여러 AI 코딩 에이전트가 한 코드베이스에서 서로의 작업을 망치지 않게 만듭니다.
I build Interlock, so many AI coding agents can work on one codebase without breaking each other's work.
에이전트들은 서로를 보지 못해서, 각자 통과한 PR이 합쳐지면 서로를 깨뜨립니다. Interlock은 코드가 들어가기 전에 충돌을 막습니다. 실제 Claude Code 에이전트로 돌린 사전 등록 벤치마크(Haiku 5.5, 조건당 60회)에서 Interlock은 60회 모두 병합과 숨은 검사를 통과했습니다(Shepherd 35회, 조정 도구 없음 39회).
Agents can't see each other, so two green PRs can silently undo each other. Interlock coordinates them before code lands. In a pre-registered benchmark with real Claude Code agents (Haiku 5.5, 60 runs per condition), every Interlock run merged and passed hidden checks: 60 of 60, vs 35 with Shepherd and 39 with no tool.
Interlock을 만들고 있습니다.
Building Interlock.
Team PJ에서 CTO로 코드, 아키텍처, 보안 등 엔지니어링 전반을 맡고, 공동창업자 정우진(CEO)과 Interlock을 만들고 있습니다. Interlock은 여러 AI 코딩 에이전트가 한 코드베이스에서 서로의 작업을 깨뜨리지 않게 합니다.
At Team PJ, I lead engineering as CTO (code, architecture, security) and build Interlock with my co-founder Woojin Jung, our CEO. Interlock lets many AI coding agents work on one codebase without breaking each other's work.
에이전트는 빠릅니다. 깨지는 건 여러 에이전트가 한곳에서 일할 때입니다.
Agents are fast. What breaks is several of them working in one place.
한 에이전트가 함수 시그니처를 바꾸는 동안 다른 에이전트는 옛 시그니처로 호출 코드를 씁니다. 각 PR은 따로 통과하고, 충돌은 병합 뒤에야 나타납니다. 저희가 여러 에이전트로 개발하며 직접 겪은 문제이고, 그래서 코드를 파싱해 함수 단위로 막는 도구를 만들었습니다.
While one agent changes a function's signature, another writes calls against the old one. Each PR passes alone, and the conflict shows up only after merging. We hit this ourselves building with several agents at once, so I built a tool that parses code and coordinates at the function level.
Interlock
여러 AI 코딩 에이전트가 한 코드베이스에서 서로의 작업을 깨뜨리지 않게 하는 도구. 실제 커밋 쌍 5,352건 재현 실험에서 줄 규칙은 git이 깨끗이 병합하는 쌍을 하나도 막지 않았고, 충돌로 분류한 1,817건 중 2건을 놓쳤습니다. 방법과 데이터 ↗
Lets many AI coding agents work on one codebase without breaking each other's work. In a replay of 5,352 real commit pairs, its line rule blocked none of the pairs git merges cleanly and missed 2 of 1,817 counted as conflicts. Method and data ↗
jamo2hangul
한국어 음성인식용으로 직접 학습한 53M 파라미터 Transformer. 자모 나열을 띄어쓰기 있는 한국어로 복원하며, 평가 단어 8,000개에서 정확도 96.7%, 문자 오류율 1.36%. GitHub ↗
A 53M-parameter Transformer trained from scratch for Korean speech recognition. Rebuilds spaced Korean text from jamo: 96.7% exact on 8,000 held-out words, 1.36% character error rate. GitHub ↗
Fintech Ledger Core
Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka 기반 복식부기 원장. 동시 거래, 멱등 API, 트랜잭셔널 아웃박스, 자동 대사를 실제 PostgreSQL·Kafka로 테스트. GitHub ↗
Double-entry ledger (Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka) with concurrent transactions, idempotent APIs, a transactional outbox and automated reconciliation, tested against real PostgreSQL and Kafka. GitHub ↗
Q-Bench
Apple M5에서 Qwen2.5-7B-Instruct를 GGUF 양자화 7단계(F16~Q2_K)로 돌려 크기, 메모리, 처리량, 지연을 잰 재현 가능한 벤치마크(llama.cpp 빌드 고정). GitHub ↗
A reproducible benchmark of Qwen2.5-7B-Instruct across seven GGUF quantization levels (F16 to Q2_K) on Apple M5: size, memory, throughput and latency, with a pinned llama.cpp build. GitHub ↗
에이전트 조정
Agent coordination
시그니처 변경 선언, 줄 범위 충돌 검사, 함수 단위 점유. 편집·커밋·병합 시점에 적용합니다. 실험 e1 ↗
Declared signature changes, line-range conflict checks and function-level holds, enforced at edit, commit and merge time. Experiment e1 ↗
LLM 없는 판정
Decisions without an LLM
Interlock의 판정은 LLM 없이 결정적으로 내려지고, 거부에는 이유가 붙습니다. tree-sitter로 함수 단위까지 파싱합니다.
