statute_collector(safety-library-1 B-1)가 대체 — 모듈 import 0·스케줄러 미등록·동적로딩 없음 = 절대 로딩 안 되는 dead file. 'law_monitor' 잔존 출현 34건은 전부 source_channel enum 값/config 키/주석(모듈 참조 아님). 복구는 git history.
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코드리뷰 AIClient 정비 PR-B (#2 gate·#3 httpx·#4 public).
#2 gate 구조 (call-site 컨벤션 — gate 는 caller-managed, AIClient self-gate 금지):
· classify_worker consumer call_triage: gate 없이 Mac mini 직타하던 것 → acquire_mlx_gate(BACKGROUND).
(drain 경로 call_deep_or_defer 는 맥북 deep 슬롯이라 mini gate 무관, 미적용.)
· verifier_service: gate 없이 _request(verifier) 하던 것 → acquire_mlx_gate(FOREGROUND) + call_verifier.
classifier/evidence 와 동일 gate 공유로 thundering-herd(22-timeout 사고) 방어.
★재진입 안전 검증: AIClient 메서드 내부 self-gate 0(전부 call-site) + evidence/classifier 는 이미
독립 gate 보유 + api/search 오케스트레이터 gate 미보유 → double-acquire 데드락 불가.
#4 public 메서드: call_classifier/call_verifier 추가 → classifier/verifier_service 의 private _request
직접호출 봉인(egress 가드 일관 적용). gate 는 caller-managed 유지(call_primary 와 동일 계약).
#3 공유 httpx: 호출마다 AsyncClient 생성(30+ 사이트)을 _get_shared_http() 단일 풀로 — keep-alive
재사용. 이벤트루프 바인딩이라 루프 변경(테스트) 시 재생성, close() 는 no-op.
py_compile PASS. (잔여 #4: query_analyzer/digest/backends 의 _request·_call_chat 직접호출은 gated 라
안전, 후속 sweep.)
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검수완료(needs_review=false)·미삭제 study_memo_card 만 발행(kind=study_card,
뷰어 pubstudy.ts getCards 계약 일치). plan study-viewer-port S-2.
- projection: KIND_CARD + project_card(format·cue·fact·cloze_text·source_question_id·source_generated_at).
- enqueue: enqueue_card_publish = 카드 상태 기반 publish/tombstone 단일화(경로별 가드
기억 회피) + backfill_publish_cards.
- 저작훅(study_publish_enabled 게이트): approve-batch(검수완료→발행)·update(수정=재투영/
검수대기복귀=tombstone)·delete(tombstone).
- 발행자격 상실 경로 tombstone(viewer stale 잔류 0): 워커 supersede(재추출 retire)·
flag_cards_for_source(소스문제 정정/삭제). 두 fn 은 '발행 중이던'(needs_review=false) id
만 선캡처 반환 → 미발행 카드 스푸리어스 tombstone 회피.
- scripts/backfill_publish_cards.py.
py_compile PASS · project_card payload 단위검증(getCards 계약 일치). 워커·/published/feed
kind-generic 무변경. flag on 환경 배포 시 주제처럼 카드 발행 시작.
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study_question 발행 outbox enqueue 를 settings.study_publish_enabled 게이트로
5경로 결선(전부 같은 tx, caller commit = 콘텐츠 변경과 outbox INSERT 원자성):
- create_question_in_topic: 신규 문항 발행
- update_question: 문항 재투영(해설 ready 일 때만 동봉)
- soft_delete_question: tombstone(문항 + 해설 본문 존재 시 해설 kind)
- run_explanation_job (4-A 워커): 해설 ready → 문항+해설 발행
- generate_ai_explanation (실시간): 해설 ready → 문항+해설 발행
플래그 기본 false = 코드 inert(배포 후 GPU .env STUDY_PUBLISH_ENABLED 로 점등).
stale→tombstone 은 P1-3(해설 라이프사이클)로 분리.
검증: py_compile 6파일·결선 5곳 grep·플래그 기본 false.
