뷰어가 published 테이블을 rev 커서로 incremental pull 하는 read-only feed.
- GET /published/feed?since={rev}&kind=&limit= → rev>since ORDER BY rev ASC LIMIT(cap 500)
- Bearer(viewer_sync_token) default-deny + 상수시간 비교(internal_study 패턴 재사용)
- 엔벨로프 schema_version + items[pub_id·kind·source_id·rev·deleted·schema_version·payload]
+ next_since·has_more. tombstone(deleted=true) 1급 이벤트 포함.
- viewer_sync_token = Mac mini internal_worker_token 과 분리(폭발반경 격리), 기본 ""=default-deny.
rev 커서 안전 = 워커 단일 라이터(advisory lock) 배치 원자 커밋. 배포는 P0 seam
(P0-3 뷰어 pull-sync) 완성 후 일괄 게이트. read API = additive.
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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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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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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)
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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
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D9 Track B revised (2026-05-08):
1) STT owner GPU 정식 복귀:
- docker-compose.yml: stt-service profiles:[legacy] 제거 → 상시 활성
- fastapi STT_ENDPOINT = http://stt-service:3300 (compose 내부 DNS)
- 정책: Mac mini = Gemma 26B 전용 우선이므로 STT/Whisper 는 호출량 무관
GPU 서버 소유. 이전 "Mac mini 이전본" 주석은 trace 오인 기반.
2) KGS Code 등 외부 학습 자료 추가 스캔 경로:
- ADDITIONAL_WATCH_TARGETS env (쉼표 구분, PKM 상대경로)
- app/core/config.py: additional_watch_targets list 설정 추가
- app/workers/file_watcher.py: 추가 watch path 처리
- app/workers/classify_worker.py: KGS Code 분류 분기 (가스기사 학습 자료)
- 모두 expected_category=library 처리 (md/pdf/docx 만)
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- config.yaml: ai.models 에 triage (gemma4:e4b-it-q8_0, GPU Ollama,
context_char_limit=120k, timeout 30s) 신규. primary (MLX gemma-4-26b)
는 에스컬레이션 전용 역할 명시. fallback 을 gemma4:e4b 로 통일
(exaone 제거 이미 반영). classifier/verifier 는 optional 유지,
vision 은 optional 로 완화 (미사용 정리 준비).
- core/config.py: AIConfig 에 triage 필드 추가, vision 은 Optional 로
전환. AIModelConfig.context_char_limit + DeepSummaryBacklogConfig
(R2 backlog guard 임계치 ratio 0.3 / pending 5 / window 30min)
스키마 신설. load_settings 가 models.get("vision") graceful.
- ai/client.py: call_triage / call_primary / call_fallback 3-tier
진입점 신규. primary 는 caller 가 get_mlx_gate() 블록 안에서 호출
해야 한다는 계약 docstring. classify/summarize 는 DEPRECATED 주석
만 추가, 기존 호출부 (eval runner 등) 를 위해 유지.
PR-B B-0 Day 1. 기존 primary 경로 변경 없음 — 회귀 0 기대.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
업로드 크기 한도를 프론트 하드코딩이 아닌 서버 config 의 단일 진실 공급원
으로 이동. 프론트는 Phase B 후속 커밋에서 이 값을 읽어 pre-check UX 에 사용.
- config.yaml 에 `upload` 블록 추가:
* max_bytes (authoritative policy)
* content_length_slack_ratio (multipart 오버헤드 여유)
* stream_chunk_bytes (스트리밍 IO 단위)
- app/core/config.py 에 UploadConfig pydantic 모델 + Settings.upload 필드
- app/api/config.py 신규 — GET /api/config/public 엔드포인트
* 민감정보 없는 프론트 필수 설정만 노출
* 범용 서버 설정 공개 창구로 확대 금지 (docstring 명시)
- /api/config 를 setup redirect bypass 에 추가 (초기 setup 전에도 조회 가능)
이 커밋 자체는 기존 upload 동작에 영향 없음. 후속 커밋에서 enforcement +
프론트 구독을 연결.
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스캔 PDF/이미지 자동 OCR 트리거 + 결과 품질 검증 + 1회 제한.
- extract_meta JSONB 컬럼 추가 (migration 134)
ocr_attempted, ocr_reason, ocr_skip_reason, ocr_terminal, ocr_chars
- PDF OCR 트리거: total_chars < 300 또는 avg < 80 && total < 3000
- 이미지 자동 OCR: jpg/png/tiff/webp 등
- 품질 차등: 이미지 50자, PDF 200자 또는 페이지당 30자
- 상한: pages > 200 또는 file_size > 150MB → 스킵
- OCR 1회 제한: extract_meta.ocr_attempted로 재시도 방지
- extractor_version은 도구명만 (surya_ocr/pymupdf/kordoc)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Add users table to migration, User ORM model
- Implement JWT+TOTP auth API (login, refresh, me, change-password)
- Add first-run setup wizard with rate-limited admin creation,
TOTP QR enrollment (secret saved only after verification), and
NAS path verification — served as Jinja2 single-page HTML
- Add setup redirect middleware (bypasses /health, /docs, /openapi.json)
- Mount config.yaml, scripts, logs volumes in docker-compose
- Route API vs frontend traffic in Caddyfile
- Include admin seed script as CLI fallback
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hyungi
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