Interlock's decisions are deterministic, with no LLM, and every refusal comes with a reason. tree-sitter parsing down to the function.
검증 가능한 개발
Shipping with proof
자동화 테스트 982개(동시성·퍼징 포함), 사전 등록 벤치마크, 에이전트 세션 실험 결과를 공개합니다. 지연 시간 e7 ↗
982 automated tests (including concurrency and fuzz), a pre-registered benchmark and published results from agent-session experiments. Latency e7 ↗
직접 운영하는 서버
Self-hosted by design
로컬 데몬이나 자체 서버로 실행해 팀이 코드를 밖으로 내보내지 않게 합니다. Docker, Fly.io, Render 템플릿을 제공합니다.
Runs as a local daemon or on your own server so code stays in-house, with Docker, Fly.io and Render templates.
- 경쟁 프로그래머. solved.ac AC 레이팅 2,934, 랭크 #67(상위 0.11%), 1,248문제 해결 (스크린샷).
- Competitive programmer. solved.ac AC rating 2,934, rank #67 (top 0.11%), 1,248 problems solved (screenshot).
- 2026 제3회 미래융합 인재 발굴 소프트웨어 챌린지 고등부 전국 4위(경산시장상, 본선 10팀 중), NEAR-ZERO X(산업 현장 충돌 예측·예방 시스템). 과학기술정보통신부·경산시 공동 주최.
- 2026: 4th place nationally, high school division, 3rd Future Convergence Talent Software Challenge (Gyeongsan Mayor's Award; 4th of 10 finalist teams), with NEAR-ZERO X, a system that predicts and prevents collisions at industrial work sites. Co-hosted by Korea's Ministry of Science and ICT and Gyeongsan City.
- 2026 제2회 성남 × KAIST AI 경진대회 학생부 장려상(7위), MobiLens.
- 2026: 7th place and Encouragement Award, student division, 2nd Seongnam × KAIST AI Competition, with MobiLens.
- 2026년 4~7월 Votavis(초기 창업가가 1분 이내 피치 영상을 올리고 투자자가 보고 투자하는 앱, 법인 설립 전 스타트업) 파트타임 CTO. 개발자 10명을 이끌고 MVP를 완성했습니다.
- Apr–Jul 2026: part-time CTO at Votavis, a pre-incorporation startup building an app where early-stage founders pitch in videos under a minute for investors; led 10 developers to a finished MVP.
- 7살 때부터 프로그래밍을 해 왔습니다.
- Programming since I was 7.
- AI 시스템, 기계공학, 알고리즘을 함께 공부합니다.
- Studying AI systems, mechanical engineering and algorithms.
- 하드웨어부터 앱까지 다룹니다. 임베디드·로봇 제어, 모바일 앱, 백엔드, 보안.
- Hardware to app: embedded and robot control, mobile apps, backends, security.
- 테스트와 벤치마크, 재현 가능한 빌드를 기본값으로 둡니다.
- Tests, benchmarks and reproducible builds are the default, not an extra.
- Languages
- Python, Java, C/C++, TypeScript
- AI
- MCP, llama.cpp, Transformers trained from scratch, tree-sitter
- Backend
- FastAPI, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka, SQLite
- Quality
- pytest, fuzz and concurrency tests, GitHub Actions
- Infra
- Linux, Docker, Fly.io, Render, Raspberry Pi
- AI coding agents
- Multi-agent coordination
- Developer tools
- Competitive programming
- 회사 만들기
- Starting a company
이야기 나눠요.
Let's talk.
협업, 프로젝트, 아니면 그냥 아이디어도 좋습니다. 이메일이 가장 빠릅니다.
Collaboration, a project, or just an idea. Email is fastest.
bagdoeon827@gmail.com