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C2 csb_collector: 주간 run 의 per-URL 루프에 try/except/continue — URL 1건 실패(page-extract
예외·DB DataError)가 run() 밖으로 전파돼 이후 URL 전부 스킵+watermark 정지하던 것 차단. 각
iteration 자체 session 이라 실패 격리.
H3 news_collector: 공유 세션+종단 단일 commit → 한 소스 DB오류가 오염시켜 전 소스 insert 소실하던
구조를 소스별 독립 세션으로(csb 패턴 동형). 실패 시 rollback 후 깨끗한 상태에서 failure 기록.
실증: 수동 수집서 Taipei Times ReadTimeout 격리하고 327건 정상 완주.
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H1 marker_worker: PDF arm + split arm 에 빈 md_content 가드(office arm 동형 raise → queue 재시도 후
failed). 빈 추출(스캔/이미지 PDF)을 md_status=success+빈 md 로 박제하던 불변식 위반 제거.
H2 summarize_worker: 빈/think-only 요약을 ai_summary= 로 박제(completed 마크)하던 것 raise 로 가시화
+ briefing/digest loader 에 length(ai_summary)>0 방어(기존 누출 행도 배제).
H4 main.py: AsyncIOScheduler job_defaults misfire_grace_time 1s→45s — 단일 루프 1초 혼잡에 1분 컨슈머
틱이 run time missed 로 침묵 스킵하던 것 차단(coalesce 유지).
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study explanation/session-analysis/memo-card 워커 + study_questions/study_topics(subject-note·diagnosis)
+ documents.analyze 의 하드코딩 30~60s asyncio.timeout 7곳 제거. 빠른 Gemma 기준 리터럴이 Qwen 27B
교체(2026-06-11) sweep 누락 → 느린 콜을 잘라 사용자 대면 504 + 워커가 매 재시도마다 느린 콜 재실행해
문서가 큐에서 영영 못 빠지는 liveness halt. digest_llm_timeout_s 와 동형으로 config.pipeline.llm_call_timeout_s(300)
단일소스화. 다음 모델 교체 때 재발 차단.
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ToC 없는/게이트 미달 대형 PDF(>=60p)에 한해 off-card Qwen(맥북, call_deep_or_defer,
StageDeferred-safe) 경계 제안 → 동일 검증게이트(_is_clear_bundle) 통과 시에만 deterministic 과
공유하는 _create_children 로 분할. is_bundle=false/파싱·검증 실패=단일문서(오늘과 동일)+로깅.
- env PRESEGMENT_LLM_FALLBACK 기본 false → 배포 동작 무변(LLM 미호출, 검증=unit test)
- 자식생성 _create_children 공유 헬퍼로 리팩터(deterministic+LLM 단일 경로, 동작 동일)
- SegmentationOutput Pydantic + parse_json_response(house 패턴) + per-page heading 샘플(본문 미전송)
- prompt app/prompts/presegment_boundaries.txt + tests/test_presegment_llm.py(14, fitz/DB/LLM mock)
no direct HTTP·no silent fallback. 활성=flag ON + 실 router fixture 검증 후.
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합성 번들 e2e PASS(자식 3개 합성 file_path·range, uq 위반 0 + 자식 extract range-clamp 1110자
range_ok) 후 인제스트 presegment 재활성(documents.py upload + file_watcher 3곳). 非PDF/단일=통과.
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audit 의 dup-url-normalizer-divergent 는 design intent 오탐: news._normalize_url 은 query-식별
사이트(hada.io?id=·HN item?id=) 별개 기사 붕괴 방지 위해 보수적(query 보존·sort/trailing-slash/
소문자화 안 함), file_watcher._canonicalize_url 은 web_clip dedup 위해 공격적 정규화 — 채널별
의도된 차이. 통합하면 news dedup 가 깨진다(docstring 경고). 두 함수 docstring 에 상호 cross-ref +
'통합 금지' 명시해 미래 잘못된 통합 차단. 동작 변경 0(주석만).
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_fetch_rss/_fetch_api_guardian/_fetch_api_nyt 가 복제하던 동일 존재체크
(file_hash 또는 edit_url.in_([normalized,link]) 매칭) 를 단일 헬퍼로 — byte-identical
블록이라 동작 100% 보존. news_collector god-file 중복 일부 감소.
