feat(eid): 이드 persona substrate W2~W4 — DS compose·약점진단·egress 코드층 박탈

전 로컬 LLM 관통 '이드' persona substrate 의 Document Server 측 빌드(W2~W4).
설계 = PKM eid-persona-substrate(r1~r3 수렴) / impl = eid-persona-impl.

W2 — compose + 표면 배선:
- app/eid/compose.py: persona→rules→overlay→task 단일 system 문자열 + 정적 ROUTE_MAP
  (런타임 sniffing 아님) + rules 부재 fail-loud · persona 부재 quiet · overflow fail-loud.
- 자유-prose 3 표면(react_ask·study_subject_note·study_question_explanation) 중복 정체성·
  generic 정책 trim + compose 배선(AIClient 에 additive system 파라미터). 도메인 calibration 보존.
- STRICT JSON 기계류(briefing_comparative·digest_topic)는 persona-ZERO 동결(불변식 #3).
- app/prompts/substrate/: persona(외부 컴파일 산출물 vendor) + rules(생성 가드 서브셋) + overlay 5.

W3 — migration + 워커 + study_diagnosis:
- migration 301~305: eid_* append-only 원장(약점/복습초안/회고) + approval_requests(가변 큐) + 일정 파생뷰 2.
- app/workers/study_weakness.py: study_question_progress.pattern_state 집계로 약점 derived 산출
  (LLM 0) + bounded tier(watch/review/focus). nightly cron.
- study_diagnosis 표면: 최신 스냅샷을 코치 언어로 번역(약점 판정은 코드, LLM 은 블록 값만 인용).

W4-1 — egress 코드층 박탈:
- app/eid/ai.py EidAIClient: 이드 표면 = call_primary(내부 MLX) only. 외부 LLM fallback 경로
  구조적 봉쇄(call_fallback raise · 자동 fallback 제거 · 외부 endpoint 차단). egress 워커는 분리 유지.

load-bearing 정정 3(환경 grounding 강제, 설계 회귀 아님):
- rules = 운영 ruleset 전체 → 생성 가드 서브셋(HTML 산출물 룰이 study task 와 충돌).
- append-only = REVOKE → CREATE RULE DO INSTEAD NOTHING(단일 owner role 은 REVOKE 무효 +
  migration 검증기가 plpgsql BEGIN 거부) + actor/source_* NOT NULL 스탬프.
- 이드 LLM 봉쇄 = path discipline → EidAIClient 구조화.

검증: eid 순수 단위테스트 30 통과 + py_compile + migration 검증기 모사 + egress 적대감사 COMPLETE.
DB/LLM/httpx 의존 테스트(append-only RULE·EidAIClient·E2E)는 staging(Docker) 가동.
W4-2 네트워크 belt 은 조건부 보류(코드층 1차 충분, P0-3② 원격 실측 후 hard-gate 시 승격).

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

app/main.py

@@ -59,6 +59,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     from workers.study_memo_card_jobs_consumer import consume_study_memo_card_queue
     from workers.study_card_enqueue import run as study_card_enqueue_run
     from workers.study_reminder import run as study_reminder_run
+    from workers.study_weakness import run as study_weakness_run
     from workers.study_question_embed_worker import (
         refresh_stale_related as study_q_related_refresh,
         run as study_q_embed_run,
@@ -116,6 +117,8 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     scheduler.add_job(morning_briefing_run, CronTrigger(hour=5, minute=10, timezone=KST), id="morning_briefing")
     # 공부 암기노트 Phase 1: 공부중 토픽 due 요약 알람 재료 (09/13/19 KST). LLM 0.
     scheduler.add_job(study_reminder_run, CronTrigger(hour="9,13,19", timezone=KST), id="study_reminder")
+    # 이드 W3-2: 공부중 토픽 약점 derived 스냅샷 (nightly 04:30 KST, LLM 0). study_diagnosis 표면 source.
+    scheduler.add_job(study_weakness_run, CronTrigger(hour=4, minute=30, timezone=KST), id="study_weakness")
     scheduler.add_job(news_collector_run, "interval", hours=6, id="news_collector")
     scheduler.start()