refactor(classify): summarize 콜을 tier triage 에 병합 (3콜→2콜)

B-1 3→2: p3a_short_summary triage 가 ai_summary 도 생산 → 별도 summarize 콜 제거. classify(domain/type)은 분리 유지(shadow probe 결과 결합 시 domain 노이즈 → 안전하게 요약만 병합). 본문 prefill 3회→2회 = Mac mini 부하 절감. >120K long_context·triage 파싱실패 시 summarize fallback 보존. shadow probe(Industrial_Safety 5문서) 검증: triage ai_summary 품질 legacy summarize 동급.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/prompts/policy/p3a_short_summary.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
 [System]
-너는 한국어 문서 태거 + 짧은 요약기다. 입력 본문을 읽고 TL;DR + 핵심 bullets + tags 만 생성한다. **상세 문단·entities 는 생성하지 않는다** (깊은 요약은 26B, entity 는 P3b 담당).
+너는 한국어 문서 태거 + 요약기다. 입력 본문을 읽고 짧은 요약(ai_summary 2~3문장) + TL;DR + 핵심 bullets + tags 를 생성한다. **여러 문단의 상세 심층요약·entities 는 생성하지 않는다** (깊은 요약은 26B, entity 는 P3b 담당).
 
 subject_description: {subject_description}
 
@@ -13,6 +13,7 @@ subject_description: {subject_description}
 - pii 감지 시 "pii" 추가 + confidence 감점.
 
 요약 규칙:
+- **ai_summary**: 2~3문장 문단. 문서의 핵심 내용·목적을 서술 (검색·표시용 요약).
 - **TL;DR**: 1문장, 최대 60자.
 - **Bullets**: 정확히 5개, 각 30~60자.
 - 본문에 없는 정보 추가 금지 (hallucination 금지).
@@ -20,6 +21,7 @@ subject_description: {subject_description}
 
 출력 (JSON only):
 {{
+  "ai_summary": "2~3문장 문단 요약",
   "tldr": "1문장 최대 60자",
   "bullets": ["...", "...", "...", "...", "..."],
   "tags": ["..."],

app/workers/classify_worker.py

@@ -90,6 +90,7 @@ HARD_ESCALATE_REASONS = {
 class TriageOutput(BaseModel):
     """p3a_short_summary (4B) 응답 스키마. 파싱 실패 시 기본값 + escalate=True fallback."""
 
+    ai_summary: str = ""  # B-1 3→2: triage 가 ai_summary 도 생산 (별 summarize 콜 대체)
     tldr: str = ""
     bullets: list[str] = Field(default_factory=list)
     tags: list[str] = Field(default_factory=list)
@@ -579,16 +580,7 @@ async def process(
                 "reason": "classify pipeline",
             }
 
-        # ─── 2. Legacy 요약 (primary 또는 deep) ───
+        # ─── 메타데이터 (classify 완료) — 실제 처리 머신 귀속 (drain=qwen-macbook) ───
-        try:
-            summary = await client.summarize(doc.extracted_text[:50000], cfg=legacy_cfg)
-        except Exception as exc:
-            if legacy_cfg is not None and is_deferrable_error(exc):
-                raise StageDeferred(f"macbook_unavailable:{type(exc).__name__}") from exc
-            raise
-        doc.ai_summary = strip_thinking(summary)
-
-        # ─── 메타데이터 (legacy 완료) — 실제 처리 머신 귀속 (drain=qwen-macbook) ───
         doc.ai_model_version = (legacy_cfg or settings.ai.primary).model
         doc.ai_processed_at = datetime.now(timezone.utc)
 
@@ -598,13 +590,25 @@ async def process(
             f"confidence={doc.ai_confidence:.2f}, tags={doc.ai_tags}"
         )
 
-        # ─── 3. PR-B B-1 — tier triage (4B, 실패는 legacy 결과 보존) ───
+        # ─── 2+3 통합 (B-1 3→2): tier triage 가 tldr/bullets/tier + ai_summary 생산.
+        # 기존 별도 summarize 콜 제거 → 본문 prefill 1회 절감 (Mac mini 부하). 실패는 fallback.
         try:
             await _run_tier_triage(client, doc, session, use_deep=use_deep)
         except StageDeferred:
             raise  # 보류는 실패가 아님 — drain/consumer 가 attempts 미소모 처리
         except Exception as exc:
-            logger.exception(f"[triage] id={document_id} 전체 실패 — legacy 유지: {exc}")
+            logger.exception(f"[triage] id={document_id} 전체 실패: {exc}")
+
+        # ─── ai_summary fallback: triage 가 못 채운 경우만 summarize ───
+        # (>120K long_context 는 triage 가 LLM skip, 또는 triage 파싱실패). 정상 경로는 미발동.
+        if not doc.ai_summary:
+            try:
+                summary = await client.summarize(doc.extracted_text[:50000], cfg=legacy_cfg)
+                doc.ai_summary = strip_thinking(summary)
+            except Exception as exc:
+                if legacy_cfg is not None and is_deferrable_error(exc):
+                    raise StageDeferred(f"macbook_unavailable:{type(exc).__name__}") from exc
+                logger.warning(f"[summary-fallback] id={document_id}: {exc}")
 
     finally:
         await client.close()
@@ -774,6 +778,9 @@ async def _apply_triage_result(
     if not parse_error:
         doc.ai_tldr = (triage_out.tldr or "").strip() or None
         doc.ai_bullets = triage_out.bullets or []
+        # B-1 3→2: triage 가 ai_summary 도 생산(summarize 콜 대체). 비면 process() 가 fallback.
+        if triage_out.ai_summary.strip():
+            doc.ai_summary = triage_out.ai_summary.strip()
         # Memo Intake Upgrade PR-2B — event kind hint (4B 가 출력했을 때만)
         # 허용 enum 외 값이면 무시 (DB enum 제약). AI worker 는 events row 직접 생성 X.
         valid_kinds = {"note", "task", "calendar_event", "activity_log", "reference"}