매일 KST 05:10 morning_briefing_run 자동 실행. scheduler timezone=Asia/Seoul
이라 hour=5 minute=10 만 명시. Phase 4 04:00 cron 종료 후 70분 buffer + MLX
semaphore 충돌 회피.
vision (풀이 → 확인 → 학습 → 복습 → 다음 풀이 가중치) 의 데이터 계층.
데이터 모델 (migrations 222~225):
- study_question_progress 테이블 — user × topic × question 단위 현재 상태 캐시
- 마지막 시도: last_outcome, last_attempted_at, last_attempt_id
- 검토 상태: last_reviewed_at
- 복습 큐: due_at, review_stage
- 패턴 분류 (derived): pattern_state, pattern_updated_at, pattern_window_attempts
- 3 partial idx (due / topic_pattern / pending_review) — 탭별 빠른 조회
패턴 분류 (services/study/learning_pattern.py):
- 7 분류: unattempted/unsure/chronic_wrong/regressed/recovered/stable/unstable
- 윈도우 = 최근 3회 + 과거 correct/wrong 존재 여부
- chronic_wrong > regressed > recovered 우선순위 (보수적 학습)
- 가드: wrong 1회만으로 regressed 안 됨 (이전 correct 이력 필요)
- stable 은 3 연속 correct 부터
세션 종료 집계 (services/study/session_finalize.py):
- attempts append-only 원본 보존, progress upsert 만
- 마지막 attempt 직후 finalize hook 자동 발동
- finalize 는 last_* + pattern_state 만 갱신, due_at 미진입 문제는 NULL 유지
- 이미 due_at 박힌 문제는 finalize 가 stage 갱신 (correct → +1 / wrong → 리셋)
API (api/study_question_progress.py):
- POST /study-topics/{tid}/questions/{qid}/review-complete
→ last_reviewed_at + (wrong/unsure 인 경우만) due_at 최초 부여
- GET /study-topics/{tid}/review-queue?tab=due_today|pending_review|chronic|regressed|mastered
→ 5 탭 paginated 조회
→ pending_review 는 last_reviewed_at < last_attempted_at 까지 포함 (이전 확인완료 후 다시 wrong 잡힘)
Phase 1-E (풀이 선별 알고리즘) 은 후속 commit.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- migrations 220/221: study_questions 에 related_repeat/similar JSONB + 카운트/grade/computed_at/threshold_version + partial idx
- 임베딩 워커: ready 처리 직후 같은 트랜잭션에서 related 계산·저장 + 같은 토픽 ready 행들의 related_computed_at=NULL invalidation
- 신규 cron study_q_related_refresh (1분, batch=20) — stale 캐시 일괄 재계산
- API list_related_types: cache hit (computed_at + threshold version 일치) 시 SELECT 1번으로 응답. miss 면 즉시 계산+저장 후 응답
- update_question PATCH: 본문/exam_round 변경 시 related_computed_at=NULL
- soft delete: 같은 토픽 ready 행 invalidation
threshold 변경 시: related_types.THRESHOLD_VERSION 갱신 + UPDATE WHERE version != '<신>' SET computed_at=NULL 한 번이면 cron 자동 일괄 재계산.
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문제 본문 + 보기 1~4 → bge-m3 1024차원. status 자체가 큐 역할 (별도 큐
테이블 없음 — ProcessingQueue 인프라 영향 0). APScheduler 1분 cron 이
status in {none, failed, stale} 행을 batch=10 처리. 새 문제는 default
'none' 으로 자동 backfill.
데이터 모델 (migrations 193~194):
- study_questions: embedding vector(1024), embedding_status VARCHAR(20)
DEFAULT 'none' (none/pending/ready/failed/stale), embedding_updated_at,
embedding_model
- HNSW partial index (vector_cosine_ops) WHERE deleted_at IS NULL AND
embedding IS NOT NULL — bge-m3 cosine 기준, documents.embedding (ivfflat)
과 ops 일관
재계산 트리거: question_text / choice_1~4 변경 시 ready→stale 자동.
correct_choice / explanation / subject / scope 변경은 재계산 안 함
(의미 검색에 영향 없음).
워커 (workers/study_question_embed_worker.py):
- race-safe pending 마킹 (조건부 UPDATE WHERE status IN none/failed/stale)
- AIClient.embed(text) bge-m3 호출, 15s timeout
- 실패 시 status='failed', 직전 embedding 보존, 다음 cron 틱에 재시도
- 본문 = "문제: ...\n보기:\n1. ...\n2. ...\n3. ...\n4. ..." (subject/scope
의도 제외 — 분류명이 의미 검색 노이즈)
후속 PR 예정: 비슷한 문제 검색 UI / 중복 입력 감지 / RAG 정확도 향상 /
오답 클러스터링. 본 PR 은 임베딩 저장·재계산·backfill 까지만.
