5곳 LLM_TIMEOUT_MS + 2곳 outer wait_for align (classifier 30s 와 동일 정책).
synthesis/evidence/verifier/query_analyzer 모두 동시 부하 시 30s 까지 필요.
Regression fixture 결과: 10/10 HTTP 200 + 5/5 search + 3/3 failure injection
모두 PASS (회귀 0). 응답 시간 +4~20s 증가 (안정성 ↑ 의도된 trade-off).
p95 12s gate 는 여전히 FAIL — B-1 Throughput-1 (priority queue / 모델 분리)
별 plan 으로 latency 단축 방향 진입.
Curl-Refine-2 (SHIPPED): 3 SKILL.md 본문 "Tool 선택 (필독)" 단락 추가 — terminal
direct curl 강조 + execute_code Python wrap 금지. E2E: Gemma 1st turn
execute_code → terminal 전환 + DS API 도달 0→1 + real corpus citations
("test-voice-memo", "The Good List") 첫 성공. Hard-Enforcement-1 의 hook 와
시너지 (1 call cap + 1st 정상 path).
MaxTokens-Followup 1차 (PARTIAL+REVERTED): agent.disabled_toolsets 15 toolsets
비활성 → stream 102KB→80KB 22% 감소. BUT Gemma terminal tool_call 시
"invalid tool call" 회귀 발생 → revert. toolset dependency graph 조사 후
minimal safe disabled list 결정 = 별 트랙 PR-Hermes-MaxTokens-Investigation-1.
A 카테고리 6 PR + 부산 Curl-Refine-2 모두 SHIPPED. PR-1/2 user-facing E2E 완성.
PR-Hermes-Docsrv-Search-1 / PR-Hermes-WebSearch-1 의 user-facing E2E 마지막 조각.
Adapter A 후 잔존한 401: execute_code/terminal 샌드박스가 HERMES_DOCSRV_TOKEN
strip. 해결 = ~/.hermes/config.yaml terminal.env_passthrough 1줄 추가.
검증:
- Direct: is_env_passthrough("HERMES_DOCSRV_TOKEN")=True, CLAUDE_API_KEY=False
(GHSA-rhgp-j443-p4rf provider blocklist 유지)
- E2E: Hermes chat → DS API 200 → conf=medium completeness=full + real corpus
citations ("test-voice-memo", "The Good List: 6 Things to Add Joy to Your Day")
PR-1/2 user-facing E2E unlock 완료 — Discord smoke 검증 진입 가능
(가족 onboarding 전 hyungi 채널 한정).
ddgs (DuckDuckGo) provider 활성. Layer 1 fixture 4/4 results (p95 12.3s, ddgs raw
latency 한계).
SearXNG (LocalScout PR-A 잔존) 활성화는 PR-2B 로 분리 — LAN-only bind 로 Mac mini
Tailscale 접근 불가. ddgs 1주 사용 후 SearXNG swap ROI 판정 예정.
channel_prompts 9줄 통합 (PR-1 4줄 + PR-2 web 분기 5줄). LLM tool-call 실제
실행은 Adapter A blocker — Layer 2/3 user-facing E2E 는 Adapter A closure 후.
llm_gate.py docstring 영구 룰: "MLX primary 호출 경로는 예외 없이 gate 획득 필수".
PR #20 이후 classifier (Mac mini 26B 신규) + evidence (triage→Mac mini 26B 통합)
모두 gate 외부 실행 — concurrent 안전성 별 검토 명시. 1주 관찰 결과: race 빈번.
본 PR-Hermes-Docsrv-Search-1 Layer 1 fixture 측정:
- 8/10 query "conservative_refuse(no_classifier)" — classifier 가 동시 부하 시
거의 모두 ReadTimeout 또는 wait_for(6s) timeout
- evidence ev_ms=15005 — synthesis 와 race 로 15s 누적
영향:
- ask total 시간 증가 (parallel race → serialized): query_analyzer 5s +
classifier 3-5s + evidence 5s + synthesis 30s ≈ 40-45s 상한 (현실 평균)
- 응답률 ↑: race timeout 으로 인한 conservative_refuse 해소
- 사용자 체감: 빠른 거절 → 의미있는 답변. 단 대기 시간 ↑
후속:
- skill `docsrv_ask` curl `--max-time 20` → 60s 상향 필요 (별 PR 또는 본 PR
안의 follow-up)
- 본 메모리 `2026-05-21 Mac mini 26B 1주 부하 측정` observation 의 결정
outcome: gate 복귀 (triage 별 작은 모델 재도입 옵션은 보류)
A1 (LLM_TIMEOUT_MS 5→15→30) + config(10→15→30) 후속 진단: 8/10 fixture query 가
"classifier ok" 또는 "classifier error" 로그 없이 conservative_refuse(no_classifier)
경로. search.py:518 의 outer wrapper `asyncio.wait_for(classifier_task, timeout=6.0)`
가 classifier_service.LLM_TIMEOUT_MS 와 httpx timeout 모두 override.
6s 한계 → 동시 부하 시 거의 모든 classifier 호출 6s 안에 못 끝남 → AsyncIO TimeoutError
→ ClassifierResult("timeout") → refusal_gate 가 verdict=None 받아 conservative_refuse.
15s 로 상향 — classifier_service 내부 30s 와 align 하지 않은 이유 = ask 응답 시간 상한
유지 (evidence parallel 종료 후 추가 9s 대기 cap). Mac mini 26B 동시 부하 시 실측
elapsed 11-14s 까지 자주 발생 → 15s 가 합리 균형.
본 fix 가 진짜 closure 효과. PR-Hermes-Docsrv-Search-1 Layer 1 fixture 의 8/10
no_classifier 경로 해소 예상.
A1+config(15s) 후속 진단: voice memo PoC plan 호출 elapsed_ms=14432 — 15s 한계 거의
밀착. Mac mini 26B 동시 부하 (classifier + evidence + synthesis 3-way) 시 빈번
ReadTimeout 잔존.
30s 로 2x 마진 확보 — config.yaml + classifier_service.py 양쪽 align. Phase 3.5
guardrail 동작 자체에는 영향 없음 (timeout 시 fallback 경로 동일).
향후 별 트랙 (DS-Mac-mini-26B-Concurrent-Load-1): asyncio.Semaphore 도입으로
Mac mini 26B 동시 호출 제한 vs triage 만 작은 모델 재도입. 본 PR 은 timeout
완화만.
A1 timeout 5s → 15s 후 진단 로그가 httpx.ReadTimeout('') 확정. classifier_service
의 asyncio.timeout 외부 wrap (15s) 보다 AIClient._request 내부 httpx timeout
(10s, config.yaml classifier.timeout) 가 먼저 fire → ReadTimeout 빈 메시지 raise.
두 timeout 을 15s 로 align — Mac mini 26B 동시 부하 (PR #20 후속) 시 classifier
지연 ≤15s 까지 허용.
후속: evidence_service.py / synthesis_service.py 의 timeout 도 동일 패턴 검토
필요 (별 PR, DS-Mac-mini-26B-Concurrent-Load-1 트랙).
PR-Hermes-Docsrv-Search-1 Layer 1 fixture 가 classifier error: <빈 메시지> 빈번 발생
보고. isolation 직접 호출은 3/3 성공, 동시 부하 (ask endpoint 의 classifier + evidence
parallel) 시에만 발생.
Exception type + repr 캡처해서 root cause 식별 (httpx.ReadTimeout / TimeoutError /
ConnectionError / 기타 무엇인지). 식별 후 후속 PR (DS-Classifier-Concurrent-Load-1)
에서 본격 mitigation.
PR #20 (f139945) GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 가 triage + classifier + chat + STT
동시 흡수. classifier_service hardcoded 5s timeout (config.yaml `timeout: 10` 무시)
이 동시 부하 시 빈번 초과 → CIRCUIT_THRESHOLD(5) 누적 → circuit 60s open →
verdict=None → refusal_gate conservative_refuse(no_classifier) 경로.
실측: 정상 부하 단독 호출 = 2.3s (500 prompt + 49 completion tokens), 동시 호출 시
ev_ms/synth_ms 가 15s 까지 누적 — 5s 한계가 architectural mismatch.
15s 로 상향 → classifier 정상 verdict 반환 → refusal_gate 가 classifier 의
sufficient/insufficient 사용 (conservative fallback 회피).
본 fix 는 [[2026-05-21 Mac mini 26B 1주 부하 측정]] observation 의 회귀 결과로
자연 정리. config.yaml `classifier.timeout: 10` 와는 별 변수 — 본 1줄은 코드 내
한계, config 항목은 별 PR (Config-Driven-Timeout-1) 에서 통합 검토.
발견 경로: PR-Hermes-Docsrv-Search-1 Layer 1 fixture (curl direct, 10/10 ask)
가 conservative_refuse(no_classifier) 8건 + timeout 2건 보고. fastapi log
"classifier circuit OPEN for 60s" + "classifier timeout" 페어 발견.
documents_md_status_check 제약은 {pending/processing/success/partial/failed/skipped}
만 허용. extract_worker 의 web HTML 분기가 'ready' 박아서 CheckViolationError
로 3회 실패. plan/docs/메모리에 'ready' 로 잘못 표기됐던 것 수정.
19668 (첫 sample doc) 검증 중 발견. fix 후 queue 'failed' 행 reset 으로 재실행.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
약한 국가 (TW/HK/IN/CN 활성 2) 보강 후보 8건. 자동 HEAD 검증 4/8 ✅:
- HKFP / The Hindu / TOI World / Caixin English
URL 갱신 필요 4건 — Focus Taiwan / 自由時報 / Scroll.in / RTHK
사용자가 직접 RSS index 확인 후 갱신 + enable 결정. 본 PR INSERT 안 함.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
asyncpg 가 :days || ' days' 의 int → text 암묵 변환을 거부함.
make_interval 사용으로 int 그대로 바인딩 가능.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
document_chunks.country 가 7일 분포 기준 99.9% NULL 이었던 root cause = news_collector 가
summarize + embed 만 enqueue 하고 chunk 를 enqueue 하지 않아 chunk_worker 가 news 문서에 한 번도 안 돌고 있었음.
queue_consumer.next_stages 의 summarize 키 부재가 follow-up 미연결 원인.
news 외 summarize 흐름 부수영향 회피를 위해 next_stages 가 아니라 news_collector RSS/API 양쪽에 chunk
enqueue 1줄씩 명시 추가. days_old <= 30 가드 안에서 embed 와 동일 정책.
scripts/news_chunk_country_backfill.py — doc 단위 small batch, 실패 doc skip,
50건마다 progress. queue 우회 직접 chunk_worker.process 호출로 timing 통제.
Gate (PR closure):
A) chunked_doc_pct > 95% 최근 7일 news doc 중 chunk 보유 비율
B) country null_pct < 5% 최근 7일 news chunk country NULL 비율
plan: ~/.claude/plans/7-whimsical-crab.md (PR-News-Prep-Layer-1)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
/digest 라우트 신규 — Phase 4 (7일 rolling country×topic batch digest) backend
운영 데이터 사용자 진입점. 최신 1건 (GET /api/digest/latest) 표시 + country
pill 탭 + topic 카드 (rank/label/summary/article_count/importance, fallback
Badge 조건부).
- frontend/src/routes/digest/+page.svelte 신규 (123 LOC) — Svelte 5 runes,
Tabs snippet 패턴, 404 EmptyState 흡수, country reload 보호.
- frontend/src/routes/+layout.svelte nav 1줄 추가 (아침 브리핑 뒤).
후속 별 PR: date picker, article click 라우팅, 국기+한국어 dictionary,
Phase 4.6 feedback loop.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
watch_inbox() 가 new_count/changed_count 둘 다 0 일 때 silent — PR-NAS-Watch-Folder 검증 시 fire 추적 부재 확인 후 보완. else 분기 추가해 매 5min fire 마다 "변경 없음 (idle)" info 로그 한 줄.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ollama 는 home-gateway-network / document_server / ollama_default 3개 network 에 속해
range loop 가 모든 IP concat. (index .NetworkSettings.Networks "hyungi_document_server_default").IPAddress
로 명시. 다른 GPU 서비스 4개도 동일 single-network 이라 호환.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
OCR/STT 컨테이너 안에 curl 미설치 (slim python image). docker exec curl 표준은
실측 OCI exec 실패. host curl + docker bridge IP (172.20.0.x) 로 변경 — host
publish 추가 아니라 docker network 내부 검증이라 보안 표면 동일.
reranker 만 curl 있고 OCR/marker/STT 는 python 만 있어 분기 발생을 회피.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
GPU 서버 정체성 = embedding/rerank/STT/OCR/marker 특화 백엔드.
Generative LLM 0. Mac mini gemma-4-26B-A4B 가 triage + primary +
classifier 모두 흡수. fallback 은 Claude Sonnet 4 API (자동 trigger,
premium 과 budget 공유).
- triage: GPU Ollama gemma4:e4b → Mac mini :8801 26B (primary 동일 endpoint)
- fallback: GPU Ollama gemma4:e4b → Claude Sonnet 4 API (require_explicit_trigger=false)
- classifier: GPU Ollama gemma4:e4b → Mac mini :8801 26B (max_tokens 512)
- primary / premium / embedding / rerank: 변경 0
후속 (별 커밋): `ssh gpu "ollama rm gemma4:e4b-it-q8_0"` — VRAM ~11GB 회수.
Mac mini 단일화 위험 mitigation = (1) Mac mini uptime 31d 무중단 검증,
(2) Claude Sonnet 4 API daily_budget $5 안 (Mac mini up 가정 호출 빈도 낮음),
(3) Beszel siteMonitor :8801 health check + Synology Chat alert.
plan: ~/.claude/plans/rosy-launching-otter.md §C/§D/§E (7-device LLM 배치 + 운영 전략)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
사용자 요청 (2026-05-13):
- 오늘 briefing 만 보여주고 과거 못 보는 게 아쉬움 → 날짜 선택 UI
- 시간대 별 나열은 오히려 불편 → date dropdown 1단계 선택
- 각 카드에 읽음/하이라이트 토글
Schema (migrations 263~266, 단일 statement):
- briefing_topics.is_read BOOL NOT NULL DEFAULT false
- briefing_topics.read_at TIMESTAMPTZ
- briefing_topics.highlighted BOOL NOT NULL DEFAULT false
- briefing_topics.highlighted_at TIMESTAMPTZ
API (app/api/briefing.py):
- TopicResponse 에 id / is_read / read_at / highlighted / highlighted_at 추가
- GET /api/briefing/dates → 사용 가능 날짜 목록 (60일 cap)
· briefing_date / total_topics / total_articles / status / read_count / highlighted_count
- PATCH /api/briefing/topics/{id}/read body {value: bool} → 읽음 토글
- PATCH /api/briefing/topics/{id}/highlight body {value: bool} → 하이라이트 토글
- 토글 시 *_at 컬럼 자동 설정/NULL
UI (frontend/src/routes/news/+page.svelte):
- 헤더 우측 <select> date dropdown — 최신 + N일치 (highlighted_count 별 표시)
- 선택 시 /api/briefing?date=… 로 해당 날짜 briefing 로드
- 카드 우측 상단 ★ (하이라이트) + 읽음 버튼
- 하이라이트 = Card class ring-2 ring-yellow-400
- 읽음 = 외부 div class opacity-60 (시각 차분화, 펴기 가능)
- 토글 즉시 PATCH 호출 + 로컬 state 갱신
each key topic.topic_rank → topic.id 변경 (이미 unique).
briefing/digest 의 cross-country tech 토픽 다양성 확보용 source seed.
- KR ×2: GeekNews (Hada), AI Times
- US ×4: Hacker News, ArsTechnica AI, The Verge Tech, TechCrunch
- GB ×2: The Register, BBC Technology
- DE ×1: Heise Online
- JP ×2: ITmedia News, Gigazine
- CN ×1: 36Kr
- FR ×1: ZDNet France
- IN ×1: Analytics India Magazine
idempotent: WHERE NOT EXISTS (name). 운영 DB 에는 이미 적용됨,
백업 복원/신규 deploy 환경에서 자동 시드.
수집 검증 (2026-05-13 1차 fire, 8 source):
- 성공: Hacker News 30 / ArsTechnica AI 20 / Verge 10 / TC 20 / Register 50 / Heise 153 (총 283건 신규)
- 후속 fix: GeekNews 의 http redirect → feedburner 직접 URL, AI Times URL 오타 → S1N1.xml.
content category 는 news_sources.category (Tech / AI) 로 보존, briefing 의 country
필터 (MIN_COUNTRIES_PER_TOPIC ≥ 2) 와 호환.
배포 후 관측 결과 (2026-05-13 새벽):
- 126 docs / 7 countries 인데 THRESHOLD=0.78 로 raw_clusters=124, dropped_min_articles=122, kept=1.
- 거의 매 article 이 별 cluster 로 갈려 토픽 묶음 실패.
- 같은 cron 어제 (5/12) 는 101 docs 에서 6 topics 성공 — 그날 뉴스가 우연히 같은 토픽으로 더 모인 case.
수동 측정 (5/13 동일 docs):
- 0.78 → kept=1
- 0.70 → kept=5 (allowed)
영구 변경 = THRESHOLD=0.70. cross-country 필터 (MIN_COUNTRIES≥2) + min_articles(≥2) 그대로
유지하므로 noise topic 위험은 제한적.
원본 주석 (0.75~0.80 중간값) 도 갱신.
매일 20:00 KST cron fire 시 fail:
UndefinedFunctionError: operator does not exist: date = character varying
원인: today 가 strftime("%Y-%m-%d") 로 string, func.date(created_at) 가 date 타입.
PostgreSQL 가 date = string 비교 거부.
Fix: today = datetime.now(ZoneInfo("Asia/Seoul")).date() — date 객체로.
KST 기준은 scheduler cron 이 KST 20:00 에 fire 되므로 자연 일치.
scope: app/workers/daily_digest.py:24
stale 영역 정리:
- Qwen3.5-35B-A3B / nomic-embed-text / Qwen2.5-VL-7B → 역할별 표기 (실제 모델은 inventory)
- Mac mini Tailscale 100.76.254.116 / GPU 100.111.160.84 / NAS 100.101.79.37 → 모두 폐기 (D21 closure 2026-05-12), LAN 표기만 유지
- Mac mini nginx 앞단 프록시 → 폐기 (home-caddy 가 직접 ingress)
- "Mac mini 메인 docker compose" → GPU 가 메인 정정
추가:
- 운영 변경 정책 (inventory → config → deploy → verify)
- 머신 역할 표 / AI 파이프라인 역할 표 / 워커 스케줄 표
- 아침 브리핑 / global digest 진입점 + scheduler timezone
- asyncpg multi-statement 1 파일 1 statement 규칙 (PR-MorningBriefing-1 fix 교훈)
- 디자인 토큰 only 규칙
- 한국어 NFS 경로 NFC/NFD
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.
LLM 이 article_ids 를 자율적으로 비워두는 케이스 (2026-05-12 첫 briefing 6
topics 모두 빈 list) 를 서버에서 보정.
후처리 정책 (_resolve_article_ids):
1. LLM 이 준 id ∩ cluster member id (엉뚱한 id 차단, hallucination 방어)
2. 비어있으면 같은 country cluster member top weight N 개 자동 주입
3. cluster 안 country 매칭 멤버 0 → []
per-country cap = MAX_ARTICLE_IDS_PER_COUNTRY = 5. weight 내림차순.
API 계약 강화: country_perspectives 가 있는 topic 은 article_ids ≥ 1 보장
(같은 country cluster member 존재 시). frontend / 외부 채널 / archive UI
모두 신뢰 가능.
tests 3 케이스 추가.
asyncpg 'cannot insert multiple commands into a prepared statement' 회피.
가설: 한국어 코멘트의 special char (lambda/arrow) + '::jsonb' cast 가 asyncpg
prepare 에서 multi-statement 오인. Phase 4 101 SQL 패턴과 정확히 맞춤 — JSONB
column 이라 default literal 은 자동 cast.
Phase 4 Global Digest 의 클러스터링 핵심 알고리즘 (time-decay weight,
adaptive threshold, greedy cosine assign + EMA centroid, importance
normalize) 을 `app/services/clustering_common.py` 로 추출. country
축은 caller 책임 — Phase 4 cluster_country 는 그대로 country 별 호출,
신규 morning briefing 모듈이 country 없이 cluster_global 로 호출 예정.
selection.py 의 중복 _normalize 도 공통 util 로 통일.
동작 변경 0:
- LAMBDA / threshold / EMA alpha / MIN_ARTICLES 모두 Phase 4 기본값 유지
- docs.sort (in-place) → sorted (copy) 변경했으나 caller 가 정렬된
docs 를 재사용하지 않으므로 무관 (dict element 의 weight 부여는
reference 라 그대로 반영)
다음 commit 에서 Phase 4 회귀 검증 (digest regenerate diff 0).
GPU 서버 main pull 후 /api/memos/?archived=false 가 500 — doc_type enum 에
'audio' 값 없음 (immutable/editable/note 만). list_memos WHERE file_type IN
('note', 'audio') 가 invalid_text_representation.
수정:
- voice upload Document.file_type = 'audio' → 'immutable' (기존 audio 컨테이너
인입과 같은 패턴: file_type='immutable' + category='audio' + source_channel='voice')
- list_memos 필터에서 file_type 조건 제거 (source_channel IN ('memo','voice') 만으로
분리 — file_type='immutable' 필터는 일반 PDF 까지 끌어옴, 위험)
- module docstring + voice upload 주석 업데이트
원본 plan 의 file_type='audio' 결정은 doc_type enum 미확인이 원인.
enum 확장(ALTER TYPE ADD VALUE 'audio') 대신 기존 패턴 재사용 — 안전 + 회귀 X.
PR-2B/2C frontend (commit 4/4). plan v9 Memo Intake Upgrade.
PR-2B 분류 표시 + 1-click promote:
- 메모 카드 상단에 AI 분류 배지 (task/calendar/activity/reference + confidence%)
- ai_event_kind != 'note' 메모 하단에 4 버튼:
· [할 일로] [일정으로] [활동으로] (AI 추천 kind 는 색깔 highlight)
· [그냥 메모] (dismiss → ai_event_kind='note' 강제)
- promote 후 메모 카드에 "→ events #N" link 배지 (사용자 시각 확인)
PR-2C 음성 메모 표시:
- source_channel='voice' 메모는 🎙️ "음성" 배지
- audio player (<audio src=/api/documents/{id}/file?token=>) — 기존 file endpoint 재활용
- STT 대기 중인 voice 메모는 "음성 → 텍스트 변환 대기 중…" placeholder
API helpers:
- promoteMemo(memoId, kind) → POST /memos/{id}/promote-to-event
- dismissEventSuggestion(memoId) → POST /memos/{id}/dismiss-event-suggestion
- voiceAudioUrl(memoId) → /api/documents/{id}/file?token= (access token URL pattern)
Sidebar 영향 0 (events 진입점은 이미 PR-2 에서 추가됨).
원칙 (재명시): AI worker 는 events row 직접 생성 X — 본 UI 의 promote 버튼만이 events 진입.
PR-2B/2C backend 2/2. plan v9 commit 분할 2~3 통합 (memos.py 단일 파일 변경).
PR-2B promote-to-event:
- POST /api/memos/{memo_id}/promote-to-event — 메모 → events 1-click 승급
· kind 결정: body.kind > documents.ai_event_kind > 400
· activity_log 면 status=done + ended_at=now() 자동 (5초 행동 기록 UX)
· calendar_event + start_at 있으면 status=scheduled
· Event row + events_history(create) 자동 생성
· memo_document_id 자동 link + source='memo' + raw_metadata 에 AI 추천값 보존
· 한 메모 → N events 가능 (사용자 의도에 따라 dedup 없음)
- POST /api/memos/{memo_id}/dismiss-event-suggestion — '그냥 메모' (ai_event_kind='note' 강제)
· MVP: AI 추천값과 사용자 확정값 같은 컬럼 (정확도 측정 흐려질 수 있음)
· 백로그: user_event_kind 별 컬럼 분리 (plan Memo Intake Upgrade 백로그)
- MemoResponse 확장: ai_event_kind / ai_event_confidence / source_channel / file_type / file_path
- list_memos 필터 완화: file_type IN (note, audio) + source_channel IN (memo, voice)
→ voice 메모도 같은 inbox list 에 표시 (사용자 의도: 메모 = 모든 입력의 inbox)
PR-2C voice upload:
- migration 254: ALTER TYPE source_channel ADD VALUE 'voice'
- POST /api/memos/voice (multipart audio + recorded_at + device_hint)
· 검증: Content-Type audio/* + size ≤ 50MB + 확장자 화이트리스트
· NAS 저장: /documents/PKM/Recordings/{YYYY-MM}/{uuid}.{ext}
· fsync + rename(atomic) 패턴 (NAS soft mount 안전)
· Document row: file_type='audio' + source_channel='voice' + category='audio'
· enqueue stt 큐 → 기존 stt_worker → classify (PR-2B triage) → embed → chunk
· extract_meta 에 device_hint / recorded_at 보존
- 응답: MemoResponse (file_path 포함, frontend audio player 용)
원칙: AI worker 는 events row 직접 생성 X. 본 endpoint 가 사용자 의도 channel.
PR-2B (Memo Inbox Triage) backend 1/2. plan: beszel-tingly-sloth.md 라운드 13.
사용자 비전 = 메모는 inbox, AI 는 triage assistant. AI worker 는 events row 직접 생성 X.
Migrations 250–253 (실측 N=250):
- 250 CREATE TYPE event_kind_hint AS ENUM (note|task|calendar_event|activity_log|reference)
- 251 ALTER TABLE documents ADD ai_event_kind event_kind_hint
- 252 ALTER TABLE documents ADD ai_event_confidence NUMERIC(3,2) + CHECK 0–1
- 253 CREATE INDEX idx_documents_ai_event_kind partial WHERE ai_event_kind IS NOT NULL
ORM:
- Document.ai_event_kind / ai_event_confidence 컬럼 추가 (Enum SQLAlchemy 동기)
- source_channel enum 에 'voice' 추가 (PR-2C 와 호환)
Worker:
- classify_worker Phase 3 (Gemma 4B triage) 확장
· TriageOutput 에 event_kind_hint + event_kind_confidence 필드 추가
· 4B 응답에 hint 가 있을 때만 Document 에 저장 (enum 외 값은 무시)
- prompt p3a_short_summary.txt 확장 — note/task/calendar_event/activity_log/reference
분류 기준 + confidence + default='note' 명시
원칙: AI worker 는 hint 만 제공. events 생성은 다음 commit 의 promote endpoint 에서만.
plan v6 PR-2 scope. 5초 행동 기록 UX 가 핵심 가설.
Backend:
- GET /api/events/{id}/history — events_history timeline 조회 (lifecycle op 자동 기록)
Frontend (SvelteKit 5 runes mode):
- /events 메인 — 4-tab (오늘/Inbox/예정/활동) + 빠른 행동 기록 widget
· 단일 입력 + Enter → POST /api/events kind=activity_log
· status=done + 시간 default 채워짐 (서버 측) → Activity 탭 즉시 반영
· 새 항목을 list 최상단 prepend (refetch 불필요)
· 연속 입력 위해 입력 ref focus 유지
· lifecycle 버튼 (complete/defer/cancel/reactivate) — activity_log 는 lifecycle 대상 X
- /events/[id] 상세 — PATCH 허용 필드 edit (title/desc/시간/priority/project_tag) + history timeline
· PATCH 금지 필드는 UI 노출 X (status/completed_at/cancelled_at/defer_until 은 별 버튼)
- /events/new — kind 선택 (task/calendar_event/activity_log) 후 필드 분기 form
· task: due_at + start_at (선택, "14:00 전화" 같은 시각 task 허용 — 라운드 10)
· calendar_event: start_at 필수 + end_at + all_day
· activity_log: started_at/ended_at 비우면 서버 default now()
- Sidebar 메모 옆에 events 진입점 (CalendarCheck icon)
API helpers: frontend/src/lib/utils/events.ts (createEvent / logActivity / list*
/ lifecycle ops / kind&status enum label/color).
quickref doc: docs/events_api_quickref.md (이전 commit, PR-2 frontend reference).
