feat(presegment): PR3 테스트 — 알람·dedupe·override 검증·재개·무회귀 19건

tests/test_presegment_pr3.py: alerts no-op(env 미설정, 프로세스당 1회 로그)/
synochat·ntfy 포맷/실패 무raise(webhook 전부 fake — 실호출 0), HOLD 알람
발화+alerted_at 7일 dedupe, validate_override_boundaries(정상/dict형/중첩/
캡초과/커버리지 부족/범위 밖/TODO 잔존/공백 경고), leaf_spans 원문 재구성,
units_override 가 tier 판정(plan_summarize_units) 우회하고 map-reduce 재개,
잘못된 override(캡 초과·source_len 불일치)=재-HOLD+알람+LLM 콜 0,
override 없는 소형(단일콜)·whole(HOLD+알람) 문서 무회귀.

기존 test_summarize_units 26 + test_deep_summary_mapreduce 등 인접 100건
pass 유지 (test_pipeline_hold 1건 실패는 main 기존 결함 — 본 PR 무관).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

Caddyfile

@@ -19,6 +19,14 @@ http://document.hyungi.net {
         Referrer-Policy strict-origin-when-cross-origin
         -Server
     }
+
+    # 2노드 이관(2026-07-02): 업로드 100MB 한도 집행을 edge(home-caddy)에서 DS 내부로 재홈.
+    # 인그레스가 DSM 리버스 프록시(한도 GUI 미노출)로 바뀌어도 413 단일 소스 유지.
+    # config.yaml upload.max_bytes(100000000)와 정합.
+    request_body {
+        max_size 100MB
+    }
+
     encode {
         gzip
         match {

app/ai/client.py

@@ -290,23 +290,43 @@ class AIClient:
         return response.json()["embedding"]
 
     async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
-        """TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
+        """리랭커 호출 — ai.models.rerank.protocol 로 백엔드 분기 (2노드 이관 2026-07-02).
 
-        TEI POST /rerank API:
+        공통 반환 계약: [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순)
+
+        "tei" (기본, 무회귀) — TEI POST /rerank:
             request:  {"query": str, "texts": [str, ...]}
             response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
+        "llamacpp" — llama.cpp POST /v1/rerank (bge-reranker GGUF, 맥미니 :8807):
+            request:  {"model": str, "query": str, "documents": [str, ...]}
+            response: {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...]}
+            → normalize_llamacpp_rerank 로 TEI 형태 정규화.
 
+        미지원 protocol = ValueError (명시 실패 — silent fallback 금지).
         timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
         호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
         """
+        protocol = getattr(self.ai.rerank, "protocol", "tei") or "tei"
         timeout = float(self.ai.rerank.timeout) if self.ai.rerank.timeout else 5.0
-        response = await self._http.post(
-            self.ai.rerank.endpoint,
-            json={"query": query, "texts": texts},
-            timeout=timeout,
-        )
-        response.raise_for_status()
-        return response.json()
+        if protocol == "tei":
+            response = await self._http.post(
+                self.ai.rerank.endpoint,
+                json={"query": query, "texts": texts},
+                timeout=timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return response.json()
+        if protocol == "llamacpp":
+            from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+            response = await self._http.post(
+                self.ai.rerank.endpoint,
+                json={"model": self.ai.rerank.model, "query": query, "documents": texts},
+                timeout=timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return normalize_llamacpp_rerank(response.json())
+        raise ValueError(f"unknown rerank protocol: {protocol}")
 
     async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
         """OpenAI 호환 API 호출 (R6: 무동의 클라우드 폴백 제거).

app/ai/rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""rerank 백엔드 응답 정규화 — 2노드 이관 (2026-07-02, main-server-retirement-1 P1-4).
+
+TEI(/rerank)와 llama.cpp(/v1/rerank)는 요청/응답 스키마가 다르다.
+소비자(rerank_service)는 TEI 형태 [{"index": int, "score": float}]를 기대하므로
+llama.cpp 응답을 여기서 정규화한다. 순수 함수(stdlib only) — 단위 테스트 대상.
+"""
+
+
+def normalize_llamacpp_rerank(payload: dict) -> list[dict]:
+    """llama.cpp /v1/rerank 응답을 TEI 형태로 정규화.
+
+    입력:  {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...], ...}
+    반환:  [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순 — TEI '정렬됨' 계약 유지)
+
+    index/relevance_score 가 없는 항목은 버린다 (소비자 측 idx/sc None 가드와 동일 방어).
+    """
+    results = payload.get("results") or []
+    normalized = [
+        {"index": r["index"], "score": float(r["relevance_score"])}
+        for r in results
+        if r.get("index") is not None and r.get("relevance_score") is not None
+    ]
+    normalized.sort(key=lambda r: -r["score"])
+    return normalized

app/api/queue_overview.py

@@ -37,8 +37,8 @@ class CurrentItem(BaseModel):
 
 
 class MachineCard(BaseModel):
-    """머신 카드 — stage 귀속 합산 + 완료 실적(summarize 는 풀 분리) + state."""
-    key: Literal["gpu", "macmini", "macbook"]
+    """머신 카드 — stage 귀속 합산 + 완료 실적 + state (나스/맥미니 2노드)."""
+    key: Literal["nas", "macmini"]
     label: str
     state: Literal["active", "deferred", "idle"]
     stages: list[str]
@@ -59,20 +59,6 @@ class SummarizeEta(BaseModel):
     eta_minutes: int | None
 
 
-class MachineDone(BaseModel):
-    """머신 1대의 summarize 완료 실적 (분담 표시용)."""
-    done_1h: int
-    done_today: int
-
-
-class SummarizeByMachine(BaseModel):
-    """summarize 풀의 머신별 완료 실적 분담 — 보드 레인의 '맥미니 vs 맥북'
-    오프로드 가시화용. rows_to_summarize_split 이 이미 계산하던 값의 노출
-    (ds-board-merged A-1, 신규 수집 SQL 0)."""
-    macmini: MachineDone
-    macbook: MachineDone
-
-
 class TrendBucket(BaseModel):
     """summarize 24h 추이 버킷 — hour 는 KST "HH:00" 라벨."""
     hour: str
@@ -122,7 +108,6 @@ class QueueOverviewResponse(BaseModel):
     machines: list[MachineCard]
     stages: list[StageRow]
     summarize_eta: SummarizeEta
-    summarize_by_machine: SummarizeByMachine
     trend_24h: list[TrendBucket]
     totals: Totals
     background_jobs: list[BackgroundJobItem] = []

app/core/config.py

@@ -35,6 +35,12 @@ class AIModelConfig(BaseModel):
     # OpenAI 호환 분기(mlx)만 적용 — Anthropic 분기는 미적용(별 범위).
     repetition_penalty: float | None = None
     top_k: int | None = None
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): rerank 백엔드 프로토콜 판별자.
+    # "tei" = TEI POST /rerank {"query","texts"} → [{"index","score"}] (기본, 무회귀)
+    # "llamacpp" = llama.cpp POST /v1/rerank {"model","query","documents"}
+    #              → {"results":[{"index","relevance_score"}]} (맥미니 :8807)
+    # 미지원 값 = client.rerank 가 ValueError (silent fallback 금지). rerank 블록 외 무시.
+    protocol: str = "tei"
 
 
 class DeepSummaryBacklogConfig(BaseModel):
@@ -145,6 +151,12 @@ class Settings(BaseModel):
     # STT (faster-whisper, §3)
     stt_endpoint: str = "http://stt-service:3300"
 
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): GPU CUDA 서비스(Surya OCR / faster-whisper) 폐기 대응 명시 게이트.
+    # false = 해당 경로 명시 비활성 — OCR 은 _call_ocr 이 경고 로그 후 None(기존 soft-fail 의미론),
+    # STT 는 터미널 skip + extract_meta 기록. silent 저품질 fallback 아님 (로그/메타로 가시).
+    ocr_enabled: bool = True
+    stt_enabled: bool = True
+
     # §3 file_watcher: Roon 음원 경로 (prefix match 로 skip).
     # 빈 문자열이면 skip 없음. 예: "/documents/PKM/../Music/roon-library" 또는
     # NFS 경유 별도 마운트된 Roon 라이브러리.
@@ -224,6 +236,8 @@ def load_settings() -> Settings:
     kordoc_endpoint = os.getenv("KORDOC_ENDPOINT", "http://kordoc-service:3100")
     ocr_endpoint = os.getenv("OCR_ENDPOINT", "http://ocr-service:3200")
     stt_endpoint = os.getenv("STT_ENDPOINT", "http://stt-service:3300")
+    ocr_enabled = os.getenv("OCR_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
+    stt_enabled = os.getenv("STT_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
     roon_library_path = os.getenv("ROON_LIBRARY_PATH", "")
 
     # ADDITIONAL_WATCH_TARGETS — 쉼표 구분 (공백 제거)
@@ -343,6 +357,8 @@ def load_settings() -> Settings:
         kordoc_endpoint=kordoc_endpoint,
         ocr_endpoint=ocr_endpoint,
         stt_endpoint=stt_endpoint,
+        ocr_enabled=ocr_enabled,
+        stt_enabled=stt_enabled,
         roon_library_path=roon_library_path,
         additional_watch_targets=additional_watch_targets,
         taxonomy=taxonomy,

app/services/alerts.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""운영 알람 webhook (presegment PR3 — HOLD 유인 전환 게이트).
+
+deep_summary HOLD(awaiting_split) 처럼 "사람이 개입해야 풀리는" 상태를 웹훅으로 발화한다.
+환경변수:
+  ALERT_WEBHOOK_URL  — 미설정 = no-op (프로세스당 1회 INFO 로그만).
+  ALERT_WEBHOOK_KIND — 'synochat' | 'ntfy' (기본 synochat).
+    synochat: Synology Chat incoming webhook — POST form `payload={"text": "..."}`.
+    ntfy:     POST body=message. 제목은 query param(?title=) — HTTP 헤더는 latin-1
+              한정이라 한글 제목이 깨진다 (ntfy 는 query param title 을 공식 지원).
+
+불변식: 알람은 절대 raise 하지 않는다 — 실패는 WARNING 로그만. 알람이 워커를
+죽이면 본전(요약 파이프라인)이 무너진다. 호출부는 반환값(bool)에 의존하지 말 것.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import os
+
+import httpx
+
+from core.utils import setup_logger
+
+logger = setup_logger("alerts")
+
+ALERT_TIMEOUT_SECONDS = 5.0
+
+# 프로세스당 1회만 "미설정 no-op" 로그 — 매 HOLD 마다 로그 오염 방지.
+_noop_logged = False
+
+
+async def send_alert(title: str, message: str) -> bool:
+    """webhook 으로 알람 1건 발화. 성공 True / no-op·실패 False. 절대 raise 금지."""
+    global _noop_logged
+    url = (os.getenv("ALERT_WEBHOOK_URL") or "").strip()
+    if not url:
+        if not _noop_logged:
+            logger.info("ALERT_WEBHOOK_URL 미설정 — 알람 no-op (이 로그는 프로세스당 1회)")
+            _noop_logged = True
+        return False
+
+    kind = (os.getenv("ALERT_WEBHOOK_KIND") or "synochat").strip().lower()
+    if kind not in ("synochat", "ntfy"):
+        logger.warning(f"ALERT_WEBHOOK_KIND={kind!r} 미지원 — synochat 으로 폴백")
+        kind = "synochat"
+
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=ALERT_TIMEOUT_SECONDS) as client:
+            if kind == "ntfy":
+                resp = await client.post(
+                    url,
+                    params={"title": title},
+                    content=message.encode("utf-8"),
+                )
+            else:  # synochat
+                text = f"{title}\n{message}" if title else message
+                resp = await client.post(
+                    url,
+                    data={"payload": json.dumps({"text": text}, ensure_ascii=False)},
+                )
+        if resp.status_code >= 400:
+            logger.warning(
+                f"알람 webhook({kind}) HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:200]}"
+            )
+            return False
+        return True
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001 — 알람 실패가 워커를 죽이면 안 됨
+        logger.warning(f"알람 webhook({kind}) 발화 실패: {exc}")
+        return False

app/services/queue_overview.py

@@ -3,19 +3,16 @@
 GET /api/queue/overview 의 집계 로직. 모든 수치는 기존 processing_queue /
 documents 컬럼에서 라이브 계산 — 신규 테이블/마이그레이션 0 (HARD 제약).
 
