feat(memos): 자료로 보내기 P2 — 메모→문서 26B 문서화 워커

memo_draft_worker(interval 2분): promote 가 찍은 source_metadata.needs_draft=true
문서를 26B(call_primary, acquire_mlx_gate BACKGROUND)로 구조화 마크다운(md_content)
생성. content_origin='ai_drafted'+md_draft_status='draft'(mig212 제약 준수), 원본은
extracted_text 보존. promote 엔드포인트에 needs_draft 마커 + main.py add_job.
큐 enum/컨슈머 무변경(derived-worker 패턴) = 저위험.

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

app/api/memos.py

@@ -718,6 +718,8 @@ async def promote_memo_to_document(
         "promoted_from_memo": True,
         "promoted_at": now.isoformat(),
         "original_source_channel": doc.source_channel,
+        # P2: memo_draft_worker 가 집어 26B 로 구조화 마크다운(md_content) 생성.
+        "needs_draft": True,
     }
     doc.source_channel = "manual"
     doc.file_type = "editable"

app/main.py

@@ -77,6 +77,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     )
     from workers.tier_backfill import run as tier_backfill_run
     from workers.upload_cleanup import cleanup_orphan_uploads
+    from workers.memo_draft_worker import run as memo_draft_run
 
     # 시작: DB 연결 확인
     await init_db()
@@ -105,6 +106,8 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     scheduler.add_job(consume_deep_queue, "interval", minutes=1, id="deep_queue_consumer")
     scheduler.add_job(watch_inbox, "interval", minutes=5, id="file_watcher")
     scheduler.add_job(cleanup_orphan_uploads, "interval", minutes=10, id="upload_cleanup")
+    # P2: 메모→문서 승격분 26B 문서화 (needs_draft 마커 → md_content). 26B 콜이라 소량·2분 간격.
+    scheduler.add_job(memo_draft_run, "interval", minutes=2, id="memo_draft", max_instances=1)
     # PR-4: study_questions 자동 임베딩 (status='none/failed/stale' 행을 batch=10 처리).
     # 별도 큐 테이블 없이 status 자체가 큐. backfill 도 cron 이 'none' 행을 자연스럽게 처리.
     scheduler.add_job(study_q_embed_run, "interval", minutes=1, id="study_q_embed")

app/workers/memo_draft_worker.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+"""메모 → 문서 승격 시 거친 메모를 구조화된 마크다운 문서로 정리 (26B, P2).
+
+`POST /memos/{id}/promote-to-document` 가 `source_metadata.needs_draft=true` 마커를
+찍으면 본 스케줄 워커가 집어 AIClient.call_primary(26B Mac mini = 로컬, 과금규칙 부합)로
+md_content 를 생성한다. markdown canonical Phase 1A 스키마 재사용:
+  - content_origin='ai_drafted'  +  md_draft_status='draft'
+    (migration 212 제약: md_draft_status NOT NULL → content_origin='ai_drafted' 필수)
+  - md_status='success', md_extraction_engine='ai_draft'
+원본 메모는 extracted_text 에 보존(검색/청크는 원문 사용). "필요시" = 이미 정돈된 메모는
+프롬프트가 형식만 다듬고, 거친 메모는 구조화하도록 지시(사실 추가 금지).
+"""
+
+import logging
+from datetime import datetime, timezone
+
+from sqlalchemy import select
+
+from ai.client import AIClient, strip_thinking
+from core.database import async_session
+from models.document import Document
+from services.search.llm_gate import Priority, acquire_mlx_gate
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 한 번에 처리할 승격 문서 수 (26B 콜 = 무겁다 → 소량 순차). interval 잡이라 다음 틱에 이어 처리.
+_BATCH = 2
+# 너무 짧은 메모는 문서화 의미 없음 — 마커만 정리하고 md 생성 스킵.
+_MIN_CHARS = 20
+
+_DRAFT_SYSTEM = (
+    "당신은 사용자의 거친 메모를 사실 추가 없이 깔끔한 마크다운 문서로 정리하는 도우미입니다."
+)
+_DRAFT_PROMPT = """다음은 사용자가 빠르게 적은 메모입니다. 이를 정식 자료 문서로 정리하세요.
+
+규칙:
+- 메모에 있는 정보만 사용하고, 내용·사실을 추가하거나 추측하지 마세요.
+- 이미 잘 정돈돼 있으면 형식만 다듬고, 거친 메모면 제목·소제목·목록으로 구조화하세요.
+- 원문 언어를 유지하세요(한국어는 한국어, 영어는 영어).
+- 출력은 마크다운 본문만. 인사말·메타 설명 없이 문서 내용만 출력하세요.
+
+--- 메모 ---
+{content}
+--- 끝 ---"""
+
+
+async def _ids_needing_draft() -> list[int]:
+    async with async_session() as session:
+        rows = (
+            await session.execute(
+                select(Document.id)
+                .where(
+                    Document.deleted_at.is_(None),
+                    # JSONB 마커 (json/jsonb 공통 ->> 연산자). promote 가 needs_draft=true 세팅.
+                    Document.source_metadata.op("->>")("needs_draft") == "true",
+                )
+                .order_by(Document.id)
+                .limit(_BATCH)
+            )
+        ).scalars().all()
+    return list(rows)
+
+
+async def run() -> None:
+    """needs_draft 마커가 찍힌 승격 문서를 26B로 문서화 (interval job, no-arg)."""
+    ids = await _ids_needing_draft()
+    if not ids:
+        return
+
+    client = AIClient()
+    for doc_id in ids:
+        # 문서별 독립 세션·트랜잭션 — 1건 실패가 나머지를 막지 않게.
+        async with async_session() as session:
+            try:
+                doc = await session.get(Document, doc_id)
+                if doc is None or not (doc.source_metadata or {}).get("needs_draft"):
+                    continue  # 경합/이미 처리됨
+
+                source = (doc.extracted_text or "").strip()
+                now = datetime.now(timezone.utc)
+                meta = dict(doc.source_metadata or {})
+
+                md = ""
+                if len(source) >= _MIN_CHARS:
+                    # 26B 호출은 반드시 mlx gate(Semaphore 1) 안에서 — 동시 호출 pile-up 방지
+                    # ([[feedback_llm_verification_load_pileup]]). BACKGROUND = 사용자 대면보다 양보.
+                    async with acquire_mlx_gate(Priority.BACKGROUND):
+                        raw = await client.call_primary(
+                            _DRAFT_PROMPT.format(content=source), system=_DRAFT_SYSTEM
+                        )
+                    md = strip_thinking(raw or "").strip()
+
+                if md:
+                    doc.md_content = md
+                    # 제약(212): md_draft_status NOT NULL 이면 content_origin='ai_drafted' 여야 함.
+                    doc.content_origin = "ai_drafted"
+                    doc.md_draft_status = "draft"
+                    doc.md_status = "success"
+                    doc.md_extraction_engine = "ai_draft"
+                    doc.md_generated_at = now
+                    meta["drafted_at"] = now.isoformat()
+
+                # 성공/스킵 모두 마커 해제(무한 재시도 방지). 26B 호출 자체가 예외면 except 로 빠져 마커 유지.
+                meta["needs_draft"] = False
+                doc.source_metadata = meta
+                doc.updated_at = now
+                await session.commit()
+                logger.info("memo_draft doc=%s md_len=%d", doc_id, len(md))
+            except Exception:
+                logger.exception("memo_draft 실패 doc=%s (다음 틱 재시도)", doc_id)
+                await session.rollback()