(채널별 Document 빌드 30줄 3중복 통합은 채널별 필드 차이 검증 필요 → staging/별도.)
검증: py_compile 통과.
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- synthesis_service: _CACHE 가 ts 없이 result 만 저장해 CACHE_TTL(1h) 미적용 → 원문 수정돼도
CACHE_MAXSIZE 찰 때까지 stale answer 반환. (ts, result) tuple + get_cached 에서 만료 pop
(query_rewriter expire_at 정본 복제).
- chunk_worker: 문서마다 news_sources 전량 로드 후 Python prefix 루프 → DB 필터 푸시다운
((name==source_name) | startswith(source_name+' ')). split[0]==source_name 과 동치, autoescape.
검증: py_compile 통과.
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거래문서(LIBRARY_SUGGESTION_DOCTYPES) 제안이 doc.ai_suggestion is None 체크 없이 덮어써,
material 제안 블록(material_type 제안)이 이미 점유한 ai_suggestion 을 clobber 하던 비대칭.
material 블록과 동일하게 is None 가드 추가 — 주석의 '기존 제안 우선' 사상 일치.
검증: py_compile 통과.
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- news.collect: locked() 체크 후 실제 acquire 가 별도 task 안에서 일어나 그 사이 다른 요청이
끼어들어 이중 수집 task 가 생기던 TOCTOU. 핸들러에서 동기 acquire + task finally release 로 원자화.
- tier_backfill._enqueue_domain: filter_clause 가 SQL 에 직접 보간되나 allowlist 가드 부재
(retrieval_service _VALID_DOCS_TABLE 정본 대비 비대칭). DOMAIN_PRIORITY 출처 allowlist final
gate 추가 — 현재 모듈 상수라 injection 0 이나 외부 입력화 시 즉시 차단.
검증: py_compile 통과.
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delete_file 파라미터가 광고만 하고 본문에서 0회 참조(soft-delete만, 파일 영구 잔존 +
프론트가 실제 호출)되던 거짓 계약 구현. (c) 큐드삭제:
- 마이그 359: documents.purge_requested_at 컬럼(ADD COLUMN IF NOT EXISTS, replayable).
- delete_document: delete_file=true 시 purge_requested_at 마커 set(deleted_at 과 별도).
- document_purge_sweep cron(03:20 KST): purge_requested_at + grace(30일) 경과 + 파일 존재
시 NAS 원본 unlink + AUDIT 로그. ★sweep 는 deleted_at 아니라 purge_requested_at 기준 —
일반 숨김(delete_file=false)은 파일 보존(undelete 가능), 명시 purge 만 물리삭제(데이터 안전).
- DELETE 요청 경로엔 동기 비가역 op 0. 파일 존재 체크로 멱등. unlink 는 to_thread(R5 일관).
검증: py_compile 통과. migration txn 제어문 없음.
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kosha run() 이 소스별 단일 세션으로 collector 전체를 돌리고 예외 시 rollback →
페이지 _api_get 실패가 앞서 적재한 케이스/항목을 전부 폐기(부분 적재 손실 + 매번
같은 지점 실패 시 영구 미적재). disaster_cases/fatal_accidents/guide 의 케이스·항목
단위로 session.commit() 경계 추가(csb/api_standards idiom) — 실패 이전 적재분 보존,
dedup 으로 다음 run 이 이어받음. 첨부 실패는 기존대로 격리(변경 없음).
검증: py_compile 통과.
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arxiv/openalex 수집기가 run_cap 도달로 카테고리/시드 중도 절단돼도 워터마크를
newest 로 전진시켜, [oldest-ingested, 옛 watermark] 사이 미적재 항목이 다음 run 의
watermark 필터에 영구 배제되던 silent data loss 수정.
capped 플래그: cap 으로 루프 절단 시 set → 워터마크 미전진. 미전진하면 다음 run 이
최신부터 재스캔하며 적재분은 dedup-skip(cap 미소모)하고 gap 까지 내려가 이어 적재
→ 백로그 run 당 cap 소화(livelock 회피). 정상 완주(watermark 도달/cursor 소진) 시에만
전진. bulk(CLI)은 cap 무관. docstring 의 '다음 run 이월' 약속을 실제 동작과 일치.