-구조: SQL 수집부(build_overview 내부 5쿼리)와 판정부(순수 함수)를 분리.
+구조: SQL 수집부(build_overview 내부 4쿼리)와 판정부(순수 함수)를 분리.
 판정부(rows_to_* / build_machines / build_summarize_eta / build_trend /
 build_totals / compute_eta_minutes)는 DB 없이 단위테스트 가능.
 
-귀속 규칙 (단일 진실):
-- stage→machine 정적 맵: gpu = extract/embed/chunk/markdown/preview/thumbnail/
-  fulltext/stt · macmini = classify/summarize · macbook = deep_summary
-  (단, settings.ai.deep 부재 시 deep_summary 도 macmini 귀속).
-- summarize 는 풀(pool): pending/processing/failed 는 macmini 귀속이되, 완료
-  실적(done_*)은 documents.ai_model_version 조인으로 분리 — 'qwen-macbook'
-  이면 macbook 실적, 아니면 macmini 실적.
-- deferred_pending(payload.deferred_until 미래)은 macbook 카드 귀속
-  (보류 = 맥북 불가 신호).
+귀속 규칙 (단일 진실 — 2026-07-02 컷오버 후 나스+맥미니 2노드):
+- stage→machine 정적 맵: nas = extract/embed/chunk/markdown/preview/thumbnail/
+  fulltext/stt (DS 본체 Docker — 임베딩·리랭크 모델 콜은 맥미니로 나감) ·
+  macmini = classify/summarize/deep_summary (단일 생성 LLM 허브).
+- deferred_pending(payload.deferred_until 미래)은 LLM 백오프 신호 —
+  summarize/deep_summary 소속인 macmini 카드 귀속.
 """
 
 from datetime import datetime, timedelta
@@ -25,42 +22,33 @@ from zoneinfo import ZoneInfo
 from sqlalchemy import bindparam, text
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
-from core.config import settings
-
 KST = ZoneInfo("Asia/Seoul")
 
-# 내부 판별용 alias — 응답에 raw 모델명 노출 금지, 머신 label 만 노출.
-_MACBOOK_MODEL_ALIAS = "qwen-macbook"
-
 # stage→machine 정적 맵 재료 (선언 순서 = 카드 stages 표시 순서)
-_GPU_STAGES = (
+_NAS_STAGES = (
     "extract", "embed", "chunk", "markdown",
     "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt",
 )
-_MACMINI_STAGES = ("classify", "summarize")
-_MACBOOK_STAGES = ("deep_summary",)
-_STAGE_ORDER = _GPU_STAGES + _MACMINI_STAGES + _MACBOOK_STAGES
+_MACMINI_STAGES = ("classify", "summarize", "deep_summary")
+_STAGE_ORDER = _NAS_STAGES + _MACMINI_STAGES
 
-_MACHINE_KEYS = ("gpu", "macmini", "macbook")
+_MACHINE_KEYS = ("nas", "macmini")
 _MACHINE_LABELS = {
-    "gpu": "GPU 서버",
+    "nas": "나스",
     "macmini": "맥미니",
-    "macbook": "맥북 M5 Max",
 }
 
 # 머신 카드당 current 표시 상한
 _CURRENT_LIMIT = 2
 
 
-def stage_machine_map(deep_enabled: bool) -> dict[str, str]:
-    """stage → machine key 맵. deep 슬롯 부재 시 deep_summary 는 macmini 귀속."""
+def stage_machine_map() -> dict[str, str]:
+    """stage → machine key 맵 (정적 — 나스/맥미니 2노드)."""
     mapping: dict[str, str] = {}
-    for s in _GPU_STAGES:
-        mapping[s] = "gpu"
+    for s in _NAS_STAGES:
+        mapping[s] = "nas"
     for s in _MACMINI_STAGES:
         mapping[s] = "macmini"
-    for s in _MACBOOK_STAGES:
-        mapping[s] = "macbook" if deep_enabled else "macmini"
     return mapping
 
 
@@ -90,23 +78,6 @@ def rows_to_stage_stats(rows) -> dict[str, dict]:
     return stats
 
 
-def rows_to_summarize_split(rows) -> dict[str, dict]:
-    """summarize 완료 실적 분리 쿼리 행 → {"macbook"|"macmini": {done_*}}.
-
-    is_macbook = documents.ai_model_version 이 'qwen-macbook' 인지 (내부 판별 전용).
-    """
-    split = {
-        "macbook": {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0},
-        "macmini": {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0},
-    }
-    for row in rows:
-        key = "macbook" if row[0] else "macmini"
-        split[key]["done_1h"] += int(row[1] or 0)
-        split[key]["done_today"] += int(row[2] or 0)
-        split[key]["done_15m"] += int(row[3] or 0)
-    return split
-
-
 def display_title(row: dict) -> str:
     """표시용 제목 — title > original_filename > file_path basename > 문서 id."""
     if row.get("title"):
@@ -120,13 +91,10 @@ def display_title(row: dict) -> str:
 
 def build_machines(
     stage_stats: dict[str, dict],
-    summarize_split: dict[str, dict],
     current_rows: list[dict],
-    *,
-    deep_enabled: bool,
 ) -> list[dict]:
-    """머신 카드 3장 (gpu / macmini / macbook) 구성 — 귀속 규칙의 판정부."""
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled)
+    """머신 카드 2장 (nas / macmini) 구성 — 귀속 규칙의 판정부."""
+    smap = stage_machine_map()
 
     def g(stage: str, field: str) -> int:
         return stage_stats.get(stage, {}).get(field, 0)
@@ -149,29 +117,23 @@ def build_machines(
         pending = sum(g(s, "pending") for s in stages)
         processing = sum(g(s, "processing") for s in stages)
         failed = sum(g(s, "failed") for s in stages)
+        done_1h = sum(g(s, "done_1h") for s in stages)
+        done_today = sum(g(s, "done_today") for s in stages)
+        done_15m = sum(g(s, "done_15m") for s in stages)
 
-        # 완료 실적: summarize 는 풀이라 stage 합산에서 제외하고 split 로 귀속
-        done_1h = sum(g(s, "done_1h") for s in stages if s != "summarize")
-        done_today = sum(g(s, "done_today") for s in stages if s != "summarize")
-        done_15m = sum(g(s, "done_15m") for s in stages if s != "summarize")
-        if key in summarize_split:
-            done_1h += summarize_split[key]["done_1h"]
-            done_today += summarize_split[key]["done_today"]
-            done_15m += summarize_split[key]["done_15m"]
-
-        # 보류 백오프 = 맥북 불가 신호 → macbook 카드 귀속 (deep 슬롯 유무 무관)
+        # 보류 백오프 = LLM 불가 신호 → LLM stage 소속인 macmini 카드 귀속
         deferred_pending = (
             g("summarize", "deferred_pending") + g("deep_summary", "deferred_pending")
-            if key == "macbook" else 0
+            if key == "macmini" else 0
         )
 
         # state 판정 — 우선순위: 가동 > 보류 > 대기 (사용자 피드백 2026-06-11).
         # 일하고 있으면(처리 중 또는 최근 15분 완료) 백오프 잔여가 있어도 "가동" —
         # 보류 건수는 카드의 deferred_pending 라인이 따로 보여준다. "보류" 칩은
-        # 실제로 일이 멈춰 있고 백오프만 쌓인 상태(sleep/불가 지속)에서만.
+        # 실제로 일이 멈춰 있고 백오프만 쌓인 상태(LLM 허브 불가 지속)에서만.
         if processing > 0 or done_15m > 0:
             state = "active"
-        elif key == "macbook" and deferred_pending > 0:
+        elif deferred_pending > 0:
             state = "deferred"
         else:
             state = "idle"
@@ -213,16 +175,6 @@ def build_summarize_eta(stage_stats: dict[str, dict]) -> dict:
     }
 
 
-def build_summarize_by_machine(summarize_split: dict[str, dict]) -> dict:
-    """summarize 머신별 완료 실적 분담 (macmini vs macbook) — 보드 레인의
-    오프로드 가시화용. rows_to_summarize_split 이 이미 만든 값을 응답 형태로
-    투영(done_1h/done_today 만, done_15m 은 내부 state 판정 전용이라 제외)."""
-    def m(key: str) -> dict:
-        s = summarize_split.get(key, {})
-        return {"done_1h": int(s.get("done_1h", 0)), "done_today": int(s.get("done_today", 0))}
-    return {"macmini": m("macmini"), "macbook": m("macbook")}
-
-
 def build_trend(
     inflow_buckets: dict[str, int],
     done_buckets: dict[str, int],
@@ -287,28 +239,23 @@ def build_totals(stage_stats: dict[str, dict]) -> dict:
 
 def compose_overview(
     stage_stats: dict[str, dict],
-    summarize_split: dict[str, dict],
     inflow_buckets: dict[str, int],
     done_buckets: dict[str, int],
     current_rows: list[dict],
     *,
-    deep_enabled: bool,
     now_kst: datetime,
 ) -> dict:
     """수집된 통계 → 응답 dict (계약 shape). 순수 함수 — DB 불요."""
     return {
-        "machines": build_machines(
-            stage_stats, summarize_split, current_rows, deep_enabled=deep_enabled
-        ),
+        "machines": build_machines(stage_stats, current_rows),
         "stages": build_stages(stage_stats),
         "summarize_eta": build_summarize_eta(stage_stats),
-        "summarize_by_machine": build_summarize_by_machine(summarize_split),
         "trend_24h": build_trend(inflow_buckets, done_buckets, now_kst),
         "totals": build_totals(stage_stats),
     }
 
 
-# ─── SQL 수집부 (총 5쿼리) ────────────────────────────────────────────────────
+# ─── SQL 수집부 (총 4쿼리) ────────────────────────────────────────────────────
 
 # 1) stage×status 집계 + 시간창 완료/유입 + 보류 (1방)
 _STAGE_STATS_SQL = """
@@ -333,23 +280,7 @@ _STAGE_STATS_SQL = """
     GROUP BY stage
 """
 
-# 2) summarize 풀 완료 실적 분리 (documents.ai_model_version 조인, 1방)
-#    스캔 하한 = 오늘 0시(KST)와 1h 전 중 더 이른 시각 (자정 직후 1h 창 보전).
-_SUMMARIZE_SPLIT_SQL = """
-    SELECT
-        COALESCE(d.ai_model_version = :macbook_alias, false)                 AS is_macbook,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > NOW() - INTERVAL '1 hour')   AS done_1h,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > :kst_midnight)               AS done_today,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE q.completed_at > NOW() - INTERVAL '15 minutes') AS done_15m
-    FROM processing_queue q
-    JOIN documents d ON d.id = q.document_id
-    WHERE q.stage = 'summarize'
-      AND q.status = 'completed'
-      AND q.completed_at > LEAST(:kst_midnight, NOW() - INTERVAL '1 hour')
-    GROUP BY 1
-"""
-
-# 3/4) summarize 24h 추이 — KST 시간 버킷 (inflow/done 각 1방)
+# 2/3) summarize 24h 추이 — KST 시간 버킷 (inflow/done 각 1방)
 _TREND_INFLOW_SQL = """
     SELECT to_char(date_trunc('hour', created_at AT TIME ZONE 'Asia/Seoul'),
                    'YYYY-MM-DD HH24:00')                                     AS bucket,
@@ -371,7 +302,7 @@ _TREND_DONE_SQL = """
     GROUP BY 1
 """
 
