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Hyungi Ahn 6fdc48e5b6 feat(ai): B-1 summary tier 분할 — triage(4B) + deep_summary(26B)
PR-A policy 레이어를 재사용하여 classify_worker 에 tier triage 경로를 추가.
Legacy ai_summary / ai_domain / ai_suggestion 은 유지 (회귀 0), tldr/bullets/
detail/inconsistencies 는 별도 필드로 분리.

Migrations (156~160):
- 156 documents: ai_tldr, ai_bullets, ai_detail_summary, ai_inconsistencies,
  ai_analysis_tier 5컬럼
- 157 process_stage 에 'deep_summary' ADD VALUE 단독 (Postgres 동일 트랜잭션
  제약 회피)
- 158 processing_queue.payload JSONB (envelope 전달)
- 159 analyze_events 에 tier + suppressed_reason
- 160 suppressed_reason partial index

Models/ORM:
- Document: 5컬럼 Mapped 추가
- ProcessingQueue: deep_summary enum 확장 + payload 필드, enqueue_stage 에
  payload 옵션
- AnalyzeEvent: PR-A shadow 6컬럼 + PR-B tier/suppressed_reason

Workers:
- classify_worker: 기존 legacy 경로 뒤에 _run_tier_triage 추가.
  - _match_subject_domain(doc, text): source_channel + 본문 keywords + ai_domain
    prefix 로 PR-A policy 의 subject_domain 이름 결정 (category 매칭 금지).
  - R1 TriageOutput pydantic + JSON 깨짐 fallback (triage_json_invalid).
  - R2 _check_backlog_guard(): 30분 window ratio > threshold OR pending 초과면
    soft escalate suppress. hard escalate 는 통과.
  - R3 _slice_text_ranges(): 260k 초과 시 head 120k + mid 20k + tail 120k 3조각.
  - escalate 시 EscalationEnvelope 구성 + {envelope, subject_domain} payload 로
    deep_summary enqueue.
- deep_summary_worker (신규): queue payload 에서 envelope + subject_domain 읽기 →
  render_26b("p3c_deep_summary", subject_domain) + MLX 호출 (llm_gate Semaphore(1)
  경유) → ai_detail_summary + ai_inconsistencies 저장 + ai_analysis_tier='deep'.
  _filter_inconsistencies 로 허용 kind (version_drift / procedure_conflict /
  source_conflict / missing_basis) 만 통과 — 구매/계약 kind drop.
- queue_consumer: workers dict 에 deep_summary 추가 + BATCH_SIZE=1. next_stages
  는 건드리지 않음 — classify → embed/chunk 는 그대로, deep_summary 는 독립 체인.

Telemetry:
- record_analyze_event: subject_domain / risk_flags / escalation_reasons /
  confidence / policy_version / shadow_would_route_to / tier / escalated_to_26b /
  suppressed_reason 파라미터 확장. classify/deep worker 가 mode="summary_triage"
  또는 "summary_deep" 로 기록.

API:
- DocumentResponse 에 ai_tldr / ai_bullets / ai_detail_summary /
  ai_inconsistencies / ai_analysis_tier 5필드 노출.

