C5 of family-adaptive-bengio. summarize_worker.py 의 doc.ai_model_version 이 실제 모델 (Gemma) 과 무관한 \"qwen3.5-35b-a3b\" hardcode 였음 — 추적/분석/로그 신뢰도 영향. client.ai.primary.model (config.yaml ai.models.primary.model = \"mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it-8bit\") 으로 동적 swap — 향후 config model 변경 시 자동 정합.
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P3 of family-adaptive-bengio (Mac mini 4-lever bundle).
50k 초과 input 은 CHUNK_SIZE=50000 단위로 N 분할 + cumulative carry-over (prev chunk summary 를 다음 chunk prompt 에 prefix). 50k 이하 input = 기존 동작 (변동 0). 첫 chunk = client.summarize() legacy / 후속 chunk = call_primary + SUMMARY_PROMPT_CONTINUATION. log trace: single vs sliding chunk N/M done.
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- 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
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- summarize_worker: 요약만 생성 (분류 안 함)
- queue_consumer: summarize stage 추가 (batch 3)
- news_collector: summarize + embed 큐 등록
- process_stage enum에 'summarize' 추가
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hyungi