-# 5) processing 행 + 표시용 제목 재료 (1방 — 머신별 2건 슬라이스는 판정부에서)
+# 4) processing 행 + 표시용 제목 재료 (1방 — 머신별 2건 슬라이스는 판정부에서)
 _CURRENT_SQL = """
     SELECT q.stage, q.document_id, d.title, d.original_filename, d.file_path
     FROM processing_queue q
@@ -383,20 +314,13 @@ _CURRENT_SQL = """
 
 
 async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
-    """5쿼리 수집 → compose_overview 판정 → 응답 dict."""
+    """4쿼리 수집 → compose_overview 판정 → 응답 dict."""
     now_kst = datetime.now(KST)
     kst_midnight = now_kst.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
-    deep_enabled = settings.ai is not None and settings.ai.deep is not None
 
     stage_rows = (
         await session.execute(text(_STAGE_STATS_SQL), {"kst_midnight": kst_midnight})
     ).all()
-    split_rows = (
-        await session.execute(
-            text(_SUMMARIZE_SPLIT_SQL),
-            {"kst_midnight": kst_midnight, "macbook_alias": _MACBOOK_MODEL_ALIAS},
-        )
-    ).all()
     inflow_rows = (await session.execute(text(_TREND_INFLOW_SQL))).all()
     done_rows = (await session.execute(text(_TREND_DONE_SQL))).all()
     current_result = (await session.execute(text(_CURRENT_SQL))).all()
@@ -414,11 +338,9 @@ async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
 
     result = compose_overview(
         rows_to_stage_stats(stage_rows),
-        rows_to_summarize_split(split_rows),
         {row[0]: int(row[1]) for row in inflow_rows},
         {row[0]: int(row[1]) for row in done_rows},
         current_rows,
-        deep_enabled=deep_enabled,
         now_kst=now_kst,
     )
     # 큐 밖 관리 스크립트(백필 등) = background_jobs (migration 357). 테이블 부재 시 graceful([]).
@@ -426,13 +348,13 @@ async def build_overview(session: AsyncSession) -> dict:
     return result
 
 
-# kind -> 처리 머신 (보드 머신 카드 귀속용). 미상 kind = gpu(오케스트레이션 호스트).
+# kind -> 처리 머신 (보드 머신 카드 귀속용). 미상 kind = nas(오케스트레이션 호스트).
 _BG_JOB_MACHINE = {
     "global_digest": "macmini",
     "morning_briefing": "macmini",
     "section_summary": "macmini",
-    "hier_backfill": "gpu",
-    "hier_redecompose": "gpu",
+    "hier_backfill": "nas",
+    "hier_redecompose": "nas",
 }
 
 
@@ -466,7 +388,7 @@ async def _fetch_background_jobs(session: AsyncSession) -> list[dict]:
             "processed": int(r["processed"] or 0), "total": r["total"],
             "elapsed_sec": int(r["elapsed_sec"] or 0), "stale": bool(r["stale"]),
             "error": r["error"],
-            "machine": _BG_JOB_MACHINE.get(r["kind"], "gpu"),
+            "machine": _BG_JOB_MACHINE.get(r["kind"], "nas"),
         }
         for r in rows
     ]

app/services/search/rerank_service.py

@@ -17,6 +17,7 @@ snippet 생성:
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+import os
 import re
 from typing import TYPE_CHECKING
 
@@ -33,8 +34,11 @@ logger = setup_logger("rerank")
 # 동시 rerank 호출 제한 (GPU saturation 방지)
 RERANK_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(2)
 
-# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap)
-MAX_RERANK_INPUT = 200
+# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap).
+# 2노드 이관(2026-07-02): env MAX_RERANK_INPUT 로 조정 가능 — 맥미니 llama.cpp 리랭크는
+# 후보 수에 선형(NAS발 실측 50=0.60s / 100=0.95s / 200=1.89s)이라 NAS 배포는 50 권장.
+# 기본 200 = 현행(GPU TEI) 무회귀.
+MAX_RERANK_INPUT = int(os.getenv("MAX_RERANK_INPUT", "200"))
 MAX_CHUNKS_PER_DOC = 2
 
 # Soft timeout (초)

app/services/summarize_units.py

@@ -66,6 +66,9 @@ class SummarizeUnit:
     text: str = ""
     est_tokens: int = 0
     over_cap: bool = False  # 단독 섹션이 CAP 초과 (hybrid 시 클로드 대상)
+    # PR3: 이 유닛을 구성한 leaf 의 서수(extract_leaves 순서) — export CLI 가
+    # leaf_spans 와 결합해 유닛 (start,end) 스팬을 계산한다. 페이로드 미기록.
+    leaf_indexes: list[int] = field(default_factory=list)
 
 
 @dataclass
@@ -92,20 +95,22 @@ def greedy_pack(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> list[Summarize
     units: list[SummarizeUnit] = []
     cur_titles: list[str | None] = []
     cur_texts: list[str] = []
+    cur_indexes: list[int] = []
     cur_tokens = 0
 
     def _flush() -> None:
-        nonlocal cur_titles, cur_texts, cur_tokens
+        nonlocal cur_titles, cur_texts, cur_indexes, cur_tokens
         if cur_texts:
             units.append(SummarizeUnit(
                 index=len(units),
                 section_titles=cur_titles,
                 text="\n\n".join(cur_texts),
                 est_tokens=cur_tokens,
+                leaf_indexes=cur_indexes,
             ))
-            cur_titles, cur_texts, cur_tokens = [], [], 0
+            cur_titles, cur_texts, cur_indexes, cur_tokens = [], [], [], 0
 
-    for leaf in leaves:
+    for li, leaf in enumerate(leaves):
         t = estimate_tokens(leaf.text)
         if t > cap:
             _flush()
@@ -115,12 +120,14 @@ def greedy_pack(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> list[Summarize
                 text=leaf.text,
                 est_tokens=t,
                 over_cap=True,
+                leaf_indexes=[li],
             ))
             continue
         if cur_tokens + t > cap:
             _flush()
         cur_titles.append(leaf.section_title)
         cur_texts.append(leaf.text)
+        cur_indexes.append(li)
         cur_tokens += t
     _flush()
     return units
@@ -222,3 +229,186 @@ def build_reduce_units_block(
         block = block[: max(1, int(budget_tokens / KO_TOK_PER_CHAR))]
         truncated = True
     return block, truncated
+
+
+# ─── PR3 — 유인 분할(units_override) 경계 순수함수 (worker + attended CLI 공용) ───
+#
+# HOLD(hybrid/whole) 문서를 사람이(유인 클로드 세션) 분할한 경계
+# [(start, end, title)] 로 재개하는 경로. 오프셋 = 소스 텍스트의 Python 문자
+# (code point) 인덱스 — export 가 덤프한 파일과 apply/워커의 슬라이스가 같은
+# 기준을 공유해야 한다 (builder 의 char_start 는 UTF-16 단위라 여기서 미사용).
+
+OVERRIDE_MIN_COVERAGE_PCT = 90.0  # apply 게이트 — 전체 본문의 90%+ 커버 필수
+OVERRIDE_GAP_WARN_CHARS = 1_000   # 이보다 큰 공백 구간은 경고로 노출
+
+
+@dataclass
+class OverrideCheck:
+    """validate_override_boundaries 결과 — ok=False 면 errors 에 사유."""
+    ok: bool
+    errors: list[str] = field(default_factory=list)
+    warnings: list[str] = field(default_factory=list)
+    coverage_pct: float = 0.0
+    # 정규화된 (start, end, title) — units_from_boundaries 입력으로 그대로 사용
+    boundaries: list[tuple[int, int, str | None]] = field(default_factory=list)
+    unit_tokens: list[int] = field(default_factory=list)
+
+
+def choose_override_source(
+    md_content: str | None, extracted_text: str | None
+) -> tuple[str, str]:
+    """units_override 오프셋 기준 텍스트 선택 — (source_name, text).
+
+    canonical markdown(md_content) 우선, 부재/공백 시 extracted_text 폴백.
+    export CLI · apply CLI · 워커 재개가 반드시 같은 규칙을 공유해야
+    (start,end) 오프셋이 일치한다. 선택 결과는 units_override.source 에 박제.
+    """
+    if md_content and md_content.strip():
+        return "md_content", md_content
+    return "extracted_text", extracted_text or ""
+
+
+def _normalize_boundary(entry, idx: int, errors: list[str]) -> tuple[int, int, str | None] | None:
+    """boundaries 1건 정규화 — [start,end,title?] 배열 또는 {start,end,title} 객체.
+
+    export 템플릿의 초과 스팬은 "todo" 키를 달고 나온다 — 미해결(todo 잔존) 상태로
+    apply 하면 여기서 에러 (사람이 CAP 이하 경계로 분할을 완성해야 통과).
+    """
+    if isinstance(entry, dict):
+        if entry.get("todo"):
+            errors.append(
+                f"유닛 {idx}: TODO 미해결 — 초과 스팬을 CAP 이하 경계들로 분할한 뒤 todo 키를 제거해야 함"
+            )
+            return None
+        start, end, title = entry.get("start"), entry.get("end"), entry.get("title")
+    elif isinstance(entry, (list, tuple)) and 2 <= len(entry) <= 3:
+        start, end = entry[0], entry[1]
+        title = entry[2] if len(entry) == 3 else None
+    else:
+        errors.append(f"유닛 {idx}: 형식 오류 — [start, end, title] 또는 {{start, end, title}} 여야 함")
+        return None
+    if (
+        isinstance(start, bool) or isinstance(end, bool)
+        or not isinstance(start, int) or not isinstance(end, int)
+    ):
+        errors.append(f"유닛 {idx}: start/end 는 정수여야 함 (start={start!r}, end={end!r})")
+        return None
+    if title is not None and not isinstance(title, str):
+        title = str(title)
+    return start, end, title
+
+
+def validate_override_boundaries(
+    text: str,
+    raw_boundaries,
+    *,
+    cap: int = CAP_TOKENS,
+    min_coverage_pct: float = OVERRIDE_MIN_COVERAGE_PCT,
+    gap_warn_chars: int = OVERRIDE_GAP_WARN_CHARS,
+) -> OverrideCheck:
+    """units_override 경계 검증 — 단조증가·비중첩·본문 범위 내·커버리지·유닛별 캡.
+
+    apply CLI = 기본 게이트(cap=CAP_TOKENS, coverage>=90%).
+    워커 방어 = cap 슬랙(CAP*1.1)·coverage 0 으로 완화 호출 — 잘못된 override 가
+    900s 콜을 재생산하는 것만 차단하고, 품질 게이트는 apply 시점에 이미 통과했다고 본다.
+    """
+    errors: list[str] = []
+    warnings: list[str] = []
+
+    if not isinstance(raw_boundaries, (list, tuple)) or not raw_boundaries:
+        return OverrideCheck(ok=False, errors=["boundaries 가 비어있거나 리스트가 아님"])
+
+    normalized: list[tuple[int, int, str | None]] = []
+    for i, entry in enumerate(raw_boundaries):
+        norm = _normalize_boundary(entry, i, errors)
+        if norm is not None:
+            normalized.append(norm)
+    if errors:
+        return OverrideCheck(ok=False, errors=errors, warnings=warnings)
+
+    n = len(text)
+    prev_end = None
+    unit_tokens: list[int] = []
+    covered = 0
+    for i, (start, end, title) in enumerate(normalized):
+        label = f"유닛 {i}" + (f" ({title})" if title else "")
+        if start < 0 or end > n:
+            errors.append(f"{label}: 본문 범위 밖 — [{start}, {end}) vs len={n}")
+            continue
+        if start >= end:
+            errors.append(f"{label}: start >= end ([{start}, {end}))")
+            continue
+        if prev_end is not None and start < prev_end:
+            errors.append(f"{label}: 직전 유닛과 중첩/역순 — start={start} < 직전 end={prev_end}")
+        if prev_end is not None and start - prev_end > gap_warn_chars:
+            warnings.append(f"{label} 앞 공백 구간 {start - prev_end:,}자 ([{prev_end}, {start})) — 의도 확인")
+        est = estimate_tokens(text[start:end])
+        unit_tokens.append(est)
+        if est > cap:
+            errors.append(f"{label}: 추정 {est:,} tok > cap {cap:,} — 이 스팬을 더 분할해야 함")
+        covered += end - start
+        prev_end = max(prev_end or 0, end)
+
+    if not errors:
+        head_gap = normalized[0][0]
+        tail_gap = n - normalized[-1][1]
+        if head_gap > gap_warn_chars:
+            warnings.append(f"문서 선두 공백 구간 {head_gap:,}자 ([0, {normalized[0][0]})) — 의도 확인")
+        if tail_gap > gap_warn_chars:
+            warnings.append(f"문서 말미 공백 구간 {tail_gap:,}자 ([{normalized[-1][1]}, {n})) — 의도 확인")
+
+    coverage_pct = round(covered * 100.0 / n, 2) if n else 0.0
+    if not errors and coverage_pct < min_coverage_pct:
+        errors.append(
+            f"커버리지 {coverage_pct}% < {min_coverage_pct}% — 경계가 본문 대부분을 덮어야 함"
+        )
+
+    return OverrideCheck(
+        ok=not errors,
+        errors=errors,
+        warnings=warnings,
+        coverage_pct=coverage_pct,
+        boundaries=normalized if not errors else [],
+        unit_tokens=unit_tokens,
+    )
+
+
+def units_from_boundaries(
+    text: str, boundaries: list[tuple[int, int, str | None]]
+) -> list[SummarizeUnit]:
+    """정규화·검증 통과한 (start,end,title) 리스트 → SummarizeUnit 리스트.
+
+    유닛 index = 경계 서수 — boundaries 는 payload 에 박제되므로 attempt 간 안정
+    (map_results 멱등 재개 키와 정합).
+    """
+    units: list[SummarizeUnit] = []
+    for i, (start, end, title) in enumerate(boundaries):
+        seg = text[start:end]
+        units.append(SummarizeUnit(
+            index=i,
+            section_titles=[title],
+            text=seg,
+            est_tokens=estimate_tokens(seg),
+        ))
+    return units
+
+
+def leaf_spans(text: str, leaves: list[HierNode]) -> list[tuple[int, int]]:
+    """extract_leaves 결과 leaf 들의 원문 (start,end) 문자 스팬.
+
+    _segment 가 원문을 연속 파티션(빈 preamble 만 폐기)으로 자르므로, 커서 순차
+    탐색이 항상 정확한 위치를 찾는다 (동일 본문 반복이 있어도 순서가 앞선 leaf 가
+    앞 오프셋을 가져간다).
+    """
+    spans: list[tuple[int, int]] = []
+    cursor = 0
+    for leaf in leaves:
+        pos = text.find(leaf.text, cursor)
+        if pos < 0:
+            # 이론상 불가(연속 파티션) — 방어적으로 전체 재탐색
+            pos = text.find(leaf.text)
+            if pos < 0:
+                raise ValueError(f"leaf 본문을 원문에서 찾지 못함 (title={leaf.section_title!r})")
+        spans.append((pos, pos + len(leaf.text)))
+        cursor = pos + len(leaf.text)
+    return spans