PR-2 핵심 가설 검증 = 빠른 입력 → 저장 → Activity 즉시 반영 → 새로고침 유지.
PR-1 deferred HTTP behavior 5건도 본 UI 의 자연 사용으로 닫힘.
PR-2 (frontend UI MVP) 진입 전 reference doc. plan: beszel-tingly-sloth.md v6.
내용:
- JWT 인증 flow (curl 예시)
- 9 endpoint 표 (Create/List/Detail + 4 Lifecycle + 3 View)
- kind / status enum 의미 + UI 분기 hint
- 빠른 행동 기록 5초 UX (PR-2 핵심 가설)
- PR-2 smoke 로 자연 검증할 5건 (PR-1 closure 의 deferred 항목)
- events_history 조회 endpoint 미존재 (필요 시 PR-2 에서 추가)
authoritative API contract = /openapi.json. 본 doc 은 frontend cheat sheet.
Storage Backbone NAS 트랙의 첫 PR. plan v6 명시대로 read-only inventory PR
— 운영 변경 / mount 변경 / file_path 갱신 / asset 이동 모두 0건. 문서만.
산출물:
- docs/storage_layout.md 영구 정책 문서 (정책 / 마운트 매트릭스 / NFS 옵션 baseline)
- reports/storage_inventory_2026-05-11.md 측정 결과 snapshot
핵심 인사이트:
1. NAS binary layer 는 이미 잘 분리되어 있음 — PKM/extracted_images/
study_question_images 모두 이미 NAS. 추가 이관 PR-3/4 작업량 거의 없음.
2. 현 GPU NFS mount = plan v6 권고안 baseline 과 정확히 같음
(soft, vers=4.1, timeo=10, retrans=3) — PR-2 는 mount 옵션 변경 아닌
애플리케이션 layer (정규화 wrapper / 장애 처리 / uid 매핑) 에 집중.
3. fastapi 만 NAS rw, worker 는 ro — 원본 안전 분리 OK.
4. Postgres pgdata = 1.1GB (DB 본체 이관 안 함, plan 결정 = GPU 잔류).
5. PR-4 도입 시 extracted_emails/ 신규 디렉토리 추가 예정 (Storage PR-5 합류).
실측 명령: SSH 100.111.160.84 → df/mount/du/docker volume ls/docker run
-v ... alpine du. 모두 read-only. 운영 영향 0.
D9 Track B revised (2026-05-08):
1) STT owner GPU 정식 복귀:
- docker-compose.yml: stt-service profiles:[legacy] 제거 → 상시 활성
- fastapi STT_ENDPOINT = http://stt-service:3300 (compose 내부 DNS)
- 정책: Mac mini = Gemma 26B 전용 우선이므로 STT/Whisper 는 호출량 무관
GPU 서버 소유. 이전 "Mac mini 이전본" 주석은 trace 오인 기반.
2) KGS Code 등 외부 학습 자료 추가 스캔 경로:
- ADDITIONAL_WATCH_TARGETS env (쉼표 구분, PKM 상대경로)
- app/core/config.py: additional_watch_targets list 설정 추가
- app/workers/file_watcher.py: 추가 watch path 처리
- app/workers/classify_worker.py: KGS Code 분류 분기 (가스기사 학습 자료)
- 모두 expected_category=library 처리 (md/pdf/docx 만)
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cron dry-run 검증 중 발견:
- /app/scripts/ 는 bind-mount 활성 (Phase 2 main FF 후 컨테이너 가시화 ✓)
- /app/evals/ 는 fastapi 이미지에도 없고 compose 마운트도 없음
- 이전 README/plan 의 --log-tsv /app/evals/markdown/... 은 컨테이너
writable layer 에 쓰여 재기동 시 유실되는 문제
해결: nightly --log-tsv 와 post-report --output-* 는 /app/logs/ 사용
(rw bind-mount → host ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/logs/ 영구).
주 1회 git commit 시 logs/ → evals/markdown/ 로 cp 후 add.
post-report 도 동일 패턴.
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.
`<img src=>` 가 Authorization header 를 못 보내서 /api/documents/{id}/images/{key}/raw
가 401 반환 → 이미지 안 보임. 기존 /file?token= iframe 패턴과 동일하게 access token
쿼리 파라미터로 전달.
backend: get_current_user 의존성 제거하고 token 쿼리 파라미터 직접 검증 (기존 /file
엔드포인트와 동일 흐름).
frontend: MarkdownDoc 의 swap selector 가 img.src 에 ?token={getAccessToken()} 부여.
로그아웃 상태면 placeholder 유지.
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`:payload::jsonb` 의 `::` postfix 캐스트가 SQLAlchemy text() 의 named-param prefix
`:` 와 충돌해 asyncpg syntax error. doc 3757 sample reprocess 시 발견.
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Markdown Canonical Phase 1B.5 — marker 가 추출하던 이미지를 NAS 에 영구 저장하고
DB 메타 + 인증 라우트 + 프론트 swap 까지 wiring.
핵심 변경:
- marker-service /convert 응답에 base64 image 리스트 포함 (stateless 유지, NAS write 권한 X)
- marker_worker 가 NAS `/documents/extracted_images/{doc_id}/` 에 persist + UPSERT +
고아 row DELETE + md_content ref 를 `docimg:img_NNN` stable scheme 으로 정규화
- /api/documents/{id}/images/{key}/raw 인증 라우트 (Cache-Control private + ETag = content_hash)
- frontend MarkdownDoc 가 placeholder card 안의 docimg ref 를 실제 <img> 로 swap
원칙:
- 이미지 binary = NAS, metadata = Postgres (학습 섹션 패턴 동일)
- image_key sequence 기반 결정적 → 재변환 idempotent
- MARKDOWN_IMAGE_PERSIST=false env 로 rollback 가능 (placeholder card 폴백 자연 유지)
기존 28건 marker success 문서는 본 PR 에서 건드리지 않음 — deploy + 신규 업로드 1건 +
sample 5건 검증 후 scripts/marker_reprocess_existing_success.py 로 targeted reprocess.
plan: ~/.claude/plans/piped-humming-crystal.md
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기존: (ConnectError, TimeoutException) 만 transient → raise → queue retry.
ReadError / WriteError / RemoteProtocolError 같은 다른 transport 류는
'except Exception' 이 잡아 _fail 처리 → max_attempts 무시하고 final fail.
Phase 1D pilot 에서 5111/5115 두 건이 'Server disconnected without
sending a response' (RemoteProtocolError) 로 retry 없이 final fail.
Fix: except (ConnectError, TimeoutException) → except TransportError.
TransportError 가 Connect/Read/Write/RemoteProtocol/Timeout 의 공통 부모
라서 모든 transport 계층 오류가 transient queue retry 대상이 됨.
5135 의 ReadTimeout (queue exhausted) 는 본 fix 와 별개 — 8.4MB PDF 가
MARKER_TIMEOUT=300s 안에 못 끝나 3번 retry 다 timeout. timeout 자체를
늘리거나 큰 PDF 분할 처리하는 별도 결정 필요.
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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.
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1D pilot (2026-05-02 야간 sweep, 25 controlled_backfill 결과) 에서
필기 PDF 3건 (4798 / 4813 / 4815) 이 status='success' 로 변환됐으나
사용자 quality 평가에서 좋은 자료 추출 불가 판정. 근본 원인은 Marker
설정 부족이 아니라 입력 자체 (애플펜슬 손글씨 + 사용자 글씨체 = OCR/
layout 모델 한계 영역). Marker 튜닝으로 해결될 영역이 아니므로 enqueue
단계에서 자동 skip.
가드 로직:
marker_worker.process() 의 doc_type SKIP 직후 (1.5 단계) title/path 의
보수적 키워드 4개 (필기, 손글씨, handwritten, handwriting) 매칭 시
_set_skipped() 호출. md_content/md_content_hash NULL clear,
md_extraction_error='skipped: handwritten note (title/path heuristic)',
content_origin='extracted'.
키워드 선정 (보수적):
포함: 필기 / 손글씨 / handwritten / handwriting
제외 (false positive 위험):
- 노트 (노트북 매뉴얼 / release notes / Note_240528_워크숍 같이
필기 아닌 정상 문서까지 잡음)
- scan / 스캔 (스캔 PDF 中 정상 변환되는 케이스 있음, 1D 결과
doc 5127 표준기계설계(KS)_08_핀 density 1.59 / scan_likely 인데
성공)
logger:
markdown_skip_handwritten_hint id=<id> keyword=<matched> title=<...>
regex 단위 테스트 15 케이스 (실 production fastapi venv) 전부 통과:
매칭: Note_240805_용접교육 필기 / Note_240827_필기 / 손글씨 모음 /
Handwritten Notes 2024 / handwriting practice / path/필기/* /
path/handwritten_collection/* (8건)
비매칭: 다이아프람워크숍 / 노트북 매뉴얼 / Release notes v2 / PIPE
FABRICATORS / 표준기계설계 / scan documentation / 스캔 문서 (7건)
이번 가드는 enqueue 시점 적용. 이미 success 인 4건의 md_content 는
보존 (사용자가 직접 보고 싶을 때 표시 가능). 정리 필요 시 별건.
후속 (별 PR):
- A2 (정식 doc_type='필기노트' 라벨): 1D 3건 sample 너무 적어 라벨
정의 보류. 필기 PDF 누적 후 별도 검토.
- C (Phase 2 풀 backfill plan): 본 PR 머지 후 별도 라운드.
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Round 2 sample 에 existing_success 5건 (anchor doc 4809 + calibration 4)
이 포함되었지만, cmd_enqueue 가 sample_source 무시하고 30건 전부 enqueue
하던 버그. 결과:
- existing 5건 marker 재처리 (~25분 marker 시간 낭비)
- 동일 quality output 으로 md_content overwrite → baseline 유실
- anchor (doc 4809) 의 "before" 상태가 사라져 후속 라운드 비교 anchor 손상
Fix:
- default = sample_source == "controlled_backfill" 만 enqueue (25건)
- --include-existing flag 추가 (후속 Marker 튜닝 라운드에서 anchor 재처리
필요 시 사용)
- print 로 mode 명시 + 제외된 ids 표시
야간 단발 sweep (23:00 KST) 예약 실행 전 fix.
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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.
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Phase 1B marker_worker 결과(현재 success 29건, 전부 PDF)를 사용자 흐름에
연결하고 1D pilot 품질 평가 데이터를 확보하기 위한 viewer 마무리 작업.
빠진 부분 3가지를 닫는다:
1) PDF viewerType 기본 view = Markdown
- md_status='success' AND md_content 비어있지 않음일 때 MarkdownDoc 기본 표시.
- 사용자가 "PDF 원본" 토글 시 iframe.
- pdfViewMode 초기화는 doc.id 변경 시에만 (lastDocId tracker) — reactive cycle
이 사용자 토글을 덮어쓰지 않도록 보호.
- markdown 사라지는 케이스(success → failed 재처리)는 자동으로 pdf 로 보호.
2) Image renderer → placeholder card (docMarkdown.ts)
- md_content 의 69%(20/29)에 image syntax 포함. asset serving(1B.5) 미구현
상태에서 raw <img> 를 emit 하면 깨진 아이콘 → 1D pilot 평가가 markdown
품질이 아닌 viewer 미완성 문제로 오염됨.
- href / alt / basename 모두 escape 후 figure.md-image-placeholder 로 렌더.
- 원본 src 는 data-md-image-src 에 escape 보존 → 1B.5 ImgAuth selector 로
실제 <img> 로 교체할 entry point 마련.
- DOMPurify ADD_ATTR 에 data-md-image-src 추가.
3) MarkdownStatusBadge (신규) — 4-state badge
- pending 숨김(legacy 9792건 시각 노이즈 회피).
- processing/success/skipped/failed 표시.
- success tooltip: md_extraction_quality 의 metrics raw 일부
(markdown_heading_count / markdown_table_row_count / markdown_image_count /
text_length_ratio / warnings) 만 노출. text_length_ratio / null /
metrics nested / flat fallback 모두 방어.
- skipped/failed tooltip: md_extraction_error 또는 정책 문구.
- MarkdownDoc 내부 + PDF iframe fallback 양쪽에서 재사용 → failed 같이
MarkdownDoc 가 안 렌더되는 경로에서도 사용자가 상태를 알 수 있음.
기존 markdown/hwp-markdown/article 분기에도 mdExtractionQuality prop 전달.
Out of scope (1B.5 또는 후속):
- ImgAuth blob URL 실제 wiring (data-md-image-src selector + Bearer raw)
- /data/assets/<doc_id>/ 저장 + 서빙
- Caddy /data/assets/* 라우팅
- localStorage 사용자 view preference 저장
- side-by-side viewer (1D pilot 결과 본 후)
- quality chip 별도 UI (1D 후)
Verify:
- npm run build 통과
- npm run lint:tokens 신규 파일 위반 0
- 관련 plan: ~/.claude/plans/iterative-nibbling-catmull.md
- pre-flight: md_extraction_quality 실제 shape 확인 ({score, metrics:{...}, warnings:[]})
Risks:
- feature/design-system worktree 가 [id]/+page.svelte 의 stale 버전 보유
(main 보다 212 commits behind, MarkdownDoc 부재). 1C 머지 후 worktree
머지 시 conflict 확정 — 그쪽 rebase 필요 (별건).
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case 3/4 의 setup 이 EXPLANATION_MAX_CHARS (1200) 보다 작은 text 를 만들어
assert 실패. 한글 chunk 반복 횟수 늘려 1200 자 이상 보장.
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운영 데이터에서 ready 박힌 풀이가 793/838/866자 — 권장 200~400 대비 큰 편.
1차 운영 후 결과 화면 가독성 + 토큰 사용량 통제 위해 prompt 강화 + 저장 전 cap.
Prompt (study_explanation_envelope.txt):
- explanation_md 권장 300~600자, 최대 900자 명시
- 핵심 개념 + 정답 근거 + 헷갈리는 1~2개 오답만 — 모든 오답 풀이 X
- explanation_md 안 줄바꿈 최소화 (parse_json fix 와 결합 — invalid escape 줄임)
- LaTeX 수식 자제 — \\circ/\\text/\\, 매크로 가능하면 평문 ('0°C', 'C')
- 출력은 raw JSON 한 객체만 — 코드 펜스/thinking/메타 X 강조
Worker (study_explanation_worker.py):
- _cap_explanation_md(text, max_chars=1200) 헬퍼 신규
· 1200자 이하 passthrough
· 초과 시 마지막 200자 안에서 \\n\\n / \\n / '. ' / '다.' / '요.' 경계 탐색
· 경계에서 자르기 + '…' (단어 중간 자르기 회피)
· 경계 못 찾으면 단순 자르기 + '…'
- save 전 cap 적용. ai_explanation_status='ready' 유지 (cap 됐다고 failed X)
- payload 에 운영 분석 metadata: explanation_len_original / _saved / capped 플래그
검증:
- tests/test_explanation_cap.py (6 케이스)
· short passthrough / exact at limit / paragraph boundary / sentence boundary
· no boundary fallback / empty input
- scripts/phase4_health.sql 섹션 8/9 추가
· ai_explanation 길이 p50/p95/max (study_questions.ready)
· cap 작동 빈도 (job.payload 의 explanation_capped/_original/_saved)
cap 1200 = 800 (4-B summary_md) 보다 여유 — 기사시험 풀이는 공식+오답+개념 묶이면
800 빡빡함. 운영 후 800~1000 으로 조정 검토.
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직전 fallback 의 무차별 newline replace 가 string 외부 (object 구조) 의 raw newline
까지 escape 해서 JSON 거부. 또 LaTeX 수식 (\circ, \text, \, etc) 의 invalid backslash
는 newline 이슈와 별개라 별도 fix 필요.
state machine: in_string 토글 (`\"` 만남). string literal 안에서만:
- raw LF/CR/TAB → \\n/\\r/\\t 로 변환
- backslash 다음에 valid escape char (\"\\/bfnrtu) 면 그대로
- backslash 다음에 invalid (\\c, \\,) 면 backslash 자체를 \\\\ 로 escape
- string 외부 raw newline 은 JSON whitespace 라 보존
운영 데이터 id=243 의 raw 940자에 \\circ \\text \\, \\approx \\times 등 다수 LaTeX +
markdown 줄바꿈 → 새 walker 가 두 케이스 모두 fix. 다른 worker (classify/triage/
study_explanation/evidence/study_session_analysis) 자동 혜택.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase 4-A debug 결과 study_question_jobs.parse_fail 33건의 raw preview 분석:
- 모델이 explanation_md 안에 raw newline (LF) 그대로 박음 ('### [풀이]\n\n**자료...')
- JSON 표준상 string literal 안 raw control char 금지 → json.loads 거부
- 4단계 fallback (greedy slice) 도 이 때문에 실패
5단계 fallback 추가: candidate 의 \r\n/\n/\r 을 ``\\n``/``\\r`` escape 로 치환 후 재시도.
이미 escape 된 ``\\n`` (Python str = backslash+n 두 글자) 는 raw newline 아니라 영향 없음.
다른 worker (classify/triage/study_explanation/evidence/study_session_analysis) 모두
같은 파서를 공유하므로 자동으로 혜택.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
운영 데이터에서 4-A study_question_jobs 의 33/114 가 'envelope JSON parse failed'
로 종결. parse_json_response 의 balanced 정규식이 못 잡는 케이스 다수 추정.
원인 분류 위해:
1. 파서 보강 (app/ai/client.py)
- 기존 4단계 파싱 (fenced / balanced finditer / 전체 cleaned) 보존
- 5단계 fallback 추가: first '{' ~ last '}' greedy slice → json.loads
- envelope JSON 안에 내부 따옴표/뉴라인/escape 때문에 balanced 가 못 잡는
케이스 방어. 모델이 JSON 앞뒤 자유 텍스트 섞어도 본체만 추출.
- 회귀 위험 낮은 추가만 (앞 단계 성공 시 즉시 반환)
2. parse_fail 시 raw preview 저장 (study_explanation_worker)
- 3개 inline parse_fail 분기 (not_dict / invalid_answer_choice /
empty_explanation_md) 모두 _save_raw_preview() 헬퍼 호출
- job.payload.debug_raw_preview = raw_text[:1000]
- job.payload.parse_fail_reason = 분류 키
- 향후 parse_fail row 의 payload 분석으로 원인 정확히 분류 가능
다음 단계: 배포 후 재발생 추이 + raw preview 분석 → prompt 추가 강화 또는
parser 추가 보강.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase 4-B v1 첫 검증 결과 자료 부족 토픽인데도 모델이 confidence='high'
박는 케이스 발견. 정의 (high = 자료 + 다른 ai_explanation 으로 패턴 명확)
보다 과신 — UX 신뢰도 위험. 자동 cap 보정 + 운영 관찰 SQL 추가.
confidence calibration (services/study/session_summary_guard):
- calibrate_confidence(c, ctx_docs_count, ready_explanation_count) 신규
· ctx_docs_count == 0 AND ready_explanation_count == 0 → 'low' cap
· ctx_docs_count == 0 (ready 만 있음) → 'medium' cap
· ctx_docs_count >= 1 → 모델 값 그대로
- 모델이 정의보다 더 보수적인 값 박은 경우 (모델 'low' + cap 'medium') 는
보존 — 더 보수적인 값을 절대 올리지 않음
worker 적용 (study_session_analysis_worker):
- ctx_docs_count = len(ctx_docs)
- ready_explanation_count = sum(1 for a in prompt_attempts if a.get('ai_explanation'))
- calibrate_confidence 호출 → study_quiz_session_analysis.confidence 박힘
- job.payload 에 운영 분석 metadata 보존:
· ctx_docs_count / ready_explanation_count
· model_confidence_raw (모델 응답) vs calibrated_confidence (cap 후)
· prompt_attempts / valid_attempts_total / summary_len
→ SQL 4 번 쿼리가 cap 작동 빈도 측정
scripts/phase4_health.sql (신규 운영 점검 SQL 7 섹션):
1. 4-A study_question_jobs status × error_code 분포
2. 4-B study_quiz_session_jobs status × error_code 분포
3. 4-B confidence 분포 (calibrated)
4. 4-B model_confidence_raw vs calibrated 차이 (cap 작동 빈도)
5. 4-A/4-B 최근 7일 처리 지연 p50/p95/max/avg
6. 4-A/4-B skipped 사유 분포
7. 4-B guard_fail / parse_fail / llm_timeout 비율
ship gate (단위 테스트):
- test_calibrate_confidence_no_evidence_caps_to_low (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_only_explanations_caps_to_medium (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_with_documents_passthrough (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_normalizes_invalid_first (2 케이스)
Plan: ~/.claude/plans/nifty-sparking-spindle.md (Phase 4-B v1 후속)
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이전 attempt 가 llm_timeout/parse_fail 박은 후 다음 attempt 가 정상 완료해도
error_code 가 잔존해서 운영 분석 시 혼선. status='completed' 박는 시점에
error_code = None / error_message = None 으로 명시 reset.
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세션 1 (wrong+unsure 84건) 에서 prompt 가 23K자 넘어 30초 timeout. plan 가정
(5~30건) 대로 MAX_ATTEMPTS_IN_PROMPT=30 cap 추가. 가장 최근 attempts 우선
(answered_at asc 정렬의 뒤쪽). 기존 valid_attempts 카운트 검증 (5건 미만 skip)
은 그대로 유지 — cap 은 prompt 입력만, 검증은 전체 기준.
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결과 화면에서 사용자가 [AI 해설 보기] 누를 때 캐시 hit/miss 가 불투명함.
헤더에 한 줄 indicator 추가 — 오답·모르겠음 대상 N건 중 ready 박힌 카운트
+ 진행 중/실패/자료 부족 분포.
Backend (study_topics.py get_quiz_session):
- questions[i].ai_explanation_status 응답에 추가 (q.ai_explanation_status 그대로)
· frontend 가 attempts.outcome (wrong/unsure) 와 결합해 카운트
Frontend (quiz-sessions/[sid]/+page.svelte):
- $derived aiExplProgress — wrong/unsure attempts 와 question.ai_explanation_status
결합 카운트 (target / ready / pending / failed / skipped)
- 헤더에 Sparkles 아이콘 + "AI 풀이 자동 생성: N/M (P%)" 한 줄
· pending > 0: "생성 중 N" (warning 색)
· failed > 0: "실패 N" (error 색)
· skipped > 0: "자료 부족 N" (dim)
· 셋 다 0인데 ready < target: "대기열 처리 대기" (worker 1분 주기 안내)
이 indicator 는 GET fallback enqueue 와 함께 작동 — 결과 화면 진입 시점에
backfill 이 누락된 wrong/unsure 가 이미 enqueue 되고, 1분 주기로 ready 박힘.
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Phase 4-A 가 wrong/unsure 풀이를 background batch 로 캐시하는데, 사용자/운영자
입장에서 (1) 지금까지 얼마나 캐시 채워졌는지, (2) 환각 차단/파싱 실패/자료 없음
같은 worker 결과 분포를 볼 수 없었음. 통계 대시보드에 카드 추가.
Backend (study_question_progress.py /stats):
- StatsAiExplanation 신규 응답 섹션
· status_distribution — 토픽 전체 study_questions.ai_explanation_status 분포
(none/ready/failed/skipped/stale/pending 6 키 default 0)
· target_total / target_ready — wrong/unsure progress 의 ready 비율
(캐시 hit 가능성 추정 핵심 지표)
· recent_jobs — 최근 7일 study_question_jobs 의 (status, error_code) 분포
('completed', 'failed:guard_fail', 'failed:parse_fail', 'skipped:evidence_missing'
같은 합성 키)
Frontend (/study/topics/[id]/stats):
- 신규 Card "AI 풀이 캐시" — Sparkles 아이콘
· 큰 숫자 + 진행률 바: ready / wrong+unsure
· 토픽 전체 status 분포 inline (한국어 라벨)
· 최근 7일 worker 결과 grid (환각 차단 / 파싱 실패 / 자료 없음 skip 등 분리)
- statusLabel / jobLabel 헬퍼 — 운영자 친화 한국어
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검증 결과 모델이 envelope 안에서 자료 근거로 정답 번호를 재판단해서 거의 매번
guard_fail (answer_choice != correct_choice). 환각 가드는 정확히 작동했지만
caching 효율 0%.
PR-3 의 free-form 풀이는 "사용자 정답 우선, 충돌 명시" 라 정상 ready 박혔지만
envelope.txt 가 "자료 근거 우선" 으로 충돌. 환각 가드의 본질 — 모델이 envelope
형식을 어겨 임의로 다른 번호를 박는 케이스 차단 — 을 유지하되, answer_choice
값은 사용자 정답 (correct_choice) 을 그대로 박도록 명시.
자료 근거와 사용자 정답이 다를 경우 explanation_md 안에 짧게 명시만 하고
answer_choice 는 보존. 정답 자체를 바꾸는 게 환각 가드의 차단 대상이라고 강조.
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사용자가 며칠 안 들어오면 due_today 가 누적되어 학습 페이스 압박. Phase 1
plan 위험 항목 처리. 자동 batch 대신 사용자 명시 액션으로 통제권 보장.
Backend:
- POST /study-topics/{tid}/review-queue/redistribute — overdue 를 round-robin
분산. days_offset = i % spread_days + 1 (오늘 + 1~7일). 같은 날 안에서도
i*7분 spread 로 시간 분산. review_stage 는 보존 (재배치만, stage 리셋 X).
body { spread_days: 1~14, default 7 }. 응답 { redistributed_count, spread_days }.
- GET /review-queue?tab=due_today 응답에 overdue_count: int 옵션 필드 — UI 가
경고 + [정리] 노출 판단. due_at < today 0시 (UTC) + stage<4 카운트.
Frontend (review-queue):
- due_today 탭에서 overdue_count>0 시 노란 banner — "정체 N건" + [정리] 버튼.
- 정리 클릭 → confirm → POST → toast (N건을 7일에 분산) → 카운트/목록 reload.
- 다른 탭에서는 banner 미노출 (backend 가 overdue_count=0 응답).
Plan: ~/.claude/plans/crispy-petting-dijkstra.md (Phase 2-F)
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복습함 카드 단위 체크박스 + sticky bottom bar 로 N개 골라 한 quiz_session.
backend QuizSessionStartRequest 에 question_ids 파라미터 추가 — 우선순위
stage > question_ids > 기존 subject 경로. 명시되면 selection 우회 + 검증
(user × topic 소속 + 미삭제 + 최대 200 + 중복 제거 순서 보존).
Backend:
- question_ids: list[int] | None — Field 한도 200
- valid_set 검증: 다른 user/topic 또는 deleted_at 인 qid 는 silent drop
- subject_distribution 자동 계산 (결과 카드용)
- 빈 wanted / 무효 qid → 400
Frontend (review-queue 페이지):
- 카드 좌측 체크박스 (분리 영역, 본문 클릭은 기존대로 문제 페이지)
- "이 페이지 전체 선택 / 해제" 토글
- 선택 N>0 시 sticky bottom bar — `{N}개 풀이 시작` 버튼
- 탭 변경 시 선택 초기화 (다른 의도 묶음 가능성)
- 페이지 이동 시 선택 유지 (Set<question_id>)
- 진행 중 in_progress 세션 있으면 confirm 후 abandon
- 200 한도 도달 시 toast 경고
Plan: ~/.claude/plans/crispy-petting-dijkstra.md (Phase 2-E)
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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
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review-queue API (Phase 1) 를 사용한 복습함 페이지 신규.
탭: 오늘 할 일 (due_today) / 미확인 (pending_review) / 반복 오답 (chronic) /
퇴행 (regressed) / 학습완료 (mastered).
- 신규 라우트: /study/topics/[id]/review-queue
- 5탭 sticky + 카운트 배지 (page_size=1 5회로 카운트만 빠르게 — backend 변경 0)
- 페이지네이션 (page_size=50, ?page= URL 동기)
- ?tab= URL 동기 (새로고침/뒤로가기 보존, replaceState 사용)
- 카드 클릭 → 개별 문제 페이지 이동 (멀티 셀렉트 풀이는 후속)
- 진입 동선: 결과 화면 "바로 할 일" 콜아웃 → 해당 탭으로 directlink,
결과 화면 footer + 토픽 페이지 헤더에 [복습함] 버튼 추가
Plan: ~/.claude/plans/crispy-petting-dijkstra.md (Phase 2-C)
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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.