Prompts:
- classify.txt 에 DEPRECATED 주석만 추가 (파일 유지 — rollback 경로 보존).
- PR-A 의 app/prompts/policy/p3a_short_summary.txt (4B) 와 p3c_deep_summary.txt
  (26B) 를 그대로 사용. 내 소유의 summary_triage.txt / summary_deep.txt 는 중복
  이라 별도 커밋에서 제거하지 않고 바로 생성 전 삭제.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-24 10:22:40 +09:00
Hyungi Ahn e88640d3d8 feat(category): law 카테고리 분리 — enum + backfill + classify skip
- migrations/152: ALTER TYPE doc_category ADD VALUE 'law' (DDL only; PG16 단일-트랜잭션 제약상 backfill 은 별도)
- models/document.py: Enum 에 'law' 추가 (7 활성 + 3 유보)
- workers/law_monitor.py: Document(..., category='law') — 신규 유입부터 세팅
- workers/classify_worker.py: source_channel='law_monitor' early-return + 최소 필드 (ai_domain='법령', ai_tags=['법령'], importance='medium'). AI classify skip — 법령 구조 고정/외부 source of truth/자동 재수집
- scripts/backfill_category.py: law 분기 + WHERE re-target ((source_channel='law_monitor' AND category='document')) + VERIFY cat_law/law_source_count + fail 조건
- api/documents.py: default 목록 제외에 law_monitor 추가 (news 와 동일 패턴)
- api/dashboard.py: documents count FILTER 에 law_monitor 제외 (category_counts.law 는 기존 GROUP BY category 로 자동 노출)
- frontend/Sidebar.svelte: '법령 알림' 버튼 ?source=law_monitor → ?category=law (explicit category 경로가 default exclusion 을 skip)

plan: ~/.claude/plans/stateless-churning-raccoon.md
axis 원칙: category=UI 축, policy/telemetry=source_channel+ai_domain 축 (feedback_category_vs_ai_domain_axis.md)

배포 순서: push → GPU pull → compose up --build fastapi frontend → backfill --dry-run → --apply.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-24 09:14:56 +09:00
Hyungi Ahn 8fdea88676 feat(documents): §1 category enum + ai_suggestion 승인 파이프
plan: ~/.claude/plans/luminous-sprouting-hamster.md §1

- migrations/143_category.sql: doc_category enum (6 활성 + 3 유보) +
  documents.category + documents.ai_suggestion JSONB + 2 idx.
- app/models/document.py: category (Enum, create_type=False), ai_suggestion (JSONB).
- app/prompts/classify.txt: document_type enum 에 7 실무 doctype 추가
  (발주서/세금계산서/명세표/도면/증명서/계획서/시방서) + facet_doctype
  필드 directive.
- config.yaml: document_types 에 7 항목 추가 (worker 검증 통과).
- app/workers/classify_worker.py: FACET_DOCTYPES / LIBRARY_SUGGESTION_DOCTYPES
  상수, facet_doctype 파싱(기존값 미덮어씀), 발주서/세금계산서/명세표
  감지 시 ai_suggestion={proposed_category=library, proposed_path=@library/
  거래/{YYYY}/{doctype}, source_updated_at=doc.updated_at.isoformat(), ...}.
  category / user_tags 자동 전이 금지 (suggestion-only).
- app/api/documents.py:
  · DocumentResponse 에 category / ai_suggestion 노출
  · GET /documents ?category=<cat> / ?has_suggestion / ?proposed_category
    (category 지정 시 기본 news/memo 제외 해제 — §2 승인 UI 계약)
  · GET /documents/library 를 Document.category=='library' 기반으로 재구현
    (path subquery 는 user_tags 유지 — 분류 내부 서가 경로)
  · POST /documents/{id}/accept-suggestion — FOR UPDATE + idempotent no-op +
    dual 409 stale (payload source_updated_at / documents.updated_at) +
    user_tags idempotent append
  · DELETE /documents/{id}/suggestion — idempotent, stale 검사 없음
- scripts/backfill_category.py: dry-run / apply. 매핑(news/memo/@library/else)
  + 3-way 상대 검증 (all_rows==categorized, uncategorized==0,
  cat_library==has_library_tag — 자동 전이 금지 정책 검증).