app/workers/deep_summary_worker.py

@@ -14,7 +14,7 @@ import asyncio
 import json
 import os
 import time
-from datetime import datetime, timezone
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
 
 from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError
 from sqlalchemy import desc, select
@@ -29,15 +29,19 @@ from core.utils import setup_logger
 from models.document import Document
 from models.queue import ProcessingQueue, StageDeferred
 from policy.prompt_render import render_26b, policy_version as compute_policy_version
+from services.alerts import send_alert
 from services.document_telemetry import record_analyze_event
 from services.search.llm_gate import Priority, acquire_mlx_gate
 from services.summarize_units import (
     CAP_TOKENS,
     UnitPlan,
     build_reduce_units_block,
+    choose_override_source,
     estimate_tokens,
     plan_summarize_units,
     render_map_slice,
+    units_from_boundaries,
+    validate_override_boundaries,
 )
 
 logger = setup_logger("deep_summary_worker")
@@ -45,9 +49,16 @@ logger = setup_logger("deep_summary_worker")
 DEEP_SUMMARY_TASK = "p3c_deep_summary"
 # presegment PR2 (plan ds-presegment-mapreduce-2) — 거대문서 map-reduce
 REDUCE_TASK = "p3c_deep_summary_reduce"
-# HYBRID/TIER2(클로드 유인 분할 필요) HOLD 재확인 간격. PR3(알람·경계 주입) 전까지는
-# 이 간격으로 재계획만 반복한다 — attempts 미소모(StageDeferred)라 영구 failed 없음.
+# HYBRID/TIER2(클로드 유인 분할 필요) HOLD 재확인 간격 — attempts 미소모(StageDeferred)라
+# 영구 failed 없음. PR3: HOLD 시 웹훅 알람 + units_override 주입 시 즉시 재개.
 HOLD_RETRY_MINUTES = int(os.getenv("DEEP_SUMMARY_HOLD_RETRY_MINUTES", "1440"))
+# HOLD 알람 dedupe — payload.presegment.alerted_at 이 이 일수 이내면 재발화 억제
+# (매 24h 재보류마다 재알람 방지). apply CLI 가 override 기록 시 alerted_at 을 지워
+# 다음 이벤트(예: override 거부)는 신선하게 발화된다.
+ALERT_DEDUPE_DAYS = 7
+# units_override 방어 캡 슬랙 — apply 게이트(CAP)보다 10% 여유. 초과 유닛은 실패
+# 대신 재-HOLD + 알람 (잘못된 override 가 900s 콜을 재생산하는 것 차단).
+OVERRIDE_CAP_SLACK = 1.1
 # reduce 프롬프트 오버헤드가 비정상적으로 커도 유닛 블록 예산은 이 밑으로 안 내려감(방어).
 REDUCE_BUDGET_FLOOR_TOKENS = 1_000
 
@@ -111,6 +122,17 @@ async def process(
 
     envelope = EscalationEnvelope.from_json(json.dumps(envelope_raw))
 
+    # ─── presegment PR3 — units_override 재개 경로 (유인 분할 경계 주입) ───
+    # apply CLI(scripts/presegment_attended.py) 가 payload.presegment.units_override 를
+    # 기록한 문서는 tier 재판정·HOLD 없이 그 경계로 유닛을 구성해 기존 PR2
+    # map-reduce 경로를 그대로 탄다. override 없는 문서는 아래 기존 경로와 바이트 동일.
+    if (payload.get("presegment") or {}).get("units_override"):
+        await _process_units_override(
+            doc, queue_row, envelope, subject_domain, session,
+            defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
+        )
+        return
+
     # ─── presegment PR2 게이트 (plan ds-presegment-mapreduce-2) ───
     # TRIGGER(25K tok) 이하 = 아래 기존 단일콜 경로 그대로(무회귀). 초과 시 3-way:
     #   auto(over%==0)   → 로컬 map-reduce (유닛별 26B → reduce)
@@ -123,7 +145,9 @@ async def process(
         # units 빈 auto 는 이론상 불가(비어있지 않은 텍스트 = leaf >= 1)지만, 빈 reduce
         # 단일콜(환각 위험)로 흐르지 않게 방어적으로 HOLD 로 보낸다.
         if unit_plan.tier != "auto" or not unit_plan.units:
-            await _hold_awaiting_split(session, queue_row, unit_plan, document_id)
+            await _hold_awaiting_split(
+                session, queue_row, unit_plan, document_id, doc_title=doc.title
+            )
         await _process_map_reduce(
             doc, queue_row, envelope, subject_domain, unit_plan, session,
             defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
@@ -250,43 +274,196 @@ async def process(
     )
 
 
+def _hold_alert_due(preseg: dict, now: datetime) -> bool:
+    """HOLD 알람 dedupe — alerted_at 이 없거나 ALERT_DEDUPE_DAYS 초과 시에만 발화."""
+    ts = preseg.get("alerted_at")
+    if not ts:
+        return True
+    try:
+        prev = datetime.fromisoformat(str(ts))
+    except ValueError:
+        return True  # 깨진 타임스탬프 = 기록 신뢰 불가 → 발화하고 재기록
+    if prev.tzinfo is None:
+        prev = prev.replace(tzinfo=timezone.utc)
+    return (now - prev) >= timedelta(days=ALERT_DEDUPE_DAYS)
+
+
 async def _hold_awaiting_split(
-    session: AsyncSession, queue_row: ProcessingQueue, plan: UnitPlan, document_id: int
+    session: AsyncSession,
+    queue_row: ProcessingQueue,
+    plan: UnitPlan,
+    document_id: int,
+    doc_title: str | None = None,
 ) -> None:
     """HYBRID/TIER2 — 클로드 유인 분할 대기(HOLD). 맥미니 미전송, StageDeferred 보류.
 
     payload.presegment.awaiting_split 마킹을 먼저 commit — StageDeferred 핸들러
     (queue_consumer)는 새 세션에서 행을 다시 읽어 deferred_until 만 병합하므로 유실 없음.
-    알람(ntfy)·클로드 경계 주입은 PR3 — 그 전까지는 HOLD_RETRY_MINUTES 간격 재계획만 반복.
+    PR3: 유인 전환 게이트 웹훅 알람 발화(alerted_at dedupe — 매 24h 재보류마다 재알람 방지).
     무인 자동 cloud 호출 금지 룰 준수(클로드 경로는 항상 유인 게이트).
     """
     payload = dict(queue_row.payload or {})
     preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
+    now = datetime.now(timezone.utc)
+    alert_due = _hold_alert_due(preseg, now)
+    oversized = [
+        (u.section_titles[0] if u.section_titles else None)
+        for u in plan.units if u.over_cap
+    ][:20]
     preseg.update({
         "awaiting_split": True,
         "tier": plan.tier,
         "over_pct": plan.over_pct,
         "total_est_tokens": plan.total_est_tokens,
         "units": len(plan.units),
-        # 클로드가 분할해야 할 초과 섹션 표본 (PR3 알람 본문용)
-        "oversized_sections": [
-            (u.section_titles[0] if u.section_titles else None)
-            for u in plan.units if u.over_cap
-        ][:20],
+        # 클로드가 분할해야 할 초과 섹션 표본 (알람 본문 + export CLI 안내용)
+        "oversized_sections": oversized,
     })
+    if alert_due:
+        preseg["alerted_at"] = now.isoformat()
     payload["presegment"] = preseg
     queue_row.payload = payload  # 재할당 = JSONB 변경 감지
     await session.commit()
     logger.info(
         f"[deep] id={document_id} awaiting_split tier={plan.tier} over_pct={plan.over_pct} "
         f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens} units={len(plan.units)} "
-        f"→ HOLD ({HOLD_RETRY_MINUTES}분 후 재확인, 클로드 분할=PR3 유인)"
+        f"→ HOLD ({HOLD_RETRY_MINUTES}분 후 재확인, alert={'발화' if alert_due else 'dedupe'})"
     )
+    if alert_due:
+        # commit 이후 발화 — 알람이 5s 행에 걸려도 payload 마킹은 이미 영속.
+        resume_at = now + timedelta(minutes=HOLD_RETRY_MINUTES)
+        top3 = ", ".join(t for t in oversized[:3] if t) or "(제목 없음)"
+        await send_alert(
+            f"[DS] deep_summary HOLD — doc {document_id} 유인 분할 필요",
+            (
+                f"문서: {doc_title or '(제목 없음)'} (id={document_id})\n"
+                f"tier={plan.tier} / over%={plan.over_pct} / "
+                f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens:,} / units={len(plan.units)}\n"
+                f"초과 섹션(상위 3): {top3}\n"
+                f"재개 예정(UTC): {resume_at.isoformat(timespec='minutes')}\n"
+                f"유인 분할: scripts/presegment_attended.py export --doc {document_id}"
+            ),
+        )
     raise StageDeferred(
         f"awaiting_split:{plan.tier}", retry_after_minutes=HOLD_RETRY_MINUTES
     )
 