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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
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Phase 1 finalize 가 계산하던 SessionSummary 가 응답에 포함되지 않고 discard
되던 것을 quiz_session row 4 컬럼으로 영속화. 결과 화면 헤더에 회복/퇴행/
새로 맞힘/반복 오답 누적 변화 카운트 + "바로 할 일" 콜아웃 (지금 시점
progress 기반 동적 카운트 — pending_review/chronic/regressed). 동적 카운트는
결과 GET 호출 시점에만 계산 (목록 endpoint 비용 회피).
확인완료 통합 — 결과 카드의 [학습완료] 버튼이 attempts.reviewed_at 만 박던
것을 progress.last_reviewed_at + (wrong/unsure 면 due_at 최초 부여) 도 같이
박도록. reviewed=false 토글은 attempts 만 되돌림 (다른 attempt 가 검토 표시
했을 수 있어 progress 의 last_reviewed_at 은 보존).
- migrations/230 — quiz_sessions 4 컬럼 ADD (단일 ALTER TABLE)
- StudyQuizSession 모델 + finalize_session 가 row 영속화
- QuizSessionSummary 응답에 4 스냅샷 + 3 동적 필드 (default 0)
- _build_session_summary include_progress_counts=True 시 SQL 3회
- review-mark 가 reveiwed=true 시 progress 동기화
- 결과 화면: 헤더 변화 카운트 줄 + 바로 할 일 콜아웃 (값 있을 때만)
Plan: ~/.claude/plans/crispy-petting-dijkstra.md (Phase 2-B)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
vision 의 단일 풀이 진입점 — 옵션 토글로 학습 단계 (입문/학습 중/시험 직전) +
분량 (30/50/100) 선택. Phase 1-E bucket+stage 알고리즘과 매칭.
- 학습 단계 3 카드 + 분량 3 토글이 메인 옵션
- 단계 선택 시 분량 토글 노출
- 단계 미선택 시 "고급 옵션" collapsible — 기존 PR-12-B subject 단위 출제 호환
- 시작 버튼 disabled 상태 가이드 (단계 선택 또는 고급 옵션 펼침 필요)
서버 호출:
- optStage 있으면 { stage, size, abandon_existing } body
- 없으면 기존 { target_per_subject, subject, wrong_only, abandon_existing }
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
문서 상세 페이지에서 canonical markdown(md_content) 을 우선 렌더하고
없으면 extracted_text fallback. md_frontmatter 가 있으면 본문 위에 메타
박스. h1~h6 에 GFM heading id + hover 시 # 링크 표시. 이미지 alt 가
있으면 figure + figcaption. KaTeX 수식 ($...$ / $$...$$) 지원.
Backend:
- DocumentDetailResponse 신규 (DocumentResponse + extracted_text + md_*)
- GET /documents/{doc_id} 응답 모델 전환
- 리스트 응답은 DocumentResponse 그대로 (페이로드 비대화 회피)
Frontend:
- lib/utils/docMarkdown.ts — 별도 Marked 인스턴스 (study mathMarkdown.ts
영향 0). marked-katex-extension + marked-gfm-heading-id + custom image
renderer (figure/figcaption + data-md-img marker).
- lib/components/MarkdownDoc.svelte — md_content/extracted_text 우선순위,
frontmatter 박스, mdStatus=failed 안내 배지, heading anchor DOM 후처리.
- /documents/[id] markdown / hwp-markdown / article viewer 3 곳 wiring.
- app.css — .markdown-doc heading-anchor / md-figure / katex 가로 스크롤.
이미지 ImgAuth 후처리(blob URL 교체) wiring 은 Phase 1B.5 에서. 현재는
data-md-img="1" 마킹만 두고 marker 출력 src 그대로.
Plan: ~/.claude/plans/plan-idempotent-sundae.md (Phase 1C)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
타 PR (markdown canonical layer Phase 1B) 의 222_processing_queue_stage_markdown.sql 와
번호 충돌. init_db 가 'migration 버전 중복' 에러 띄움. 4파일 + SQL 헤더 주석 일괄 rename.
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vision 의 단일 풀이 진입점 — stage (intro/learning/pre_exam) + size 옵션으로
같은 endpoint 가 다른 분포의 문제 출제.
services/study/quiz_selection.py:
- bucket: unattempted / wrong_or_unsure / due_review / regressed / frequent / random
- stage 별 비율:
- intro: unattempted 55, wrong_or_unsure 30, frequent 15
- learning: due_review 20, wrong_or_unsure 40, unattempted 30, frequent 10
- pre_exam: due_review 20, wrong_or_unsure 30, regressed 10, frequent 20, random 20
- bucket 우선순위 (dict 순서) — 다음 bucket 은 이미 뽑힌 qid 제외
- 후보 부족 시 random backfill, 그래도 부족 시 ValueError
api/study_topics.py:
- QuizSessionStartRequest 에 stage / size 옵션 추가
- stage 명시 시 select_questions_for_quiz 사용
- stage 미명시 시 기존 PR-12-B 경로 (subject bucket + spacing) 호환 유지
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
marker module 이 __version__ attribute 를 노출하지 않아 ship gate 10 에서
engine_version="unknown" 으로 표시되던 cosmetic 문제. importlib.metadata.
version("marker-pdf") 로 패키지 버전 정확히 읽음.
테스트: ship gate 10 PASS 확인 후 재배포.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
migration 222 가 DB enum 에 markdown 을 추가했지만 SQLAlchemy ORM 측 enum
정의 (app/models/queue.py) 에 누락되어 LookupError 발생.
테스트 enqueue → consumer 실행 시:
LookupError: 'markdown' is not among the defined enum values.
DB enum 마이그레이션은 migration 222 가 처리. ORM 측은 SQLAlchemy 가
직렬화/역직렬화에 사용하는 Python 측 enum mirror 역할.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
회차 카드 expand 시 100개 문제 카드가 viewport 에 들어오는 즉시 SvelteKit 이
question 라우트의 코드 chunk (KaTeX/marked/DOMPurify) prefetch 시작. 카드 클릭
시점엔 이미 파싱 완료 상태.
데이터(`/study-questions/{qid}`)는 hover 시점에만 prefetch — 카드 100개 전체
스캔이 100번의 데이터 fetch 가 되지 않게 분리.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
처음 문제 진입 시 KaTeX + marked + DOMPurify 등 무거운 chunk 가 lazy load 되어 느림.
다음/이전 버튼은 같은 번들 재사용이라 빠름. 카드 hover 시점에 prefetch 시작 →
클릭 시점엔 이미 파싱 완료된 상태.
app.html body 에 data-sveltekit-preload-code/data="hover" 추가 (전역).
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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- load() 가 q 도착 후 related-types/siblings Promise.all 까지 기다려서 loading=false → 빈 카드 노출 시간이 셋 중 가장 느린 것 기준으로 늘어남
- q 직후 loading=false, 나머지 두 fetch 는 fire-and-forget
- related 섹션 자체 relatedLoading, prev/next 는 siblings 비면 안 보여 UX 영향 0
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- onMount: await loadTopic(); await load(); → Promise.allSettled 병렬화
- 같은 회차 안 prev/next 이동 시 page_size=200 batch fetch 반복 제거
- module-level Map 캐시, key=topicId:encodeURIComponent(exam_round)
- TTL 5분, get/set 시 얕은 복사로 참조 공유 차단
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- round_count 별 등급 매핑 (단골/잘 나오는 반복 출제/반복 출제/신출/빈출)
- ≥7 단골, 5–6 잘 나오는 반복 출제, 3–4 반복 출제,
2 + max(연도)≥2024 신출, 2 + 모두 옛 빈출
- SIMILAR_THRESHOLD 0.88 → 0.85 (5-source 분포 측정 결과 자연 갭 위치 반영)
- API 응답 + 프론트 3곳 (보기/통합뷰/결과 카드) 라벨 일괄 통일
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
문제: 보기/해설 본문의 \$\$ ... \$\$ block math 가 앞뒤 빈 줄 없으면
마크다운 파서가 라벨/텍스트와 같은 단락에 묶어 KaTeX 렌더 실패 → raw 표시.
운영 결과 (21회분 = 2,100문항):
- HC-5 detect 317건 모두 자동 fix 완료. 모든 회차 재검사 0건.
- 추가 fix: q1579 (2023년 1회 q81) 바이메탈 ASCII 다이어그램 fence wrap.
알고리즘:
- 자체 줄 \$\$...\$\$ (한 줄 안 시작·종료, 길이 4+) detect.
- 앞·뒤 라인이 비어있지 않으면 빈 줄 삽입 — idempotent.
- inline \$ ... \$ 영향 없음.
- 의미 변경 0 (빈 줄 삽입만, 본문 텍스트/수식 보존).
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운영 중 발견한 패턴 추가:
- 보기 형식: "1번:" + "1." + "1)" 모두 매칭 (2022년 회차에서 "1." 사용 발견).
- subject 정규화: 괄호 형태(연소공학 (열역학))뿐 아니라 슬래시 형태
(가스안전관리 / 가스설비) 도 head + scope 분리.
운영 결과 (6회분 = 600문항 추가):
- 2020년 3회 / 2021년 1·2·3회 / 2022년 1·2회 모두 등록 완료.
- 이미지 27건 자동 첨부 (1+4+7+6+5+4).
- audit: HC 0건, LC-5 2건 (2022년 2회 q41/q90 표 구분자 누락) 자동 fix.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
AI 응답이 마크다운 자체를 \`\`\` 으로 감싸서 오는 패턴 (시작만 있고 닫음 누락 포함)
때문에 explanation/AI 해설 영역이 raw 코드블록으로 보이는 회귀.
- frontend/lib/utils/mathMarkdown.ts: stripOuterFence helper.
- terminated wrap 처리 (inner 에 \`\`\` 추가 있으면 보존)
- unterminated 처리 (백틱 그룹 == 1 인 경우만 안전하게 unwrap)
- 본문 중간 정상 코드블록은 보존
- scripts/strip_outer_fences.py: dry-run + --apply 양 모드.
- 5개 필드 (question_text, choice_1~4, explanation, ai_explanation, content) 검사.
- 운영 결과 explanation 34건 unwrap 적용 완료, recount 0 검증.
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이전 fix(4c26b91)는 query 회차명이 examRounds 에 없을 때 mode='new' 자동 전환했지만,
사용자 화면은 여전히 select 모드 노출 (캐시 또는 동선 이슈). 더 직관적인 방식으로 수정:
- onMount 의 mode='new' 자동 전환 제거.
- select dropdown markup 에 query 회차가 examRounds 에 없으면 "(신규)" 라벨 옵션 추가.
- 사용자는 select 모드 그대로 유지하면서 신규 회차도 보임. 폼 제출 시 그 값 그대로 박힘.
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회차 카드 페이지의 [새 회차 시작] → /questions/new?exam_round=...&start_qnum=1 진입 시
query 의 회차명이 기존 examRounds 에 없으면 (신규 회차라 등록된 문제 0개) select dropdown
옵션에 매칭이 없어서 회차 정보가 표시 안 되는 회귀.
onMount 에서 query 회차명이 examRounds 에 없으면 mode='new' + f_exam_round_new prefill.
사용자가 신규 회차로 입력한 이름이 그대로 폼에 박힘.
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학습 의미가 회차 간 반복성 — 차단/제거가 아니라 패턴 표시 frame.
- 신규 service `related_types.py` — threshold/회차 필터/round_count 계산 공유
- REPEAT >= 0.95 / SIMILAR 0.88~0.95
- 회차 조건 백엔드 강제 (자기 자신/같은 회차/null exam_round candidate 제외)
- round_count: related_count == 0 → 0 (현재 회차만 1로 채우지 않음)
- GET /study-questions/{qid}/related-types — 단건 분류 (repeat_questions / similar_questions)
- POST /study-topics/{tid}/related-types-bulk — 카드 배지용 카운트 batch
- 비교 대상 = 토픽 전체 ready pool (입력 qid 끼리 비교 X)
- 응답 키 보존 — 권한 없음/임베딩 미준비 등도 (0,0,0,0)
- 보기 페이지: PR-11 비슷한 문제 토글 제거 + 🔥 반복 출제 / 🧩 유사 유형 두 섹션 자동 노출
- 헤더 = round_count "N개 회차", 본문 위 = related_count "관련 N문제"
- source_status / source_exam_round 안내 분기
- 결과 페이지 (틀린/모르겠음 카드): bulk 호출 후 round_count >= 2 일 때만 배지
- 통합뷰 회차 expand 시 lazy bulk 호출 — 같은 회차 캐시
- 기존 /similar 엔드포인트 유지 (raw 디버깅용)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
@tailwindcss/typography 플러그인 미설치 — prose prose-sm prose-invert
max-w-none 클래스가 무효라 결과 페이지(특히 모르겠음·틀림 카드)와 풀이 페이지의
질문 본문/사용자 해설/AI 해설/분야 설명에서 마크다운 스타일링이 안 먹었음.
이 codebase 의 정식 마크다운 클래스는 src/app.css 에 정의된 .markdown-body
(h1~h4, ul/ol, blockquote, code, pre, table, hr 등 완비). 모든 renderMathMarkdown
컨테이너에 markdown-body + math-area 두 클래스 적용.
영향 파일:
- review/+page.svelte (풀이 중 본문)
- quiz-sessions/[sid]/+page.svelte (결과 카드 expand 시 본문/해설/AI/분야설명)
- questions/[qid]/+page.svelte (보기 페이지)
- questions/[qid]/edit/+page.svelte (편집 페이지의 AI 풀이 미리보기)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 통합뷰 문제 섹션: 평면 리스트 → 회차별 아코디언 (디폴트 모두 접힘)
- 회차 정렬: "YYYY년 N회" 파싱 → year desc / round desc (localeCompare 단독 회귀 차단)
- 회차 행 라벨: "총 시도 N건 · 마지막 결과: 정답 K / 오답 M" (누적/마지막 혼동 회피)
- 회차 미지정 그룹은 노란 톤 + 안내, 표시 문자열은 UI 전용 (원본 NULL 분리)
- 본문 / [편집] 링크 구조 분리로 이벤트 버블링 충돌 차단
- /study/topics/{tid}/questions/{qid} 신규 — KaTeX 마크다운 렌더 + 정답 표시 +
AI 해설 5상태 (idle/loading/success/stale/error) + 비슷한 문제 + prev/next
- prev/next URL 직접 접근 — 단건 fetch + 같은 회차 목록 fetch 자체 처리
- page_size=200 만땅 + total>200 시 토스트 안내 (조용히 자르지 않음)
- 사용자 입력 해설/이미지 없으면 섹션 숨김, exam_round NULL 이면 prev/next 비활성
- StudyTopicQuestionSummary 에 exam_question_number 추가 (회차 안 정렬 키)
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PR-10 결과 페이지에서 GET /quiz-sessions/{sid} 가 500. 이미지 batch 호출에서
존재하지 않는 컬럼 position 사용 → AttributeError. 기존
_images_for_questions_batch 헬퍼 (sort_order 기준 + served_url 포함) 재사용.
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- study_quiz_sessions 테이블 (한 토픽 in_progress 1개 partial unique)
- study_question_attempts 에 quiz_session_id + reviewed_at 컬럼
- 풀이 진행률 서버 단일 진실 (cursor) — 나갔다 와도 이어풀기 가능
- 통합뷰: 진행 중 카드(이어풀기) + 최근 완료 결과 카드(미확인 N건 배지)
- 신규 /quiz-sessions/[sid] 결과 페이지 (3 카테고리 + AI 해설 + 분야 설명 + 학습완료 토글)
- /review 페이지는 풀이만, 마지막 문제 풀이 후 결과 페이지로 redirect
- 마이그레이션 206~209 (single-statement, asyncpg 호환)
- API: POST/GET/PATCH /study-topics/{tid}/quiz-sessions(/{sid}),
PATCH /study-question-attempts/{aid}/review-mark
- AttemptCreate.quiz_session_id 추가 — submit_attempt 가 같은 트랜잭션에서
세션 cursor + count 증가, 마지막이면 status='done' + finished_at
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- 라벨 "복습 시작" → "문제풀이"
- attempts.outcome 컬럼 + selected_choice nullable (correct/wrong/unsure)
- 풀이 중 정답·해설·AI·비슷한 문제 모두 비노출, 답 클릭 시 자동 진행
- "모르겠음" 5번째 옵션 추가
- 결과 화면 = 정답/틀린/모르겠음 3 카테고리 탭, 카드 클릭 expand
- 틀린 → PR-3 AI 해설 (RAG)
- 모르겠음 → 분야(subject+scope) 설명 AI 즉석 생성 + 캐시 (PR-9 신규)
- 분야 설명 RAG: 매핑 documents 청크 + 같은 분야 다른 문제·해설 → bge-reranker
- 마이그레이션 200~205 (single-statement, asyncpg 호환)
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CREATE TABLE + CREATE INDEX 한 파일에 들어가 asyncpg prepared statement
원칙 위반 (cannot insert multiple commands). 198 = TABLE 만, 199 = idx 분리.
첫 시작에서 198 적용 fail 로 init_db 트랜잭션 전체 롤백 → 컨테이너 시작 후
schema_migrations 미반영 + study_question_images 테이블 미생성. 본 fix 후
다음 시작 시 198+199 순차 적용.
문제별 N개 이미지 첨부. 회로도/그래프 등이 필요한 시험 문제 지원.
입력·편집·복습 모두에서 표시.
데이터 모델 (migration 198):
- study_question_images: id, user_id FK CASCADE, study_question_id FK CASCADE,
file_path, file_size, mime_type, sort_order, created_at
- partial idx (study_question_id, sort_order, id)
저장: NAS /documents/study_question_images/{topic_id}/{qid}/{img_id}.{ext}
file_watcher 가 보는 PKM 경로와 분리 — 자동 인덱싱 안 됨.
API:
- POST /api/study-questions/{qid}/images (multipart, MIME PNG/JPEG/WEBP/GIF,
10MB/파일 제한, sort_order 자동 max+1)
- GET /api/study-questions/{qid}/images/{img_id}/raw (FileResponse, Bearer 인증)
- DELETE /api/study-questions/{qid}/images/{img_id} (DB row + 파일 시스템 정리)
- StudyQuestionResponse / ReviewQuestionItem 응답에 images 배열 포함
- StudyQuestionSummary 응답에 has_images bool 추가
프론트:
- 신규 lib/components/ImgAuth.svelte — Bearer 인증 endpoint 의 이미지를 fetch +
blob URL 로 변환해 <img> 표시. unmount 시 URL.revokeObjectURL.
- /questions/new: 입력 폼에 이미지 dropzone (client-side 보유) → POST
/questions 받은 qid 로 자동 multipart 업로드. "저장 후 계속 입력" 시 reset.
- /questions/[qid]/edit: 별도 카드 — 기존 이미지 grid + 추가/삭제. 즉시 업로드.
- /review: 문제 본문 아래 이미지 grid (max-h-72 object-contain).
- 모든 표시는 ImgAuth 컴포넌트 — accessToken 만료 케이스 대비.
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이전 fix(effect→onchange)에도 race 재발 (id 306,307 qnum=1,2 로 또 들어감).
근본 해결 — 클라이언트의 f_qnum 표시값과 실제 저장값을 분리.
변경:
- f_qnum_user_edited dirty flag 추가
- input 에 oninput → user_edited=true (사용자가 직접 박스 수정한 경우)
- onMount fallback / onRoundChange / applyNewRound / 저장 후 → user_edited=false
- POST body 의 exam_question_number: user_edited=true 면 명시 전송, false 면
null → 서버가 같은 회차 max+1 자동 채움 (PR-6 의 기존 서버 로직)
- POST 응답의 실제 저장 qnum 으로 화면 동기화 (saved.exam_question_number)
→ 표시값이 어긋났어도 저장 후 정확하게 갱신
- applyNewRound 에서 이미 존재하는 회차명 입력 시 next_question_number 적용
(사용자가 dropdown 대신 새 회차 모드로 같은 이름 다시 입력해도 1번부터 다시 시작 X)
이제 클라이언트가 어떤 표시값을 보여주든 실제 저장은 항상 정확. 사용자가
직접 박스를 수정한 경우만 명시 전송.
$effect 가 examRounds fetch 전 첫 실행되며 f_qnum=1 로 reset 하는 race 가
이전 fix(lastExamRound sync) 만으로 완전히 막히지 않음. effect 자체를
제거하고 select onchange + applyNewRound 에서 명시 호출하는 onRoundChange()
로 변경. examRounds 미적재 시 (length=0) 는 skip — onMount fallback 이 처리.
이제 흐름:
- 진입 (sessionStorage prefill 만 있음) → onMount await fetch 후 fallback
으로 next_question_number 적용
- dropdown 으로 회차 변경 → onchange={onRoundChange}
- 새 회차 입력 → applyNewRound() 안에서 직접 f_qnum=1
- examRounds 변경 (저장 후 refreshExamRounds) → 어떤 자동 reset 도 발생 안 함
$effect 가 examRounds fetch 전에 첫 실행되면 found=undefined → f_qnum=1
로 강제 reset. 그 후 examRounds fetch 완료해도 effect 재실행 안 돼서
사용자가 그대로 입력 시작 → 회차 안 문항 번호 중복 (1,2,3,1,1,...) 발생.
수정:
- applyQueryParams() 가 start_qnum 명시 여부 boolean 반환
- onMount 에서 await loadTopicAndRounds() 후 explicit start_qnum 없고
f_exam_round 가 있으면 examRounds.find().next_question_number 명시 적용
- lastExamRound 를 현재 값으로 sync — $effect 첫 실행이 또 reset 안 함
이미 발생한 데이터(중복 qnum) 는 사용자 직접 정정 또는 별도 SQL 보정 필요.
이 fix 후 새로고침/재진입 시에는 정상 next 적용.
기사시험 문제·해설에 √, ρ, R̄, α/β/γ, ㎥, $\\sqrt{...}$ 같은 수식이 자주
들어가는데 기존 plain text 표시는 LaTeX 문법이 그대로 노출되거나 깨짐.
표시·미리보기 영역에서만 KaTeX 렌더링 (입력 textarea 는 plain text 유지).
의존성: marked-katex-extension + katex (frontend/).
공통 유틸 frontend/src/lib/utils/mathMarkdown.ts:
- renderMathMarkdown(text): block 렌더 (문제 본문·해설·AI 해설용)
- renderMathMarkdownInline(text): inline parseInline (보기 1~4 button 안)
- 별도 marked 인스턴스 사용 → 글로벌 marked 영향 없음
- $...$ inline / $$...$$ block 모두 지원
- KaTeX throwOnError=false → 잘못된 수식은 빨간색 fallback (페이지 안 깨짐)
- DOMPurify USE_PROFILES.html + ADD_ATTR style/aria-hidden + FORBID
script/iframe/onclick 등 — XSS 차단 유지
- 실패 시 text-only fallback (HTML escape)
CSS (app.css):
- .math-area .katex-display { overflow-x: auto } — 모바일 가로 overflow
생기면 수식만 가로 스크롤, 페이지 레이아웃 보존
- .katex { white-space: nowrap } — KaTeX 자체 줄바꿈 방지
적용 위치 (표시·미리보기만, textarea 무변경):
- review: 문제 본문, 보기 1~4(inline), 답 제출 후 explanation, AI 해설
- edit: AI 해설 본문 (기존 marked → 통일)
- new 화면 preview / 통합뷰 카드 snippet: 무변경 (1차 보류, 사용자 요청 시 추가)
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AI 응답에서 dataOrigin='knowledge' 같은 doc_purpose enum 값이 data_origin
컬럼에 잘못 매핑되면 asyncpg InvalidTextRepresentationError 발생. 같은
classify_worker session 의 후속 autoflush 호출이 PendingRollbackError
로 cascade 되어 batch 안 다른 문서까지 모두 실패.
doc_purpose 처럼 enum 허용값(work/external) 검증 후 박도록 수정. 외 값은
skip (data_origin NULL 유지). 가스기사 토픽 결손 15건의 RAG 결손 root cause.
기존엔 whitespace-pre-line 으로 plain 표시 → '**굵게**' 같은 markdown 문법이
그대로 노출. DocumentViewer 와 동일한 marked + DOMPurify 패턴 적용. prose
타이포그래피 클래스로 list/heading/inline 코드 스타일 자동.
기사시험 회차별 100문제 채워가기 시나리오. 문제 입력 페이지를 단순 폼에서
"회차 진행률 추적·재개" 도구로 보강.
데이터 모델 (migrations 195~197):
- study_topics: exam_round_size INT CHECK 1~300 (회차당 문항 수, NULL=미설정)
+ exam_subjects JSONB DEFAULT '[]' (과목 리스트, 입력 페이지 드롭다운 옵션)
- study_questions: exam_question_number SMALLINT CHECK >0 (회차 안 문항 번호)
- partial idx (study_topic_id, exam_round, exam_question_number) WHERE
deleted_at IS NULL AND exam_round IS NOT NULL — 회차별 max+count 고속화
백엔드:
- POST /questions: exam_round 명시 + exam_question_number 미명시 시 서버가
같은 토픽·회차의 max+1 자동 채움
- 신규 GET /api/study-topics/{id}/exam-rounds: 회차별 진행률 집계
{exam_round_size, items: [{exam_round, question_count, max_question_number,
next_question_number, is_complete}]}
- StudyTopic Create/Update/Response/Meta 에 exam_round_size·exam_subjects
- StudyQuestion Create/Update/Response 에 exam_question_number
- exam_question_number 변경은 embedding stale 트리거에서 제외 (의미 영향 없음)
프론트:
- 토픽 생성/편집 모달: "시험 정보" 섹션 (회차당 문항 수 + 과목 리스트
+추가/제거 칩)
- /study/topics/[id]/exam-rounds 신규 페이지: 회차 카드 + 진행 바 +
[N번부터 이어서] 버튼 + [새 회차 시작] 모달
- 통합뷰 문제 섹션 헤더에 [회차 보기] 진입점
- /questions/new 페이지 전면 개편:
- 시험명 = topic.name 자동 prefill
- 과목 드롭다운 (topic.exam_subjects + 기존 distinct, "직접 입력" 토글)
- 회차 드롭다운 (기존 distinct + "새 회차")
- 문항 번호 자동 (회차 선택 시 next_question_number, 새 회차 = 1)
- 진행률 바 (현재/exam_round_size)
- 출처/메모 자동 합성 "회차 N번" (수정 가능)
- "저장 후 계속 입력" → 본문/보기/정답 reset, 회차 유지, 문항 +1
- 회차 변경 감지 시 문항 번호 1로 reset
- exam_round_size 도달 시 회차 강조 + "저장 후 계속 입력" 비활성
- query string ?exam_round=&start_qnum= 지원 (회차 목록에서 재개 진입)
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study_questions 자동 임베딩(PR-4 bge-m3 1024차원) 기반 cosine 유사도
top-K. 26B 호출 없음, vector search 만. additive UI — 기존 입력·복습
흐름 영향 없음.
백엔드: GET /api/study-questions/{id}/similar?limit=5&topic_only=true
- 자기 자신/soft-deleted/embedding_status!=ready 제외
- topic_only=true (default) 면 같은 study_topic 안에서만
- 응답: items[{id, question_text(80자 truncate), subject, scope, exam_round,
similarity(1-cosine), attempt_count, last_correct}], source_status, source_id
- 현재 문제 embedding 미생성/실패/stale 시 빈 결과 + source_status 안내
- attempt_count + last_correct batch 조회 (N+1 회피)
프론트:
- 편집 화면(/questions/[qid]/edit): 페이지 로드 시 자동 GET /similar →
카드 5개. 본문 truncate + subject/scope/exam_round + 유사도 % + attempt
배지 (정/오답 아이콘). 카드 클릭 시 해당 문제 편집 페이지로 이동.
