Cell Coding Blueprint

비동기 이벤트 처리와 타입 안정성을 위해 TypeScript로 코어 엔진을 구축합니다. 언어 컴파일러를 새로 만드는 대신, TS의 Class와 Decorator를 활용하여 세포코딩의 개념을 런타임 라이브러리로 구현합니다.

• Signal Bus (Nervous System): RxJS 기반의 중앙 집중식 이벤트 메시지 버스 구현. 모든 신호는 불변 객체(Immutable Object)로 라우팅.
• Base Cell Class: @cell, @membrane(accepts, emits) 데코레이터 구현. 막(Membrane)을 통과하지 않는 신호는 런타임에 차단.

// TypeScript Core Implementation Example
@cell({ role: "데이터 정제" })
export class SanitizerCell extends BaseCell {
  @membrane({ accepts: [RawDataSignal], emits: [CleanDataSignal] })
  onSignal(signal: RawDataSignal) {
    const cleanData = sanitize(signal.payload);
    this.emit(new CleanDataSignal(cleanData));
  }
}

AI 모델 생태계 및 물리적 센서 제어에 최적화된 Python을 사용하여 외부 환경과 상호작용하는 감각 세포(Sensory Cells)를 구축합니다. TypeScript 코어와는 Redis Pub/Sub 또는 gRPC로 통신합니다.

• Vision/Audio Receptors: 카메라, 마이크 입력을 지속적으로 스트리밍하여 환경 신호(Environment Signal)로 변환 후 방출(Emit).
• Motor/Actuator Cells: 코어 런타임에서 결정된 판단 신호(Decision Signal)를 수신하여 TTS 음성 출력 또는 하드웨어 모터 제어 수행.

시스템 내에서 세포들이 신호를 주고받는 과정을 실시간으로 관찰할 수 있는 '생체 현미경' 대시보드를 구축합니다. 디버깅과 아키텍처 이해도를 비약적으로 상승시킵니다.

• Real-time Node Graph: React Flow 등을 활용하여 현재 살아있는 세포들과 그 사이를 흐르는 신호를 동적 그래프로 렌더링.
• Signal Tracer: 특정 신호가 어떤 세포들을 거쳐 변이되고 흡수되는지 추적하는 타임라인 뷰 제공.

런타임 라이브러리와 뷰어가 안정화되면, 최종적으로 .cell 확장자를 가진 순수 세포코딩 문법을 파싱하여 TS/Python 코드로 자동 변환하는 독자적인 트랜스파일러를 구현합니다.

• Parser & Lexer: EBNF 문법을 기반으로 추상 구문 트리(AST)를 생성하는 구문 분석기 개발.
• Multi-target Generator: 작성된 단일 .cell 스펙을 대상 환경에 따라 TypeScript 또는 Python 코드로 생성.