 
+async def _rehold_bad_override(
+    session: AsyncSession, queue_row: ProcessingQueue, doc: Document, reason: str
+) -> None:
+    """잘못된 units_override — 실패 대신 재-HOLD + 알람 (900s 콜 재생산 차단).
+
+    units_override 는 payload 에 보존(사람이 원인 조사) + override_rejected 사유 기록.
+    apply CLI 가 alerted_at 을 지워두므로 첫 거부는 즉시 발화되고, 이후 24h 재보류
+    루프는 ALERT_DEDUPE_DAYS dedupe 로 억제된다.
+    """
+    document_id = doc.id
+    payload = dict(queue_row.payload or {})
+    preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
+    now = datetime.now(timezone.utc)
+    alert_due = _hold_alert_due(preseg, now)
+    preseg.update({
+        "awaiting_split": True,
+        "override_rejected": reason,
+        "override_rejected_at": now.isoformat(),
+    })
+    if alert_due:
+        preseg["alerted_at"] = now.isoformat()
+    payload["presegment"] = preseg
+    queue_row.payload = payload  # 재할당 = JSONB 변경 감지
+    await session.commit()
+    logger.warning(f"[deep] id={document_id} units_override 거부 → 재-HOLD: {reason}")
+    if alert_due:
+        resume_at = now + timedelta(minutes=HOLD_RETRY_MINUTES)
+        await send_alert(
+            f"[DS] deep_summary 유인 분할 경계 거부 — doc {document_id}",
+            (
+                f"문서: {doc.title or '(제목 없음)'} (id={document_id})\n"
+                f"사유: {reason}\n"
+                f"재개 예정(UTC): {resume_at.isoformat(timespec='minutes')}\n"
+                f"수정: scripts/presegment_attended.py export --doc {document_id} "
+                f"→ apply --doc {document_id} --boundaries FILE"
+            ),
+        )
+    raise StageDeferred(
+        f"override_rejected:{reason[:80]}", retry_after_minutes=HOLD_RETRY_MINUTES
+    )
+
+
+async def _process_units_override(
+    doc: Document,
+    queue_row: ProcessingQueue,
+    envelope: EscalationEnvelope,
+    subject_domain: str,
+    session: AsyncSession,
+    *,
+    defer_on_deep_unavailable: bool,
+) -> None:
+    """PR3 — apply CLI 가 기록한 유인 분할 경계로 map-reduce 재개.
+
+    경계 = units_override.source 텍스트의 (start, end) 문자 오프셋. 방어 검증
+    (source_len 일치·단조·비중첩·범위·유닛 캡*1.1) 실패 시 재-HOLD + 알람 —
+    apply 이후 본문이 재생성됐거나 수기 주입이 깨진 경우 900s 콜로 흐르지 않는다.
+    통과 시 기존 PR2 _process_map_reduce 를 그대로 탄다(맵 결과 유닛 단위 commit·
+    reduce·ai_detail_summary 기록 — 유닛 index 는 payload 박제 경계 서수라 안정).
+    """
+    document_id = doc.id
+    preseg = dict((queue_row.payload or {}).get("presegment") or {})
+    override = preseg.get("units_override")
+    if isinstance(override, (list, tuple)):
+        # 수기 주입 호환 — bare [(start,end,title)] 리스트도 허용
+        override = {"boundaries": list(override)}
+    if not isinstance(override, dict):
+        await _rehold_bad_override(
+            session, queue_row, doc, f"units_override 형식 오류 (type={type(override).__name__})"
+        )
+
+    source = override.get("source")
+    if source is None:
+        source, text_src = choose_override_source(doc.md_content, doc.extracted_text)
+    elif source in ("md_content", "extracted_text"):
+        text_src = (doc.md_content if source == "md_content" else doc.extracted_text) or ""
+    else:
+        await _rehold_bad_override(
+            session, queue_row, doc, f"units_override.source={source!r} 미지원"
+        )
+
+    expected_len = override.get("source_len")
+    if expected_len is not None and expected_len != len(text_src):
+        await _rehold_bad_override(
+            session, queue_row, doc,
+            f"source_len 불일치 — override={expected_len:,} vs 현재 {source}={len(text_src):,}"
+            " (본문 재생성됨 — export 부터 재실행)",
+        )
+
+    check = validate_override_boundaries(
+        text_src,
+        override.get("boundaries") or [],
+        cap=int(CAP_TOKENS * OVERRIDE_CAP_SLACK),
+        min_coverage_pct=0.0,  # 커버리지 품질 게이트는 apply CLI 가 이미 통과시킴
+    )
+    if not check.ok:
+        await _rehold_bad_override(session, queue_row, doc, "; ".join(check.errors[:5]))
+
+    units = units_from_boundaries(text_src, check.boundaries)
+    plan = UnitPlan(
+        mode="map_reduce",
+        tier="override",
+        total_est_tokens=estimate_tokens(text_src),
+        over_pct=float(preseg.get("over_pct") or 0.0),
+        units=units,
+    )
+    logger.info(
+        f"[deep] id={document_id} units_override 재개 — source={source} units={len(units)} "
+        f"coverage={check.coverage_pct}% max_unit_tokens={max(check.unit_tokens, default=0)}"
+    )
+    await _process_map_reduce(
+        doc, queue_row, envelope, subject_domain, plan, session,
+        defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
+    )
+
+
 async def _call_26b(
     client: AIClient, prompt: str, *, defer_on_deep_unavailable: bool, document_id: int
 ):

app/workers/extract_worker.py

@@ -110,6 +110,11 @@ def _get_pdf_page_count(
 
 async def _call_ocr(file_path: Path, is_image: bool, max_pages: int = 200) -> str | None:
     """OCR 서비스 호출 — 타임아웃 페이지 수 비례"""
+    if not settings.ocr_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU Surya 폐기 — 명시 비활성. None 반환 = 기존 soft-fail
+        # 의미론(호출자가 ocr_attempted/skip_reason 메타 기록). 스캔 문서는 비전 배치 경로 별도.
+        logger.warning("[ocr] OCR_ENABLED=false — skip (스캔·이미지 추출은 비전 배치 경로)")
+        return None
     container_path = f"/documents/{file_path.relative_to(Path(settings.nas_mount_path))}"
     timeout = 60 if is_image else min(600, max(120, max_pages * 3))
     try:

app/workers/stt_worker.py

@@ -42,6 +42,14 @@ async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
         logger.warning(f"[stt] id={document_id} file_path 없음 — skip")
         return
 
+    if not settings.stt_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU stt-service 폐기 — 명시 비활성. silent 금지:
+        # 경고 로그 + extract_meta 터미널 기록 (재시도 안 함, 상태 가시).
+        doc.extract_meta = {**(doc.extract_meta or {}), "stt_skip_reason": "disabled", "stt_terminal": True}
+        await session.commit()
+        logger.warning(f"[stt] id={document_id} STT_ENABLED=false — 터미널 skip (전사 없음)")
+        return
+
     # NAS 마운트 경로로 절대화 (services/stt 컨테이너도 동일 경로에 bind mount)
     container_path = str(Path(settings.nas_mount_path) / doc.file_path)
 

config.yaml

@@ -60,6 +60,9 @@ ai:
     rerank:
       endpoint: "http://reranker:80/rerank"
       model: "bge-reranker-v2-m3"
+      # 2노드 이관: "tei"(GPU TEI /rerank, 기본) | "llamacpp"(맥미니 llama.cpp,
+      # 예: endpoint http://100.76.254.116:8807/v1/rerank). 미지원 값 = 기동 시 ValueError.
+      protocol: "tei"
 
     # Phase 3.5a answerability classifier. 2026-05-14 GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 로 swap.
     # classifier_service 가 hasattr 체크로 optional 이므로 이 섹션 제거 시 classifier gate 는 자동 skip (score-only).

frontend/src/lib/components/ProcessingFlowBoard.svelte

@@ -1,6 +1,7 @@
 <script lang="ts">
-  // 처리 머신 보드 v3 — 통합안 (plan ds-board-merged: C2 머신레인 + C3 번다운/정직ETA).
-  //   · 머신 3레인(GPU/맥미니/맥북) = "누가 일하나" + 요약 오프로드(맥북 합류) 가시화
+  // 처리 머신 보드 v4 — 2026-07-02 컷오버 후 2노드 (나스+맥미니).
+  //   · 머신 2레인(나스/맥미니) = "누가 일하나" — 나스=DS 본체 Docker(추출/마크다운/
+  //     청크·임베딩 등), 맥미니=단일 생성 LLM 허브(분류/요약/심층분석 + bge-m3/리랭크)
   //   · 지배 백로그 번다운 패널 = "언제 끝나나" + 유입 차감한 정직 ETA(summarize_eta)
   //   · 신선도 '갱신 N초 전' + stale 경고 / 실패 드로어·상세 패널은 v2 자산 재사용.
   // 데이터 = GET /api/queue/overview (60s 폴링 store) + GET /api/queue/failed (드로어).
@@ -193,7 +194,7 @@
   const machineByKey = $derived(
     new Map<FlowMachine, MachineOverview>(overview.machines.map((m) => [m.key as FlowMachine, m])),
   );
-  const LANE_ORDER: FlowMachine[] = ['gpu', 'macmini', 'macbook'];
+  const LANE_ORDER: FlowMachine[] = ['nas', 'macmini'];
   const lanes = $derived(
     LANE_ORDER.map((key) => ({
       key,
@@ -203,13 +204,6 @@
     })),
   );
 
-  // 요약 오프로드 분담 — 맥미니 vs 맥북 (A-1 summarize_by_machine)
-  const split = $derived(overview.summarize_by_machine);
-  const splitTotal1h = $derived(Math.max(1, split.macmini.done_1h + split.macbook.done_1h));
-  const macbookSharePct = $derived(Math.round((split.macbook.done_1h / splitTotal1h) * 100));
-  // 맥북이 요약을 실제로 가져가는 중인가 (합류 표식 게이트)
-  const offloadActive = $derived(split.macbook.done_1h > 0);
-
   // ─── 백그라운드 작업 (큐 밖 스크립트 backfill) — processing_queue 사각지대 노출 ───
   const bgJobs = $derived(overview.background_jobs ?? []);
   const runningBg = $derived(bgJobs.filter((j) => j.state === 'running'));
@@ -266,7 +260,7 @@
         : `갱신 ${Math.round(ageSec / 60)}분 전`,
   );
 
-  // ─── 24h 번다운 (C3) — 요약 유입 vs 소화 + 맥북 합류 변곡점 마커 ───
+  // ─── 24h 번다운 (C3) — 요약 유입 vs 소화 ───
   const burn = $derived.by(() => {
     const t = overview.trend_24h;
     if (!t || t.length === 0) return null;
@@ -279,20 +273,12 @@
       t.map((b, i) => `${(i * step).toFixed(1)},${y(sel(b))}`).join(' ');
     const doneLine = line((b) => b.done);
     const area = `0,${h} ${doneLine} ${w.toFixed(1)},${h}`;
-    // 합류 변곡점 = done 최대 버킷 (맥북 야간 drain 합류 추정)
-    let mi = 0;
-    t.forEach((b, i) => {
-      if (b.done > t[mi].done) mi = i;
-    });
     return {
       w,
       h,
       area,
       doneLine,
       inflowLine: line((b) => b.inflow),
-      markX: (mi * step).toFixed(1),
-      markHour: t[mi].hour,
-      markDone: t[mi].done,
       peak: max,
     };
   });
@@ -332,7 +318,7 @@
     </span>
   </div>
 