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study_topic 워크스페이스에 4지선다 문제은행 자산 트랙 추가. 기사시험 필기
대비 시나리오 — 빠른 반복 입력 + 과목별 균등 추출 복습 + 정오답 누적.
데이터 모델 (migrations 186~190):
- study_questions: study_topic 1:N, soft delete, is_active 토글, correct_choice
SMALLINT CHECK 1~4
- study_question_attempts: 답 제출 1행 누적. study_question_id FK는 ON DELETE
RESTRICT (이력 보존 원칙 — hard delete 실수로 풀이 기록 소실 차단)
설계 원칙:
- 문제 삭제는 API 에서 soft delete only. attempts FK RESTRICT 로 DB 레벨도 보호
- correct_choice 변경 시 기존 attempts.is_correct 재계산 안 함 (시점 사실 보존)
- 복습 default = 과목별 target_per_subject(20) 무작위 균등 추출. 한 과목이
부족하면 가용한 만큼만
- wrong_only=true 정의 = 가장 최근 attempt 가 오답인 문제 (latest-wrong, ever-wrong 아님)
- 출제 응답에서 정답·해설 비공개. 답 제출 시점에만 노출
- subject/scope 강한 enum 미사용 (자유 텍스트, 자동완성은 후속)
API: /api/study-topics/{id}/questions, /review/questions, /api/study-questions/{id},
/attempt. 통합뷰(/study-topics/{id}) 응답에 sections.questions / stats.question_count
추가. 기존 question_set_count 는 후속 PR(회차/모의고사 묶음)용으로 보존.
프론트: /study/topics/[id]에 문제 섹션 + "새 문제"/"복습 시작" 진입.
/questions/new (저장 후 계속 입력 + sessionStorage persistent),
/questions/[qid]/edit (정답 변경 시 attempts 재계산 안 됨 안내 배너),
/review (시작 옵션 → 풀이 → 마지막 요약).
후속 PR 예정: 오답노트/취약 과목 리포트, AI 해설/클러스터링, spaced
repetition, 이미지 OCR 입력, CSV import, study_question_sets 묶음.
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필기 세션과 자료(library document)를 한 학습 주제(예: 가스기사) 아래로 묶는
1차 컨테이너. 향후 단어장/오디오/문제세트 등 학습 자산이 같은 묶음으로 들어올 수
있도록 응답 구조(sections + stats)를 dict 기반으로 설계.
데이터 모델 (migrations 179~185):
- study_topics: user_id × name partial unique (active 행만), soft delete
- study_sessions.study_topic_id: 1:N nullable FK (ON DELETE SET NULL)
- study_topic_documents: 자료 N:M 매핑 (user_id 반정규화로 권한 격리)
설계 원칙:
- documents.category(자료실 UI 축)와 직교 → 자료실 facet/카테고리 미터치
- StudySession.certification/subject/topic 보존 (세부 메타로 계속 사용)
- study_type은 느슨한 분류 (강한 enum 미사용, jlpt_n3 등 확장 여지)
- polymorphic study_topic_items 영구 금지 → 자산 타입별 조인 테이블 추가 방식
API: /api/study-topics CRUD + /by-document/{id} + 자료/세션 매핑 엔드포인트.
프론트: /study/topics 목록 + /study/topics/[id] 통합 뷰(필기·자료 두 트랙) +
write 폼에 워크스페이스 드롭다운 + study hub 진입 카드.
후속 PR-2 어학 UX, PR-3 오디오 자산, PR-4 AI retrieval scope.
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자료실 자료 detail 에 "필기" 버튼 → 본문 아래에 HandwriteCanvas 띄움.
자료당 사용자별 1개 캔버스 (UNIQUE user×document). upsert 방식.
Backend:
- migrations 177~178: document_notes (user_id, document_id, strokes_json,
canvas 크기) + UNIQUE(user_id, document_id) + 인덱스
- app/models/document_note.py: DocumentNote ORM
- app/api/document_notes.py:
· GET /api/documents/{id}/note — 단건 조회 (없으면 strokes_json=null)
· PUT /api/documents/{id}/note — upsert (PostgreSQL ON CONFLICT)
· DELETE /api/documents/{id}/note
· ownership: WHERE user_id=current_user.id (single-user 가정)
- app/main.py: document_notes_router 등록 (/api/documents prefix)
Frontend:
- routes/documents/[id]/+page.svelte:
· 자료실 자료 (category='library') 의 affordance row 에 "필기" 토글 추가
· 클릭 시 GET /note 로 strokes 로드 → HandwriteCanvas 본문 카드 아래 마운트
· 캔버스 onChange → PUT /note 자동 저장 (HandwriteCanvas 내부 3초 idle 디바운스 활용)
· 60vh / min-h-[400px] 분할. 모바일에선 본문 아래 스크롤로 자연스럽게.
