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>
enqueue 시작 직전 3가지 흔적 남김:
(1) /tmp/phase1d_pilot.json 의 timestamped 사본 (재실행 대비)
(2) 대상 30건 document_id 한 줄 출력
(3) documents.md_status 분포 스냅샷 JSON 저장
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
fastapi 컨테이너는 WORKDIR=/app, 코드가 직접 풀려있고 app/ 디렉토리 없음.
backfill_category.py 의 ../app 패턴은 컨테이너 안에서 /app/app (없음)
가 되어 ModuleNotFoundError. 스크립트 자기 디렉토리의 .. 를 sys.path 에
넣어 /app 루트 노출.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
30건 한정 stratified pilot. baseline markdown 품질 측정 후 Phase 2 전체
백필 결정. 영구 worker 경로 아님.
대상 WHERE:
deleted_at IS NULL
AND file_format='pdf'
AND md_status='pending'
AND category='document'
AND document_type NOT IN SKIP_DOC_TYPES (marker_worker 와 일관)
Stratification:
ai_domain × file_size_bucket (small<500KB / medium<5MB / large)
documents 에 page_count 컬럼 부재 (marker_worker 가 PyMuPDF 로 동적
측정) → file_size 를 길이 proxy 로 사용.
cell 안에서 file_size 작은/큰 mix 로 짧은/긴 문서 차이 관찰.
Subcommands:
select — 30건 dry-run + JSON 저장 (/tmp/phase1d_pilot.json)
enqueue — markdown 큐 enqueue (uq_queue_active 충돌 시 skip)
report — md_status / 평균 elapsed / 실패 top5 / heading anchor 후보 /
KaTeX 후보 / file_size bucket 별 success 비율 / UI 검수 URL
리포트 메모:
markdown_image_count 는 현재 server.py 가 _images 버림 → 0 정상.
Phase 1B.5 에서 _images 출력 시 자동 활성.
실행:
docker compose exec fastapi python /app/scripts/phase1d_pilot.py select
docker compose exec fastapi python /app/scripts/phase1d_pilot.py enqueue --yes
docker compose exec fastapi python /app/scripts/phase1d_pilot.py report
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Hyungi Ahn