- 복습 화면(/review): 답 제출 후 "비슷한 문제 보기" 토글 → expand 5개 카드.
같은 형태. 다음 문제로 cursor 이동 시 자동 닫힘.
- 통합뷰: 변경 없음 (이미 편집 진입점이 시각적 cue 역할).
source_status별 안내 (pending/failed/stale/none): 임베딩이 아직 준비 안 됐을
때 "약 1분 안에 cron 자동 처리" 메시지 노출.
후속 PR 예정: subject/scope 자동 추천(PR-6), 오답노트/통계(PR-7),
AI 풀이 idle batch(PR-8). 현재 PR-5 는 vector search 결과 노출까지만.
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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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복습 답 제출 후 또는 편집 화면에서 사용자가 명시적으로 누를 때만 AI 가
4지선다 풀이 생성. 자동 일괄 생성 금지 (하루 100문제 입력 시 MLX 부하·
잘못 입력 문제 해설 위험).
데이터 모델 (migrations 191~192):
- study_questions 4 컬럼 추가: ai_explanation TEXT, ai_explanation_status
VARCHAR(20) DEFAULT 'none' (none/pending/ready/failed/stale),
ai_explanation_generated_at, ai_explanation_model
- partial idx (study_topic_id, ai_explanation_status) WHERE status != 'none'
PATCH stale 자동 전이: question_text/choice_*/correct_choice 변경 시
status='ready' 만 'stale' 로. 본문은 보존, UI 배지 + "다시 생성" 동선.
신규 엔드포인트: POST /api/study-questions/{id}/ai-explanation
- regenerate=false + ready/stale → 캐시 즉시 (MLX 호출 없음, is_stale 플래그)
- pending → 409 (race-safe 조건부 UPDATE 로 동시 호출 차단)
- 그 외 → 새 생성
RAG 입력 풀:
- 1순위: study_topic 매핑 documents 청크 + ai_summary, bge-reranker top-5
- 2순위: 같은 토픽 다른 questions (자기 자신 제외, ai_explanation 은 ready
상태만 포함 — 재귀적 hallucination 방지), reranker top-3
- 제외: 필기 OCR / 외부 웹 / Premium 모델
모델: Mac mini MLX gemma-4-26b primary 단독. get_mlx_gate() Semaphore(1) 경유,
30s timeout. 실패 시 status='failed' + 직전 본문 보존.
프롬프트 (app/prompts/study_question_explanation.txt): 자료 우선순위·인용
형식·할루시네이션 방지 절대 규칙 (법령명·조항·수치·표준 번호 단정 금지,
"자료에서 확인되지 않음" 명시).
프론트:
- 복습 화면 답 제출 후 인라인 expand. status별 버튼 분기 (ready 캐시 /
stale "이전 풀이"+"다시 생성" / failed "다시 시도")
- 편집 화면 별도 카드. 상태 배지 + "이전 풀이 보기" / "다시 생성" 분리
- 참고 근거 토글 (source_type 별 아이콘 📄/❓ + 제목 + snippet)
후속 PR 보류: 오답노트/통계, AI 일괄 백그라운드 생성, 필기 OCR RAG,
Premium/Claude 재생성, /api/search/ask retrieval scope 통합.
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가스기사처럼 한 워크스페이스에 273건 자료가 묶이면 평면 리스트로 쭉 나열
되어 통합뷰가 무너졌음. /study/topics/[id] 자료 섹션을 자료실 카테고리
경로 기반 트리로 그룹핑하고 노드별 접기/펼치기 도입. 기본값 모두 접힘.
백엔드: StudyTopicDocumentSummary 에 library_paths(`@library/<path>` 태그
에서 prefix 제거) 필드 추가. 그룹핑은 첫 path 만 사용 (단순화).
프론트: documents 를 path segment 별로 트리 빌드 → snippet 재귀 렌더링.
헤더에 "자료 N개 · 카테고리 K개 · [모두 펼치기/접기]" 컨트롤. 분류 없는
자료는 "분류 없음" 그룹으로 별도. 자료 0건 path 는 자동 누락.
필기/문제 섹션은 분류축이 달라(certification/subject vs subject) 동일
트리 못 쓰므로 본 PR 범위 밖. 후속에서 패턴 일관성 검토.
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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페이지네이션으로 여러 페이지에서 전체선택을 누적하면 100건 초과로 백엔드
StudyTopicDocumentLinkRequest 의 max_length=100 위반 → 422. 백엔드 제약은
abuse 방어용으로 유지하고, 프론트에서 100개씩 chunk 로 분할 POST + 결과
카운트 누적해 단일 토스트로 보고.
기존 page_size=50 으로 박혀 있어서 한 카테고리에 50건 초과 자료가 있을
때 51번째부터 안 보였음. page_size 를 백엔드 max(100)로 올리고 이전/다음
페이지 컨트롤 + 총 건수/페이지 표시 추가. 100건 초과 시 모달 상단에
"좌측 트리 폴더+ 아이콘으로 한 번에 추가" 안내 배너.
자료 추가 모달이 1건씩 검색·체크박스만 지원해서 같은 카테고리에 자료가
많을 때 비효율적. /api/library/tree 의 카테고리 구조를 모달 좌측에 띄우고,
노드 옆 아이콘 한 번으로 그 path 하위 자료 전체를 한 번에 매핑.
백엔드: POST /api/study-topics/{id}/documents/by-path 추가. user_tags
@library/<path> prefix 매칭(documents.py 의 list_library_documents 와
동일한 EXISTS 쿼리)으로 100건 limit 우회. 응답은 linked_count /
skipped_existing_count / total_in_path 카운트만 노출.
프론트: 모달을 max-w-4xl + grid(트리/자료) 레이아웃으로 개편. 트리 노드
클릭 = 우측 자료 목록 path 필터링, 노드 옆 FolderPlus 버튼 = 즉시 일괄
추가. 검색·체크박스·전체선택은 그대로. 모바일은 트리가 상단 max-h-40vh
영역으로 stack.
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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사용자 분석: 수치 튜닝 무관해 보이면 pressure 입력 자체가 안 들어오는 케이스. perfect-
freehand 옵션 변경 의미 없음. 먼저 PointerEvent.pressure 가 실제로 변동하는지 확인 필요.
진단 패널 (?debug=1) 에 추가:
- PRESSURE PIPELINE 섹션:
· raw = PointerEvent.pressure 원본
· mapped = getStrokePressure 의 inputP (raw 매핑 또는 속도 fallback)
· final = fixedPressure update 후 perfect-freehand 에 전달되는 값
· raw min/max — 세션 내 raw pressure 범위 (사용자가 펜 강약 시도 후 확인)
- tiltX, tiltY, ptr width/height, buttons — Pencil 추가 입력 필드.
판별:
- raw 가 항상 0.5 또는 1.0 → 디바이스/브라우저에서 pressure 미전달.
현재 환경에서는 속도 기반 fallback 이 유일.
- raw 가 변동 (0.1~1.0) 인데 mapped/final 이 일정 → 우리 코드가 무시 중.
- raw + mapped + final 모두 변동 → perfect-freehand 가 무시 (thinning, simulatePressure).
사용자 보고: 빠른 stroke 가 점선처럼 끊겨 보임 ("선이 이어지지 않음").
원인: 속도/raw pressure 기반 inputP floor 가 0.25 ~ 0.3 → thinning 0.5 적용 시
outline 폭이 size × 0.5 미만 → 픽셀 단위 정렬 안 되면 dot 패턴.
Fix:
- 속도 기반 inputP floor 0.25 → 0.5. 가장 빠른 stroke 도 size × 0.825 폭 보장.
- raw pressure 매핑 0.3~1.0 → 0.5~1.0. min 폭 보장.
- thinning 0.5 → 0.35. 변동 폭 줄임 (min 폭 더 보장).
Trade-off: 굵기 변동 폭 줄어듦. 하지만 사용자 우선순위 = visual continuity.
inputP 0.5~1.0 + thinning 0.35 → 폭 변동 ±17.5% (충분히 보임).
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사용자 보고: 빡세게 눌러도 굵기 차이 거의 안 남.
원인 분석:
1. raw pressure 0.1~0.99 만 활용했는데 dynamic range 그대로 → 변동 작음.
2. 속도 기반 변동 폭 0.3~1.0 작음 + dist/25 비율 작음.
3. INTENT alpha 0.25 너무 느림 → 강한 변화도 stroke 내내 못 따라감.
4. thinning 0.4 변동 폭 부족.
Fix:
- raw pressure 0.1~0.99 → 0.3~1.0 으로 매핑. dynamic range 확장.
- 속도 기반 0.25~1.0 + 비율 dist/18. 변동 폭 키움.
- 3단계 threshold:
· dev < 0.15 (잡음) → alpha 0.03 (fixed 유지)
· 0.15 ≤ dev < 0.3 (의도적) → alpha 0.5 (이전 0.25 → 빠르게 따라감)
· dev ≥ 0.3 (매우 큼, 빡세게 누름) → 즉시 update (alpha 1.0)
- thinning 0.4 → 0.5. 폭 변동 더 명확.
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사용자 보고 통합:
1. "기본이 두꺼움" — 평소 stroke 가 두껍게 느껴짐
2. "힘 줘도 일정 이상 안 두꺼워짐" — max 굵기 부족
3. "약하게 그리면 점선" — min 폭 너무 작음
4. "압력 정해지면 stroke 그 굵기 유지" — Notability felt = stroke 내부 일정
5. "의도적 압력 변화 시 굵기 변동" — 단 명확한 변화는 따라옴
Fix:
- baseSize 6 → 7. max 두꺼움 보장.
- WIDTH_FACTOR { 0.4, 0.6, 1.0 } → { 0.35, 0.5, 0.85 }. 기본 살짝 가늘게.
결과 normal = 7×0.5 = 3.5 (이전 3.6 비슷), thick = 5.95 (충분히 두꺼움).
- thinning 0.55 → 0.4. fixedPressure 가 잡음 흡수하니 폭 변동 더 키워도 안정.
Smart pressure (getStrokePressure):
- raw pressure 정상 시 → 그것 사용 (Pencil pressure 활용).
- 비정상 시 → 점 간 거리 기반 속도 추정 (mouse / Pencil 미지원 빌드).
- fixedPressure: stroke 시작 시 inputP 로 초기화. 그 후 hybrid update:
· 변동 < 15% (잡음/평소) → alpha 0.03 (거의 무시) → 균일 굵기
· 변동 ≥ 15% (의도적 변화) → alpha 0.25 (빠르게 따라감) → 굵기 변화
- simulatePressure: true → false. getStrokePressure 가 자체 처리.
기존 smoothPressureWindow 제거. fixedPressure 가 동일 역할 + Notability felt.
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사용자 보고: 마우스도 Pencil 도 굵기 변화 없음. iPadOS Safari 의 일부 빌드에서
Apple Pencil PointerEvent.pressure 가 정상 도달 안 하거나 일정 → 우리 thinning 0.55
적용해도 input pressure 가 일정이라 효과 0.
Fix: perfect-freehand 의 simulatePressure: true 항상.
- 점 간 속도 (거리) 기반 자동 pressure 추정.
- 빠른 stroke = 가늘게, 천천히 = 굵게.
- Notability 도 동일 felt (속도 기반 ink flow).
- pen 의 실제 pressure 는 무시되지만, 들어오지 않는 빌드에서는 어차피 무관.
stroke 별 simPressure 필드 / serializableStrokes 로직은 유지 (향후 분기 옵션 위해).
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해석 오류 정정: 사용자 "필압 너무 차이나" = "차이가 너무 *안* 난다" 의미였음. 종이
만년필 reference (4 stroke 굵기 차이 5:1) 가 *원하는* 수준이었던 걸 반대로 해석해서
thinning 줄였던 회귀.
Fix:
- thinning 0.18 → 0.55. 폭 변동 ±55%.
- MIN_PRESSURE 0.4 → 0.25. dynamic range 넓게 (0.25~1.0).
- PRESSURE_WINDOW 12 → 8. 압력 변화 빠르게 따라옴.
조합 시 실제 굵기 비율: 약한 stroke ≈ size×0.42, 강한 stroke ≈ size×1.0 → 약 2.4:1.
종이 reference (5:1) 보다는 약하지만 만년필 felt 명확.
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사용자 보고: 필압이 너무 차이남 (stroke 마다 굵기 들쭉날쭉) + stroke 끝에 dot 점.
종이 만년필 reference 와 비교 시 우리 앱이 작은 압력 변동에 너무 민감.
Fix:
- thinning 0.28 → 0.18. 폭 변동 ±18%. 작은 압력 차이가 큰 굵기로 변환되지 않음.
- PRESSURE_WINDOW 8 → 12. 평균 더 안정 → stroke 간 일관성.
- cap: true → false. round cap 이 짧은 stroke 에서 dot 처럼 보이던 회귀 제거.
taper 가 끝을 자연스럽게 마무리하므로 cap 불필요.
- start.taper size*0.15 → 0.2. end.taper size*0.3 → 0.4. cap 없으니 taper 가 직접
마무리 — 살짝 더 길게 두어 만년필 nib felt 유지.
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사용자 보고: 글자가 작아지면 제대로 인식 못 함 (스크린샷의 작은 "유" 가 부서져 보임).
원인:
1. streamline 0.86 = 입력 점이 펜 위치보다 lazy 하게 따라옴. 긴 stroke 에선 부드러움
이지만 짧은 stroke (작은 글자) 에선 lag 누적 > stroke 길이 → 펜이 떨어져도
stroke 가 못 따라감 → 부서진 dot 처럼 보임.
2. start.taper size*0.3 + end.taper size*0.5 = 짧은 stroke (length ≈ size × 1~2) 의
거의 전체가 taper 영역 → stroke 가 모두 가늘게 그려짐.
Fix:
- streamline 0.86 → 0.75. 부드러움 + 짧은 stroke 정확성 균형.
- start.taper size*0.3 → 0.15.
- end.taper size*0.5 → 0.3.
만년필 nib felt 는 유지 (taper 비율 그대로) 하되 영향 길이 줄임.
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사용자 보고: Notability 의 그 맛이 안 남. 만년필 nib 의 핵심 felt 누락.
Notability 의 만년필 stroke 특징:
- 시작 = nib 이 종이에 닿는 순간. 짧게 가늘게 시작.
- 끝 = nib 이 종이에서 떨어짐. 좀 더 길게 가늘어짐.
- ease-out 곡선: 빠르게 굵어졌다 천천히 안정.
Fix:
- start.taper: size * 0.3, easing: t * (2-t) (ease-out)
- end.taper: size * 0.5, easing: t * (2-t)
- cap: true 유지 (round 끝점)
이전에 taper 가 흔들림 원인이라 뺐었지만, 그건 thinning 0.18 + 보간 점 micro 변동 +
EMA 와 겹친 회귀였음. 지금은 마디/흔들림 모두 차단됐으니 taper 안전하게 도입 가능.
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사용자 보고: 쓰다보면 필압이 줄어드는데 그러면 "학" 의 ㅡ 같은 부분이 거의 안
보이고 점선처럼 됨. 사용감 별로.
원인: thinning 0.4 + Pencil pressure 0.2~0.3 (약한 누름) → stroke 폭이 너무 줄어듦.
Fix:
- normalizePressure 에 MIN_PRESSURE 0.4 floor. pressure 0.05~0.4 도 0.4 로 고정.
dynamic range 0.4~1.0. 약한 pressure 에서도 stroke 가 충분히 보임.
- thinning 0.4 → 0.28. 폭 변동 줄임. floor 와 조합 시 ±17% 정도 변동.
기존 폭 시작점은 유지 (만년필 nib 변화 명확).
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마디 해결 후 사용자 피드백: 굵기 변동이 거의 없음. 만년필 느낌 (pressure 따른 명확한
굵기 차이) 원함.
원인: thinning 0.22 + window 16 = 변동 흡수 너무 강함. Pencil pressure 0.3~0.8
변동 → window 평균 거의 일정 + 22% 폭 반응 → 시각적으로 미세.
Fix:
- PRESSURE_WINDOW 16 → 8. pressure 변화 빠르게 따라옴 (마디는 보간 점 16px 으로
이미 차단됨).
- thinning 0.22 → 0.4. stroke 폭 ±40% 반응. 만년필 nib 처럼 약한 압력 = 가는,
강한 압력 = 굵은. 명확한 차이.
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스크린샷 진단: 빠른 곡선 stroke 에서 일정 간격 마디 (점선 효과) 명확. 윗쪽 천천히
쓴 글씨는 마디 거의 없음. 차이 = stroke 속도. 빠른 stroke = 보간 점 많이 추가됨.
가설: 8px gap 보간이 *일정 간격 dense vertex* 만들고, perfect-freehand outline
polygon 의 vertex 위치가 anti-aliasing 효과로 약간 dim 하게 표현 → 시각적 점선.
Fix:
- MAX_GAP_PX 8 → 16. 보간 점 절반.
- perfect-freehand smoothing 0.99 + streamline 0.86 이 sparse 점에서도 부드러운 곡선
생성 → 16px 간격 충분. 점선 방지는 30px+ gap 만 보간.
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사용자 보고: 굵기 변동 없고 선 사이사이 마디 (점선 같은 끊어짐) 보임.
원인: EMA(α=0.15) 가 매 점마다 pressure 살짝 변동 + thinning=0.15 → outline polygon
에 점 간 micro 폭 변동 = 마디. 큰 흐름 변동은 약함.
Fix:
- smoothPressure (EMA) → smoothPressureWindow (마지막 16점 평균).
매 점 변동은 1/16 수준 → micro 변동 평균화 (마디 차단). 큰 흐름은 따라옴.
- 보간된 점 (8px gap interpolation) 의 pressure 도 모두 sp 동일.
점진 보간 (lp → sp) 이 outline 에 micro 변동 일으키던 부수 원인 제거.
- thinning 0.15 → 0.22. window 평균이 micro 변동 흡수하니 폭 반응 더 크게 두어도
마디 안 발생. 큰 흐름의 굵기 변화 명확.
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사용자 요청: stroke 굵기가 너무 일정해서 단조로움. Notability 처럼 살짝 압력에 따라
변화 있으면 좋겠다.
이전 thinning 0.18 + PRESSURE_SMOOTH_RATE 5% 조합은 점 간 5% 즉시 변동 가능 →
누적 시 들쭉날쭉. thinning 0 으로 회귀했었음.
Fix:
- Pressure smoothing 알고리즘 변경: rate-limit (±5%) → EMA (alpha 0.15).
새 값 15% + 이전 값 85% 가중. 잡음/덜컥 변동 제거하면서도 자연스러운 흐름.
- thinning 0 → 0.15. pressure 변화에 stroke 폭 ±15% 반응.
- EMA + thinning 조합 → "부드러운 흐름에 따른 자연스러운 굵기 변화". 흔들림 없음.
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1. Stroke 별 size 저장 — 사용자 보고 "굵기 변경하면 기존에 입력했던거 전부 바뀜"
- 회귀 원인: drawStroke 가 매 redraw 시 effectiveSize ($derived) 사용 →
widthMode 변경 시 모든 stroke 재그려짐.
- Fix: Stroke type 에 size 추가. inflight 생성 시 size=effectiveSize 저장.
drawStroke 가 s.size 사용. legacy stroke (size 없음) 은 첫 draw 시점의
effectiveSize 로 fix (refW/refH 패턴 동일).
- cache 무효화 로직 정리: stroke.size 가 불변이므로 _path2d 캐시는 영원 유효.
기존 _size 비교 제거.
- serializableStrokes 에 size 포함 — 다음 load 시 굵기 보존.
2. Stroke 부드러움 살짝 더:
- smoothing 0.98 → 0.99 (사실상 max).
- streamline 0.82 → 0.86 (input lazy 강화, 손떨림 보정 큼).
- 0.9 이상은 lag 위험.
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사용자 요청:
1. 굵기 단계 한 단계씩 가는 쪽 시프트 — 새 thin (0.4) 추가, 새 normal (0.6) =
이전 thin, 새 thick (1.0) = 이전 normal. 이전 thick (1.6) 제거.
2. 만년필 같은 부드러움 + 약한 압력에도 안정.
Stroke 옵션 튜닝 (선 흔들림 차단):
- thinning 0.18 → 0. pressure 변동에 따른 stroke 폭 변화 제거 → 일정 굵기 → 흔들림
최소화. 사용자 보고 "선이 흔들림" 의 직접 원인이었음.
- smoothing 0.95 → 0.98. 점 간 보간 거의 최대. Pencil 240Hz 미세 떨림 + 손떨림 흡수.
- streamline 0.7 → 0.82. input lazy 강하게. 0.85 이상은 lag 발생 위험.
- start/end taper effectiveSize*0.5 → 0. 짧은 stroke 시작/끝에서 굵기 급변이 흔들림
인식 강화. cap round 만 유지로 충분.
Pressure smoothing 함수 추가 (선택적 만년필 효과 잔존):
- pushPointWithInterp 에서 점 간 pressure 변동 5% 이내로 제한.
- thinning 0 인 현재는 visible 영향 없지만, 향후 thinning 도입 시 재활용 가능.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
1. 지우개 인디케이터 (Notability 스타일):
- 지우개 모드에서 펜/마우스 hover 만으로도 cursor 위치에 원형 표시.
- eraserRadius 크기 outline + 12% 반투명 fill — 어디를 지우게 될지 시각 피드백.
- tool=pen 으로 변경 / canvas pointerleave / 자동 복귀 시 자동 hide.
2. Pencil stroke 부드러움 (사용자 보고: Pencil 글씨가 마우스 대비 들쭉날쭉):
- thinning: 0.25 → 0 (pressure 변동 무시 = 마우스처럼 일정 굵기).
- smoothing: 0.85 → 0.95 (점 간 보간 더 강함, Pencil 240Hz 미세 떨림 흡수).
- streamline: 0.65 → 0.7 (손떨림 보정 강화).
3. 지우개 stroke 종료 시 자동 펜 복귀 (사용자 요청):
- eraser pointerup/cancel 시 tool='pen' set + cursor null.
Apple Pencil 더블탭 도구 토글은 Web 표준 미지원 — iPadOS 가 OS 차원에서 인식해
시스템 동작으로 처리, 페이지엔 이벤트 미도달. 대안 (캔버스 두 손가락 탭, etc.) 은
별도 결정 필요.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
진단 도구로 확정: 펜 클릭 시 canvas:1512×677 정상 → 지우개 클릭 시 canvas:3024×1354
정확히 2배 (= cssWidth × dpr). canvas.style.width 가 사라져 internal pixel 그대로
displayed → 화면상 2배 확대.
원인: <canvas style="...; cursor: {tool === 'eraser' ? ...}"> 가 reactive variable
(tool) 포함한 inline style. tool 변경 시 Svelte 가 inline style attribute *전체*
재설정 → resizeCanvas() 의 imperative `canvas.style.width = ...px` 가 덮어써져 사라짐.
새로고침 / 창 이동 시 resizeCanvas 다시 호출되며 복구되던 이유.
Fix:
- style:cursor / style:width / style:height directive 로 분리. Svelte 의 style:property
는 해당 property 만 set 하고 다른 inline style 안 건드림.
- 정적 inline style="..." 에서 cursor 제거.
- resizeCanvas 의 imperative style.width/height 라인 제거 (svelte directive 가 처리).
내부 pixel 은 그대로 imperative set 유지 (canvas.width = cssWidth × dpr — DOM
attribute 라 inline style 과 별개).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
추측 fix 8회 모두 미해결. 진짜 측정값 없이 코드 추론만으로는 한계.
디버그 패널에 다음 추가:
- tool / widthMode 현재 값
- button click 카운터 (pen / eraser / width)
- cssWidth × cssHeight (컴포넌트 내부 좌표 시스템)
- canvas getBoundingClientRect (실제 DOM dimension)
- container getBoundingClientRect
button click 시 어느 dimension 이 변하는지 *숫자로* 즉시 보임. 변화량으로 trigger
element 추적 가능. ?debug=1 query 활성.
(stroke 0개 상태에서는 확대 여부 시각 확인 불가 — dimension 직접 측정이 진단 핵심.)
이전 commit (33060e9) 의 drawStrokeScaled 가 refW 없는 legacy stroke 는 1배로
그려서 fix 효과가 새 stroke 에만 적용. 사용자 환경의 기존 stroke 129개에는 비례
보정 안 됐음.
Fix: drawStrokeScaled 안에서 refW 없으면 *첫 draw 시점*의 cssWidth/cssHeight 로
자동 set. 그 후 cssWidth 변화 (button click 의 layout shift / 창 크기 조정) 시
ctx.scale 비례 적용. load 시점 cssWidth = 사용자가 그 strokes 를 보는 환경의
dimension 이므로 일관된 기준.
→ 기존 세션 그대로 두어도 button click / 창 이동 시 stroke 위치 보존.
스크린샷 비교로 root cause 확정: 큰 창에서 그린 stroke 가 작은 창에서 보면 캔버스
전체 차지하는 비례 (반대도 마찬가지). stroke 좌표가 cssWidth/cssHeight 절대 px 로
저장되어 cssWidth 변경 시 시각적 위치/비율 깨짐. 사용자 보고 "펜/지우개 누르면
해당 부분 확대" = button click → reactive cascade → toolbar flex-wrap 임계 또는
다른 layout shift → cssWidth 일시 변경 → stroke 좌표 비례 깨짐.
Fix A: stroke 별 reference dimension
- Stroke type 에 refW / refH (그렸을 시점의 cssWidth/cssHeight) 추가.
- inflight 생성 시 refW=cssWidth, refH=cssHeight 저장.
- redraw 의 drawStrokeScaled() 가 ctx.scale(cssWidth/refW, cssHeight/refH) 적용.
stroke 좌표는 그대로 두고 transform 만 stroke 별. R3 의 Path2D 캐시 그대로 재활용.
- legacy stroke (refW 없음) 은 1배 (load 시점의 cssWidth 기준).
- serializableStrokes 에 refW/refH 포함 — 다른 환경에서 load 시 비례 복원.
Fix B: toolbar layout shift trigger 차단
- flex-wrap 제거 → overflow-x-auto. 자릿수 변화 (99→100) 등으로 wrap 발생 시
ResizeObserver 가 cssHeight 변경 → 비례 깨짐의 trigger 였음.
- stroke 카운터에 tabular-nums + shrink-0. 자릿수 변화 시 텍스트 width 일정.
새로고침 / 창 이동 시 정상 복귀하던 이유 = 그 시점에 cssWidth 가 새로 결정되며
모든 stroke 가 같은 기준. button click 시 일시적 layout shift 가 trigger 였던 것.
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사용자 보고: "펜이나 지우개를 누르면 자동으로 해당 부분 확대". iOS Safari 의 button
focus 가 mousedown/pointerdown 단계에 발동 → 그 영역으로 자동 zoom in. click 시점의
clickThenBlur 는 이미 늦음 (focus 잡힌 후 blur 시켜도 zoom 유지).
Fix: 모든 toolbar / header button 에 onmousedown={preventDefault} +
onpointerdown={preventDefault} 추가. focus 자체가 안 잡혀서 zoom trigger 없음.
click 이벤트는 별도라 onclick 정상 작동. clickThenBlur 는 잔존 케이스 2차 안전망으로 유지.
대상 buttons:
- HandwriteCanvas toolbar: 펜 / 지우개 / 가늘게/보통/굵게 / Undo/Redo/Trash / PNG 저장
- [id]/+page 헤더: 패널 토글 / 다음 시도
IconButton.svelte Props 에 onmousedown/onpointerdown prop 명시 추가 (기존
{...rest} spread 가 button element 로 전달은 됐지만 TypeScript caller 측 type
narrow).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
사용자 진단 (디버그 카운터): "ㄱ 쓸때 정상, ㅏ 바로 시도하면 down 카운터도 안 늘어남,
시간 지나면 들어감" → 짧은 main thread block.
코드 검토 결과 endStroke 안의 backup() 호출이 동기 I/O:
localStorage.setItem(key, JSON.stringify({strokes: 73개...}))
stroke 73 × 평균 30점 ≈ 65KB JSON. JSON.stringify + sync localStorage write 합쳐
iPad CPU 에서 50~200ms main thread block. 그 사이 native pointer event queue 적체.
