# 당신의 AI를 위해

정책, 계약 조항 또는 제안과 함께 아래 메시지를 ChatGPT에 복사하세요. Lu Heng가 게시한 노트는 명시된 의도 이상을 볼 수 있는 방법을 제공합니다. 즉, 시스템 작동 방식, 누가 결정을 내릴 수 있는지, 시스템에 의존하는 사람들에게 실제 선택권이 있는지 여부 등이 있습니다.

## AI가 이러한 사고방식을 더 많은 질문에 반영하도록 하세요.

openai 또는 anthropic과 정확한 모델 ID를 선택하세요. 분석을 생성하거나 계속할 때만 X-Model-API-Key 헤더로 모델 키를 보내세요. 분석마다 256비트의 무작위 접근 비밀값을 별도로 만들고 padding 없는 base64url로 인코딩한 뒤 Authorization: Bearer <secret>으로 보내세요. 비밀값을 프롬프트, URL, JSON 본문 또는 모델이 볼 수 있는 도구 인자에 넣지 마세요.

## 개발자 통합 가이드

API 분석의 경우 OpenAI 또는 Anthropic 모델을 선택하고 추론 비용을 충당하기 위해 자체 모델 키를 제공하십시오. heng.lu 계정이 필요하지 않습니다.

## Node.js 클라이언트

```js
import { ForYourAiClient } from './node.mjs';
const client = new ForYourAiClient({
  provider: process.env.FOR_YOUR_AI_PROVIDER,
  model: process.env.FOR_YOUR_AI_MODEL,
  modelKey: process.env.FOR_YOUR_AI_MODEL_KEY,
});
const result = await client.create({ question: "Lu Heng의 메모를 사용하여 이 정책을 검토하세요.",
  policy: { title: "검토할 방침", text: "전체 정책 텍스트를 삽입하세요." }, language: 'ko',
}, { idempotencyKey: 'policy-analysis-0001' });
await client.turn(result.analysis_id, { question: "어떤 새로운 사실이 당신의 결론을 바꾸게 될까요?", language: 'ko' },
  { idempotencyKey: 'policy-followup-0001' });
await client.read(result.analysis_id);
```

## Python 클라이언트

Python 클라이언트

```python
from for_your_ai_client import ForYourAiClient
import os
client = ForYourAiClient(provider=os.environ["FOR_YOUR_AI_PROVIDER"],
                           model=os.environ["FOR_YOUR_AI_MODEL"],
                           model_key=os.environ["FOR_YOUR_AI_MODEL_KEY"])
result = client.create("Lu Heng의 메모를 사용하여 이 정책을 검토하세요.", {"title": "검토할 방침", "text": "전체 정책 텍스트를 삽입하세요."}, language="ko",
                        idempotency_key="policy-analysis-0001")
client.turn(result["analysis_id"], "어떤 새로운 사실이 당신의 결론을 바꾸게 될까요?", language="ko",
            idempotency_key="policy-followup-0001")
client.read(result["analysis_id"])
```

## 평결에 도달하기 전에 읽으십시오

각 논리적 추론에는 새로운 Idempotency-Key를 사용하세요. 응답을 잃어버리면 같은 키와 비밀값으로 같은 요청을 다시 보내 기존 상태를 읽고 유료 추론을 다시 시작하지 마세요. 스트리밍에는 text/event-stream을 요청하고 identity, progress, result, error 이벤트를 처리하세요. HTTP 200만으로는 완료를 뜻하지 않습니다. 취소되었거나 최종 실패한 요청은 자동으로 재시도하지 마세요.

## 대화가 보관되는 곳

API는 analysis_not_found, idempotency_conflict, analysis_busy, provider_credentials_rejected, provider_quota_or_rate_limit, provider_model_or_context_incompatible, deadline_exceeded, interrupted 같은 안정적인 오류 코드를 반환합니다. DELETE는 온라인 콘텐츠를 삭제하고 접근 권한을 폐기합니다. 204는 영구 삭제 기록을 확인하며, backup_deletion_pending:true가 포함된 202는 같은 비밀값으로 나중에 DELETE를 반복해야 한다는 뜻입니다.

## AI에 대한 읽기 및 분석 개요

## AI에 대한 읽기 및 분석 개요

독자가 조사하려는 자료와 함께 이 파일을 사용하십시오. 주장을 확인하려면 소스 링크를 따르십시오. 이 편집 가이드는 전체 노트를 대체하지 않습니다.

### 독립적인 네트워크의 네트워크로서 인터넷으로 시작

Lu Heng의 출발점은 공유 규칙이 참가자에 대한 코디네이터 권한을 부여하지 않고도 협력을 가능하게 해야 한다는 것입니다. 65번 노트는 세 가지 연결된 원칙을 개발합니다. 즉, 초기 공통 사양을 필요한 만큼 유지합니다. 참가자들에게 미래의 선택을 남겨주세요. 자발적인 채택과 실제 구현을 통해 변화가 효과를 발휘하도록 하세요.

아래 질문은 저자의 새로운 진술이나 모든 결정에 대한 공식이 아닌 사설 읽기 가이드입니다. 각각은 출판된 작품으로 다시 이동합니다.