- HandwriteCanvas 재사용 — sessionId prop 에 documentId 전달.
localStorage 키도 그대로 사용 (자료별로 namespacing).
자료실 자료를 사용자가 명시적으로 "1회독 완료" 클릭 시 +1 누적.
detail 진입 자동 카운트 ❌. append-only 로그.
데이터:
- migrations 174~176: document_reads 테이블 + 인덱스 2개 (단일 statement 분할)
ORM:
- app/models/document_read.py: DocumentRead (user_id, document_id, read_at)
API (app/api/document_reads.py, /api/documents prefix):
- POST /api/documents/{id}/read — 회독 +1
- GET /api/documents/{id}/read-stats — {read_count, last_read_at}
- DELETE /api/documents/{id}/read/last — 현재 사용자의 그 문서 마지막 1건만
· ownership: WHERE user_id=current_user.id AND document_id=:doc_id
· documents 에 user_id 부재 (single-user). multi-user 전환 시 ownership
check 추가 필요 — 코드 주석 명시.
응답 확장:
- DocumentResponse: read_count(default 0), last_read_at(default None)
- /api/documents/library: 페이지 N건 한정 LEFT JOIN 으로 read 통계 매핑 (N+1 회피)
- /api/library/tree CategoryTreeNode: unread_count 추가
· 기존 path_docs 가 ancestor 누적 구조라 그대로 활용 — 하위 경로 합산 자동
규칙 (사용자 명시 — 변경 금지):
· 같은 날 여러 번 클릭 → 각각 별개 회독
· 실수 클릭 취소 = DELETE /read/last
· documents 에 read_count 컬럼 추가 ❌, 로그 기반 COUNT(*) 만
plan: ~/.claude/plans/scalable-chasing-stonebraker.md
브랜치: feature/library-reads (손글씨 트랙과 분리)
6720건 레거시 문서를 야간에 자동으로 tier triage + deep_summary 처리.
app/workers/tier_backfill.py (신규):
- APScheduler 30분 주기 트리거. KST 00:00~06:00 시간대만 실제 enqueue.
- safety > law > manual 우선순위 25건씩 classify 큐 재투입.
- classify 큐 40건 이상 쌓여있으면 MLX 부하 보호로 skip.
- drive_sync / memo / news 는 제외 (plan 스코프 밖 또는 가치 낮음).
- off-switch: settings.ai.tier_backfill.enabled = false 로 전면 중단 가능.
app/main.py lifespan:
- scheduler.add_job(tier_backfill_run, interval=30min, id='tier_backfill').
- AsyncIOScheduler 이미 timezone='Asia/Seoul' 로 설정돼 tier_backfill 내부의
zoneinfo('Asia/Seoul') 와 일치.
수치 예상: 야간 6시간 × 2회/시간 × 25건 = 150건/야간.
6720 / 150 = 약 45일이면 전체 레거시 소화.
MLX 부하 제어가 가장 강한 관심 — R2 backlog guard 와 중복 안전장치.
운영 중 과부하 감지 시: config.yaml 에 `ai.tier_backfill.enabled: false` 만
넣으면 즉시 정지 (재시작 없이 스케줄러가 매번 체크).
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
library_categories 테이블 추가로 빈 카테고리 생성 가능.
CRUD API (생성/leaf rename/leaf delete) + 트리 머지 엔드포인트.
사이드바 트리에 컨텍스트 메뉴 (추가/이름변경/삭제).
LibraryPathEditor를 카테고리 기반 flat selector로 전환.
미분류는 시스템 분류로 보호 (삭제/이름변경 불가).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- NAS fail-fast: 시작 시 /documents/PKM 존재 확인, NFS 미마운트 방지
- ollama/ai-gateway 포트를 127.0.0.1로 제한 (외부 무인증 접근 차단)
- deploy.md: Caddy HTTPS 자동발급 → 앞단 프록시 HTTPS 종료 구조 반영
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Implement kordoc /parse endpoint (HWP/HWPX/PDF via kordoc lib,
text files direct read, images flagged for OCR)
- Add queue consumer with APScheduler (1min interval, stage chaining
extract→classify→embed, stale item recovery, retry logic)
- Add extract worker (kordoc HTTP call + direct text read)
- Add classify worker (Qwen3.5 AI classification with think-tag
stripping and robust JSON extraction from AI responses)
- Add embed worker (GPU server nomic-embed-text, graceful failure)
- Add DEVONthink migration script with folder mapping for 16 DBs,
dry-run mode, batch commits, and idempotent file_path UNIQUE
- Enhance ai/client.py with strip_thinking() and parse_json_response()
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Hyungi Ahn