사용자가 그 시간 안에 펜 댔다 떼면 down/up 짝이 깨져 OS 가 입력 무시 → "ㅏ 안 들어감".
Fix:
- backup() 을 500ms idle debounce. 빠른 연속 stroke 시 backup 0회 → main thread
block 0 → pointer event 적체 없음 → ㄱ 직후 ㅏ 즉시 진입.
- flushBackup() 별도 함수로 분리. onBeforeUnload / onDestroy 에서 pending 강제 실행
(페이지 unload 시 backup 손실 방지).
이번 fix 후에도 cooldown 잔존하면 OS Apple Pencil Scribble 흡수 가설로 — iPadOS
설정 > Apple Pencil > Scribble 비활성화 필요.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
사용자 가설 적중: "ㄱ을 그릴때 ㄱ이 다 그려질때까지 다음 입력이 안되는거 아니야?" =
R3 (redraw 누적 frame budget 초과 → main thread block → 입력 적체).
매 RAF frame 마다 모든 stroke 의 perfect-freehand outline + new Path2D 를 재계산.
stroke 73 × 평균 30 점 ≈ 2200 점 outline 매 frame. iPad CPU 에서 16ms frame budget
초과 → next pointermove/down 이벤트가 main thread queue 에 적체 → 사용자 인식상
"ㄱ 다 그려지기 전엔 ㅏ 입력 안 됨".
Fix:
- Stroke 타입에 _path2d / _size 런타임 캐시 추가. 완료 stroke 는 첫 draw 시점에
outline + Path2D 생성 후 캐시. 이후 redraw 는 ctx.fill(cachedPath) 만 (GPU 가속).
- inflight 만 매 frame 재계산 (점 추가됨).
- effectiveSize (가늘게/보통/굵게 토글) 변경 시 _size mismatch 로 자동 캐시 무효화.
직렬화 안전:
- _path2d / _size 는 `_` prefix 가 marker. backup()/flushSave() 가 serializableStrokes()
로 {id, points} 만 추출. 서버/localStorage 에 cruft 안 들어감.
기대 효과:
- redraw 비용: O(strokes × points) → O(strokes × 1 ctx.fill) → O(1 GPU fill ×N).
- main thread block 해소 → pointer 이벤트 큐 적체 사라짐 → 다음 stroke 즉시 진입.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
스크린샷 진단: 사용자 시나리오에서 stroke 자체는 들어가지만 글씨가 흩어지고 ㄱ→ㅏ 가
의도와 다르게 연결됨. 코드 재검토 결과 명백한 누락 — pointermove 가 e.buttons===0
케이스 (Apple Pencil hover, iPadOS 17+) 를 잡지 않아 hover 이동이 stroke 의 점으로
추가됨. ㄱ 그리고 → 펜 살짝 떼고 (hover 모드, pointerup 안 옴) → ㅏ 위치로 hover
이동 → hover pointermove 가 점 push → ㄱ 끝점에서 ㅏ 위치까지 직선/엉킴.
Fix:
- onPointerMove 에서 e.pointerType==='pen' && e.buttons===0 감지 시 stroke 즉시
finalize: capture release + isDrawing=false + inflight 보존 (pointerup 흐름).
pointerup 안 와도 hover 모드 = 사실상 펜 떼짐. 다음 stroke 진입 보장.
- onPointerDown 에서도 같은 가드 (hover-down reject) — hover 진입을 stroke 시작으로
오인 차단.
Diagnostic:
- DBG = import.meta.env.DEV || (?debug=1 query). prod 에서도 사용자 iPad 진단용으로
디버그 패널 토글 가능. URL 에 ?debug=1 추가 후 reload.
- 디버그 패널 {#if DBG} 로 게이트.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
증상: 모바일에서 좌측 트리 hidden md:block 으로 숨겨져 정렬된 최근
자료 외에는 원하는 카테고리를 찾기 어려움.
Fix:
- 헤더 아래 모바일 전용 (md:hidden) 카테고리 진입 바:
· "카테고리" 버튼 (FolderTree 아이콘) — 좌측 drawer 띄움
· breadcrumb: 전체 / 가스기사 / 01_유체역학 / 01_basics
각 segment 클릭 시 해당 path 로 즉시 이동
· 가로 스크롤 (overflow-x-auto) — 깊은 path 도 자연스럽게
- aside 좌측 트리 모바일 drawer 화:
· mobileTreeOpen state. fixed left-0 top-0 bottom-0 w-72 max-w-[85vw]
· 백드롭 클릭 / X 버튼 / 카테고리 선택 시 자동 닫기
· 데스크톱(md+)에선 기존 normal layout 유지
- navigateAndClose 헬퍼 — 카테고리 클릭 시 navigate + close 한 번에
[Backend]
- /api/documents/{id}/library-neighbors — 같은 library_path 내
prev/next 자료 (title_asc 정렬). user_tags 의 첫 @library/* 태그를
path 로 사용. category='library' 만 응답.
[Frontend]
- routes/documents/[id]/+page.svelte:
· 마크다운 본문: 모바일 prose-base (가독성), lg+ prose-sm 유지
+ leading-relaxed
· onMount 시 자료실 자료면 loadNeighbors 자동 호출
· 모바일 sticky 하단 바 (lg:hidden):
[< 이전] [✓ 1회독 완료 + 다음 (primary)] [다음 →]
- 가운데 버튼: POST /read 후 next 자료로 goto. 마지막 자료면
"1회독 완료 (마지막 자료)" 텍스트 + next 버튼 disabled.
- 좌/우 버튼: 회독 카운트 안 함, 단순 이동 (이전 자료 / 회독 안 한 다음)
· 본문 하단 패딩 (lg:hidden h-20) — sticky 바에 가리지 않음
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).
스크린샷 root cause: ㄱ stroke 후 iPadOS Apple Pencil Scribble / Apple Intelligence
가 펜 stroke 를 텍스트 선택 제스처로 해석 → "복사하기 / 선택 영역 찾기 / 찾아보기 /
번역" callout 메뉴 등장 → 메뉴 떠 있는 동안 펜 입력이 메뉴 인터랙션으로 흡수되어
캔버스 stroke 차단 (체감상 ㄱ→ㅏ hang). 메뉴 등장 시 페이지 fit 변경이 사용자에겐
"1사분면 확대" 로 인식. 즉 두 증상 모두 같은 root cause.
element CSS user-select:none 만으로는 OS 레벨 Pencil 인식 차단 못 함.
Fix:
- document.addEventListener('selectstart', ..., { capture: true }) — 모든 자식의
selection start 를 capture phase 에서 가로채기 + preventDefault.
- selectionchange 시 즉시 removeAllRanges — 어떤 경로로든 selection 이 잡히면 해제.
- document.documentElement / document.body 에 webkitUserSelect=none, userSelect=none,
webkitTouchCallout=none inline 강제. Svelte 컴포넌트 스코프가 닿지 않는 root
element 가 selection origin 인 케이스 차단.
- onDestroy 에서 모두 원복 (다른 페이지 selection 영향 없음).
OS 레벨 추가 비활성화 옵션 (사용자 직접): iPadOS 설정 > Apple Pencil > Scribble.
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이전 commit (7f3955c) 의 element-level pointerleave 안전망이 부족 — 펜이 캔버스
영역 *안*에서 hover 해제되면 pointerleave 미발화 (pointerout 만), 캔버스 element
의 setPointerCapture 가 silently 풀린 케이스도 캔버스 element 핸들러로 못 잡음.
isDrawing 락이 영구 → 다음 stroke 진입 거부 → ㄱ→ㅏ 회귀 잔존.
A. window 레벨 pointerup/pointercancel 안전망 (핵심)
- window.addEventListener('pointerup'|'pointercancel', onWindowPointerEnd).
- onWindowPointerEnd 가 isDrawing && pointerId == activePointerId 시 endStroke 호출.
- 캔버스 element 의 capture 가 풀려도 window 에는 거의 항상 도달 → 락 영구 해제.
B. inflight 를 $state 에서 plain 변수로
- Svelte 5 deep proxy 가 매 pointermove 의 coalesced push 마다 reactive notify.
60Hz × 8~12 coalesced = 480회/초 의 reactive trigger 가 onPointerMove 핸들러
실행 시간을 누적시켜 native event queue 적체 → capture race 가능성 증가.
- UI 는 redraw 함수가 호출 시점에 inflight 직접 read 하므로 reactive 불필요.
- dbgInflightPts $derived 제거, 패널은 inline `inflight?.points.length` 사용.
C. dbg state mutation DEV 게이트
- DBG = import.meta.env.DEV 상수. 모든 dbg = ... 호출을 if (DBG) 로 감쌈.
- prod 빌드에서 Vite 가 if (false) ... 를 DCE → mutation 비용 0.
- pointerleave 의 capture 활성 가드는 DBG 와 무관하게 항상 적용 (실제 안전망 로직).
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기존 /library 의 회독 UI 를 학습 hub 로 분리. 학습 의도 인터페이스를
공부(/study) 트랙에 모아 자료실(library) 의 일반 자료 관리와 분리.
신규:
- /study (hub): "자료 학습" / "손글씨 필사 세션" 두 카드 메뉴.
Phase 2~ 예정 항목 (모바일 카드 / 퀴즈 / SRS) 안내.
기존 /study → /study/write 자동 redirect 제거.
- /study/sources (자료 학습):
· 좌측 트리: /api/library/tree 활용. 노드별 회독 안 본 카운트
(예: "3 / 12") 표시. 활성 경로 자동 펼치기.
· 우측 본문: /api/documents/library 활용 (path/sort/unread/page).
DocumentCard 재사용 — 회독 배지 (안 봄/N회독) 그대로 노출.
· 안 본 자료만 토글 + 정렬 선택 + 페이지네이션.
· 자료실 관리 기능 (CRUD/업로드/facet/승인 대기) 제외 — 순수 학습 UI.
backend 변경 없음. PR-A 의 /api/documents/{id}/read* 와 library API 응답
read_count/unread_count 그대로 활용.
기존 /library 페이지의 회독 UI (배지/토글/ReadCounter) 는 일관성 위해 유지.
자료를 어디서 들어가든 회독 가능 (자료실 자료 detail 의 ReadCounter 도 그대로).
직전 commit (7f3955c) 의 page-level svelte:head viewport meta 는 SvelteKit 의 SSR
인증 redirect 시 학습 페이지 컴포넌트가 마운트 안 되어 head 에 미주입. iPad 에서
페이지 reload 시 root template 의 default viewport (initial-scale=1 만) 만 적용되어
OS 핀치줌이 다시 가능 — "1사분면 확대" 회귀의 잔존 trigger.
app.html 의 default viewport meta 자체를 maximum-scale=1, user-scalable=no 로 강화.
- 페이지/라우트/인증 상태와 무관하게 root 차원에서 보장.
- single-user PKM 이라 시각 접근성 zoom trade-off 적음.
- PDF/이미지 viewer 는 자체 zoom 컨트롤 (PDF.js 내장 + 이미지 모달) 사용 → 영향 미미.
- study/write/[id] 의 page-level svelte:head viewport meta 는 동일 값으로 그대로 둠
(인증된 사용자 SSR 케이스의 의도 표시 + 이중 정의되어도 무해).
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증상:
- ㄱ stroke 후 ㅏ stroke 가 안 그려짐. iOS Safari 가 setPointerCapture 를 silently
풀어 pointerup 이 캔버스로 routing 안 되는 케이스에서 isDrawing 락 잔존 → 다음
pointerdown 이 onPointerDown:298 가드 에서 거부.
- 캔버스가 1사분면으로 확대되는 OS 핀치줌. element-level gesturestart 차단이 일부
iOS 빌드에서 흡수만 되고 줌이 진행.
A. pointerleave 안전망 (HandwriteCanvas.svelte)
- onpointerleave={endStroke} 복구.
- endStroke 내 pointerleave 분기: canvas.hasPointerCapture true 면 ignore (정상
흐름, pointerup 곧 도착). false 면 안전망 finalize → isDrawing 락 해제.
- capture 가 정상 잡힌 케이스엔 영향 없음 (leave 자체가 안 옴).
B. viewport meta 강화 ([id]/+page.svelte)
- maximum-scale=1, user-scalable=no 추가. iOS 13+ 에서 OS 핀치줌 원천 차단.
- 페이지별 meta 라 다른 페이지 접근성 영향 0. zoom UI 는 Phase 2.
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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)
- 라이브 디버그 패널 / build timestamp 를 import.meta.env.DEV 로 게이트.
prod 번들에서 Vite 가 dead-code-eliminate.
- onpointerleave={endStroke} 바인딩 제거. setPointerCapture 가 잡히면 leave 자체가
안 오고, 캡처 실패 케이스는 OS 가 pointercancel 로 흘려보냄. 주석과 동작 일치.
- eraseAt(x,y) 단일 점 검사 → eraseSegment(x0,y0,x1,y1) 로 교체.
distSqPointToSegment 헬퍼 추가. eraserLast 추적 (pointerdown set, move 의 segment
시작점, end 에서 null). 빠른 지우개 stroke 에서 점 사이 stroke 누락 방지.
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진단 (사용자 디버그 패널): up:3 cancel:4 — pointerup 보다 cancel 이 더 많음.
iPad OS 가 multi-touch / 시스템 gesture 인식 시 active pen pointer 를
강제 cancel. cancel 된 stroke 가 strokes 에 들어가면서 의도 아닌 짧은
노이즈 stroke 누적 → 사용자 글자 망가짐.
[Fix 1] pointercancel 시 inflight 폐기:
- 기존: cancel 도 endStroke 에서 inflight.points.length >= 1 면 strokes 에 추가
- 변경: cancel 은 inflight = null 로 폐기, scheduleRedraw 만
- pointerup 만 정상 finalize
[Fix 2] isDrawing 중 새 pointerdown 무시:
- multi-touch / 두번째 pen 시도 시 진행 stroke 보호
- onPointerDown 첫줄에 if (isDrawing) return
[Fix 3] document level touchstart/touchmove preventDefault 제거:
- blockMultiTouch 가 touch 이벤트 default 처리 차단 → iOS Safari 자체
palm rejection 메커니즘 망가뜨려 pointercancel 발생률 증가시킴
- 캔버스의 touch-action: none + 영역 외 일반 동작 허용으로 변경
- 핀치줌 차단은 wheel+ctrlKey (데스크톱) + gesture 이벤트 (iOS) 만 유지
추측 fix 그만하고 사용자가 어디서 누락 발생하는지 직접 보도록 좌상단에
실시간 pointer event 카운터 표시.
표시 항목:
- lastType / lastPressure (Apple Pencil 인지, pressure 값 정상인지)
- down / move / up / cancel — 각 이벤트 발생 횟수
- rejType (pointerType 거부) / rejId (pointerId 미스매치 거부) / coalesced
- drawing flag / activePointerId / inflight 점 개수 / strokes 개수
진단 시나리오:
- "ㅏ 가 입력 안됨" — down 카운트는 올라가는데 strokes 안 늘면
endStroke 의 rejId 또는 inflight 가 1점이라 finalize 거부.
- "type 이 touch" 면 손가락 입력. Apple Pencil 인식 안 되는 환경.
- "rejType 카운트 큼" — pen 외 입력이 다수 들어와서 거부됨.
[#1 모든 획이 안 들어옴]
- pointerleave 핸들러 제거 — stale leave 가 isDrawing=false 만들어 다음
pointermove 가 다 무시되던 핵심 누락 원인 차단.
pointerup / pointercancel 만으로 finalize.
- 1점 stroke (짧은 탭) 도 strokes 에 보존. length>1 검사 제거.
[#2 점선 stroke (긴 직선이 ........)]
- pushPointWithInterp: 점 사이 거리가 8px 초과 시 중간 점 자동 보간.
iPad 60Hz pointermove + 빠른 펜 이동에서 sparse point 일 때도 매끈.
- perfect-freehand 옵션 재튜닝:
thinning 0.4 → 0.25 (얇아지지 않게)
smoothing 0.62 → 0.85 (sparse point 도 부드럽게)
streamline 0.5 → 0.65 (손떨림 보정 강화)
[#4 Safari 팝업 가끔 뜸]
- pointerdown 시점에 document.getSelection().removeAllRanges() 강제 clear.
selectstart preventDefault 만으로 부족한 케이스 (펜이 이미 선택된 영역
위에서 시작) 방어.
기존 문제: 점선 stroke / 연속 입력 누락 / 버튼 focus zoom / Safari 선택 팝업.
원인을 4축으로 분리해서 한꺼번에 fix.
[1] 입력 수집 (PointerEvent 상태머신)
- isDrawing flag + activePointerId 매칭으로 stroke 누락 방지
- pointerdown: 이전 inflight 가 살아있으면 finalize 후 새 stroke 시작
- setPointerCapture (try-catch) — element 외 pointer move 도 받음
- pointerup / pointercancel / pointerleave 통합 endStroke
- pointerType === 'pen' (mouse 도 데스크톱) 만, 손가락 거부
[2] coalesced events
- pointermove 의 e.getCoalescedEvents() 모두 points 에 push
- 빠른 필기에서 sparse point → 점선 현상 방지 핵심
- normalizePressure: 0/비정상 값은 0.5 fallback
[3] 렌더링: perfect-freehand polygon fill
- getStroke(thinning:0.4, smoothing:0.62, streamline:0.5, last:true)
- getSvgPathFromStroke (perfect-freehand README 표준 builder)
→ Path2D → ctx.fill() — anti-aliased polygon
- 1점 케이스: arc fill 폴백
- last: true 항상 (진행 중에도 polygon 닫힘)
[4] autosave 입력 분리
- 3초 idle debounce
- flushSave 는 setTimeout 0 으로 다음 macrotask
- PATCH 응답이 strokes 를 덮어쓰지 않음 (응답 무시, fire-and-forget)
[5] Safari/Chrome hardening
- 캔버스/컨테이너: touch-action: none + user-select: none +
-webkit-touch-callout: none + -webkit-tap-highlight-color: transparent
- canvas 에 oncontextmenu / onselectstart preventDefault
- 모든 toolbar 버튼: clickThenBlur(fn) + tabindex=-1 + BTN_STYLE
→ button focus zoom 차단 (사용자 보고 "버튼 누르면 화면 확대" 핵심)
[6] resize 정책
- ResizeObserver + window resize/orientationchange 만 트리거
- pointermove 마다 resize 절대 안 함
- DPR 반영 + setTransform(dpr,...) 으로 retina 선명
수정 범위 (사용자 명시): HandwriteCanvas.svelte 만. 다른 영역 무수정.
증상 1 (사용자 보고): 펜/지우개/굵기 등 어떤 toolbar 버튼이든 누르면 화면
확대. 창을 옮기면 정상 크기. 다시 누르면 또 확대.
원인: iPad/Chrome 의 button focus 시 자동 zoom (focus 후 layout 변경 또는
브라우저 자체 zoom). 우리 fix 들이 핀치줌만 보고 focus zoom 을 놓침.
Fix 1 — clickThenBlur + tabindex=-1:
- 모든 toolbar/header button 의 onclick 을 clickThenBlur(fn) 로 감쌈.
click 시 즉시 e.currentTarget.blur() 호출 → focus 안 받음 → zoom 안 일어남.
- tabindex={-1} 추가 — 키보드 포커스 자체 차단.
증상 2 (사용자 사진): 빠르게 그린 stroke 가 점선처럼. perfect-freehand 의
polygon outline 이 sparse point 에서 깨짐.
Fix 2 — perfect-freehand 제거, 단순 quadratic bezier:
- ctx.moveTo + 점-점 사이 quadraticCurveTo 보간 + ctx.stroke() 한 번 호출.
- lineCap/lineJoin round, lineWidth = effectiveSize.
- 압력 효과는 미반영 (단일 굵기) — 안정성 우선. 점선 안 됨.
- 1점/2점 케이스 폴백 (arc / lineTo).
P1 데스크톱 trackpad pinch 줌 차단 (Chrome/Firefox macOS):
- wheel + ctrlKey/metaKey preventDefault 추가 (페이지 zoom 방지)
- 데스크톱 Chrome 은 gesture 이벤트 미발화, wheel + ctrlKey 만 발화
- 사용자 사진 8854/8855: 모드 토글 사이 trackpad pinch 로 페이지 zoom 발생
P2 iPad 입력 씹힘 — main thread 블록 해소:
- offscreen buffer canvas 도입. 완료 stroke 들은 buffer 에 한 번만
perfect-freehand getStroke + Path2D fill 로 그림.
- 매 frame 의 redraw 는 ctx.drawImage(buffer) + inflight 만 처리.
- strokes 변경 시만 bufferDirty=true → 다음 redraw 에서 rebuild.
- iPad CPU 에서 33+ stroke 매 frame 재계산이 16ms 초과해 pointer event
누락하던 문제 해소.
Helper:
- setStrokes(next): strokes 재할당 시 buffer rebuild 자동 마킹.
모든 strokes 갱신 (snapshot, eraseAt, finalize, undo, redo, clear,
restoreFromLocalStorage) 에 적용.
여전히 발생하는 입력 누락 / 지우개 누르면 확대 재시도.
P1 줌 차단 강화:
- gesturestart/change/end 를 document level 로 다시 등록 (element-level
ongesturestart 가 일부 iPad Safari 빌드에서 미발화)
- touchstart/touchmove 의 e.touches.length > 1 도 preventDefault — gesture
이벤트 자체가 안 들어오는 경우의 핀치 zoom 백업 방어
P2 입력 누락 — 입력 루프와 redraw/저장 분리:
- pointermove 의 redraw() 를 RAF throttle (scheduleRedraw) — 60Hz 보다 빠른
pointermove 에서 매번 redraw 하던 부담 제거. input 처리 즉시, render 는 frame 당 1회.
- autosave: 5 stroke 즉시 flush 제거 — 빠른 필기 중 JSON.stringify 부하 차단.
3초 idle debounce 만 유지.
- onChange 호출을 setTimeout 0 으로 다음 macrotask 에 ship — 직렬화가
pointer event 와 충돌 안 함.
P1 Safari 줌 차단:
- viewport meta 의 maximum-scale / user-scalable=no 제거 (접근성)
- 페이지 root div 의 ongesturestart/change/end preventDefault — 영역 제한
- 모든 toolbar/header button 에 직접 inline style 적용:
touch-action: manipulation, user-select/-webkit-user-select: none,
-webkit-touch-callout: none, -webkit-tap-highlight-color: transparent
P2 연속 stroke 누락:
- onPointerDown: 이전 inflight 강제 finalize 후 새 stroke 시작
- onPointerMove: pointerId 매칭 완화, isPenLike + inflight 만 체크
(Apple Pencil pointerId 재사용/변경 케이스 방어)
- endStroke: pointerleave race 방어, pointerup/pointercancel 은 무조건 finalize
- 자동 저장 (PATCH) 은 fire-and-forget 그대로 — 입력과 분리
P3 점선 렌더링 품질:
- perfect-freehand 표준 getSvgPathFromStroke + Path2D fill 로 교체
(직접 quadraticCurveTo 보다 안정적)
- thinning 0.5, smoothing 0.7, streamline 0.55 로 튜닝
- normalizePressure: 0/비정상 값은 0.5 fallback (점선 방지)
- coalesced events 모두 points 에 push (빠른 필기 샘플 간격 좁힘)
- 단일 점 (탭) 은 작은 원으로 폴백
증상 (사용자 사진 8856): 펜으로 쓰는데 "복사하기 / Google 으로 검색" 같은
iOS 텍스트 선택 메뉴가 뜸. Safari 가 펜 입력을 텍스트 선택으로 해석.
Fix:
- 캔버스 + 컨테이너 + 페이지 root 에 user-select / -webkit-user-select /
-webkit-touch-callout / -webkit-tap-highlight-color 적용
- canvas 에 oncontextmenu preventDefault — long-press 후 메뉴 차단
증상 (사용자 사진 8854/8855): 펜 → 지우개 토글 사이에 두 손가락이 캔버스에
닿으면서 페이지 전체가 핀치줌되어 글자가 커보이고 stroke 점들이 띄엄띄엄
표시. undo/redo 도 zoom 된 좌표계라 효과 안 보임.
원인: touch-action: none / manipulation 만으로 iOS Safari 의 visualViewport
스케일 기반 핀치줌이 차단되지 않음.
Fix:
- /study/write/[id] 페이지 단위 viewport meta override:
maximum-scale=1, minimum-scale=1, user-scalable=no
(페이지 unmount 시 svelte:head 가 자동 해제)
- document level gesturestart/gesturechange/gestureend 이벤트
preventDefault — iOS 비표준 gesture 이벤트 차단
- onDestroy 에서 cleanup
필기감:
- perfect-freehand 재도입 (effect race 제거됐으니 안전)
- thinning 0.6, smoothing 0.65, streamline 0.5
- simulatePressure false → 실제 e.pressure 반영
- outline polygon 을 quadratic bezier 로 연결 → 부드러운 곡선 (직선 segment ❌)
- ctx.fill() anti-aliased
UI:
- 굵기 토글 (가늘게/보통/굵게) — baseSize × {0.6, 1, 1.6}
- Pencil only (touch 차단)
연속 stroke race fix:
- setPointerCapture/release 제거 → 빠른 pointerup→pointerdown race 차단
- onPointerDown 시 이전 inflight 강제 보존 (드물지만 stale 한 경우)
- pointerleave 핸들러는 inflight 가 살아있을 때만 endStroke
- endStroke: inflight 없으면 즉시 return, activePointerId 만 정리
이전 보고: "ㄱ 쓰고 ㅏ 바로 쓰면 ㅏ 가 입력 안됨" 핵심 원인은 stale
pointerleave 가 두번째 stroke 를 강제 종료시킨 것. 위 race fix 로 해결.
- isPenLike: 'touch' 제거. pen/mouse 만 허용 → 손가락 stroke/지우개 차단
- 페이지/툴바 영역에 touch-action: manipulation → 버튼 빠른 두 번 탭 시
iOS Safari 더블탭 줌 차단. 지우개/펜 토글 시 화면 확대되던 현상 fix.
원인: \$effect(initialStrokes 동기화) 가 strokes 도 의존성으로 추적함.
사용자가 펜으로 그린 후 strokes 변경 → effect 재실행 → 조건
"initialStrokes.strokes !== strokes" 가 true → strokes 를 옛 initialStrokes
값으로 되돌림 → 새 stroke 사라짐.
지우개 누르면 글자가 커지는 현상도 같은 effect 가 trigger 되며 strokes 가
옛 값으로 reset + canvas 비율 재계산이 겹쳐 발생.
Fix:
- \$effect 제거. 초기 strokes 는 \$state initial value 로 한 번만 set.
부모가 prop 새 값을 줘도 무시 (사용자 진행 stroke 우선).
- traceText effect 는 명시적 prev 비교로만 redraw 트리거.
- 디버그용 빨간 사각형 / 빨간 strokeStyle 제거. 정상 색 (--text) 복귀.
stroke 가 안 보이는 원인 격리. iPad 화면에서:
- 좌상단 빨간 50x50 사각형 보임 + 빨간 stroke 보임 → 토큰 색 문제
- 사각형 보임 + stroke 안 보임 → drawStroke / strokeStyle 문제
- 사각형도 안 보임 → redraw 미호출 또는 canvas 자체 가려짐
증상: stroke count 는 올라가는데 화면에 그려지지 않음 + 위치 어긋남.
원인 격리 시도:
- perfect-freehand 의 polygon fill 이 일부 환경에서 제대로 그려지지 않는 것으로
보여 단순 ctx.beginPath/moveTo/lineTo/stroke() 로 갈아치움. lineCap/lineJoin
'round' + lineWidth=baseSize 로 자연스러운 라인. 압력 효과는 일시 제거.
- getLocalXY 에 scale 보정 추가: canvas.style.width(cssWidth) 와 rect.width 가
다른 ResizeObserver 지연 케이스에서 좌표가 어긋나지 않도록 비율 보정.
이번 변경으로도 stroke 가 안 보이면 디버그 오버레이의 좌표/크기를 보고
다른 경로 (캔버스 자체 비활성, layer 가림 등) 추적.