-  <!-- 머신 레인 (누가 일하나 + 요약 오프로드) -->
+  <!-- 머신 레인 (누가 일하나) -->
   <div class="grid gap-2 mb-3">
     {#each lanes as lane (lane.key)}
       <div class="bg-surface border border-default rounded-card px-3.5 py-2.5">
@@ -342,11 +328,8 @@
           <span class="text-[10px] text-faint font-mono">{lane.meta.model}</span>
           <span class="text-[11px] text-dim tabular-nums ml-1">{formatRate(lane.card?.done_1h ?? 0)}/h</span>
           {#each bgForMachine(lane.key) as j (j.id)}<span class="text-[10px] font-semibold text-success tabular-nums ml-1">생성 중: {j.label ?? j.kind}{#if j.total} {j.processed}/{j.total}{/if}</span>{/each}
-          {#if lane.key === 'macbook' && (lane.card?.deferred_pending ?? 0) > 0}
-            <span class="text-[10px] font-semibold text-warning tabular-nums">보류 {lane.card?.deferred_pending}</span>
-          {/if}
-          {#if lane.card?.state === 'deferred'}
-            <span class="text-[9px] text-warning">잠듦 — 요약은 맥미니로 복귀</span>
+          {#if (lane.card?.deferred_pending ?? 0) > 0}
+            <span class="text-[10px] font-semibold text-warning tabular-nums" title="LLM 백오프 — 자동 재개 대기">보류 {lane.card?.deferred_pending}</span>
           {/if}
         </div>
         <div class="flex items-stretch gap-1.5 flex-wrap">
@@ -368,26 +351,8 @@
               </div>
               <div class="text-sm font-extrabold tabular-nums leading-tight text-text">{n.pending.toLocaleString()}<span class="text-[9px] text-faint font-normal ml-0.5">대기</span></div>
               <div class="text-[9px] text-dim tabular-nums whitespace-nowrap">{formatRate(n.done1h)}/h · 오늘 {n.doneToday.toLocaleString()}</div>
-              {#if n.def.key === 'summarize'}
-                <div class="mt-1 h-1 w-full rounded-full overflow-hidden flex" title="맥미니 {split.macmini.done_1h}/h · 맥북 {split.macbook.done_1h}/h">
-                  <span class="block h-full mtag-macmini-bar" style="width:{100 - macbookSharePct}%"></span>
-                  <span class="block h-full mtag-macbook-bar" style="width:{macbookSharePct}%"></span>
-                </div>
-                <div class="text-[9px] text-faint tabular-nums whitespace-nowrap mt-0.5">맥미니 {split.macmini.done_1h} · 맥북 {split.macbook.done_1h}/h</div>
-              {/if}
             </button>
           {/each}
-          {#if lane.key === 'macbook' && offloadActive}
-            <button
-              class="text-left rounded-lg border border-dashed border-warning/50 px-2.5 py-1.5 cursor-pointer hover:bg-surface-hover min-w-[96px]"
-              onclick={() => toggleNode('summarize')}
-              title="맥북이 요약을 맥미니에서 가져와 처리 중"
-            >
-              <div class="flex items-center gap-1 text-[11px] font-semibold text-text whitespace-nowrap">요약 합류 <span class="text-[8px] font-bold text-warning">OFFLOAD</span></div>
-              <div class="text-sm font-extrabold tabular-nums leading-tight text-text">{split.macbook.done_1h}<span class="text-[9px] text-faint font-normal ml-0.5">/h</span></div>
-              <div class="text-[9px] text-dim tabular-nums whitespace-nowrap">요약의 {macbookSharePct}% 담당</div>
-            </button>
-          {/if}
         </div>
       </div>
     {/each}
@@ -399,15 +364,11 @@
       <div class="flex items-center gap-2 mb-2">
         <span class="text-[11px] font-bold text-text">요약 백로그 24시간</span>
         <span class="text-[9px] text-faint">유입(회색) vs 소화(녹색)</span>
-        {#if offloadActive}<span class="text-[9px] text-warning ml-auto">맥북 합류 {burn.markHour} — 소화 급증</span>{/if}
       </div>
       <svg viewBox="0 0 {burn.w} {burn.h}" class="block w-full" style="height:64px" preserveAspectRatio="none" role="img" aria-label="요약 백로그 24시간 번다운">
         <polygon points={burn.area} fill="currentColor" class="text-success" opacity="0.12" />
         <polyline points={burn.inflowLine} fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.2" class="text-faint" />
         <polyline points={burn.doneLine} fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.6" class="text-success" />
-        {#if offloadActive}
-          <line x1={burn.markX} y1="0" x2={burn.markX} y2={burn.h} stroke="currentColor" stroke-width="1" stroke-dasharray="2 2" class="text-warning" opacity="0.7" />
-        {/if}
       </svg>
       <div class="flex flex-wrap gap-x-4 gap-y-1 mt-2 pt-2 border-t border-default text-[10px] text-dim tabular-nums">
         {#each mainNodes.filter((n) => n.pending > 0 && n.def.key !== 'summarize') as n (n.def.key)}
@@ -558,13 +519,9 @@
 </div>
 
 <style>
-  /* 머신 색 — 디자인 토큰 외 3색 (gpu 청/macmini 보라/macbook 황) — 이 컴포넌트 한정 */
-  .mtag-gpu { background: #e7eef6; color: #3b6ea5; }
+  /* 머신 색 — 디자인 토큰 외 2색 (nas 청/macmini 보라) — 이 컴포넌트 한정 */
+  .mtag-nas { background: #e7eef6; color: #3b6ea5; }
   .mtag-macmini { background: #efe9f7; color: #8a5fbf; }
-  .mtag-macbook { background: #f7eedd; color: #b07a10; }
-  /* 요약 오프로드 분담 막대 채움 (맥미니 보라 / 맥북 황) */
-  .mtag-macmini-bar { background: #8a5fbf; }
-  .mtag-macbook-bar { background: #b07a10; }
   .node-sel { outline: 2px solid #3b6ea5; outline-offset: 1px; }
   .detail-frame { border-color: #3b6ea5; }
   .detail-head { background: #e7eef6; }

frontend/src/lib/components/QueueDrawer.svelte

@@ -1,6 +1,6 @@
 <script lang="ts">
   // 처리 현황 드로어 (안6 라이트) — 전 페이지 상태 스트립 클릭 시 우측에서 열림.
-  // 머신 미니카드 3 + ETA 한 줄 + 실패 합계 + 홈 링크 축약본. 상세는 홈 보드가 담당.
+  // 머신 미니카드 2(나스/맥미니) + ETA 한 줄 + 실패 합계 + 홈 링크 축약본. 상세는 홈 보드가 담당.
   // 데이터 = queueOverview store 공유 (60s 폴링, 실패 시 null → 안내문으로 degrade).
   // 열림 상태는 uiState 단일 drawer slot('queue') — 사이드바 드로어와 동시 오픈 차단.
   import { X } from 'lucide-svelte';
@@ -51,7 +51,7 @@
 
       <div class="p-4 space-y-3">
         {#if data}
-          <!-- 머신 미니카드 3 -->
+          <!-- 머신 미니카드 (나스/맥미니) -->
           {#each data.machines as m (m.key)}
             <div class="bg-surface border border-default rounded-lg px-3.5 py-2.5">
               <div class="flex items-center justify-between gap-2">

frontend/src/lib/types/queue.ts

@@ -5,7 +5,7 @@
  * 필드 변경 시 양쪽 동시 수정 필수.
  */
 
-export type MachineKey = 'gpu' | 'macmini' | 'macbook';
+export type MachineKey = 'nas' | 'macmini';
 
 /** 머신 상태 — active(가동) / deferred(보류) / idle(대기) */
 export type MachineState = 'active' | 'deferred' | 'idle';
@@ -29,7 +29,7 @@ export interface MachineOverview {
   /** 최근 1시간 완료 건수 (처리율 N/h 표기) */
   done_1h: number;
   done_today: number;
-  /** 보류 건수 — 맥북 sleep 등으로 자동 재개 대기 중 */
+  /** 보류 건수 — LLM 허브 백오프 등으로 자동 재개 대기 중 */
   deferred_pending: number;
   current: MachineCurrentItem[];
 }
@@ -50,12 +50,6 @@ export interface TrendPoint {
   done: number;
 }
 
-/** summarize 머신별 완료 실적 분담 (오프로드 가시화 — ds-board-merged A-1) */
-export interface SummarizeByMachine {
-  macmini: { done_1h: number; done_today: number };
-  macbook: { done_1h: number; done_today: number };
-}
-
 export interface QueueTotals {
   pending: number;
   processing: number;
@@ -93,7 +87,6 @@ export interface BackgroundJob {
 export interface QueueOverview {
   machines: MachineOverview[];
   summarize_eta: SummarizeEta;
-  summarize_by_machine: SummarizeByMachine;
   trend_24h: TrendPoint[];
   stages: QueueStageRow[];
   totals: QueueTotals;

frontend/src/lib/utils/queueDisplay.ts

@@ -62,7 +62,7 @@ export function formatAgeSec(sec: number): string {
  * ★ 모델/엔진 교체 시 이 블록 1곳만 수정 (예: 맥미니 모델 스왑).
  */
 
-export type FlowMachine = 'gpu' | 'macmini' | 'macbook';
+export type FlowMachine = 'nas' | 'macmini';
 
 export interface FlowNodeDef {
   key: string;
@@ -79,26 +79,25 @@ export interface FlowNodeDef {
 
 /** 메인 흐름 (문서 진행 순서). 뉴스 등 소스별 스킵 경로는 그림에 안 그림 — 단순화 한계. */
 export const FLOW_NODES: FlowNodeDef[] = [
-  { key: 'extract', label: '추출', stages: ['extract'], machine: 'gpu', engine: 'Surya OCR', sub: 'ocr-service' },
-  { key: 'markdown', label: '마크다운', stages: ['markdown'], machine: 'gpu', engine: 'Marker', sub: 'marker-service' },
+  { key: 'extract', label: '추출', stages: ['extract'], machine: 'nas', engine: 'kordoc', sub: 'kordoc' },
+  { key: 'markdown', label: '마크다운', stages: ['markdown'], machine: 'nas', engine: 'Marker', sub: 'marker-service' },
   { key: 'classify', label: '분류', stages: ['classify'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'classify + triage' },
   { key: 'summarize', label: '요약', stages: ['summarize'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'summarize' },
-  { key: 'chunkembed', label: '청크 · 임베딩', stages: ['chunk', 'embed'], machine: 'gpu', engine: 'TEI bge-m3', sub: 'text-embeddings-inference' },
-  { key: 'deep', label: '심층분석', stages: ['deep_summary'], machine: 'macbook', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'deep_summary' },
+  { key: 'chunkembed', label: '청크 · 임베딩', stages: ['chunk', 'embed'], machine: 'nas', engine: 'bge-m3 (맥미니 콜)', sub: 'embed worker' },
+  { key: 'deep', label: '심층분석', stages: ['deep_summary'], machine: 'macmini', engine: 'Qwen3.6-27B', sub: 'deep_summary' },
 ];
 
 /** 보조 노드 — 메인 흐름 밖 (활동 있을 때만 보조 라인에 표시) */
 export const AUX_NODES: FlowNodeDef[] = [
-  { key: 'fulltext', label: '전문 수집', stages: ['fulltext'], machine: 'gpu', engine: 'Playwright', sub: 'playwright-fetcher' },
-  { key: 'stt', label: '전사', stages: ['stt'], machine: 'gpu', engine: 'Whisper', sub: 'stt-service' },
-  { key: 'util', label: '미리보기 · 썸네일', stages: ['preview', 'thumbnail'], machine: 'gpu', engine: '유틸', sub: 'ffmpeg' },
+  { key: 'fulltext', label: '전문 수집', stages: ['fulltext'], machine: 'nas', engine: 'Playwright', sub: 'playwright-fetcher' },
+  { key: 'stt', label: '전사', stages: ['stt'], machine: 'nas', engine: 'Whisper', sub: 'stt-service' },
+  { key: 'util', label: '미리보기 · 썸네일', stages: ['preview', 'thumbnail'], machine: 'nas', engine: '유틸', sub: 'ffmpeg' },
 ];
 
-/** 머신 스트립 메타 — 모델 표기 단일 지점 */
+/** 머신 스트립 메타 — 모델 표기 단일 지점 (2026-07-02 컷오버: 나스+맥미니 2노드) */
 export const MACHINE_META: Record<FlowMachine, { label: string; model: string }> = {
-  gpu: { label: 'GPU 서버', model: '특화 엔진' },
-  macmini: { label: '맥미니', model: 'Qwen3.6-27B-6bit · 24/7' },
-  macbook: { label: '맥북 M5 Max', model: 'Qwen3.6-27B · 야간 drain' },
+  nas: { label: '나스', model: 'DS 본체 Docker · 특화 엔진' },
+  macmini: { label: '맥미니', model: 'Qwen3.6-27B-6bit · bge-m3 · 24/7' },
 };
 