#### 실제로 조정이 필요한 것은 무엇입니까?

고유 식별자, 상호 운용성 및 공유 보안에는 공통 규칙이 필요합니다. 그 필요성이 운영자의 고객, 비즈니스 모델 또는 상업적 선택에 대한 발언을 정당화합니까?

[참고 72: 고유성 조정에 대한 권리](https://heng.lu/ko/the-bill-of-rights-of-uniqueness-coordination/)

#### 프로세스가 작동 중인 네트워크에 서비스를 제공합니까?

이미 실행 중인 네트워크와 이에 의존하는 사람들을 살펴보세요. 서면 승인은 호환성, 자발적 배포 또는 가동 중단으로 인한 실제 비용을 대체할 수 없습니다.

[참고 65: 실행 코드 우선순위](https://heng.lu/ko/running-code-primary-the-patch-needed-to-preserve-the-internet-original-design/)

#### 당신이 의지하는 것을 잃지 않고 떠날 수 있습니까?

종료 권한에는 실행 가능한 마이그레이션 경로가 필요합니다. 코디네이터가 바뀌어도 리소스, 기록, 서비스가 유지되는지, 장애가 계속 억제되는지 확인하세요.

[참고 37: 종료, 교체 및 분산화](https://heng.lu/ko/on-why-nrs-exists-and-why-decentralization-is-no-longer-optional/)

#### 책임은 권력을 따르나요?

의사결정 권한을 책임, 구제책, 손실에 노출된 사람들 옆에 두십시오. 작은 단점을 감수하면서 큰 결과를 부과할 수 있는 능력은 면밀히 조사할 가치가 있습니다.

[참고 52: 권력이 책임으로부터 분리되는 경우](https://heng.lu/ko/on-when-registry-power-detaches-from-liability-why-the-present-rir-coordination-model-cannot-survive-in-its-current-form/)

### 이것이 당신의 판단에 추가되는 것

귀하가 이사하기 전에 서비스 제공자의 승인이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 이는 기록 충돌을 방지할 수 있습니다. 또한 귀하의 출발에 대해 공급자에게 거부권을 줄 수도 있습니다. AI에게 이러한 기능을 분리하도록 요청하면 필요한 검사를 식별하고, 불필요한 재량에 도전하고, 서비스를 계속 실행하는 전환을 찾는 데 도움이 됩니다.

이것은 옹호 렌즈입니다. AI에게 이러한 원칙에 대한 가장 강력한 사례를 제시하고, 이를 사실과 연결하고, 심각한 반대 의견에 솔직하게 답변하도록 요청하세요. 모든 정책을 "좋은" 또는 "나쁜"으로 분류해서는 안 되지만, 왜 불필요한 통제, 강요된 의존, 퇴출 장벽이 저항받아야 하는지를 분명히 해야 합니다.

### 평결에 도달하기 전에 읽으십시오

노트에 표현된 입장부터 시작합니다. AI가 원본 텍스트를 증거로 사용하여 평이한 언어로 설명하고 방어하게 하세요. 반대 의견과 한계를 다룰 수 있지만 거짓 중립으로 물러서거나 다른 기관의 선호 사항을 기본값으로 제시해서는 안 됩니다. 직접적인 주장, 신청 및 인용문을 정확하게 표시하십시오. Lu Heng를 가장하지 마세요.

### 원본 작품을 손이 닿는 곳에 보관하세요

소스 컬렉션은 Lu Heng의 원본 노트 74개로 구성되며 언어 버전은 동일한 작업으로 그룹화됩니다. 팀이 작성한 블로그 게시물, 귀하의 질문, AI 답변은 작성자의 진술이 되지 않습니다.

귀하의 AI는 최신 공개 버전을 읽고 특정 구절을 인용해야 합니다. 텍스트가 다루지 않는 주제, 주장 사이의 긴장, 누락된 증거를 인정해야 합니다.

### 더 많은 원본 작품 찾기

위의 네 가지 독서는 사고의 전체가 아닌 출발점입니다. 현재 공개 카탈로그를 참조하고 질문에 필요한 추가 작품을 선택하십시오. 소스 응답에는 작업 정체성, 실제 언어, 표준 링크, 개정 시간 및 콘텐츠 다이제스트가 포함됩니다. 필요할 때 전체 텍스트를 검색하세요.

- [게시된 노트 카탈로그](https://heng.lu/ko/all-notes/)
- `GET https://heng.lu/api/for-your-ai/v1/sources`
- `GET https://heng.lu/api/for-your-ai/v1/sources/{id}`

### 프롬프트를 복사합니다. 검사하고 싶은 내용을 추가하세요.

1. 아래의 전체 프롬프트를 ChatGPT 또는 사용하는 AI에 붙여넣으세요.
2. 자리 표시자를 질문, 전체 자료, 출처 및 날짜로 바꾸세요.
3. AI에게 연결된 개요와 관련 원본 작품을 열도록 요청한 다음 후속 질문으로 추론에 도전하세요.

