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Author	SHA1	Message	Date
hyungi	6a85087b83	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>	2026-06-07 15:13:20 +09:00
hyungi	51c3f6df10	feat(search): /ask/react endpoint with Qwen native tool calling ReAct loop PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1 — Qwen3.6-27B-8bit 의 native tool calling 으로 ReAct loop 도입. 기존 /api/search/ask 무수정. 트랙 B (frontend /ask SSE) 와 파일 단위 충돌 0 (search.py 의 ask() 함수 line diff = 0, 순수 추가). 핵심 invariant: - 별 endpoint /api/search/ask/react (qwen-macbook only, implicit opt-in) - MacBook unavailable 시 HTTP 503 + error_reason=macbook_unavailable. Gemma 자동 fallback X (정정 4 의 연장) G0 (구현 전 hard gate, plan b-velvety-hare.md): - G0-1 fixture (tests/fixtures/qwen_tool_call_response.json): 실제 mlx-vlm 응답 박제. shape = OpenAI 표준 호환 (choices[0].message.tool_calls + function.arguments JSON string). generate_with_tools() 가 본 shape 기준 구현. - G0-2 counter semantics: max_tool_rounds=2 + max_llm_calls=3 + search_exec_max=2. 마지막 LLM 호출은 tool_choice="none" + system instruction 으로 final 강제. - G0-3 trace exposure: default response 의 debug_trace=null. debug=true 시만 채움. server log 에는 항상 round 기록. backends.py (193 → 261줄): - QwenMacBookBackend.generate_with_tools(messages, tools, tool_choice) 신규 method. 기존 generate() 무수정. BackendUnavailable 처리 동일. react_loop.py 신규 (275줄): - agentic_ask_loop(session, query, *, backend, max_tool_rounds, debug) - tool round 안에서 run_search 호출, results dedup by id, final round 강제, partial=True 조건 (final content 빈 경우) search.py (+82줄): - POST /api/search/ask/react + AskReactRequest/Response schema - BackendUnavailable → JSONResponse(503, error_reason=macbook_unavailable) config.yaml + config.py: - search.ask.react: { enabled, max_tool_rounds=2, search_tool_limit=5, search_tool_mode=hybrid } tests (566줄, 18 신규 + 23 회귀 모두 PASS): - test_react_loop.py 13건: G0-1 fixture shape / G0-2 counter cap / G0-3 trace exposure / BackendUnavailable propagation / sources dedup - test_search_ask_react_endpoint.py 5건: 503 + run_search 호출 0 / 정상 200 / debug=true trace 노출 / max rounds partial - 회귀 (test_ask_eval_auth 9 + test_search_ask_macbook_503 5 + test_backend_dispatcher 9) 모두 PASS Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-05-22 13:43:47 +00:00

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hyungi

6a85087b83

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>

2026-06-07 15:13:20 +09:00

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51c3f6df10

feat(search): /ask/react endpoint with Qwen native tool calling ReAct loop

PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1 — Qwen3.6-27B-8bit 의 native tool calling
으로 ReAct loop 도입. 기존 /api/search/ask 무수정. 트랙 B (frontend /ask SSE)
와 파일 단위 충돌 0 (search.py 의 ask() 함수 line diff = 0, 순수 추가).

핵심 invariant:
- 별 endpoint /api/search/ask/react (qwen-macbook only, implicit opt-in)
- MacBook unavailable 시 HTTP 503 + error_reason=macbook_unavailable.
  Gemma 자동 fallback X (정정 4 의 연장)

G0 (구현 전 hard gate, plan b-velvety-hare.md):
- G0-1 fixture (tests/fixtures/qwen_tool_call_response.json): 실제 mlx-vlm
  응답 박제. shape = OpenAI 표준 호환 (choices[0].message.tool_calls +
  function.arguments JSON string). generate_with_tools() 가 본 shape 기준 구현.
- G0-2 counter semantics: max_tool_rounds=2 + max_llm_calls=3 + search_exec_max=2.
  마지막 LLM 호출은 tool_choice="none" + system instruction 으로 final 강제.
- G0-3 trace exposure: default response 의 debug_trace=null. debug=true 시만
  채움. server log 에는 항상 round 기록.

backends.py (193 → 261줄):
- QwenMacBookBackend.generate_with_tools(messages, tools, tool_choice)
  신규 method. 기존 generate() 무수정. BackendUnavailable 처리 동일.

react_loop.py 신규 (275줄):
- agentic_ask_loop(session, query, *, backend, max_tool_rounds, debug)
- tool round 안에서 run_search 호출, results dedup by id, final round 강제,
  partial=True 조건 (final content 빈 경우)

search.py (+82줄):
- POST /api/search/ask/react + AskReactRequest/Response schema
- BackendUnavailable → JSONResponse(503, error_reason=macbook_unavailable)

config.yaml + config.py:
- search.ask.react: { enabled, max_tool_rounds=2, search_tool_limit=5,
  search_tool_mode=hybrid }

tests (566줄, 18 신규 + 23 회귀 모두 PASS):
- test_react_loop.py 13건: G0-1 fixture shape / G0-2 counter cap / G0-3 trace
  exposure / BackendUnavailable propagation / sources dedup
- test_search_ask_react_endpoint.py 5건: 503 + run_search 호출 0 / 정상 200 /
  debug=true trace 노출 / max rounds partial
- 회귀 (test_ask_eval_auth 9 + test_search_ask_macbook_503 5 +
  test_backend_dispatcher 9) 모두 PASS

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-05-22 13:43:47 +00:00

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