoundContext, ValidationSuite, CheckSpec, SchemaSpec, ValidationRunResult, CheckResult

• th.check()는 ValidationRunResult를 직접 반환합니다.

  • 3.1.14부터 issue 상세가 없어도 명시적으로 실패한 check를 실패로 보존합니다. 설치된 버전을 확인해야 합니다.

• 체크포인트 결과: CheckpointResult.validation_run이 정식이며, CheckpointResult.validation_view는 레거시 호환 프로젝션입니다.

• 리포터 타입: truthound.reporters.RunPresentation, truthound.reporters.ReporterContext

• 검증 문서 진입점: truthound.datadocs.ValidationDocsBuilder, truthound.datadocs.generate_validation_report

  • 3.1.13부터 locale="en"(기본값) 또는 locale="ko"는 본문 제목·표 머리글·알림을 번역합니다. 품질 수치·상태 코드·사용자 데이터는 바꾸지 않으며 미지원 locale은 ValueError입니다. 이전 버전에는 이 옵션이 없습니다.

• 드리프트 비교: truthound.drift.compare; 명시한 0 임계값을 유지하며 잘못된 설정과 유한하지 않은 숫자 입력은 오류로 보고합니다.

• ERD 감사(개발 중): truthound.schema_audit의 불변 모델·JSON·digest, 표준→설계 감사 A, 설계→카탈로그 감사 B와 제한된 PG14/17 읽기 전용 수집기. Console·접속 인가·승인 권한은 별도입니다.

• 고급 시스템: 네임스페이스로 임포트 (예: truthound.ml, truthound.lineage, truthound.realtime, truthound.datadocs) 네이티브 모델 생성자는 설정을 복사하고 알 수 없는 override를 거부합니다. 학습 표본에 시드를 적용하고 내장 탐지기의 재학습 실패 시 기존 모델을 보존합니다. 개념 드리프트는 상관관계 기본값과 실제 River DDM·ADWIN·Page-Hinkley 스트림 비교를 제공합니다(계약). 계보 추적은 명시적 행 위치·컨텍스트 연결·재개 가능한 자동 저장·명시적으로 제공한 제한된 표본을 지원하며 OpenLineage 전송은 결과 불명 전환을 보존하고 종료 시 소유 요청을 회수합니다(계약).

• 선택적 AI 레이어: truthound[ai] 설치 후 truthound.ai 임포트

문서 (Documentation)

• 메인 문서 포털: truthound.netlify.app

• 개요: docs/index.md

• 시작하기: docs/getting-started/index.md

• 아키텍처: docs/concepts/architecture.md

• 제로 설정 컨텍스트: docs/concepts/zero-config.md

• 가이드: docs/guides/index.md

• 레퍼런스: docs/reference/index.md

• AI 문서: docs/ai/index.md

• 오케스트레이션: truthound.netlify.app/orchestration/

• 오케스트레이션 시작하기: docs/orchestration/getting-started.md

• 최신 검증 벤치마크 요약: docs/releases/latest-benchmark-summary.md

개발 (Development)

개발 대시보드 실행 계약은 Node/npm과 실제 로컬 서버를 사용합니다. dev extra는 통합 계약용 MCP SDK를 포함하며 대시보드 production 빌드·정리도 일반 계약으로 검증합니다. 릴리스 검사는 SDK가 없는 새 기본 설치도 확인합니다. all extra도 MCP 런타임을 포함합니다. 네이티브 분산 계약도 dev extra의 실제 로컬 Ray·Spark SDK를 실행합니다. Spark에는 Java 17+와 일치하는 Python worker를 준비해야 하며 원격 클러스터에 연결하지 않습니다. 네이티브 Parquet checkpoint와 atomic store는 Windows에서도 쓰기 가능한 staging 파일을 동기화합니다. Ray checkpoint는 staging 목적지를 생성하고 로컬 filesystem을 명시적으로 선택합니다. 로컬 경로 resolver 회귀가 있는 Ray 2.59.0은 제외합니다. Windows Spark 로컬 checkpoint에는 일치하는 native Hadoop SDK가 필요하며 비공개 worker sink는 UTF-8을 사용합니다.

uv run --frozen --extra dev python -m pytest -q
uv run --frozen --extra dev python -m pytest --collect-only -q tests
uv run --frozen --extra dev python -m pytest -q -m "contract or fault or e2e" -p no:cacheprovider
uv run --frozen --extra benchmarks python -m truthound.cli benchmark parity --suite pr-fast --frameworks truthound --backend local --strict
uv run --frozen --extra benchmarks python -m truthound.cli benchmark parity --suite nightly-core --frameworks both --backend local --strict
uv run --frozen --extra dev --extra docs mkdocs build --strict

테스트는 실패 우선(failure-first) 레인 모델을 따릅니다.

• contract: 안정 공개 API와 호환성 경계

• fault: 결정론적 실패 주입, 타임아웃, 손상, 동시성 시나리오

• integration: 옵트인 백엔드·외부 서비스 커버리지

• soak / stress: 야간 전용 부하·카오스 커버리지

공식 성능 수치는 .truthound/benchmarks/release/ 아래의 검증된 릴리스 등급 패리티 아티팩트에서만 인용합니다. 야간 출력은 추세 확인용이며 공개 벤치마크 포지셔닝 용도가 아닙니다.

라이선스 (License)

Apache License 2.0. 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.