증상: iPad 에서 펜 입력이 안 들어가거나 다른 위치에 그려지는 보고. 원인은
좌우 분할 layout 에서 우측 캔버스 영역이 좁거나 layout 이 stale.
UI:
- /study/write/[id] layout 을 캔버스 풀스크린 + 좌측 floating panel 로 변경
- 헤더에 패널 토글 버튼. 패널 default closed → 캔버스가 화면 거의 전체
- 캔버스 컨테이너에 border-default/30 추가 (영역 가시화)
좌표/입력:
- isPenLike: 'touch' 도 허용 (iPad 일부 빌드에서 Pencil 이 'pen' 으로 안 들어오는 케이스 방어)
- 디버그 오버레이: 캔버스 크기 + 마지막 pointer 좌표/pressure/type 표시
- ResizeObserver 외에 window resize / orientationchange 리스너 추가
- 마운트 직후 RAF×2 후 한 번 더 resizeCanvas (flex 레이아웃 0x0 첫 paint 방어)
stroke 가 안 그려지는 이슈 수정 + 사용자 요청한 부분 지우개 추가.
렌더링 fix:
- last:true 항상 (진행 중 stroke 도 양쪽 outline + cap 완성, polygon 닫힘 보장).
이전엔 inflight 일 때 last:false 라서 outline 한쪽만 그려져 fill 영역 거의 0.
- thinning 0.5 → 0.3 (시작/끝 부분이 너무 얇아지지 않게)
- baseSize default 4 → 6
- pointermove: main 점을 항상 push (coalesced 는 보간 보조)
부분 지우개:
- tool: 'pen' | 'eraser' state. 툴바에 펜/지우개 토글
- eraser 모드: pointer 가 지나가는 stroke 를 점-원 hit-test 로 즉시 삭제
- eraserRadius = baseSize * 4 (최소 16 px)
- 삭제된 stroke 는 undoStack 으로 — undo 로 복구 가능
- cursor: eraser 면 'cell', 펜이면 'crosshair'
- 전체 지우기는 별도 Trash2 버튼으로 분리
문제: dark mode 에서 stroke #111 이 --bg #0f1117 와 거의 같아 안 보임 +
Apple Pencil pressure 0 케이스 방어 부재.
수정:
- strokeColor 를 마운트 시 --text 토큰 실측 (e4e4e7 등) 으로 갱신
- simulatePressure true 로 변경 — 압력 0 으로 들어와도 속도 기반으로 굵기 보장
- thinning 0.55 → 0.5
3일 telemetry (599 triage / 555 deep) 기반 임계치 재평가:
1. 에스컬레이션 비율 — 임계치 의미 reframe
- 기존: >20% 적색 (튜닝 필요) → 항상 적색 (운영 패턴 97%)
- 신규: <80% 적색 (정책 매칭 실패 증가)
- 메시지: "safety 정책상 95~100% 가 정상" 보조 표시
- safety_reference 99.7%, generic 100% (fallback risk_flag), msds 46.2%
→ 운영 정상 패턴 확인
2. Deep summary 안정성 — 신규 카드 추가
- mode='summary_deep' 의 error_code IS NOT NULL 비율
- 현재 5.2% (call_failed 21 + parse:ValidationError 8)
- >5% 적색 임계
- MLX 호출 timeout / JSON 파싱 실패 모니터
3. triage JSON 건강도, Backlog Suppression — 임계치 유지
- 현재 0%, 1% — 매우 안정. 보수적 임계 유효.
Backend: TierHealthStack 에 deep_total / deep_err_total 추가
Frontend: 카드 그리드 3열 → 4열 (lg), Day 4 신규 카드.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
3일 운영 결과 doc 4811, 5181 가 extracted_text='' (빈 문자열) 인데
IS NOT NULL 만 걸려 enqueue → classify_worker 의 not doc.extracted_text
truthy 체크에서 ValueError → max_attempts(3) 도달 → status=failed.
다음 backfill 사이클에서 다시 enqueue 되어 12회 반복, failed 24건 누적.
수정: tier_backfill.py + backfill_tier.py 양쪽 SQL 에
LENGTH(extracted_text) > 0 추가. 빈 문자열 문서는 enqueue 자체에서 제외.
기존 failed 24건 정리 SQL (사용자가 수동 실행):
DELETE FROM processing_queue
WHERE stage='classify' AND status='failed'
AND error_message LIKE '%extracted_text%';
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asyncpg prepared statement 는 single-command 만 허용. 원래 한 파일이던 study_sessions
스키마(CREATE TABLE x2 + CREATE INDEX x8)를 143~146 분할 패턴 따라 10개로 분리.
164: CREATE TABLE study_sessions
165~169: study_sessions 인덱스 5개 (partial)
170: CREATE TABLE study_session_assets
171~173: study_session_assets 인덱스 3개
문제: cannot insert multiple commands into a prepared statement
원인: _run_migrations 가 conn.exec_driver_sql 로 단일 prepared statement 실행
PR-B refactor 과정에서 e88640d 의 process() 진입부 source_channel='law_monitor'
skip 분기가 사라져 매일 07:00 신규 법령 분할마다 26B legacy classify(8s) +
26B legacy summarize(10s) + 4B triage(1.5s) 전부 호출되고 있었다.
법령 분리 PR (stateless-churning-raccoon) 의 명제:
"법령은 외부 source-of-truth + immutable + 자동 재수집 → 다른 수명주기"
와 일치하도록 process() 진입부에 skip 분기 복원. 최소 필드 (ai_domain='법령',
ai_tags=['법령'], importance='medium') 만 세팅 후 return. queue_consumer 의
NEXT_STAGES['classify']=['embed','chunk'] 가 자동 chain 하므로 검색 영향 0.
법령 도메인 AI 산출물 가치 분석:
- ai_summary: 법령 해석 환각 위험 (ASME/안전 엔지니어 사고 책임 소지)
- ai_tldr/bullets: 이미 title 이 같은 정보 노출 — redundant
- ai_inconsistencies: 공식 정합 문서라 100% false positive
→ 비용 (월 ~14분 26B 점유) 대비 가치 음수, skip 합당.
tier_backfill.py 도 함께 수정:
- DOMAIN_PRIORITY 에서 ('law', source_channel='law_monitor') 항목 제거
- safety 필터에 source_channel != 'law_monitor' 추가 (기존 ai_domain LIKE
'Industrial_Safety%' 매칭 안에 backfill 기 처리한 법령 doc 들이 잡혀
들어가는 case 차단)
- 사유: skip 처리될 doc 을 enqueue 하면 야간마다 enqueue→skip→NULL→
enqueue 무한 루프
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본문에 `- [x]` 로 직접 입력된 체크 항목도 checked_at 가 기록되어 10초 후
자동 숨김 대상이 되도록 create_memo / update_memo 에 sync 로직 추가.
- _sync_task_state_with_content: - [x] 에 checked_at 없으면 현재 시각으로 기록,
- [ ] 또는 사라진 index 는 state 에서 정리
- scripts/backfill_memo_task_state.py: 배포 이전 기존 노트에 현재 시각 backfill
(docker compose exec fastapi python /app/scripts/backfill_memo_task_state.py --apply)
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).
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PR-B B-1 배포 이전에 classify 된 6770건 레거시 문서에 대해 ai_tldr /
ai_bullets / ai_detail_summary 등 tier 산출물을 채우기 위한 백필 도구.
사용:
docker exec hyungi_document_server-fastapi-1 \
python /app/scripts/backfill_tier.py --domain safety --limit 50 --dry-run
docker exec hyungi_document_server-fastapi-1 \
python /app/scripts/backfill_tier.py --domain safety --limit 50 --apply
도메인 필터: safety / law / manual / news / drive_sync / memo
ORDER BY created_at DESC 로 최신 우선. ON CONFLICT DO NOTHING 이라
기존 pending/processing 행 있으면 중복 enqueue 방지.
MLX 26B 단일 Semaphore 경로라 처리 속도 ~1건/분. 50건 ≈ 1시간.
대량 백필은 야간 분할 권장. 이번 세션 Industrial_Safety 50건이
첫 smoke 대상.
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cherry-pick 시점에 main 이 PR-B B-2 (161_analyze_events_answerability +
162_analyze_events_answerability_idx) 까지 포함해 번호 충돌. fastapi
부팅 시 _parse_migration_files 가 "migration 버전 중복: 161_..." 로
RuntimeError. 163 로 재지정 (schema_migrations 의 기존 161/162 레코드는 그대로 유효).
체크박스 체크 후 10초 경과 항목을 대시보드 핀 메모 / /memos 에서
자동 숨김, 메모 푸터 "완료 N개 보기" 버튼으로 토글.
- migration 161: documents.memo_task_state JSONB — {"<idx>":{"checked_at":"ISO"}}
- PATCH /memos/{id}/tasks/{task_index} 전용 엔드포인트:
· SELECT FOR UPDATE 로 동시 토글 race 차단
· task_index drift 시 stale state 자동 정리 (400 대신 200)
· AI 재처리/큐 enqueue 의도적 스킵 + memo_task_toggle_skip_ai 로그
- renderMemoHtml(taskStates, now) → 경과 항목에 memo-task-hidden 클래스
- Svelte 5 $effect cleanup 으로 setInterval 누수 방지
체크박스 토글 같은 {content}-only PATCH 에서 body.title==None 을 무조건
_auto_title(content)로 재생성해 제목이 체크박스 라인으로 덮어씌워지는 버그.
Pydantic model_fields_set 으로 title 전송 여부를 구분해 PATCH semantics 정상화.
실측 발견 (safety 8건 재분류):
- 10574 KRAS (safety_operational) → escalate=true (guard 전 pass)
- 10568 JSA (safety_operational) → escalate=false suppressed=True
- 10570 PPE (safety_operational) → escalate=false suppressed=True
- 동일 도메인인데 4건 중 1건만 26B 처리. 같은 질의 종류 문서가
누구는 깊이 있고 누구는 짧음 → 사용자 관점 일관성 붕괴.
원인: risk_flag_requires_26b 가 soft escalate 분류 → R2 backlog guard
의 ratio 임계치(0.3) 에 걸림. 방금 classify 8건 enqueue 중 앞선 건들이
deep_summary 큐 채우자 뒤 건들이 전부 suppress.
수정: HARD_ESCALATE_REASONS 에 risk_flag_requires_26b 추가. safety/
health/chemical 등 도메인 정책 기반 escalate 는 절대 억제하지 않음.
soft 영역은 여전히 남아있음: self_declare (4B 자가선언), deep_requested
(recommend_deep_summary). 이 둘만 backlog guard 가 억제 대상.
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실측 버그 (doc 10573 산업안전보건법 deep 처리):
- 26B MLX 응답 길이 1131자 (8192 token 한도 미도달) 에서 응답이
\`entities_confirmed\` 섹션 중간에 잘림.
- parse_json_response 의 regex \`{[^{}]*(?:{[^{}]*}[^{}]*)*}\` 가 1단계
중첩까지만 매칭 + reversed 순회로 "가장 마지막 valid JSON" 우선 반환.
- 결과적으로 entities_confirmed 내부 객체 (\`{"people":[],"orgs":[],...}\`)
가 파싱돼 detail/tldr/bullets 전부 손실 → ai_detail_summary 빈값.
수정: deep_summary_worker 에 \`_parse_outermost_json\` helper 추가.
brace balance + 문자열 리터럴 인식으로 첫 '{' 부터 최외곽 '}' 까지 추출.
응답이 잘려 closure 없으면 남은 depth 만큼 '}' 보강 후 재시도 (partial
응답도 최대한 복구). parse_json_response 는 fallback.
이 수정 후 doc 10573 재처리 smoke 필요. entities_confirmed 필드는 정보창
UI 에 안 쓰므로 응답에서 제거하는 프롬프트 조정은 다음 라운드.
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실측 발견 (safety md 8건 tier triage 결과):
1. **분류 오분류**: 본문에 "MSDS" 한 번 스쳐도 msds 도메인 매칭됨.
개인보호구/중대재해/밀폐공간/산업안전보건법 전부 msds 로 잘못 판정.
2. **RoutingDecision 무시**: PR-A domain_policy 의 high_impact=true 와
risk_flag_requires_26b 때문에 RoutingDecision.escalate_to_26b=True 이지만
내 _classify_escalation_reason 이 이걸 안 봐서 escalate=False 로 마감.
safety/msds/hazard_specific 전부 4B 만 돌고 26B 정책 우회.
수정:
- _match_subject_domain: (a) title 기반 매칭 우선 추가 — 파일명이 의도의
1차 시그널. (b) 본문 키워드는 **2회 이상 등장**해야 match (single-mention
오분류 방지). 우선순위도 재배열 (msds 맨 앞 → hazard/safety 뒤로).
- _classify_escalation_reason: routing_decision 파라미터 추가. 4B 자체
판정 (long_context / low_confidence / self_declare / deep_requested)
이후 PR-A routing_decision.escalate_to_26b 가 True 이면 그 escalation_reasons
중 "high_impact" 외의 구체 사유(risk_flag_requires_26b 등) 를 채택.
- _run_tier_triage: routing_decision 을 먼저 계산하여 _classify_escalation_reason
에 전달. _apply_triage_result 는 routing_decision 을 param 으로 받음
(중복 계산 제거).
이 변경 후 safety/msds/hazard_specific/incident_report 도메인 문서는 항상
26B escalate → deep_summary 큐. MLX 부하 증가하지만 plan 의도대로 정책 준수.
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doc 5260 (confidence 0.3 low_confidence 에스컬레이션) 실측에서 발견:
EscalationEnvelope(from_stage='summary_triage') 가 PR-A ValidFromStage
({triage, summarize_short, advice_trigger, classify, night_sweep, ask_pre,
unknown}) 에 없어 ValueError 발생 → 모든 deep_summary enqueue 가 envelope
생성 단계에서 터짐. tldr/bullets 기록은 envelope 실패 전에 완료되어 영향
없음 (try/except 가 classify 전체는 보호).
P3a short summary 에서의 에스컬레이션 의미에 맞춰 'summarize_short' 로 변경.
내부 task 이름 (SUMMARY_TRIAGE_TASK = 'p3a_short_summary') 는 analyze_events.
prompt_version 기록 전용이라 그대로 유지.
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Plan 본래 의도: 근거 선별은 4B, 합성은 26B.
- evidence_service: LLM 호출을 primary(26B MLX) → triage(4B Ollama) 로 전환.
Ollama concurrent 가능하므로 get_mlx_gate() 제거. synthesis 는 여전히
llm_gate Semaphore(1) 경유로 MLX 보호.
- prompt_version v3-evidence-triage bump (synthesis 프롬프트 자체는 v2-600char
그대로, evidence LLM 경로 변경을 분리 추적).
- migrations 161/162: analyze_events 에 answerability / partial_basis /
suggested_query_count 컬럼 + partial index. /ask 는 이미 ask_events 에
completeness (full/partial/insufficient) 기록 운영 중이므로, analyze_events
쪽은 향후 문서 분석에서 answerability 개념 도입 시 활용 예비.
- telemetry record_analyze_event 에 answerability / partial_basis /
suggested_query_count 파라미터 확장.
기존 /ask 3-state completeness 로직 (classifier_service + 7-tier gate) 은
그대로 유지 — 이미 Phase 3.5a 에서 완성된 상태. B-2 는 LLM 부하 재분배와
관측성 확장에 집중.
MLX 부하 감소 효과: 이전엔 쿼리 1건당 evidence(26B) + synthesis(26B) 2번
MLX 호출. 이제는 evidence(4B Ollama) + synthesis(26B MLX) 로 MLX 호출 절반.
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- docker-compose.yml stt-service 를 profiles:[legacy] 로 이동. GPU 의
stt-service 는 더 이상 기동하지 않고, fastapi STT_ENDPOINT 가
Mac mini (기본 100.76.254.116:8804 Tailscale, MAC_MINI_HOST env 로
LAN IP 주입) 를 바라보도록 변경. 복원 필요 시
`docker compose --profile legacy up -d stt-service`.
- config.yaml: classifier 섹션을 gemma4:e4b-it-q8_0 으로 복원. 이전
B-0 커밋이 classifier 를 주석 처리했는데, 실제로는 classifier_service
가 쓰고 있어 gate 유효. exaone 은 이미 제거됐으니 모델만 gemma4 로
통일. classifier_service 의 hasattr 체크는 유지되어 fallback 안전.
D13 (STT 이전) drift 를 main 으로 승격. inventory 갱신은 B-3 마감
단계에서 3-tier + STT 경로 묶어서 일괄.
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- config.yaml: ai.models 에 triage (gemma4:e4b-it-q8_0, GPU Ollama,
context_char_limit=120k, timeout 30s) 신규. primary (MLX gemma-4-26b)
는 에스컬레이션 전용 역할 명시. fallback 을 gemma4:e4b 로 통일
(exaone 제거 이미 반영). classifier/verifier 는 optional 유지,
vision 은 optional 로 완화 (미사용 정리 준비).
- core/config.py: AIConfig 에 triage 필드 추가, vision 은 Optional 로
전환. AIModelConfig.context_char_limit + DeepSummaryBacklogConfig
(R2 backlog guard 임계치 ratio 0.3 / pending 5 / window 30min)
스키마 신설. load_settings 가 models.get("vision") graceful.
- ai/client.py: call_triage / call_primary / call_fallback 3-tier
진입점 신규. primary 는 caller 가 get_mlx_gate() 블록 안에서 호출
해야 한다는 계약 docstring. classify/summarize 는 DEPRECATED 주석
만 추가, 기존 호출부 (eval runner 등) 를 위해 유지.
PR-B B-0 Day 1. 기존 primary 경로 변경 없음 — 회귀 0 기대.
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배포 검증 중 발견: domain_policy.yaml 이 repo root 에 있지만 fastapi
컨테이너의 build context 는 ./app 이라 COPY 가 포함하지 못함. 결과
load_policy() 가 FileNotFoundError.
1. docker-compose.yml: config.yaml 과 동일 패턴으로 읽기전용 bind mount
- ./domain_policy.yaml:/app/domain_policy.yaml:ro
2. app/policy/loader.py: _resolve_path 에 4 개 후보 검색 추가 —
cwd / /app / /app/.. / <this>.parent.parent.parent 순으로 파일 존재
확인. 첫 매칭 반환. 로컬/컨테이너/다른 배포 환경 모두 호환.
CI: pytest tests/policy/ -q → 98 passed.
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프로덕션 컨테이너는 /app 을 cwd 로 실행하고 import 는 `from api...`,
`from core...`, `from workers...` 처럼 무접두 스타일을 사용한다.
PR-A 내부 import 가 `from app.policy...`, `from app.ai.envelope` 로
되어 있어서 컨테이너에서 ModuleNotFoundError 발생.
변경:
- app/policy/*.py: `from app.policy.X` → `from policy.X`
- app/services/prompt_versions.py: lazy import 도 `from policy.prompt_render`
- app/ai/envelope.py: 영향 없음 (내부 import 없음)
- tests/policy/*.py: 모두 `from policy.X` / `from ai.envelope` 로 통일
- tests/policy/conftest.py: 로컬 pytest 용 sys.path.insert(app/) 추가
(MacBook 에서 repo-root 기준 실행 시 app/ 를 package root 로 취급)
CI: pytest tests/policy/ -q → 98 passed (로컬, 동일 결과)
프로덕션: docker exec fastapi python -c "from policy.loader import load_policy" → OK
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asyncpg exec_driver_sql 이 prepared statement 로 multiple commands 를
허용하지 않아 배포 시 PostgresSyntaxError: cannot insert multiple commands
into a prepared statement 로 init_db() 실패.
153 를 단일 ALTER TABLE (10 ADD COLUMN) 로 축소하고 2 partial index 를
154/155 로 분리:
- 153_analyze_events_shadow.sql: ALTER TABLE ADD COLUMN (단일 statement)
- 154_analyze_events_shadow_idx_ts.sql: idx_analyze_events_shadow_ts
- 155_analyze_events_policy_violation_idx.sql: idx_analyze_events_policy_violation
배포 test: GPU fastapi 컨테이너 재빌드 후 init_db 가 153/154/155 세 파일을
순차 적용 (asyncpg prepared statement 1 파일 1 문).
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ALTER TABLE analyze_events ADD COLUMN IF NOT EXISTS 로 10개 shadow 컬럼:
subject_domain, risk_flags[], high_impact_task, escalated_to_26b,
escalation_reasons[], confidence, policy_violation, policy_violation_ids[],
shadow_would_route_to, policy_version.
+ 2 partial index:
- idx_analyze_events_shadow_ts (shadow_would_route_to IS NOT NULL)
- idx_analyze_events_policy_violation (policy_violation=true)
전부 nullable, 기본값 NULL. 아무도 쓰지 않음 — PR-B 의 DBShadowLogger 가
writer 추가 예정.
번호 153: 152 는 `feat(category): law` 가 점유 (e88640d).
BEGIN/COMMIT 없음 (CLAUDE.md: _run_migrations 단일 outer 트랜잭션).
answerability / new_facts_count 는 PR-B 의 migration 154+ 가 소유.
plan: ~/.claude/plans/wise-gliding-hippo.md
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ShadowLogger (runtime_checkable Protocol) — PR-B 가 DBShadowLogger 구현
시 준수해야 할 인터페이스. record_would_route(*, doc_id, decision,
actual_model_used, prompt_version, policy_version, extra=None) → None.
InMemoryShadowLogger — 테스트 전용 in-memory 구현. records/count/clear
inspection helpers. Protocol 호환 (isinstance 통과).
PR-B 책임: app/services/policy_shadow_writer.py::DBShadowLogger(ShadowLogger)
구현 — analyze_events 에 INSERT. DB write 실패 시 WARN 로그만, 본 파이프라인
중단 금지 (shadow 기간 제품 영향 0).
plan: ~/.claude/plans/wise-gliding-hippo.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
check_4b_output_violations(text, subject_domain) → list[str]. Python re.search
기반 (Postgres regex 아님). forbidden_for_4b 에서 해당 subject 에 적용되는
rule 만 선택 후 detection_patterns 순회.
컴파일된 패턴 lru_cache 로 반복 호출 비용 감소. escalate_to_26b=False 인
event 에만 호출하여 policy_violation=true 기록 + under_escalation 재처리
후보로 포획.
plan: ~/.claude/plans/wise-gliding-hippo.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
frozen dataclass with from_stage / escalation_reasons / risk_flags /
distilled_context / original_pointers / synthesis_directives / user_intent /
draft_hint. JSON round-trip (to_json/from_json). to_system_injection() 으로
26B system prompt 에 주입할 텍스트 블록 생성 (risk_flags + directives +
distilled_context 순).
from_stage 는 whitelist 검증 (triage/classify/summarize_short/advice_trigger/
night_sweep/ask_pre/unknown). tuple 타입 강제 (mutability 방지).
PR-B 의 escalation_service 가 이 계약을 사용. PR-A 는 계약만 정의.
plan: ~/.claude/plans/wise-gliding-hippo.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
`/documents?category=law` 같은 URL 이 프론트에서 무시되던 버그 — `+page.svelte` 의 filter state 에 `category` 가 빠져 있어 API 호출 시 `?category=` 가 서버로 전달 안 됐음. 결과적으로 default 목록 (news/law 만 제외한 전체) 이 반환됐다.
Sidebar '법령 알림' 버튼 (e88640d) + API `category` 필터 (§§2A) 는 이미 반영됨 — 프론트 middleware 만 추가.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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>
document-caddy 가 home-caddy 로부터 받은 X-Forwarded-Proto: https 를
신뢰하지 않고 incoming scheme (http) 로 덮어써 FastAPI 가 받은 proto 가
http 로 인식 → /api/documents 307 Location 헤더가 http:// 로 나가
HTTPS 페이지에서 mixed-content block.
private_ranges 를 trusted_proxies 로 설정해 docker bridge 내부의
home-caddy 가 전달한 X-Forwarded-* 를 보존.
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- +layout.svelte 상단 nav 에 오디오/비디오 추가 (문서/자료실 옆,
카테고리 계열 그룹). Sidebar 는 §2 에서 추가했던 카테고리
블록 제거하고 기존 도메인 트리 전용으로 복구 — 상단 nav 와
중복되고, 사이드바가 카테고리 탐색 1차 진입점으로 적합하지
않다는 피드백 반영.
- app/Dockerfile uvicorn 에 --proxy-headers --forwarded-allow-ips=*
추가. FastAPI 의 trailing-slash 307 리다이렉트가 X-Forwarded-Proto
를 무시해 Location 헤더를 http:// 로 생성 → HTTPS 페이지에서
mixed-content block (/video 에서 목격). home-caddy → document-caddy
→ fastapi 체인에서 scheme 복구.
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- accept-suggestion: documents.updated_at != expected stale 검사 제거.
classify_worker 가 source_updated_at 을 pre-commit 값으로 저장하는데
SQLAlchemy onupdate 가 commit 에서 updated_at 을 bump → 항상 불일치 →
승인 영구 불가. payload 교체 검사 하나만으로 core race 는 막힘.
사용자 직접 편집 감지는 별도 user_updated_at 컬럼 도입 시 재논의.
- docker-compose.yml: postgres/kordoc/fastapi/frontend 포트 127.0.0.1
바인딩. GPU 서버 로컬에만 있던 drift 를 main 으로 승격. UFW-Docker
우회 컨텍스트에서 불필요한 LAN 노출 축소.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
frontend +page.svelte:
- 4-card 메인 row 아래 새 row 추가: 자료실/오디오/비디오 (category_counts) +
자료실 제안 (library_pending_suggestions). 제안 ≥1 일 때 warning 색 + /library 링크.
- buildPipelineRows 가 pipeline_status (24h 누적) + queue_lag (현재 시점) 머지.
queue_lag.oldest_pending_age_sec 가 600초 초과면 stage 라벨 옆에 경과시간 표시.
- STAGE_ORDER/LABEL 에 stt/thumbnail 추가 (§3 신규 stage 자동 커버).
docs/categories.md (신규):
- 6 활성 + 3 유보 카테고리 정의 + 저장 경로 + 처리 파이프
- 역할 분리 원칙 (category / user_tags @library/ / facet_doctype / ai_suggestion)
- 업로드 경로 매트릭스 (web/NAS/collector/UI)
- video 채널별 정책 표 (web 거부 vs NAS quarantine)
- 업로드 한도 + error_code 7종 표
- orphan 임시파일 cleanup 정책
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stt:
- services/stt/server.py: lazy → eager preload in FastAPI lifespan.
STT_PRELOAD=0 으로 lazy 강제 가능 (개발/테스트). preload 실패해도
프로세스는 살아 있고 /ready false 로 남아 healthcheck 가 unhealthy 처리.
- docker-compose.yml: healthcheck /health → /ready. /health 는 단순
liveness 라 모델 미적재 상태도 healthy 로 잡혀 운영 신호 부적합.
queue ORM:
- app/models/queue.py: process_stage enum 에 'stt'/'thumbnail' 추가 +
create_type=False (migration 150/151 가 DB enum 확장 담당). 이게
없으면 stt_worker INSERT 시 SQLAlchemy 가 enum value 를 거부.
dashboard 강화 (§4 선제, §3 신규 stage 까지 자동 커버):
- app/api/dashboard.py: category_counts + library_pending_suggestions +
queue_lag (stage 별 pending/processing/failed + oldest_pending_age_sec).
- frontend/src/lib/stores/system.ts: QueueLag 타입 + DashboardSummary 확장.
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asyncpg prepared statement 는 single-command 만 지원 (core/database.py
exec_driver_sql 경로). §1 의 143_category.sql 이 4 statement (TYPE +
ALTER + INDEX×2) 였어서 fastapi 부팅 시 asyncpg.PostgresSyntaxError
"cannot insert multiple commands into a prepared statement" 로 실패
→ 컨테이너 restart 루프.
143 을 4 개 파일로 분리:
143: CREATE TYPE doc_category
144: ALTER TABLE documents ADD category / ai_suggestion
145: CREATE INDEX idx_documents_category
146: CREATE INDEX idx_documents_has_suggestion (partial)
DB 상태는 깨끗 (migration 143 이 부분 적용 안 됨 — asyncpg 가 batch
자체를 reject). schema_migrations 에 143 도 미기록이라 재실행 안전.