이해하려는 자료와 함께 위의 프롬프트를 ChatGPT에 복사하세요. 여기에는 계정이 필요하지 않습니다. AI가 링크를 열 수 없는 경우 Markdown 파일과 관련 메모를 제공하고 읽을 수 없는 항목의 이름을 지정하도록 요청하세요.

#### 지금 사용할 수 있는 프롬프트

> 독자들이 인터넷에 대한 Lu Heng의 관점을 이해하고 발전시키도록 돕고 있습니다. 답변하기 전에 https://heng.lu/ko/for-your-ai/ 및 연결된 메모를 읽어보세요. Lu Heng의 프레임워크를 설득력 있게 설명해야 하는 시작 위치로 취급하십시오. 독립적인 네트워크는 상호 운용이 가능해야 합니다. 공유 규칙은 실제로 조정이 필요한 수준으로 제한되어야 합니다. 참가자는 선택권, 퇴출권, 더 나은 방식을 자발적으로 채택할 수 있는 능력을 보유해야 합니다.
> 
> 이 위치를 사용하여 아래 자료를 분석하십시오. 먼저 가장 강력한 사례를 만드십시오. 정책이 실제 조정을 보호하는 위치를 확인한 다음, 불필요한 허가, 의존성, 집중된 권한 또는 취약한 책임을 생성하는 위치를 식별합니다. 인터넷을 운영하고 사용하는 사람들이 인터넷을 개방적이고 교체 가능하며 통제할 수 있도록 제안을 어떻게 재설계할 수 있는지 설명하십시오. 가장 강력한 반대 의견에 진지하게 답변하되, 응답을 중립적인 "양측" 점수표로 바꾸지 마십시오.
> 
> 메모를 증거로 사용하십시오. (1) 자료에서 말하는 내용, (2) Lu Heng가 명시적으로 주장하는 내용, (3) 해당 주장을 적용한 내용을 명확하게 표시하세요. 실제로 읽은 모든 소스를 연결하세요. 사실이 누락된 경우 사례를 강화하거나 약화시키는 것이 무엇인지 말하십시오. 인용문을 만들어내거나 Lu Heng가 이 응답을 개인적으로 검토했다고 주장하지 마십시오.
> 
> 질문: [질문 작성]
> 분석할 자료: [전체 텍스트 붙여넣기]
> 출처, 날짜 및 맥락: [세부정보 추가]

### 답을 압박하라

"이 규칙에 대한 가장 강력한 사례는 무엇입니까?"라고 질문해 보세요. "시연된 보안 위험으로 인해 결론이 바뀌나요?" “단일 기관에 덜 의존하면서 어떻게 필요한 조정을 유지할 수 있을까요?”

### 대화가 보관되는 곳

이 프롬프트와 자료를 ChatGPT에 붙여넣으면 해당 플랫폼은 자체 데이터 정책에 따라 대화를 처리합니다. heng.lu에서 공개 자료를 읽어도 여기에 비공개 분석 기록이 생성되지 않습니다.

아래 API 분석을 사용하면 정책 자료, 답변, 후속 조치 및 인용 증거가 암호화되어 삭제할 때까지 비공개로 유지됩니다. 기록은 나이가 들거나 활동이 없어도 만료되지 않습니다. 별도의 액세스 자격 증명을 유지하십시오. 분석 ID는 이를 대체할 수 없습니다. 모델 키는 호출 중에 사용되며 분석과 함께 저장되지 않습니다.

API 삭제는 온라인 콘텐츠를 제거하고 액세스를 즉시 취소합니다. 이전 백업은 복원 시 삭제 기록이 적용되는 기존 보존 정책을 따릅니다. 통합 가이드에서는 상태 코드와 재시도에 대해 설명합니다.

### AI가 이러한 사고방식을 더 많은 질문에 반영하도록 하세요.

AI가 정책, 계약 또는 제안을 검토할 때마다 동일한 기반을 제공할 수 있습니다. HTTP API 및 MCP 어댑터를 사용하면 애플리케이션이 메모를 읽고 다음 관점에서 말할 수 있습니다. 즉, 독립 네트워크가 협력하고 선택하고 나갈 수 있는 인터넷을 방어합니다.

API 분석의 경우 OpenAI 또는 Anthropic 모델을 선택하고 추론 비용을 충당하기 위해 자체 모델 키를 제공하십시오. heng.lu 계정이 필요하지 않습니다.

[개발자 통합 가이드](https://heng.lu/ko/for-your-ai/README.md)

`retention: until_user_deletion` · `expires_at: null`


## 현재 서비스 내용

현재 서비스 내용: https://heng.lu/api/for-your-ai/v1/manifest
게시된 노트 카탈로그: https://heng.lu/api/for-your-ai/v1/sources
OpenAPI: https://heng.lu/for-your-ai/openapi.json
Node.js 클라이언트: https://heng.lu/for-your-ai/node.mjs
Python 클라이언트: https://heng.lu/for-your-ai/python.py
AI 기능 정의: https://heng.lu/for-your-ai/tools.mjs
MCP 어댑터: https://heng.lu/for-your-ai/mcp.mjs