 /** 흐름 보드 단계 라벨 (드로어/상세 행 표기) */

frontend/src/routes/+layout.svelte

@@ -72,7 +72,7 @@
   // 처리 현황 스트립 (안6 라이트) — 60s 폴링 store 공유. fetch 실패/401 시
   // store 가 null → 스트립 자체를 숨김 (silent 비차단, 로그인 페이지 동일).
   let queue = $derived($queueOverview);
-  let queueMacbook = $derived(queue?.machines?.find((m) => m.key === 'macbook') ?? null);
+  let queueMacmini = $derived(queue?.machines?.find((m) => m.key === 'macmini') ?? null);
   function toggleQueueDrawer() {
     if (ui.isDrawerOpen('queue')) ui.closeDrawer();
     else ui.openDrawer('queue');
@@ -189,8 +189,8 @@
           </span>
           <span class="tabular-nums shrink-0">대기 <strong class="text-text">{queue.totals.pending.toLocaleString()}</strong></span>
           <span class="tabular-nums shrink-0 {queue.totals.failed > 0 ? 'text-error font-semibold' : ''}">실패 <strong class={queue.totals.failed > 0 ? '' : 'text-text'}>{queue.totals.failed.toLocaleString()}</strong></span>
-          {#if queueMacbook}
-            <span class="text-[10px] font-bold rounded-full px-2 py-0.5 shrink-0 {machineChipClass(queueMacbook.state)}">맥북 {MACHINE_STATE_LABEL[queueMacbook.state]}</span>
+          {#if queueMacmini}
+            <span class="text-[10px] font-bold rounded-full px-2 py-0.5 shrink-0 {machineChipClass(queueMacmini.state)}">맥미니 {MACHINE_STATE_LABEL[queueMacmini.state]}</span>
           {/if}
           <span class="ml-auto flex items-center gap-0.5 text-faint shrink-0">자세히 <ChevronDown size={11} /></span>
         </button>

scripts/presegment_attended.py

@@ -0,0 +1,456 @@
+"""presegment PR3 — HOLD 거대문서 유인 분할 CLI (plan ds-presegment-mapreduce-2).
+
+deep_summary 워커가 HOLD(payload.presegment.awaiting_split=true) 로 보류한
+hybrid/whole tier 거대문서를, 사람이(유인 클로드 세션) 경계를 완성해 재개시키는 도구.
+
+사용법 (fastapi 컨테이너 안에서 실행):
+  docker compose exec fastapi python /app/scripts/presegment_attended.py list
+  docker compose exec fastapi python /app/scripts/presegment_attended.py export --doc 44443 --out /app/logs/preseg_44443
+  docker compose exec fastapi python /app/scripts/presegment_attended.py apply --doc 44443 --boundaries /app/logs/preseg_44443/boundaries_template.json --dry-run
+  docker compose exec fastapi python /app/scripts/presegment_attended.py apply --doc 44443 --boundaries /app/logs/preseg_44443/boundaries_template.json
+
+워크플로우:
+  1. list   — awaiting_split 문서 확인.
+  2. export — 문서 통계·hier 개요·자동 pack 유닛 제안·초과 섹션 본문 덤프·boundaries
+              템플릿 JSON 생성. 유인 클로드 세션은 이 파일들만 읽고 TODO 스팬을
+              CAP 이하 경계들로 분할해 템플릿을 완성한다.
+  3. apply  — 완성된 boundaries 검증(단조·비중첩·범위·커버리지 90%+·유닛 캡) 후
+              payload.presegment.units_override 기록 + awaiting_split 해제 +
+              deferred_until 제거(즉시 재개). 워커가 다음 사이클에 map-reduce 재개.
+
+stdout 규약: 사람이 읽는 요약 행 + '{' 로 시작하는 기계 파싱용 JSON 라인(1건 1라인).
+사람용 행은 절대 '{' 로 시작하지 않는다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+import os
+import re
+import sys
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent / "app"))
+
+from sqlalchemy import text as sql_text  # noqa: E402
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine  # noqa: E402
+
+from services.hier_decomp.builder import build_hier_tree  # noqa: E402
+from services.summarize_units import (  # noqa: E402
+    CAP_TOKENS,
+    OVERRIDE_MIN_COVERAGE_PCT,
+    TRIGGER_TOKENS,
+    choose_override_source,
+    estimate_tokens,
+    extract_leaves,
+    leaf_spans,
+    plan_summarize_units,
+    validate_override_boundaries,
+)
+
+# 초과 섹션 본문 덤프 분할 단위 (유인 세션 컨텍스트 보호)
+DUMP_CHUNK_CHARS = 200_000
+
+
+def _jsonl(obj: dict) -> None:
+    """기계 파싱용 JSON 라인 — 반드시 '{' 로 시작하는 단독 라인."""
+    print(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, default=str))
+
+
+def _session_factory():
+    database_url = os.getenv(
+        "DATABASE_URL",
+        "postgresql+asyncpg://pkm:pkm@postgres:5432/pkm",
+    )
+    engine = create_async_engine(database_url)
+    return engine, async_sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)
+
+
+# ─── list ────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+LIST_SQL = """
+SELECT q.id AS queue_id, q.document_id, q.status, q.attempts,
+       q.payload::text AS payload_text,
+       LEFT(COALESCE(d.title, '(제목 없음)'), 80) AS title
+  FROM processing_queue q
+  JOIN documents d ON d.id = q.document_id
+ WHERE q.stage = 'deep_summary'
+   AND q.status IN ('pending', 'processing', 'failed')
+   AND (q.payload -> 'presegment' ->> 'awaiting_split') = 'true'
+ ORDER BY q.id
+"""
+
+
+async def cmd_list() -> int:
+    engine, factory = _session_factory()
+    try:
+        async with factory() as session:
+            rows = (await session.execute(sql_text(LIST_SQL))).mappings().all()
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+    print(f"awaiting_split 보류 문서 {len(rows)}건")
+    for r in rows:
+        payload = json.loads(r["payload_text"] or "{}")
+        preseg = payload.get("presegment") or {}
+        oversized = preseg.get("oversized_sections") or []
+        print(
+            f"  doc {r['document_id']} [{r['title']}] queue={r['queue_id']} status={r['status']} "
+            f"tier={preseg.get('tier')} over%={preseg.get('over_pct')} "
+            f"tokens={preseg.get('total_est_tokens'):,} units={preseg.get('units')}"
+            if isinstance(preseg.get("total_est_tokens"), int)
+            else f"  doc {r['document_id']} [{r['title']}] queue={r['queue_id']} status={r['status']}"
+        )
+        print(f"    초과 섹션 {len(oversized)}건: {', '.join(str(t) for t in oversized[:3] if t)}")
+        print(
+            f"    보류 알람={preseg.get('alerted_at') or '-'} / "
+            f"재개 예정={payload.get('deferred_until') or '(즉시)'}"
+            + (f" / 거부 사유={preseg.get('override_rejected')}" if preseg.get("override_rejected") else "")
+        )
+        _jsonl({
+            "cmd": "list",
+            "queue_id": r["queue_id"],
+            "doc_id": r["document_id"],
+            "title": r["title"],
+            "status": r["status"],
+            "tier": preseg.get("tier"),
+            "over_pct": preseg.get("over_pct"),
+            "total_est_tokens": preseg.get("total_est_tokens"),
+            "units": preseg.get("units"),
+            "oversized_sections": oversized,
+            "alerted_at": preseg.get("alerted_at"),
+            "deferred_until": payload.get("deferred_until"),
+            "override_rejected": preseg.get("override_rejected"),
+        })
+    return 0
+
+
+# ─── export ──────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _safe_name(title: str | None, fallback: str) -> str:
+    t = re.sub(r"[^0-9A-Za-z가-힣._-]+", "_", (title or fallback)).strip("_")
+    return (t or fallback)[:60]
+
+
+def _build_outline(text: str) -> str:
+    """hier_decomp builder 재사용 — window-split 억제(요약 계획과 동일 환경) 개요."""
+    nodes = build_hier_tree(text, leaf_target_max=sys.maxsize, leaf_hard_max=sys.maxsize)
+    lines = []
+    for n in nodes:
+        indent = "  " * max(n.level, 0)
+        title = n.section_title or "(preamble)"
+        tok = estimate_tokens(n.text)
+        mark = " [CAP 초과]" if n.is_leaf and tok > CAP_TOKENS else ""
+        lines.append(f"{indent}- L{n.level} {title} — {tok:,} tok{mark}")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+async def cmd_export(doc_id: int, out_dir: str) -> int:
+    engine, factory = _session_factory()
+    try:
+        async with factory() as session:
+            row = (await session.execute(
+                sql_text(
+                    "SELECT id, title, md_content, extracted_text FROM documents WHERE id = :d"
+                ),
+                {"d": doc_id},
+            )).mappings().first()
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+    if not row:
+        print(f"[error] 문서 id={doc_id} 없음")
+        _jsonl({"cmd": "export", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "document_not_found"})
+        return 1
+
+    source, text = choose_override_source(row["md_content"], row["extracted_text"])
+    if not text.strip():
+        print(f"[error] 문서 id={doc_id} 본문 비어있음 (md_content/extracted_text 둘 다)")
+        _jsonl({"cmd": "export", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "empty_text"})
+        return 1
+
+    plan = plan_summarize_units(text)
+    leaves = extract_leaves(text)
+    spans = leaf_spans(text, leaves)
+
+    out = Path(out_dir)
+    out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    files: list[str] = []
+    now_iso = datetime.now(timezone.utc).isoformat(timespec="seconds")
+
+    # ① 통계 + hier 개요
+    oversized_units = [u for u in plan.units if u.over_cap]
+    overview = [
+        f"# presegment export — doc {doc_id}",
+        "",
+        f"- 제목: {row['title'] or '(제목 없음)'}",
+        f"- source: {source} (len={len(text):,}자, 오프셋 기준 텍스트)",
+        f"- 추정 토큰: {plan.total_est_tokens:,} (trigger={TRIGGER_TOKENS:,} / cap={CAP_TOKENS:,})",
+        f"- plan: mode={plan.mode} tier={plan.tier} over%={plan.over_pct}",
+        f"- 유닛: 자동 pack {len(plan.units) - len(oversized_units)}개 + CAP 초과 {len(oversized_units)}개",
+        f"- 생성: {now_iso}",
+        "",
+        "## 유닛 제안 (summarize_units greedy-pack)",
+        "",
+    ]
+    for u in plan.units:
+        if not u.leaf_indexes:
+            continue
+        s = spans[u.leaf_indexes[0]][0]
+        e = spans[u.leaf_indexes[-1]][1]
+        titles = " · ".join(t for t in u.section_titles if t) or "(무제 구간)"
+        flag = " ★CAP 초과 — 분할 필요" if u.over_cap else ""
+        overview.append(f"- 유닛 {u.index}: [{s}, {e}) {u.est_tokens:,} tok — {titles[:120]}{flag}")
+    overview += ["", "## hier 개요", "", _build_outline(text), ""]
+    (out / "overview.md").write_text("\n".join(overview), encoding="utf-8")
+    files.append("overview.md")
+
+    # ③ 초과 섹션 본문 덤프 (섹션당 파일 · 200K자 단위 분할 · 파일명에 절대 스팬)
+    boundaries: list[dict] = []
+    for u in plan.units:
+        if not u.leaf_indexes:
+            continue
+        s = spans[u.leaf_indexes[0]][0]
+        e = spans[u.leaf_indexes[-1]][1]
+        title = next((t for t in u.section_titles if t), None)
+        if not u.over_cap:
+            # ④ 자동 pack 유닛은 템플릿에 채워둔다
+            boundaries.append({"start": s, "end": e, "title": title or f"유닛 {u.index}"})
+            continue
+        boundaries.append({
+            "start": s, "end": e, "title": title or f"유닛 {u.index}",
+            "todo": (
+                f"CAP 초과({u.est_tokens:,} tok > {CAP_TOKENS:,}) — 이 스팬을 cap 이하 "
+                "경계 여러 개로 교체하고 todo 키를 제거할 것"
+            ),
+        })
+        seg = text[s:e]
+        base = f"oversized_{u.index:03d}_{_safe_name(title, f'unit{u.index}')}"
+        for k in range(0, len(seg), DUMP_CHUNK_CHARS):
+            cs, ce = s + k, s + min(k + DUMP_CHUNK_CHARS, len(seg))
+            fname = f"{base}.{cs}_{ce}.md"
+            # 본문 원문 그대로 (헤더 미부착 — 파일 내 로컬 오프셋 + 파일명 cs 로 절대 오프셋 계산)
+            (out / fname).write_text(text[cs:ce], encoding="utf-8")
+            files.append(fname)
+
+    # ④ boundaries 템플릿 JSON
+    template = {
+        "doc_id": doc_id,
+        "source": source,
+        "source_len": len(text),
+        "cap_tokens": CAP_TOKENS,
+        "generated_at": now_iso,
+        "boundaries": boundaries,
+    }
+    (out / "boundaries_template.json").write_text(
+        json.dumps(template, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
+    )
+    files.append("boundaries_template.json")
+
+    # 유인 세션용 작업 안내
+    readme = f"""# doc {doc_id} 유인 분할 안내
+
+1. overview.md 로 구조 파악 (유닛 제안 + hier 개요).
+2. oversized_*.md 본문을 읽고 의미 경계를 정한다.
+   - 파일명 `..._<cs>_<ce>.md` 의 cs = 파일 첫 문자의 절대 오프셋.
+   - 절대 오프셋 = cs + 파일 내 로컬 오프셋.
+3. boundaries_template.json 의 todo 항목을 cap({CAP_TOKENS:,} tok) 이하 경계 여러 개로
+   교체하고 todo 키를 제거한다. 나머지 자동 pack 항목은 그대로 둬도 된다.
+   - 토큰 추정: 한글 0.529 tok/자 · 기타 0.217 tok/자 (services/summarize_units.py).
+   - 규칙: start 단조증가 · 비중첩 · 전체 커버리지 {OVERRIDE_MIN_COVERAGE_PCT:.0f}%+ · 유닛당 cap 이하.
+4. 검증/적용:
+   python /app/scripts/presegment_attended.py apply --doc {doc_id} --boundaries <FILE> --dry-run
+   python /app/scripts/presegment_attended.py apply --doc {doc_id} --boundaries <FILE>
+"""
+    (out / "README.md").write_text(readme, encoding="utf-8")
+    files.append("README.md")
+
+    print(f"doc {doc_id} [{row['title'] or '(제목 없음)'}] export 완료 → {out}")
+    print(
+        f"  source={source} len={len(text):,}자 tokens={plan.total_est_tokens:,} "
+        f"tier={plan.tier} over%={plan.over_pct}"
+    )
+    print(f"  자동 pack 유닛 {len(plan.units) - len(oversized_units)}개 / TODO(초과) {len(oversized_units)}개")
+    print(f"  파일 {len(files)}개: {', '.join(files[:6])}{' ...' if len(files) > 6 else ''}")
+    _jsonl({
+        "cmd": "export", "ok": True, "doc_id": doc_id, "out": str(out),
+        "source": source, "source_len": len(text),
+        "total_est_tokens": plan.total_est_tokens, "tier": plan.tier,
+        "over_pct": plan.over_pct,
+        "units_auto": len(plan.units) - len(oversized_units),
+        "units_todo": len(oversized_units),
+        "files": files,
+    })
+    return 0
+
+
+# ─── apply ───────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+QUEUE_ROW_SQL = """
+SELECT id, status, attempts, payload::text AS payload_text
+  FROM processing_queue
+ WHERE document_id = :d AND stage = 'deep_summary'
+   AND status IN ('pending', 'processing', 'failed')
+ ORDER BY id DESC
+ LIMIT 1
+"""
+
+APPLY_UPDATE_SQL = """
+UPDATE processing_queue
+   SET payload = CAST(:payload AS JSONB),
+       status = 'pending',
+       attempts = 0,
+       error_message = NULL
+ WHERE id = :qid
+"""
+
+
+async def cmd_apply(doc_id: int, boundaries_file: str, dry_run: bool) -> int:
+    raw = json.loads(Path(boundaries_file).read_text(encoding="utf-8"))
+    if isinstance(raw, dict):
+        boundaries = raw.get("boundaries") or []
+        declared_source = raw.get("source")
+        declared_len = raw.get("source_len")
+        if raw.get("doc_id") not in (None, doc_id):
+            print(f"[error] boundaries 파일 doc_id={raw.get('doc_id')} != --doc {doc_id}")
+            _jsonl({"cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "doc_id_mismatch"})
+            return 1
+    else:
+        boundaries, declared_source, declared_len = raw, None, None
+
+    engine, factory = _session_factory()
+    try:
+        async with factory() as session:
+            doc = (await session.execute(
+                sql_text(
+                    "SELECT id, title, md_content, extracted_text FROM documents WHERE id = :d"
+                ),
+                {"d": doc_id},
+            )).mappings().first()
+            if not doc:
+                print(f"[error] 문서 id={doc_id} 없음")
+                _jsonl({"cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "document_not_found"})
+                return 1
+
+            qrow = (await session.execute(sql_text(QUEUE_ROW_SQL), {"d": doc_id})).mappings().first()
+            if not qrow:
+                print(f"[error] doc {doc_id} 의 활성 deep_summary 큐 행 없음 (pending/processing/failed)")
+                _jsonl({"cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "queue_row_not_found"})
+                return 1
+            if qrow["status"] == "processing":
+                print(f"[error] queue {qrow['id']} 가 processing 중 — 워커 완료/보류 후 재시도")
+                _jsonl({"cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "queue_processing"})
+                return 1
+
+            # 오프셋 기준 텍스트 — export 와 동일 규칙 (파일에 source 선언 시 그 선언 우선)
+            if declared_source in ("md_content", "extracted_text"):
+                source = declared_source
+                text = (doc["md_content"] if source == "md_content" else doc["extracted_text"]) or ""
+            else:
+                source, text = choose_override_source(doc["md_content"], doc["extracted_text"])
+            if declared_len is not None and declared_len != len(text):
+                print(
+                    f"[error] source_len 불일치 — 파일={declared_len:,} vs 현재 {source}={len(text):,}"
+                    " (본문 재생성됨 — export 부터 재실행)"
+                )
+                _jsonl({"cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id, "error": "source_len_mismatch"})
+                return 1
+
+            check = validate_override_boundaries(text, boundaries)
+            for w in check.warnings:
+                print(f"  [warn] {w}")
+            if not check.ok:
+                print(f"[error] 경계 검증 실패 — {len(check.errors)}건:")
+                for e in check.errors:
+                    print(f"  - {e}")
+                _jsonl({
+                    "cmd": "apply", "ok": False, "doc_id": doc_id,
+                    "error": "validation_failed", "errors": check.errors,
+                    "warnings": check.warnings, "coverage_pct": check.coverage_pct,
+                })
+                return 1
+
+            print(
+                f"doc {doc_id} [{doc['title'] or '(제목 없음)'}] 경계 검증 통과 — "
+                f"유닛 {len(check.boundaries)}개 / 커버리지 {check.coverage_pct}% / "
+                f"최대 유닛 {max(check.unit_tokens):,} tok (cap {CAP_TOKENS:,})"
+            )
+            for i, ((s, e, t), tok) in enumerate(zip(check.boundaries, check.unit_tokens)):
+                print(f"  유닛 {i}: [{s}, {e}) {tok:,} tok — {t or '(무제)'}")
+
+            payload = json.loads(qrow["payload_text"] or "{}")
+            preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
+            preseg["units_override"] = {
+                "source": source,
+                "source_len": len(text),
+                "boundaries": [[s, e, t] for s, e, t in check.boundaries],
+                "applied_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(timespec="seconds"),
+            }
+            preseg["awaiting_split"] = False
+            # 알람 dedupe 리셋(다음 이벤트는 신선하게 발화) + 이전 거부/맵 잔재 제거
+            for k in ("alerted_at", "override_rejected", "override_rejected_at", "map_results"):
+                preseg.pop(k, None)
+            payload["presegment"] = preseg
+            payload.pop("deferred_until", None)  # 즉시 재개
+
+            if dry_run:
+                print(f"  [dry-run] queue {qrow['id']} 미변경 — 위 경계로 적용 가능")
+                _jsonl({
+                    "cmd": "apply", "ok": True, "dry_run": True, "doc_id": doc_id,
+                    "queue_id": qrow["id"], "units": len(check.boundaries),
+                    "coverage_pct": check.coverage_pct, "unit_tokens": check.unit_tokens,
+                })
+                return 0
+
+            await session.execute(
+                sql_text(APPLY_UPDATE_SQL),
+                {"payload": json.dumps(payload, ensure_ascii=False), "qid": qrow["id"]},
+            )
+            await session.commit()
+            print(
+                f"  적용 완료 — queue {qrow['id']} status=pending, deferred_until 제거 "
+                f"(다음 queue_consumer 사이클에 재개)"
+            )
+            _jsonl({
+                "cmd": "apply", "ok": True, "dry_run": False, "doc_id": doc_id,
+                "queue_id": qrow["id"], "units": len(check.boundaries),
+                "coverage_pct": check.coverage_pct, "unit_tokens": check.unit_tokens,
+            })
+            return 0
+    finally:
+        await engine.dispose()
+
+
+# ─── main ────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def main() -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="presegment 유인 분할 CLI (PR3)")
+    sub = parser.add_subparsers(dest="cmd", required=True)
+
+    sub.add_parser("list", help="awaiting_split 보류 문서 목록")
+
+    p_export = sub.add_parser("export", help="유인 분할 작업 패키지 덤프")
+    p_export.add_argument("--doc", type=int, required=True)
+    p_export.add_argument("--out", default=None, help="출력 디렉토리 (기본 ./preseg_export_<doc>)")
+
+    p_apply = sub.add_parser("apply", help="완성된 boundaries 검증·적용(재개)")
+    p_apply.add_argument("--doc", type=int, required=True)
+    p_apply.add_argument("--boundaries", required=True, help="boundaries JSON 파일 경로")
+    p_apply.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="검증만 하고 DB 미변경")
+
+    args = parser.parse_args()
+    if args.cmd == "list":
+        return asyncio.run(cmd_list())
+    if args.cmd == "export":
+        out = args.out or f"./preseg_export_{args.doc}"
+        return asyncio.run(cmd_export(args.doc, out))
+    if args.cmd == "apply":
+        return asyncio.run(cmd_apply(args.doc, args.boundaries, args.dry_run))
+    return 2
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