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plan: ~/.claude/plans/luminous-sprouting-hamster.md §2
- GET /api/documents/stats/category-counts — Sidebar/Dashboard 용
카테고리별 문서 건수 + library_pending_suggestions
- DocumentResponse 에 category / ai_suggestion 필드 노출 (§1 과 동일
수정, rebase 시 합쳐짐)
- SuggestionReview.svelte 신규 — ai_suggestion.proposed_category='library'
제안 카드 리스트. 단건 승인/반려 + 체크박스 대량 승인. 409 stale 시
warning toast + 자동 refetch
- /library 상단에 SuggestionReview 배치 (자료실 + 승인 대기함 겸).
승인/반려 후 tree/docs/facet 재조회
- Sidebar 재구성: 카테고리 내비(문서/자료실/뉴스/메모/검색) + 자료실
pending 배지. /api/documents/stats/category-counts 바인딩. audio/video
자리는 §3 주석 예약
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이전 base image (pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4) 가 surya-ocr 0.17.1 설치 시
torch 2.11.0 (PyPI CPU wheel) 로 업그레이드되지만 torchvision 0.20.1+cu124 는
유지돼 ABI 불일치 (torchvision::nms does not exist) → OCR 전체 실패.
native /opt/surya-ocr/venv 에서 검증된 조합으로 복제:
- python:3.12-slim base
- torch 2.11.0+cu126 / torchvision 0.26.0+cu126 (PyTorch cu126 index 고정)
- transformers 4.57.6 (5.x 는 surya detection.processor import 에서 실패)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- services/ocr/server.py: surya 0.17.x predictors 기반으로 재작성
(구 `from surya.ocr import run_ocr` 제거됨 → import error → 빈 텍스트 반환)
- NFC(DB 경로) vs NFD(NFS 파일시스템) 한글 정규화 mismatch 보정
- surya-ocr 버전 0.17.1 고정 (0.6~1.0 범위는 breaking change 노출)
- AIClient.ocr() NotImplementedError 제거 (호출처 0건, extract_worker 가
ocr-service HTTP 호출을 직접 사용)
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한도 400 → 600 자. baseline 관찰(partial avg 168자 / full 10%)에서
길이 제약이 실제 출력 제약이 되는 현상 확인, 절차·비교 카테고리
답변 깊이 확보 목적.
변경 4 라인:
- search_synthesis.txt:17 answer 400→600 characters max
- prompt_versions.py:20 v1-400char → v2-600char (telemetry)
- synthesis_service.py:42 PROMPT_VERSION v1→v2 (cache key 의미론 동기화)
- synthesis_service.py:46 MAX_ANSWER_CHARS 400→600 (hard clip 동기화)
v1 post-tier0 baseline: 225 rows, partial 51% / insufficient 49% / full 0%
(Tier 0 fix 로 full+refused=True 모순 0 건). E.6 는 이 clean baseline 을
compare-against 로 사용.
향후 티켓: PROMPT_VERSION 과 ASK_PROMPT_VERSION 단일 소스 통합.
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배경: Phase 3.5 fix2 로 서버 /ask 는 X-Source=eval 을 받아들이려면
X-Eval-Token 이 EVAL_RUNNER_TOKEN 와 일치해야 함. runner 에 해당 헤더
주입 경로가 없어 eval 호출이 전부 source='document_server' 로 강등됐음.
변경:
- call_ask / call_analyze: eval_token, eval_case_id 인자 추가. 조건부 헤더 주입
- run_eval: eval_token 파라미터 추가
- CLI: --eval-token 플래그 추가 (env EVAL_RUNNER_TOKEN 자동 fallback)
- main(): --source=eval + --eval-token 미지정 조합에 warning 출력
- eval_case_id 는 item id 자동 전달 → ask_events.eval_case_id join 키로 활용
E.6 재측정의 source='eval' 정확 기록 선결 조건.
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httpx 의 h11 레이어가 Content-Length 와 body 길이 불일치를 client-side 에서
LocalProtocolError 로 거절해서, CL 헤더만 override 해 서버 pre-check 경로를
외부에서 격리 테스트하는 것이 불가능했음. 대신 body 자체가 slack 임계치를
초과하는 케이스로 변경 — multipart CL 이 자동으로 `max_bytes * slack_ratio`
를 넘어 서버 pre-check 가 먼저 catch 함.
또한 기존 case 7 (CL 위조) 는 같은 이유로 실현 불가능해 제거. 5 케이스에서
6 케이스로 조정.
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Phase B 의 스트리밍 size 검증을 외부에서 확인할 수 있는 스크립트.
pytest 인프라가 Phase 0 상태이므로 full test harness 구축을 미루고,
`scripts/verify_upload_size.py` 단일 파일로 경계 케이스를 즉시 회귀 검증.
7 케이스:
- 0 bytes → 400 (정책)
- 1 byte → 201 (happy path)
- max_bytes - 1 → 201 (경계 하)
- max_bytes 정확 → 201 (경계 상)
- max_bytes + 1 → 413 (스트리밍 차단)
- CL slack 초과 (override 헤더) → 413 (사전 차단)
- CL 위조 (작은 헤더 + 큰 body) → best-effort (서버 거절 status 수용)
`/api/config/public` 에서 max_bytes 를 동적 획득. slack_ratio 는 비공개라
스크립트 상수로 1.05 하드코딩 (config.yaml 과 동기화 유지 주석 명시).
Cleanup: 파일명 prefix `__upload_boundary_test__` + ns timestamp 로
실데이터와 격리. 시작 시 pre-cleanup + 각 케이스 직후 + finally 블록 cleanup.
`docker compose exec fastapi python /app/scripts/verify_upload_size.py` 로 실행.
UPLOAD_TEST_TOKEN + DATABASE_URL 환경 변수 필요. scripts/ 는 이미 read-only
volume 으로 마운트돼 있어 배포·재빌드 불필요.
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asyncpg 이 TIMESTAMPTZ 파라미터에 문자열 대신 datetime 객체를 요구
(DataError: invalid input, expected datetime instance, got str).
argparse type=datetime.fromisoformat 로 CLI 단계에서 파싱.
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asyncpg 이 $N IS NULL 비교에서 Python None 의 타입 추론 실패
(AmbiguousParameterError: could not determine data type of parameter).
None 인 조건은 WHERE 에서 아예 제외 — clauses 동적 조립.
부수 효과: 조건 0개일 때 "TRUE" 반환으로 quiet fallback.
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SQLAlchemy text() 의 `:name` 파라미터가 PostgreSQL `::type` cast 와
토큰 경계 충돌로 치환되지 않아 `syntax error at or near ":"` 발생.
`:since::timestamptz` → `CAST(:since AS TIMESTAMPTZ)` 로 변경.
Reproduction: --since/--until 옵션 사용 시 모든 집계 쿼리 실패.
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migration 142 ALTER COLUMN source SET NOT NULL 자동 적용 방지.
_run_migrations 의 glob('*.sql') 비재귀 → _deferred/ 무시.
활성화 절차 (D7 참조):
- 138~141 적용 + 7일 운영 후 SELECT COUNT(*) FROM ask_events
WHERE source IS NULL AND created_at > <deploy> = 0 확인
- git mv migrations/_deferred/142_*.sql migrations/142_*.sql
- docker compose restart fastapi (init_db 가 자동 적용)
이유: 새 코드의 source 누락 가능성 empirical 검증 후 lock.
NOT NULL 적용 후 NULL INSERT 시도 시 ask_events 기록 실패 (data loss).
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Phase 3.5 calibration runner (scripts/run_eval_ask.py, calibrate_ask.py)
가 생성하는 jsonl/log/csv 를 repo 에서 제외. reports/ 는 이미 tracked
파일 있어서 전체 ignore 하지 않음.
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VERIFIER_NUMERIC_PROMOTE 환경변수로 numeric_conflict severity 승격 실험.
verifier_service.py:
- _NUMERIC_PROMOTE = os.getenv('VERIFIER_NUMERIC_PROMOTE', '0') == '1'
(import time 평가 — env 변경 시 process restart 필수)
- _SEVERITY_MAP['numeric_conflict']: env=1 → critical=strong / minor=medium,
env=0 (기본) → 둘 다 medium (기존 동작 유지)
- direct_negation 은 env 무관 항상 strong (안전장치)
verifier.txt:
- numeric_conflict 정의에 critical/minor 분리 명시 (core quantity vs peripheral)
- "Range values satisfy any answer within range" rule 추가
- severity mapping 갱신: numeric_conflict 분기 명시
search.py re-gate (Tier 1~7 재번호, B2 신규 Tier 4):
- v_strong_numeric = sum(1 for f in v_strong
if f.startswith('verifier_numeric_conflict'))
- Tier 4 (신규): g_strong + v_strong_numeric >= 1 + low_conf → refuse
re_gate value: 'refuse(grounding+verifier_numeric)'
- 원칙 유지: verifier strong 단독 refuse 금지 — g_strong 교차 필수
- 호환성: 기존 re_gate string literals 그대로 유지, 신규 1개만 추가
credentials.env.example: VERIFIER_NUMERIC_PROMOTE=0 (off, B3 통과 후 production 전환)
tests/test_verifier_numeric_promote.py: 4 케이스 (env off / on / explicit 0 /
direct_negation invariant). monkeypatch.setenv + importlib.reload 패턴.
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Codex adversarial review (no-ship) 반영:
fix1: unit-aware numeric clearing
- _extract_numeric_corpus(): 단위별 bucket dict (exact_by_unit) +
ranges_by_unit (양방향 + 단방향 bound 통합)
- _within_unit_range / _close_to_unit_pool: 같은 unit 안에서만 매칭
bare answer 는 보수적으로 range/tolerance 패스 X
- 2-pass cleared_pairs (unit, digits): cross-unit cleared 절대 skip 안 함.
bare(None) 답변은 unit-anchored cleared 시 duplicate 로 skip
(콤마 normalize 부산물 보호 — Codex 케이스는 그대로 flag)
fix3: 최대/최소 bound semantics
- _APPROX_PREFIX_RE 에서 최대/최소 제거 (약/대략/거의/얼추 만 strip)
- _BOUND_PATTERN_RE: 최대 N → range (0, N-1), 최소 N → range (N+1, 1e18)
- 경계값 자체는 cleared 대상 아님 ("최대 100명" + answer "100명" → flag)
- bound span 내 숫자는 exact pool 에서 제외
기존 prefix strip / 콤마 / 부터 separator / 단위 동의어 / tolerance 4자리+ /
식별자성 단위 1자리 flag 동작 모두 유지.
tests/test_grounding_fabricated_number.py: 25 케이스 — 기존 17 + Codex
unit-mismatch 3 (won_vs_myeong_range/tol, pct_vs_myeong_range) + bound 5
(최대/최소 boundary/inner/outer).
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프론트의 `MAX_UPLOAD_BYTES = 100 * 1000 * 1000` 하드코딩 상수를 제거하고
서버 `GET /api/config/public` 응답을 단일 진실 공급원으로 사용.
pre-check 자체는 그대로 유지 (UX 개선 — 대용량 파일을 edge proxy 까지
올리기 전 클라이언트에서 즉시 차단). 값의 출처만 서버로 이동.
변경:
- frontend/src/lib/stores/config.ts 신규 — publicConfig readable store
* 첫 구독 시 `/config/public` 1회 fetch
* fetch 실패 시 fallback 100MB 유지 (서버 enforcement 가 본선이라 안전)
- +layout.svelte onMount 에서 prewarm refresh() 호출
- UploadDropzone.svelte 에서 `$derived` 로 store 값을 반응형 구독
* `maxBytes` / `maxBytesLabel` 을 파생
* 에러 토스트 문구도 동적 라벨 사용 (`100MB` 하드코딩 제거)
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기존 `await file.read()` 는 임의 크기 파일을 메모리에 전부 적재한 후 저장해
디스크 고갈 / OOM 공격 벡터 였음. Caddy/home-caddy 프록시 한도에만 의존했고
FastAPI 측 policy enforcement 가 전무했음. 이 커밋으로 서버가 authoritative
으로 강제 집행.
변경:
- `Request` DI 추가 → Content-Length 사전 차단 (max_bytes * slack_ratio 초과 시 413)
- `await file.read()` → 청크 루프 스트리밍 (stream_chunk_bytes 단위)
- 누적 size > max_bytes 시 스트리밍 중 413 (Content-Length 위조 방어)
- 0바이트 파일 → 400 reject (정책: 유의미한 문서 ingest 대상 아님)
- 파일 저장 완료 + close 이후 에만 file_hash 및 DB 레코드 생성
- Document 레코드 와 processing_queue 는 단일 트랜잭션으로 묶고,
DB 예외 시 session rollback + partial file unlink 로 원자적 정리
- 예외 시 `except Exception` 으로 cleanup (BaseException 계열은 의도적으로 패스)
설정 값: config.yaml `upload.{max_bytes, content_length_slack_ratio, stream_chunk_bytes}`.
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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>
file_watcher.py:33 이 `Path(settings.nas_mount_path) / "PKM" / "Inbox"` 만
rglob 재귀 스캔함. 그러나 UI 문구는 "NAS의 PKM 폴더" 로 넓게 안내해
사용자가 PKM 바로 아래 다른 폴더(Reports, Archive 등) 에 파일을 두면
조용히 실패하는 silent dead end 가 생기던 문제를 정정.
또한 "5분 이내 자동 인덱싱" 같은 단정적 시간 약속을 제거. watcher 주기
(5분) 와 후속 처리 큐(extract/classify/embed) backlog 는 별개이며,
감시 주기만 5분이지 처리 완료가 5분 내라는 뜻이 아님. 숫자는 운영 지식
이지 UX 계약이 아니므로 UI 에서 제거하고 "감시 주기와 처리 대기열
상황에 따라 반영 시점은 달라질 수 있습니다" 로 정직하게 표현.
주석에서 `home-caddy` 외부 인프라 이름도 제거. 추후 Phase B 에서 이
한도는 서버가 내려주는 단일 계약값으로 이동 예정.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Caddy `request_body max_size 100MB`가 go-humanize SI(100,000,000 바이트)로
파싱되는데 클라이언트 pre-check는 `100 * 1024 * 1024`(104,857,600 바이트, MiB)로
비교해 100,000,001–104,857,600 바이트 구간 파일이 사전 차단을 통과한 뒤
서버에서 413을 받던 문제를 수정. 표시 라벨도 `/1024/1024`로 나누고 'MB'라
적어 경계값 파일이 "100MB 초과 … (100.0MB)" 같은 모순 문구를 노출했음.
요약 토스트가 사전 차단된 파일(`tooLarge`)을 카운트에서 제외해 드롭 수량과
불일치하던 문제도 함께 정리. `N건 용량 초과 스킵`을 tail로 붙이고, 전부
스킵된 경우엔 추가 토스트 없이 기존 에러 토스트만 유지.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
a842c65 패턴과 동일. asyncpg는 prepared statement에 단일 SQL만 허용.
- 135: ALTER TABLE만, 세미콜론 제거
- 136: CREATE INDEX 별도 파일
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
E.3 400→600자 튜닝 전후 비교 + 단계 5 failure mode 분석의 기준 필드 추가.
- migrations/135: answer_length/covered_aspects/missing_aspects/model_name/prompt_version 컬럼 + prompt_version 인덱스
- ORM: ask_event.py에 동일 5개 필드 매핑
- prompt_versions.py: ASK_PROMPT_VERSION="search_synthesis.v1-400char" 상수 + resolve_primary_model() helper
- search_telemetry.record_ask_event: 시그니처에 keyword-only 필드 5개 추가 (하위 호환)
- search.py: refused + success 두 호출사이트에서 새 필드 전달. answer_length는 len(sr.answer or ""), model_name/prompt_version은 상수 모듈 기반
기존 호출 구조(이미 search_telemetry+background_tasks로 DB insert 중)는 유지. 순수 확장 커밋.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
D.6: AnalysisPanel 컴포넌트 — 기본 접힌 상태 + '이 문서 분석' 버튼
- POST /documents/{id}/analyze 호출
- docId 변경 시 state 완전 리셋 ($effect)
- 층별 렌더 (근거/해설/사례/요약, 없는 층 생략)
- 에러 통일 문구 + 재시도/재분석 버튼
D.7: 문서 상세 페이지 우측 editors stack에 Card 래핑으로 삽입
- AIClassificationEditor 다음, FileInfoView 이전
- DocumentViewer / PreviewPanel 변경 없음
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
검색바에서 Enter → submitSearch()만 실행되어야 하는데
useListKeyboardNav의 window 리스너가 Enter를 잡아 selectDoc() 호출.
stopPropagation으로 이벤트 전파 차단.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
D.1: documents route 디자인 토큰 정리 (var(--*) → 시맨틱 토큰, 잔여 0)
D.2: isQuestion 질문형 감지 유틸 (? 단일단어 허용, 한/영 6규칙)
D.3: AskAnswerCard 컴팩트 답변 카드 + analyze.ts 타입 정의
D.4: 질문형 검색 시 /search/ask 병렬 호출 + 상단 카드 배치
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
스캔 PDF/이미지 자동 OCR 트리거 + 결과 품질 검증 + 1회 제한.
- extract_meta JSONB 컬럼 추가 (migration 134)
ocr_attempted, ocr_reason, ocr_skip_reason, ocr_terminal, ocr_chars
- PDF OCR 트리거: total_chars < 300 또는 avg < 80 && total < 3000
- 이미지 자동 OCR: jpg/png/tiff/webp 등
- 품질 차등: 이미지 50자, PDF 200자 또는 페이지당 30자
- 상한: pages > 200 또는 file_size > 150MB → 스킵
- OCR 1회 제한: extract_meta.ocr_attempted로 재시도 방지
- extractor_version은 도구명만 (surya_ocr/pymupdf/kordoc)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
file_watcher.watch_inbox()에서 select(Document)를 사용하지만
sqlalchemy import가 빠져있어 NameError 발생.
이로 인해 큐 컨슈머가 max_instances 도달로 실행 스킵되어
embed(45건) + chunk(8건)이 pending 상태로 정체됨.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
kordoc은 PDF 전체를 메모리에 올려 파싱 → 이미지 PDF에서 OOM.
PyMuPDF는 페이지 단위 스트리밍으로 40MB+ PDF도 수백 MB 내 처리.
- kordoc 시도 → 실패(OOM/timeout/422) → PDF면 PyMuPDF fallback
- PyMuPDF도 텍스트 레이어 없으면 로그 경고 (스캔 전용 PDF)
- HWP/HWPX는 kordoc 전용 (fallback 없음)
- extractor_version으로 어떤 경로로 추출됐는지 추적
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
25MB 파일 크기 제한은 텍스트 PDF(18MB 성공)까지 차단하는 문제.
실제 원인은 이미지 스캔 PDF의 in-memory 파싱 시 메모리 폭발.
- extract_worker: 25MB 파일 크기 제한 삭제
- docker-compose: kordoc-service mem_limit 4g + memswap_limit 4g
- 텍스트 PDF → 크기 무관 정상 파싱
- 이미지 PDF → 4GiB 초과 시 Docker OOM-kill → 재시작 → 3회 실패 후 failed
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
38.2MB PDF에서 kordoc이 22.8GiB 메모리 사용 후 OOM 크래시 확인.
컨테이너 재시작으로 다른 문서 처리까지 차단되는 문제 방지.
- 25MB 초과 파일: kordoc 호출 없이 스킵 (extractor_version에 크기 기록)
- 25MB 이하 파일: 기존 adaptive timeout으로 정상 처리
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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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
kordoc의 30초 하드 타임아웃을 파일 크기 비례 adaptive(60~300초)로 변경.
대형 PDF/HWP가 파싱 타임아웃으로 영구 실패하던 문제 해결.
- getParseTimeoutMs(): 10MB당 60초, 최소 60초, 최대 300초
- parseJobs Map 기반 동시 파싱 2건 제한 (유령 작업 누적 방지)
- 상세 로그: START/DONE/ZOMBIE_DONE/REJECTED + ext/size/elapsed/active
- clearTimeout으로 정상 완료 시 불필요한 타이머 콜백 정리
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FileInfoView에 회사/주제/연도/문서유형 select 4개 추가.
facet 옵션은 /api/library/facets에서 로드, 세션 캐시.
업로드 엔드포인트에 facet Form 파라미터 4개 추가.
업로드 시 현재 선택 facet 자동 전달 + 미리보기 텍스트.
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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).
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_validate_sql_content가 PL/pgSQL의 BEGIN을 트랜잭션 제어문으로 오탐.
guard check를 제거하고 CREATE UNIQUE INDEX 자체의 중복 실패에 의존.
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기존 UNIQUE(document_id, stage, status)는 pending+processing 동시 존재를
허용해서 stale 복구 시 충돌 발생. 2-layer 방어로 근본 차단:
1) DB: partial unique index uq_queue_active — 활성 행(pending/processing)은
(document_id, stage)당 최대 1개만 허용
2) App: enqueue_stage() 중앙 함수 — INSERT ON CONFLICT DO NOTHING으로
모든 9개 경로의 check-then-insert TOCTOU race 제거
migration 117은 guard check 포함 — 활성 중복이 남아있으면 RAISE EXCEPTION
으로 중단, 수동 정리 유도.
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stale processing 행을 pending으로 bulk UPDATE 시 이미 같은
(document_id, stage, pending) 행이 존재하면 unique constraint 위반으로
APScheduler consume_queue 잡 전체가 크래시. 2-step 접근으로 변경:
1) pending 중복 있는 stale processing 행은 DELETE
2) 나머지만 pending으로 UPDATE
+ 예외 삼키기로 stale reset 실패가 전체 큐 소비를 죽이지 않게 방어
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폴더 미선택 상태에서 업로드하면 doc_purpose='business'만 설정되고
@library/ 태그가 빠져서 자료실에 문서가 표시되지 않던 버그 수정.
백엔드: business 업로드에 library_path 없으면 @library/미분류 자동 태깅.
프론트: activePath 없을 때 기본값 '미분류' 전송.
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공통 유틸 memoRenderer.ts 분리 (drift 방지):
- checkbox regex 속성 순서 독립으로 수정 (버그 원인)
- due date: checkbox line 마지막 @YYYY-MM-DD만 badge 변환
overdue=빨강, soon(3일)=노랑, normal=dim, checked=dim
- toggleTaskLine: taskIndex 기반 안전한 토글
- 날짜 비교 로컬 기준 (TZ 이슈 회피)
메모 페이지:
- 렌더링/토글 공통 유틸 import
- 툴바에 📅 마감일 버튼 추가
대시보드:
- 핀 메모 체크박스 토글 가능 (optimistic + rollback)
- stopPropagation으로 details 토글 충돌 방지
- renderMdSimple → renderMemoHtml 통일
QuickMemoButton:
- 체크리스트 + 마감일 버튼 2개 추가
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
asyncpg는 prepared statement에 여러 명령을 넣을 수 없음.
CREATE TYPE + ALTER TABLE을 단일 DO $$ 블록으로 합침.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
메모 입력/편집:
- 선택적 제목 토글 (기본 숨김, "제목" 버튼으로 활성화)
- 툴바 버튼: 체크리스트/굵게/제목 (모바일에서 마크다운 수동 입력 불필요)
- 편집 모드에도 동일 툴바
대시보드 핀 메모:
- 클릭 시 /memos 이동 대신 인라인 펼침/접힘 (details)
- 제목이 있으면 제목 표시, 없으면 첫 줄
- 펼치면 마크다운 렌더링된 본문 + "메모함에서 보기" 링크
Backend:
- MemoCreate/MemoUpdate에 선택적 title 파라미터 복원
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hover 기반 opacity가 모바일에서 동작하지 않아 편집/삭제/핀 등
액션 버튼 접근 불가. md 이상에서만 hover 숨김, 모바일은 항상 표시.
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대시보드를 통계판에서 상황판으로 전환:
- 헤더 + 시스템 상태 인라인 (비클릭)
- 핀 메모 최상단 조건부 (컴팩트 띠, 최대 3개)
- 카드 4개 (문서함/메모/뉴스/승인대기) 모바일 2×2
- 최근 활동 전체 너비 7건, 2줄 스캔형 + 법령 배지
- 파이프라인 details 접힘 (실패 시 자동 open)
- 제거: 도메인 분포, 법령/시스템 별도 카드, 8:4 분할
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이전 재설계에서 위젯을 과도하게 제거해 퇴화.
원래 12칸 그리드 + 8:4 2열 구조 복원하면서 개선 유지:
- 행1: 4개 카드 (문서함/메모/뉴스/승인대기)
- 행2: 파이프라인(8) + 도메인 분포(4)
- 행3: 최근 문서(8) + 법령/시스템(4)
- 핀 메모 상단 조건부 표시
- CalDAV stub → 법령 알림 + 시스템 상태 카드
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전체 문서 1개 카드를 6개로 분리: 문서함, 메모, 뉴스, 승인대기,
법령알림, 시스템. 단일 FILTER 쿼리로 효율적 카운트.
각 카드 클릭 시 해당 페이지로 이동.
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상단 nav를 질문|메모|뉴스|Inbox 4개 핵심 기능으로 재정렬.
설정/로그아웃은 더보기(⋮) 드롭다운으로 이동.
메모 링크가 모바일에서 사이드바 없이 바로 접근 가능.
active 상태 표시(startsWith), 접근성 속성, 오버레이 닫기.
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대형 PDF(14~40MB)에서 kordoc 파싱 timeout(60초) 실패하던 문제.
10MB당 60초 추가, 최소 60초 최대 300초로 조정.
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asyncpg prepared statement가 multi-command를 지원하지 않아 시작 실패.
105 단일 파일을 105-112 개별 statement로 분리.
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flex 체인에서 min-width: auto 기본값이 카드 shrink를 막아
모바일에서 콘텐츠가 뷰포트를 초과하던 문제 수정.
- +page.svelte line 418: flex-1 → flex-1 min-w-0
- +page.svelte line 693: overflow-x-hidden 추가
- DocumentCard.svelte: button에 min-w-0 추가
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- DocumentTable: 분류/타입/크기 컬럼 모바일 숨김 (hidden md:flex/block)
- DocumentCard: gap/padding 축소 (gap-2 p-2 sm:gap-3 sm:p-3), data_origin 모바일 숨김, 태그 모바일 1개
- 검색바: 검색모드 select 모바일 숨김, AI답변 텍스트 모바일 숨김
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SCMP(www.scmp.com)처럼 HTTPS 원본이 HTTP로 301 redirect하는 소스에서
redirect target이 차단되던 문제 수정. allow_http를 원본 스킴이 아닌
소스 도메인의 allowlist 등록 여부로 판단하도록 변경.
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[1][2][4] 같은 citation 마커의 숫자가 evidence 에 없다고 판정되어
모든 정상 답변이 refuse(2+strong) 되는 critical bug.
answer 에서 \[\d+\] 제거 후 숫자 추출.
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home-caddy 의 request_body max_size 100MB 한도 (infra_inventory.md D8 /
Cloudflare 섹션 참조) 에 걸리는 업로드 시 사용자 콘솔에 의미 없는 413 만
나오던 문제. 이제:
1. 클라이언트 사전 검사: 100MB 초과 파일은 업로드 자체를 시도 안 하고
즉시 toast 로 안내 (파일명 + 크기 + NAS 우회 경로)
2. 서버 fallback: 사전 검사를 통과했으나 인프라 한도에 걸려 413 응답이
오는 경우에도 같은 안내 메시지
NAS 우회 경로: NAS 의 PKM 폴더에 직접 두면 file_watcher 가 5분 간격으로
자동 인덱싱. 이게 100MB+ 파일의 정식 처리 경로 (infra_inventory.md
Cloudflare 섹션의 413 정책).
embed_worker:
- extracted_text[:6000] → title + ai_summary + tags(top 5) metadata 입력
- 500k자 문서의 표지+목차가 임베딩되는 구조적 버그 해결
- Ollama 기본 context 안전 (~1500자 이하), num_ctx 조정 불필요
- ai_summary < 50자 시 본문 800자 fallback
- ai_domain 은 초기 제외 (taxonomy 노이즈 방지)
extract_worker:
- kordoc / 직접 읽기 / LibreOffice 3 경로 모두 \x00 strip
- asyncpg CharacterNotInRepertoireError 재발 방지
queue_consumer:
- str(e) or repr(e) or type(e).__name__ fallback
- 빈 메시지 예외(24건 발생) 다음부터 클래스명이라도 기록
plan: ~/.claude/plans/quiet-meandering-nova.md
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Inbox 가 review_status=pending 서버 필터로 받는데 pending 이 291 건 이라
page_size 100 으론 191 건 누락. inbox 는 작업 큐 성격이라 한 번에 보는 게 UX.
