한국어 | English README
A biological programming paradigm for Physical AI, built on event-driven architecture.
Physical AI를 위한 이벤트 기반 생물학적 프로그래밍 패러다임.
Repository: https://github.com/SHShinSK/cell-coding
저장소: https://github.com/SHShinSK/cell-coding
Site: https://shshinsk.github.io/cell-coding/
문서 사이트: https://shshinsk.github.io/cell-coding/
Classical software assumed a narrower input -> process -> output frame.
고전 소프트웨어는 비교적 좁은 입력 -> 처리 -> 출력 프레임을 전제로 했습니다.
Inputs expanded from keyboard and mouse to camera, microphone, and location data, while outputs stayed mostly screen- and printer-centric.
입력은 키보드/마우스에서 카메라/마이크/위치정보로 확장됐지만, 출력은 대체로 화면·프린터 중심에 머물렀습니다.
Physical AI changes both sides: many sensing channels and many real-world action channels emerge together.
Physical AI는 양쪽을 동시에 바꿉니다. 다중 감각 채널과 다중 현실 행동 채널이 함께 등장합니다.
In embodied systems, reducing everything to plain I/O is often insufficient.
구현체(embodied) 시스템에서는 모든 것을 단순 I/O로 환원하는 모델이 충분하지 않은 경우가 많습니다.
We need software modeled as a network of many specialized functional units.
우리는 다수의 특화 기능 단위가 네트워크로 협력하는 소프트웨어 모델이 필요합니다.
Cell Coding defines those units as Cells with explicit role, membrane, and signal contracts.
Cell Coding은 그 단위를 role, membrane, signal 계약을 가진 Cell로 정의합니다.
Cell Coding maps embodied systems into functional cell networks, not one monolithic controller.
Cell Coding은 구현체 시스템을 단일 거대 컨트롤러가 아니라 기능 세포 네트워크로 매핑합니다.
시작점: A1 → A2 → A2-S → A3 → A3-S / A3-H → A4 PET → A4-S / A4-H → A5 Humanoid.
Start here: A1 → A2 → A2-S → A3 → A3-S / A3-H → A4 PET → A4-S / A4-H → A5 Humanoid.
A spider robot ingests vision, hearing, tactile, and chemical context simultaneously, then produces locomotion patterns, web generation, and chemical actions — sensing and acting cells adapt to terrain rather than following a fixed pipeline.
거미 로봇은 시각·청각·촉각·화학적 맥락을 동시에 받아들이고, 보행 패턴·거미줄 생성·화학적 작동을 만들어냅니다. 감각·행동 세포가 고정 파이프라인이 아니라 지형에 적응합니다.
레퍼런스: examples/spider-robot/ — 10세포, 3기관, nervous EventBus (SCENARIO.md).
A humanoid ingests vision, proprioception, balance, hand tactile, and speech context at once.
휴머노이드는 시각·고유수용감각·균형·손 촉각·음성 맥락을 동시에 처리합니다.
레퍼런스: examples/humanoid-robot/ — 14세포, 4기관, nervous MotorBus (SCENARIO.md).
A companion PET robot reads owner presence, touch, voice tone, and ambient home context continuously.
반려(PET) 로봇은 주인 존재, 터치, 음성 톤, 가정 환경 맥락을 연속적으로 읽습니다.
레퍼런스: examples/pet-robot/ — 11세포, 정서·안전·상호작용 (SCENARIO.md). Sim-real: A4-S / A4-H.
Decompose by role, declare boundaries with membrane, and connect systems through signal.
**역할(role)**로 분해하고, **막(membrane)**으로 경계를 선언하며, **신호(signal)**로 시스템을 연결한다.
Cell: minimal unit of execution, single responsibility
Cell: 최소 실행 단위, 단일 책임Membrane: functional boundary and signal contract
Membrane: 기능 경계이자 신호 계약Signal: the only communication primitive between cells
Signal: 세포 간 유일한 통신 원시 단위Tissue/Organ/Organism: scalable biological hierarchy
Tissue/Organ/Organism: 확장 가능한 생물학적 계층Nervous/Immune: routing and resilience policies
Nervous/Immune: 라우팅 및 회복 탄력성 정책
- Runtime first: working event bus + contract validation
런타임 우선: 실제 동작하는 이벤트 버스 + 계약 검증 - Observability: React Viewer for signal flow visualization
관측 가능성: React Viewer로 신호 흐름 시각화 - Extensibility: Python bridge for sensors and actuators
확장성: Python 브리지로 센서/액추에이터 연동 - Progressive DSL: optional
.cellsyntax later
점진적 DSL: 이후.cell문법을 선택적으로 도입
- Prefer runnable examples and tests over abstract narratives
철학 문서보다 실행 가능한 예제와 테스트를 우선 - Keep PRs small and demo-oriented
PR은 작게, 데모 가능한 단위로 병합 - Lower friction for first-time contributors
외부 기여자가 첫 1회 기여를 빠르게 끝낼 수 있도록 이슈를 관리
Node.js 20+ 필요.
# Physical AI PoC — MotionDetected → AlarmPulse
npx @cell-coding/cli run ./motion-alarm.cell MotionDetected '{"x":150,"y":220,"confidence":0.98}'
# transpiled TS handler + validator callFn sidecar
npx @cell-coding/cli run --transpiled ./validator.cell RawInput '{"payload":"hello"}'
# JSON → Viewer / CI
npx @cell-coding/cli run --json --jaeger http://127.0.0.1:16686 ./motion-alarm.cell MotionDetected '{"x":1,"y":2,"confidence":0.9}'전역 설치: npm install -g @cell-coding/cli 후 cell run ...
git clone https://github.com/SHShinSK/cell-coding.git
cd cell-coding/typescript && npm install && npm test
npm run cell:run -- ../examples/motion-alarm/motion-alarm.cell MotionDetected '{"x":1,"y":2,"confidence":0.9}'Viewer: viewer-react/README.md · Physical AI: examples/physical-ai-motion-alarm.md
Release · 배포: .github/RELEASE.md — tag v* → npm · PyPI · VS Code Marketplace
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good first issue로 첫 PR
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