검증: py_compile 통과. kosha 부분실패 per-case commit 은 R4 후속.
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worker_fn 이 transient 실패를 삼켜 정상 반환하면 queue_consumer 가 status=completed
로 확정 → 영구 데이터 손실 + 재시도/추적 0. 정본(extract/marker/fulltext/stt 는
re-raise)과 어긋난 곳을 통일:
- deep_summary: 호출 실패(call_failed)를 삼키지 않고 raise → 재시도→failed dead-letter
(이전엔 ai_detail_summary 영구 누락 + tier triage 고착).
- thumbnail: _extract_thumbnail 실패를 silent return → raise (썸네일 영구 누락 방지).
- queue_consumer: 완료 커밋 후 enqueue_next_stage(정상·skip-note 2곳)를 자체 try 로
격리 — enqueue 실패가 outer except 로 전파돼 completed 항목을 재오픈(stage 재실행)
하던 결함 차단. 실패는 ERROR 로 가시화.
- broad except 에 asyncio.CancelledError 명시 통과(embed worker / ask classifier·verifier).
dead-letter = ProcessingQueue.status='failed'(기존 attempts/max_attempts 머신 재사용,
신규 컬럼 불필요). 검증: py_compile 통과. 큐 재시도 의미 synthetic smoke(staging) 예정.
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2026-06-11 맥미니 모델 교체(Gemma4 26B→Qwen3.6-27B-6bit, 콜당 ~90~300s)의
타임아웃 상향 sweep 이 config.yaml/synthesis 만 갱신하고 digest/briefing 코드의
하드코딩 LLM_CALL_TIMEOUT=25(빠른 Gemma 기준)를 누락 → digest 600s 하드캡 초과로
06-10 이후 미생성, briefing 4/4 LLM 폴백(status=failed). (적대 리뷰로 블로커 정정:
concurrency=1 사설 세마포로는 digest 44~68 클러스터가 하드캡에 여전히 걸림 + llm_gate
영구 룰 위반.)
- 타임아웃·재시도·하드캡을 config.pipeline 단일소스로 이관(digest_llm_timeout_s=300,
attempts=2, pipeline_hard_cap_s=3000). 다음 모델 교체 때 재발 차단.
- digest/briefing LLM 호출을 사설 Semaphore 제거하고 전역 MLX gate(BACKGROUND)
경유로 변경 — llm_gate 영구 룰(같은 endpoint 단일 게이트, 새 Semaphore 금지) 준수 +
ask/eid(FOREGROUND)와 조율. 동시성 lever = 기존 mlx_gate_concurrency 2→4
(continuous batching 실측 — 3동시콜 wall 121s ≈ 단일콜, 직렬 대비 ~3배).
- digest/briefing pipeline cluster 루프를 asyncio.gather 동시 실행으로 전환
(실동시성은 게이트가 제한, rank/순서 보존).
- deep_summary(70~300s)를 메인 consume_queue 에서 분리해 consume_deep_queue 신설
(markdown/fast split 선례) — 단일 deep 호출이 1분 틱 초과로 메인 큐를 영구 coalesce
시키던 문제 제거.
- 죽은 PIPELINE_HARD_CAP=600(briefing/pipeline.py) 제거, summarizer docstring 갱신,
deep 컨슈머 disjoint/hold 테스트 추가.
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arxiv_id 없는 OA 논문(oa_status gold/hybrid/green/diamond + oa_url)도 전문 승격 대상에 포함.
url = arxiv.org/pdf 또는 oa_url(friendly OA host). paywall/비-PDF 는 헤더검증서 skip(실패 격리).
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plan safety-library-b3-1 Phase-2. 논문을 초록(signal-only)에서 전문 md/검색으로 승격.