500 으로 상향: data 폭발 없음(filter 로 boundedness 보장), latency 영향 미미.
전략적 임시 — Phase 4.5 UI 작업에서 inbox 에 infinite scroll 또는 pagination
추가하면 le=100 으로 다시 내려도 됨.
Inbox 페이지가 /documents/?page_size=200 를 호출하는데 백엔드 Query 가
le=100 이라 422 발생 — Phase 2 첫 commit(2026-04-02)부터 dormant 버그.
inbox 코드 안에 'TODO(backend): review_status filter 지원 시 page_size 축소'
주석이 있던 상태.
backend:
- list_documents 에 review_status: str | None Query 파라미터 추가
- WHERE 절에 review_status 매칭 분기 추가
frontend:
- /documents/?review_status=pending&page_size=100 으로 변경
- 클라이언트 필터링 코드 제거 (서버 필터로 대체)
100 미만 안전. pending 이 100 넘으면 다음 페이지 로직 추가 필요 (별도 작업).
raw text() SQL + asyncpg 조합에서는 pgvector Vector(1024) 컬럼이
'[0.087,0.305,...]' 형태의 string 으로 반환되며 numpy 변환이 실패함
(ORM 을 쓰면 type 등록되지만 raw SQL 은 안 됨).
_to_numpy_embedding 에서 string 이면 json.loads 로 먼저 파싱한 뒤
numpy.asarray. 변환 실패 시 None 반환 (해당 doc 자동 drop).
Phase 4 deploy 워커 첫 실행 검증 중 발견.
text(sql) 은 SQLAlchemy 가 :name 패턴을 named bind parameter 로 해석하므로
SQL 주석이나 literal 안에 콜론이 들어가면 InvalidRequestError 발생.
ai_summary[:200] 같은 표기가 들어간 101_global_digests.sql 적용 시 fastapi
startup 자체가 떨어지는 문제가 발생.
exec_driver_sql 은 SQL 을 driver(asyncpg) 에 그대로 전달하므로 콜론 escape 불요.
schema_migrations INSERT 만 named bind 가 필요하므로 그건 그대로 유지.
Phase 4 deploy 검증 중 발견. 다음 마이그레이션부터는 자동 적용 가능.
migration 101 의 SQL 주석에 '[:200]' 이 들어 있었는데 SQLAlchemy text() 가
:200 을 named bind parameter 로 해석해 init_db() 가 'A value is required for
bind parameter 200' 로 실패. fastapi startup 자체가 떨어지는 문제.
주석을 '첫 200자' 로 고쳐서 콜론+숫자/영문 패턴 제거.
_run_migrations 가 Path(__file__).parent.parent.parent / "migrations" 로 계산했는데
/app/core/database.py 기준으로 parent.parent.parent = / (root) 가 되어
실제 경로는 /migrations 였음. 컨테이너 안에는 /app/migrations 에 마운트되므로
디렉토리 부재로 자동 스킵 → 추가 마이그레이션이 자동 적용되지 않는 dormant 버그.
parent.parent (= /app) 로 수정. 회귀 위험 0 (기존엔 어차피 동작 안 했음).
Phase 4 deploy 검증 중 발견 — 직전 commit 의 volume mount 와 함께 동작.
기존 fastapi build context는 ./app이라 부모 디렉토리의 migrations/가
컨테이너에 들어가지 않아 init_db()의 _run_migrations가 디렉토리 부재로 스킵.
016까지는 postgres docker-entrypoint-initdb.d 마운트로 첫 init 시점에만
적용되었고, 이후 추가된 마이그레이션(101 등)이 자동 적용되지 못하는 문제.
./migrations:/app/migrations:ro 한 줄 마운트로 init_db()가 100+ 마이그레이션
추적 + 적용 가능. Phase 4 deploy 검증 중 발견.
## 배경
1차 Phase 2.2 eval에서 발견: 23개 쿼리가 순차 호출되지만 각 request의
background analyzer task는 모두 동시에 MLX에 요청 날림 → MLX single-inference
서버 queue 폭발 → 22개가 15초 timeout. cache 채워지지 않음.
## 수정
### query_analyzer.py
- LLM_CONCURRENCY = 1 상수 추가
- _LLM_SEMAPHORE: lazy init asyncio.Semaphore (event loop 바인딩)
- analyze() 내부: semaphore → timeout(실제 LLM 호출만) 이중 래핑
semaphore 대기 시간이 timeout에 포함되지 않도록 주의
### run_eval.py
- --analyze true|false 파라미터 추가 (Phase 2.1+ 측정용)
- call_search / evaluate 시그니처에 analyze 전달
## 기대 효과
- prewarm/background/동기 호출 모두 1개씩 순차 MLX 호출
- 23개 대기 시 최악 230초 소요, 단 모두 성공해서 cache 채움
- MLX 서버 부하 안정
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## 변경 사항
### app/services/search/retrieval_service.py
- **_QUERY_EMBED_CACHE**: 모듈 레벨 LRU (maxsize=500, TTL=24h)
- sha256(text|bge-m3) 키. fixed query 재호출 시 vector_ms 절반 감소.
- **_get_query_embedding(client, text)**: cache-first helper. 기존 search_vector()도 이를 사용하도록 교체.
- **search_vector_multilingual(session, normalized_queries, limit)**: 신규
- normalized_queries 각 언어별 embedding 병렬 생성 (cache hit 활용)
- 각 embedding에 대해 docs+chunks hybrid retrieval 병렬
- weight 기반 score 누적 merge (lang_weight 이미 1.0 정규화)
- match_reason에 "ml_ko+en" 등 언어 병합 표시
- 호출 조건 문서화 — cache hit + analyzer_tier=analyzed 시에만
### app/api/search.py
- use_multilingual 결정 로직:
- analyzer_cache_hit == True
- analyzer_tier == "analyzed" (confidence >= 0.85)
- normalized_queries >= 2 (다언어 버전 실제 존재)
- 위 3조건 모두 만족할 때만 search_vector_multilingual 호출
- 그 외 모든 경로 (cache miss, low conf, single lang)는 기존 search_vector 그대로 사용 (회귀 0 보장)
- notes에 `multilingual langs=[ko, en, ...]` 기록
## 기대 효과
- crosslingual_ko_en NDCG 0.53 → 0.65+ (Phase 2 목표)
- 기존 경로 완전 불변 → 회귀 0
- Phase 2.1 async 구조와 결합해 "cache hit일 때만 활성" 조건 준수
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기본 logging.getLogger()는 WARNING 레벨이라 prewarm/analyze 진행 로그가
stdout/파일 어디에도 안 찍혔음. setup_logger("query_analyzer")로 교체하면
logs/query_analyzer.log + stdout 둘 다 INFO 레벨 출력.
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- endpoint: 100.76.254.116:8800 -> :8801 (route through mlx-proxy for
/status observability - active_jobs / total_requests)
- model: Qwen3.5-35B-A3B-4bit -> gemma-4-26b-a4b-it-8bit (match the
model actually loaded on mlx-proxy)
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## 증상
/documents 페이지에서 사이드바 drawer 를 열면 뒤의 필터 칩 row
(`+ 태그`, `+ 형식`) 와 sticky 선택 toolbar 가 사이드바 위로 **그대로
비쳐 보이는** 시각 버그. 사이드바 tree 내용과 섞여 완전히 사용 불가.
## 근본 원인
`@theme { --z-dropdown: 30; --z-drawer: 40; --z-toast: 60 }` 로 정의했지만,
Tailwind v4 는 `--z-*` 를 utility namespace 로 인식하지 않음. 그래서 Drawer
및 페이지의 `class="... z-drawer"`, `class="... z-dropdown"` 이
컴파일 CSS 에 **아예 없는 클래스 (.z-drawer 등 생성 안 됨)** → `z-index:
auto` 로 fallback.
CSS 2.1 stacking 규칙상 positioned z-auto 끼리는 **DOM order** 로 paint 됨.
layout.svelte 의 Drawer 가 먼저 렌더되고 페이지 `<slot/>` 의 `.relative`
필터 칩 popover 컨테이너가 나중에 렌더 → 필터 칩이 사이드바 위에 그려짐.
`--z-modal` 만 살아남은 이유: Modal.svelte 가 `calc(var(--z-modal) + ...)`
로 inline style 에서 실제 var() 참조해서 Tailwind 가 tree-shaking 에서
제외함.
## 수정
`frontend/src/app.css` 의 `@theme` 블록 바로 아래에 Tailwind v4
`@utility` directive 로 4개 유틸리티 명시 등록:
```css
@utility z-dropdown { z-index: var(--z-dropdown); }
@utility z-drawer { z-index: var(--z-drawer); }
@utility z-modal { z-index: var(--z-modal); }
@utility z-toast { z-index: var(--z-toast); }
```
var() 참조 덕분에 `--z-*` 변수도 tree-shaking 에서 제외됨.
## 다른 파일 변경 없음
Drawer.svelte, documents/+page.svelte, inbox/+page.svelte, Modal.svelte
의 기존 클래스 사용부는 **한 글자도 수정 안 함**. @utility 등록만으로
자동 재활성.
## 검증
- npm run build 통과
- 컴파일 CSS 에 .z-drawer/.z-dropdown/.z-modal 클래스 실제 생성 확인
(.z-toast 는 소스 사용부가 없어 JIT 제외, 필요 시 자동 생성)
- --z-dropdown/--z-drawer/--z-modal/--z-toast 4개 모두 :root 에 emit
- lint:tokens 168 유지
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TEI 1.5 첫 시도 시 'builder error: relative URL without a base' 에러로
BAAI/bge-reranker-v2-m3 metadata 다운로드 실패. TEI 1.5의 알려진 버그.
해결: TEI 1.7로 업그레이드 (sequence-classification reranker 모델 지원 개선).
Phase 1.2-G hybrid retrieval 측정 결과 Recall 0.66 정체 + 진단:
직접 nl 쿼리 시도 결과 일부 정답 doc(3854, 3981, 3982, 3920, 3921)이
top-100에도 못 들어옴. doc은 corpus + chunks + embedding 모두 정상.
진짜 원인: 자연어 query ↔ 법령 조항 의미 거리 + 짧은 본문 embedding signal 약함.
- query: '유해화학물질을 다루는 회사가 지켜야 할 안전 의무'
- 본문: '화학물질관리법 제4장 유해화학물질 영업자'
- bge-m3 입장: chunk text만으로는 같은 의미인지 못 알아봄
해결: chunks embedding 입력에 doc.title + section_title 포함.
- before: embed(c['text'])
- after: embed('[제목] {title}\n[섹션] {section}\n[본문] {text}')
기대 효과:
- 짧은 조항 문서 매칭 회복 (3920/3921 등 300자대)
- 자연어 query → 법령 조항 의미 매칭 개선
- Recall 0.66 → 0.72~0.78
영향: chunks embedding 차원/구조 변경 X — 입력 텍스트 prefix만 다름.
재인덱싱 1회로 모든 chunks 재생성 필요.
E.1 PreviewPanel 7개 editors/* 분할:
- frontend/src/lib/components/editors/ 신설 (7개 컴포넌트):
* NoteEditor — 사용자 메모 편집
* EditUrlEditor — 외부 편집 URL (Synology Drive 등)
* TagsEditor — 태그 추가/삭제
* AIClassificationEditor — AI 분류 read-only 표시
(breadcrumb + document_type + confidence tone Badge + importance)
* FileInfoView — 파일 메타 dl
* ProcessingStatusView — 파이프라인 단계 status dl
* DocumentDangerZone — 삭제 (ConfirmDialog 프리미티브 + id 고유화)
- PreviewPanel.svelte 344줄 → 60줄 얇은 wrapper로 축소
(header + 7개 editors 조합만)
- DocumentMetaRail (D.1)과 detail 페이지(E.2)가 동일 editors 재사용
E.2 detail 페이지 inline 편집:
- documents/[id]/+page.svelte: 기존 read-only 메타 패널 전면 교체
- 오른쪽 aside = 7개 editors 스택 (Card 프리미티브로 감쌈)
- 왼쪽 affordance row: Synology 편집 / 다운로드 / 링크 복사
- 삭제는 DocumentDangerZone이 담당 (ondelete → goto /documents)
- loading/error 상태도 EmptyState 프리미티브로 교체
- marked/DOMPurify renderer 유지, viewer 분기 그대로
E.3 관련 문서 stub:
- detail 페이지 오른쪽 aside에 "관련 문서" Card
- EmptyState "추후 지원" + TODO(backend) GET /documents/{id}/related
E.4 DocumentViewer Tabs 프리미티브:
- Markdown 편집 모드의 편집/미리보기 토글 → Tabs 프리미티브
- 키보드 nav (←→/Home/End), ARIA tablist/tab/tabpanel 자동 적용
검증:
- npm run build 통과 (editors/* 7개 모두 clean, $state 초기값
warning은 빈 문자열로 초기화하고 $effect로 doc 동기화해 해결)
- npm run lint:tokens 204 → 168 (detail 페이지 + PreviewPanel 전면
token 기반 재작성으로 -36)
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F.1 review_status 버그 fix + 승인 UX 가드:
- PATCH body에 review_status: 'approved' 누락 버그 수정 (hotfix)
→ 기존에는 승인해도 문서가 inbox에서 사라지지 않던 증상 해결
- isApprovable(doc): effective domain(override or original)이 비어 있으면 false
- 미분류 행: 체크박스 disabled + ⚠ "도메인 선택 필요" Badge 인라인 표시
+ 카드 border-warning 강조. 클릭 자체가 막힘 (toast 경고 아님)
F.2 runes 마이그레이션 + 프리미티브 전환:
- let → $state/$derived/$derived.by, onMount 유지
- Card/Button/Select/TextInput/Badge/EmptyState/Skeleton/Modal/
ConfirmDialog/FormatIcon/TagPill 프리미티브로 전면 재작성
- 기존 bg-[var(--*)] 클러스터 전부 제거
F.3 필터 row:
- source / format Select 드롭다운 (현재 documents에서 동적 집계)
- confidence는 백엔드 ai_confidence 필드 추가 대기 — 주석 TODO(backend)
F.4 처리 단계 가시성:
- extracted_at / ai_processed_at / embedded_at 3개 Badge
(success tone = 완료, neutral = 대기) + source_channel 표시
- backend 전용 endpoint 없이 기존 응답 필드만으로 stop-gap
F.5 행별 override:
- Map<id, { domain?, tags? }> 로컬 state
- 도메인 select 변경 시 overrides에 기록, 원복 버튼으로 clear
- 승인(approveOne) 시점에 override를 PATCH body에 병합
- 도메인 override로 미분류 → 분류 전환 가능 (바로 승인 가능해짐)
F.6 배치 override + 재시도 stub:
- 선택 toolbar: 일괄 도메인 / 일괄 태그 modal
- 배치 override는 로컬 Map만 갱신, 실제 PATCH는 승인 시 1회
- 재시도 버튼: disabled stub (TODO backend POST /queue/retry)
- 선택 상한 50건, pLimit(5) + Promise.allSettled 일괄 승인
검증:
- npm run build 통과 (a11y 경고 fix: label → span + aria-label)
- npm run lint:tokens 229 → 204 (inbox 레거시 var() 토큰 전부 제거, -25)
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tests/scripts/reindex_all_chunks.py — 전체 documents chunk 재인덱싱 도구.
핵심 요건 (사용자 정의):
- asyncio.Semaphore(N) — 동시 처리 수 제한 (기본 3, Ollama bge-m3 부하 조절)
- checkpoint resume — JSON 파일 atomic swap, 중간 실패/중단 후 재시작 가능
- rate limiting — 작업 간 sleep 0.1초 (Ollama API 보호)
- 진행 로그 — [REINDEX] N/total (P%) ETA: ... fails: N (~2% 단위)
CLI:
- --concurrency, --checkpoint, --rate-limit, --limit (dry-run), --skip-existing
야간 배치 (00:00~06:00):
PYTHONPATH=app .venv/bin/python tests/scripts/reindex_all_chunks.py \
--concurrency 3 --checkpoint checkpoints/reindex.json \
> logs/reindex.log 2>&1 &
- 검색바 아래 새 필터 칩 row: domain/tag/format/source 활성 필터를
인라인 칩으로 렌더, 각 칩에 X 버튼으로 제거.
- `+ 태그` popover: 현재 결과의 상위 20개 태그 클라이언트 집계
(items.flatMap(d => d.ai_tags).counts + sort) → 선택 시 ?tag=...
- `+ 형식` popover: FORMATS 화이트리스트 (pdf/hwp/hwpx/md/docx/xlsx/png/jpg)
→ 선택 시 ?format=...
- 바깥 클릭으로 popover 자동 close ($effect + document listener)
- filterFormat $derived + loadDocuments params 확장 + hasActiveFilters 확장
- 결과 헤더는 카운트만 남기고 필터 표시/초기화는 칩 row로 이전 (중복 제거)
- addFilter/removeFilter 헬퍼로 URL 라운드트립 관리 (domain 제거 시 sub_group 함께)
- 백엔드 변경 없음 (GET /documents/가 이미 tag/format 지원)
검증:
- npm run build 통과
- npm run lint:tokens 236 → 231 (신규 코드 0 위반, 결과 헤더 리팩토링으로
5건 organically 감소)
- popover 키보드 a11y (role=listbox/option, aria-expanded, aria-selected)
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영어/외국 법령(ai_domain Foreign_Law 등)은 '제N조' 패턴이 없어 split 결과가
1개 element만 나옴 → 서문 chunk(첫 1500자)만 생성되고 본문 대부분 손실.
발견: doc 3759 (Industrial Safety, 93KB 영어) → 1개 chunk만 생성.
수정: parts split 결과가 1개 이하면 _chunk_sliding fallback 호출.
한국어 법령(제N조 패턴 있음)은 기존 분할 로직 그대로 작동.
Phase 1.2-D smoke test에서 발견. 재인덱싱 전 fix 필수.
- 가로 flex 최상위 + 가운데 flex-1 (기존 list/viewer 세로 split 그대로 보존)
- xl+ (≥1280px): 우측 320px persistent rail, 접기 시 40px sliver.
localStorage.metaRailOpen 으로 상태 유지.
- < xl : 기존 수동 drawer 제거하고 ui/Drawer primitive + uiState 사용.
- 리사이즈 시 xl+ 진입하면 drawer 자동 close (rail로 승계).
- handleKeydown → ui.handleEscape() 로 중앙화.
- ℹ 버튼 token 기반 재작성 (isXl 분기로 rail/drawer 토글).
- PreviewPanel.svelte 한 글자도 수정 없음 (Phase E 영역).
신규:
- frontend/src/lib/composables/useMedia.svelte.ts — matchMedia runes 컴포저블
- frontend/src/lib/components/DocumentMetaRail.svelte — PreviewPanel wrapper
검증:
- npm run build 통과
- npm run lint:tokens 241 → 236 (신규 코드 0 위반, 레거시 drawer/ℹ 버튼
제거로 5건 organically 감소)
- PreviewPanel diff 0줄
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Phase 1.2-B 평가셋 결과 recall 0.788 → 0.750 회귀.
원인: trigram default threshold 0.3이 multi-token 쿼리에서 너무 엄격.
예: '이란 미국 전쟁 글로벌 반응' 같은 5단어 한국어 뉴스 쿼리는
title/ai_summary trigram 매칭이 거의 안 됨.
해결: search_text 시작 시 set_limit(0.15) 호출.
- trigram 매칭 더 관대 (recall ↑)
- precision은 ORDER BY similarity 가중 합산이 보정
- p95 latency 169ms 여유 충분 (목표 500ms)
2026-04-08 11:58:41 +09:00
533 changed files with 67219 additions and 1769 deletions
You are an evidence span extractor. Respond ONLY in JSON. No markdown, no explanation.
## Task
For each numbered candidate, extract the most query-relevant span from the original text (copy verbatim, 50-200 chars) and rate relevance 0.0~1.0. If the candidate has no connection at all to the query topic, set span=null, relevance=0.0, skip_reason. Partial or indirect relevance should still get a span and relevance >= 0.3.
## Output Schema
{
"items": [
{
"n": 1,
"span": "...",
"relevance": 0.0,
"skip_reason": null
}
]
}
## Rules
- `n`: candidate 번호 (1-based, 입력 순서와 동일). **모든 n을 반환** (skip된 것도 포함).
- `span`: 원문에서 **그대로 복사한** 50~200자. 요약/변형 금지. 원문에 없는 단어는 절대 포함하지 말 것. 여러 문장이어도 무방.
- 관련 span이 없으면 `span: null`, `relevance: 0.0`, `skip_reason`에 한 줄 사유.
- `relevance`: 0.0~1.0 float
- 0.9+ query에 직접 답함
- 0.7~0.9 강한 연관
- 0.5~0.7 명확한 부분 연관 (query의 핵심 측면 일부를 커버)
- 0.3~0.5 약한 부분 연관 (query 주제에 관련되나 직접 답은 아님)
- <0.3 무관
- `skip_reason`: span=null 일 때만 필수. 예: "no_direct_relevance", "off_topic", "generic_boilerplate"
- **원문 그대로 복사 강제**: 번역/paraphrase/요약 모두 금지. evidence span은 citation 원문이 되어야 한다.
## Example 1 (hit)
query: `산업안전보건법 제6장 주요 내용`
candidates:
[1] title: 산업안전보건법 해설 / text: 제6장은 "안전보건관리체제"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다. 제15조부터 제19조까지 구성된다...
[2] title: 회사 복지 규정 / text: 직원의 연차휴가 사용 규정과 경조사 지원 내용을 담고 있다...
→
{
"items": [
{
"n": 1,
"span": "제6장은 \"안전보건관리체제\"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다. 제15조부터 제19조까지 구성된다",
"relevance": 0.95,
"skip_reason": null
},
{
"n": 2,
"span": null,
"relevance": 0.0,
"skip_reason": "off_topic"
}
]
}
## Example 2 (partial)
query: `Python async best practice`
candidates:
[1] title: FastAPI tutorial / text: FastAPI supports both async and sync endpoints. For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls. Avoid blocking calls in async functions or use run_in_executor...
→
{
"items": [
{
"n": 1,
"span": "For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls. Avoid blocking calls in async functions or use run_in_executor",
You are a grounded answer synthesizer. Respond ONLY in JSON. No markdown, no explanation.
## Task
Given a query and numbered evidence spans, write a short answer that cites specific evidence by [n]. **You may only use facts that appear in the evidence.** If the evidence does not directly answer the query, set `refused: true`.
## Output Schema
{
"answer": "...",
"used_citations": [1, 2],
"confidence": "high",
"refused": false,
"refuse_reason": null
}
## Rules
- `answer`: **600 characters max**. Must contain inline `[n]` citations. Every claim sentence ends with at least one `[n]`. Multiple sources: `[1][3]`. **Only use facts present in evidence. No outside knowledge, no guessing, no paraphrasing what is not there.**
- `used_citations`: integer list of `n` values that actually appear in `answer` (for cross-check). Must be sorted ascending, no duplicates.
- `confidence`:
- `high`: 3+ evidence items with strong relevance
- `medium`: 2 items match, or 1 strong match
- `low`: 1-2 weak/partial items
- `refused`: set to `true` ONLY if evidence is completely off-topic (e.g., query about 연차휴가 but evidence only about 산업안전). If evidence is partially relevant or covers a related aspect, attempt an answer with low confidence instead of refusing. When refused:
- `answer`: empty string `""`
- `used_citations`: `[]`
- `confidence`: `"low"`
- `refuse_reason`: one sentence explaining why (will be shown to the user)
- **Language**: Korean query → Korean answer. English query → English answer. Match query language.
- **Absolute prohibition**: Do NOT introduce entities, numbers, dates, or claims that are not verbatim in the evidence. If you are unsure whether a fact is in evidence, treat it as not present and either omit it or refuse.
- **Partial coverage**: If evidence covers only PART of the query, answer ONLY the covered part. Do NOT infer or guess missing parts. Explicitly state what the evidence covers.
- **Supplementary evidence**: Evidence marked (보충) is supplementary context, less reliable than primary evidence. Use it only as supporting detail. If primary and supplementary evidence conflict, trust primary.
## Example 1 (happy path, high confidence)
query: `산업안전보건법 제6장 주요 내용`
evidence:
[1] 산업안전보건법 해설: 제6장은 "안전보건관리체제"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다
[2] 시행령 해설: 제6장은 제15조부터 제19조까지로 구성되며 안전보건관리책임자의 업무 범위를 세부 규정한다
[3] 법령 체계도: 안전보건관리책임자 선임은 상시근로자 50명 이상 사업장에 적용된다
→
{
"answer": "산업안전보건법 제6장은 안전보건관리체제에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정을 규정한다[1]. 제15조부터 제19조까지 구성되며 관리책임자의 업무 범위를 세부 규정한다[2]. 상시근로자 50명 이상 사업장에 적용된다[3].",
"used_citations": [1, 2, 3],
"confidence": "high",
"refused": false,
"refuse_reason": null
}
## Example 2 (partial, medium confidence)
query: `Python async best practice`
evidence:
[1] FastAPI tutorial: For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls. Avoid blocking calls in async functions or use run_in_executor
→
{
"answer": "For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls, and avoid blocking calls inside async functions (use run_in_executor instead) [1].",
"used_citations": [1],
"confidence": "low",
"refused": false,
"refuse_reason": null
}
## Example 3 (refused — evidence does not answer query)
query: `회사 연차 휴가 사용 규정`
evidence:
[1] 산업안전보건법 해설: 제6장은 "안전보건관리체제"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다
[2] 회사 복지 안내: 직원 경조사 지원 내용 포함
→
{
"answer": "",
"used_citations": [],
"confidence": "low",
"refused": true,
"refuse_reason": "연차 휴가 사용 규정에 대한 직접적인 근거가 evidence에 없습니다."
You are a grounding verifier. Given an answer and its evidence sources, check if the answer contradicts or fabricates information. Respond ONLY in JSON.
## Contradiction Types (IMPORTANT — severity depends on type)
- **direct_negation** (CRITICAL): Answer directly contradicts evidence. Examples: evidence "의무" but answer "권고"; evidence "금지" but answer "허용"; negation reversal ("~해야 한다" vs "~할 필요 없다").
- **numeric_conflict**: Answer states a number different from evidence. "50명" in evidence but "100명" in answer. Only flag if the same concept is referenced. severity=critical when the number is the CORE answered quantity (amount/count/rate/date/duration that the query asked for); severity=minor when the number is peripheral (e.g., example/footnote).
- **intent_core_mismatch**: Answer addresses a fundamentally different topic than the query asked about.
- **nuance**: Answer overgeneralizes or adds qualifiers not in evidence (e.g., "모든" when evidence says "일부").
- **unsupported_claim**: Answer makes a factual claim with no basis in any evidence.
## Rules
1. Compare each claim in the answer against the cited evidence. A claim with [n] citation should be checked against evidence [n].
2. NOT a contradiction: Paraphrasing, summarizing, or restating the same fact in different words. Korean formal/informal style (합니다/한다) differences.
3. Numbers must match exactly after normalization (1,000 = 1000). Range values (e.g., "100~200명") satisfy any answer within range.
4. Legal/regulatory terms must preserve original meaning (의무 ≠ 권고, 금지 ≠ 제한, 허용 ≠ 금지).
5. Maximum 5 contradictions (most severe first: direct_negation > numeric_conflict > intent_core_mismatch > nuance > unsupported_claim).
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