남은 DoD (원격 배포 후): docker compose up → migration 143 적용 → backfill
apply → smoke (drive_sync 발주서 업로드 suggestion 생성 / category 유지,
accept-suggestion idempotency + 409 stale 두 벡터, /documents?category=library
== /documents/library 건수 일치).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-23 15:32:01 +09:00
Hyungi Ahn 5070ac45ff fix(extract): LibreOffice 추출 절단 제거 및 요약 입력 확대
- extract_worker: LibreOffice 15000자 절단 제거 (full text 저장 원칙)
- classify_worker/summarize_worker: 요약 입력 15000→50000자 확대
- client.py: 길이 기반 Claude 자동전환 제거 (require_explicit_trigger 정책 준수)
  _call_chat의 primary→fallback(exaone3.5) 체인은 유지

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-15 14:00:23 +09:00
Hyungi Ahn 5c58778a41 feat(library): doc_purpose 필드 + 자료실 업로드 기능
지식/업무 문서 1차 구분을 위한 doc_purpose(business|knowledge) 추가.
- 마이그레이션: document_purpose enum + 컬럼
- AI 분류: docPurpose 자동 추론 (빈 값만 채움)
- 업로드 API: doc_purpose + library_path Form 파라미터
- 자료실 업로드: business 기본값 + 선택 경로 자동 태깅
- FileInfoView: 용도 select (수동 변경, 실패 롤백)
- DocumentCard: 업무/참조 배지

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-14 15:26:59 +09:00
Hyungi Ahn 24142ea605 fix: Codex 리뷰 5건 수정 (critical 1 + high 4)
1. [critical] config.yaml → settings 객체에서 taxonomy 로드 (import crash 방지)
2. [high] ODF 변환: file_path 유지, derived_path 별도 필드 (무한 중복 방지)
3. [high] 법령 분할: 첫 장 이전 조문을 "서문"으로 보존
4. [high] Inbox: review_status 필드 분리 (pending/approved/rejected)
5. [high] 삭제: soft-delete (deleted_at) + worker 방어 + active_documents 뷰
   - 모든 조회에 deleted_at IS NULL 일관 적용
   - queue_consumer: row 없으면 gracefully skip

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-06 07:15:13 +09:00
Hyungi Ahn 6d73e7ee12 feat: 분류 체계 전면 개편 — taxonomy + document_type + confidence
- config.yaml: 6개 domain × 3단계 taxonomy + 13개 document_types 정의
- classify.txt: 영문 프롬프트, taxonomy 경로 기반 분류 + 분류 규칙 주입
- classify_worker: taxonomy 검증, confidence 기반 분류, document_type 저장
- migration 008: document_type, importance, ai_confidence 컬럼
- API: DocumentResponse에 document_type, importance, ai_confidence 추가

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-03 13:32:20 +09:00
Hyungi Ahn 733f730e16 fix: preview enum 누락 + AI summary thinking 제거 + CLAUDE.md 전면 갱신
- queue.py: process_stage enum에 'preview' 추가
- classify_worker: ai_summary에 strip_thinking() 적용
- CLAUDE.md: 현재 아키텍처 전면 반영 (파이프라인, UI, 인프라, 코딩규칙)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-03 12:38:59 +09:00
Hyungi Ahn 6893ea132d refactor: preview 병렬 트리거 + 파일 이동 제거 + domain 색상 바
- queue_consumer: extract 완료 시 classify + preview 동시 등록
- classify_worker: _move_to_knowledge() 제거, 파일 원본 위치 유지
- DocumentCard: 좌측 domain별 색상 바 (4px) 추가

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-03 12:31:57 +09:00
Hyungi Ahn d93e50b55c security: fix 5 review findings (2 high, 3 medium)
HIGH:
- Lock setup TOTP/NAS endpoints behind _require_setup() guard
  (prevented unauthenticated admin 2FA takeover after setup)
- Sanitize upload filename with Path().name + resolve() validation
  (prevented path traversal writing outside Inbox)

MEDIUM:
- Add score > 0.01 filter to hybrid search via subquery
  (prevented returning irrelevant documents with zero score)
- Implement Inbox → Knowledge file move after classification
  (classify_worker now moves files based on ai_domain)
- Add Anthropic Messages API support in _request()
  (premium/Claude path now sends correct format and parses
  content[0].text instead of choices[0].message.content)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-02 15:33:31 +09:00
Hyungi Ahn 299fac3904 feat: implement Phase 1 data pipeline and migration
- 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>
2026-04-02 14:35:36 +09:00