- paper_fulltext_promote.py: 미승격 arXiv 논문(file_format='article') → arxiv.org/pdf/{id} 다운로드
(kosha 패턴·50MB cap·PDF 헤더검증) → NAS crawl_raw/papers/arxiv/ → in-place 갱신
(file_format=pdf·file_type=immutable·file_path·md_status=pending, file_hash·extract_meta.paper 보존)
→ 'extract' enqueue. 1-Document(2행 분리 회피, 기존 display 스택 재사용). per-run cap 10(GPU 보호).
arXiv=공개 프리프린트라 전문 검색/RAG 무난(restricted 불요; 유료 구매분만 Papers_Purchased restricted).
- classify_worker: material_type='paper' 가드 추가 — 요약/분류 LLM 스킵(맥미니 큐 무접촉),
queue_consumer 가 embed/chunk/markdown 은 chain. law_monitor 스킵 패턴 동형.
CLI 전용(Phase-2 deliberate 승격·GPU 부하 사용자 통제). 파이프라인=extract→classify[skip]→embed/chunk/markdown,
marker 표시 md + hier 절구조 + 전문 검색 청크. 배포 후 라이브 검증.
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run() 종료 시 _record_success(health, now) → 누락 인자(items·not_modified) 추가
= _record_success(health, inserted, False, now) (news_collector 시그니처 일치).
일회성 compose run 라이브 검증서 TypeError 로 발견 — 배포 전 차단.
라이브 검증 PASS (prod 6건 적재, running fastapi 무접촉): material_type=paper·jurisdiction NULL·
ai_summary NULL·crawl·region=INT·license=arxiv / DOI 보유 1건 paper.doi 인덱스 진입·나머지 arxiv_id /
큐 embed6+chunk6·summarize 0(signal-only) / distinct arxiv_id=총건(dedup 불변식) / health circuit closed.
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PR① licensed_restricted 단일 술어(_license_sql) — retrieval 3-leg(text/vec-doc/
vec-chunk) + digest loader 공유. a안(U-2①): 색인 허용·구매자료 verbatim 을 RAG 증거/
digest 발행에서 구조적 제외. 술어=COALESCE(extract_meta->'license'->>'restricted',
'false')<>'true' (restricted 부재/false 미제외 → 기존 코퍼스 결과 불변). 개인 파일
열람 미차단. chunk leg 는 outer 의 documents JOIN(항상) 활용 post-rank(restricted 소수).
PR② file_watcher _TARGET_AXIS 확장 — Books/Papers_Purchased=restricted / Manuals=
non-restricted(사용자 결정) / KGS=law·KR·kogl. ingest 시 extract_meta.license
deterministic 주입(classify material IS NULL 일 때만 제안·meta 미기록=보존).
PR③(KGS 버전 flip)=별 슬라이스 deferred(파일 포맷 조사 선행).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
진단(2026-06-12 용량 평가): 단일 루프에서 classify(~190s×3)가 사이클을 점유,
건당 <1s 인 embed/chunk 가 사이클당 1건 캡 → 실효 ~580/일 vs 수요 최대 2,700/일,
적체 3,570 + 신규 문서 벡터 미적재(RAG 검색 누락). 4070 가동률 0% = 순수 구조 캡.
수리 = markdown 분리(05-01) 선례: consume_fast_queue 1분 잡 + 배치 10(GPU 공유 보수값,
캡 ~14,400/일). 세 컨슈머 stage 집합 disjoint(stale reset 이중 복구 방지). retrieval
로직·임베딩 모델 무접촉.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
사용자 '공평하게 동일한 작업' 지적의 비대칭 잔재 2건 + 예고된 배칭 레버:
- queue_drain --stage classify (use_deep: deep 슬롯 endpoint + triage sampling,
완료 시 enqueue_next_stage 로 embed/chunk/markdown 연쇄 — DAG 단절 방지)
- deep_summary consumer = 맥북 우선, 불가 시 맥미니 primary 즉시 처리(동일 모델 —
강등 아님). drain 은 defer_on_deep_unavailable=True 로 기존 보류-종료 유지
- llm_gate capacity 일반화 (config pipeline.mlx_gate_concurrency, 기본 1, 운영 2) —
'MLX_CONCURRENCY=1 고정' 영구 룰의 전제(single-inference 서버) 소멸을 docstring 에 개정 박제
- analyze_events FK(users) CLI 컨텍스트 INSERT 실패 fix (models.user 명시 import)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>