Plan/README 가 /app/scripts 를 통일 경로로 가정했으나 실측 결과 read-only
bind-mount 라 docker cp 불가. soft lock 으로 --build 도 금지. 단계별로
다른 경로 사용해야 함:
- 2-B canary (pre-merge): /app/logs/phase2_backfill.py + /app/logs/*.csv
(docker cp worktree → /app/logs rw bind-mount). canary 검증 동안
미검증 코드 main 진입 회피.
- 2-C nightly (post-merge canonical): /app/scripts/phase2_backfill.py +
/app/evals/markdown/phase2_* (feat/phase2-backfill main 머지 +
parent git pull 후 bind-mount 자동 활성). cron 도 canonical path.
evals/markdown/README.md 의 enqueue 예제 + 신규 #### 경로 정책 섹션 반영.
사용자 quality 평가:
"애플펜슬로 필기한건 내 글씨체 이슈에 더해서 좋은 자료를 뽑아내지
못하네 그 외에는 잘되는거 같은데"
분류:
overall_pass=true 24건 — 일반 PDF (born-digital + scan-like 中
5127 같이 정상 변환되는 케이스)
overall_pass=false 4건 — 애플펜슬 필기 4건 (4798/4813/4815
controlled_backfill + 4809 anchor)
overall_pass=empty 2건 — page_count > MAX_PAGES=200 의도 skip
(5178 ASME 272p, 5180 ASME Sec I 453p)
정식 rubric 5축 (text_accuracy/structure/noise_rate/multi_script/
completeness) 점수는 비워둠 — 사용자 약식 판정으로도 의사결정 매트릭스
분기 (필기만 fail → SKIP rule 확장) 가 명확해 정식 채점 over-investment.
후속 라운드 (Marker 튜닝/대안 OCR 도입 시) 같은 30건 재평가에는 정식
rubric 채울 가치 있음.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
기존 phase1d_pilot.py (단순 ai_domain × file_size 3-bucket) 를 plan
~/.claude/plans/stratified-mingling-otter.md 의 4축 + sample_source 분리
+ forced_include 로 augment.
Round 1 (ai_domain × file_size 3-bucket) 의 한계:
pending PDFs 의 자연 분포만 반영 → 알려진 약점 (필기/스캔/한중일
mixed OCR) 이 sample 에 안 들어옴. 1C 시각 확인에서 doc 4809
(Note_240805_용접교육 필기) 가 실제로 그 패턴을 보였는데, 자연
selection 에 맡기면 다음 라운드도 같은 case 가 빠질 위험.
Round 2 디자인:
- 4 축 stratification: doc_type × file_size_band × text_density_band
× handwritten_hint
- sample_source ∈ {existing_success(5), controlled_backfill(25)}
- forced_include doc 4809 — known bad anchor. 다음 튜닝/대안 도입 후
같은 문서 재변환 결과와 1:1 비교 가능.
- text_density = LENGTH(extracted_text) / (file_size / 1024) chars/KB
가장 깨끗한 단일 proxy. 0.17(필기 4809) ↔ 94(born-digital 3759)
양 끝 검증.
- script_mix proxy: Hangul/CJK/Hiragana/Katakana/Latin Unicode block
ratio → korean_dominant / mixed_korean_cjk / mixed_korean_latin /
cjk_dominant / latin_dominant / unknown.
- page_count_estimate: existing_success 는 md_extraction_quality.
metrics.source_page_count 사용. controlled_backfill 은 NULL
(marker 가 PyMuPDF 로 어차피 다시 읽음).
- 시드 SAMPLE_SEED=20260502 고정, 재현성 보장.
Sample 분포 (실측 2026-05-02):
bucket_label: born_digital=12, mixed=5, existing_calibration=4,
handwritten=3, scan_likely=3, large=2, existing_anchor=1
doc_type: Academic_Paper=7, study_note=6, Standard=5, Note=4,
Reference=3, Manual=3, Drawing=1, Report=1
file_size_band: M=14, S=12, L=4
text_density_band: born-digital=15, scan-likely=9, mixed=6
handwritten_hint: lo=26, hi=4 (모집단 1.1% 대비 13배 over-sample)
forced anchor doc 4809 = density 0.17 (사용자 시각 확인의 그 문서)
새 subcommand:
eval_template — pilot_1d_eval.csv 스켈레톤 (rubric 5축 1~5 +
overall_pass + notes). 사용자가 MarkdownDoc + PDF 토글 비교하며
점수 채움.
기존 cmd_enqueue (snapshot/backup/dedup) + cmd_report (quality 메트릭)
는 유지.
산출물:
scripts/phase1d_pilot.py — 4축 + sample_source + forced_include +
eval_template subcommand. CSV+JSON dual output.
evals/markdown/README.md — rubric + decision matrix + workflow guide.
evals/markdown/pilot_1d_sample.csv — 30 rows × 15 cols (시드 결과,
재현성 보존).
evals/markdown/pilot_1d_eval.csv — 빈 스켈레톤 (사용자 평가 후 채움).
실행 경계:
Step 1~3 (selection / template / dry-run) = 본 PR 으로 완료.
Step 4 (--yes enqueue, 실제 30건 markdown 큐 인입) = 사용자 timing
승인 + 야간 단발 sweep 윈도우 (23:00~03:00 KST) 안에서 별도 실행.
marker-service BATCH_SIZE=1, 30건 평균 5분/건 ≈ 2.5h.
Verify:
GPU 서버 fastapi 컨테이너에서 select 실행 → 30건 sample CSV 생성됨.
eval_template subcommand 동작 확인. enqueue dry-run 으로 30 doc_ids
+ snapshot 출력 후 사용자 취소 분기 확인.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
hyungi
Hyungi Ahn