tests/test_presegment_pr3.py

@@ -0,0 +1,486 @@
+"""presegment PR3 — HOLD 알람·units_override 재개·유인 분할 경계 검증 단위테스트.
+
+test_deep_summary_mapreduce.py (PR2) 선례를 따르는 seam 단위 검증:
+  - services.alerts.send_alert: env 미설정 no-op(프로세스당 1회 로그)·synochat/ntfy
+    포맷·실패 시 절대 raise 금지 (webhook 은 전부 fake — 실호출 0).
+  - _hold_awaiting_split: 알람 발화 + alerted_at dedupe(7일).
+  - validate_override_boundaries: 정상/중첩/캡초과/커버리지 부족/TODO 잔존/범위 밖.
+  - process(): units_override 존재 시 tier 판정(plan_summarize_units) 우회 →
+    map-reduce 재개 / 잘못된 override 는 재-HOLD + 알람 / override 없는 문서 무회귀.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import os
+import sys
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
+from types import SimpleNamespace
+
+import pytest
+
+sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "app"))
+
+import httpx  # noqa: E402
+
+import services.alerts as alerts  # noqa: E402
+from ai.envelope import EscalationEnvelope  # noqa: E402
+from models.queue import StageDeferred  # noqa: E402
+from services.summarize_units import (  # noqa: E402
+    CAP_TOKENS,
+    choose_override_source,
+    estimate_tokens,
+    extract_leaves,
+    leaf_spans,
+    plan_summarize_units,
+    units_from_boundaries,
+    validate_override_boundaries,
+)
+import workers.deep_summary_worker as dsw  # noqa: E402
+
+
+# ─── fixtures (PR2 테스트와 동일 계열) ───────────────────────────────────────
+
+# 헤딩 1개 + 한글 60,000자 단일 섹션 ≈ 31.7K tok (> CAP) → over% 100 → whole (HOLD 대상)
+GIANT_WHOLE_MD = "# 통짜\n" + ("가" * 60_000)
+# trigger(25K tok) 이하 소형 문서 — 기존 단일콜 경로 (무회귀 확인용)
+SMALL_MD = "# 소형\n" + ("가" * 2_000)
+
+MAP_JSON = (
+    '{"mode": "single", "tldr": "유닛 요약", "detail": "유닛 상세.",'
+    ' "inconsistencies": [], "confidence": 0.9}'
+)
+REDUCE_JSON = (
+    '{"mode": "single", "tldr": "전체 요약", "detail": "최종 상세.",'
+    ' "inconsistencies": [], "confidence": 0.8}'
+)
+
+
+class FakeSession:
+    def __init__(self, row=None):
+        self.commits = 0
+        self._row = row
+
+    async def commit(self):
+        self.commits += 1
+
+
+class FakeProcSession(FakeSession):
+    """process() 레벨 — session.get(Document) + execute(select queue_row) fake."""
+
+    def __init__(self, doc, row):
+        super().__init__(row)
+        self._doc = doc
+
+    async def get(self, model, pk):
+        return self._doc
+
+    async def execute(self, stmt):
+        row = self._row
+        return SimpleNamespace(scalar_one_or_none=lambda: row)
+
+
+class FakeClient:
+    """deep 슬롯 보유 — call_deep_or_defer 가 call_deep 을 탄다 (PR2 테스트 동일)."""
+
+    def __init__(self):
+        self.ai = SimpleNamespace(
+            deep=SimpleNamespace(model="qwen-macbook", context_char_limit=260_000)
+        )
+        self.prompts: list[str] = []
+
+    async def call_deep(self, prompt: str, system=None) -> str:
+        self.prompts.append(prompt)
+        if "유닛 요약 (총" in prompt:  # reduce 프롬프트 마커
+            return REDUCE_JSON
+        return MAP_JSON
+
+    async def close(self):
+        pass
+
+
+def _doc(text: str = GIANT_WHOLE_MD, md_content: str | None = None):
+    return SimpleNamespace(
+        id=999,
+        title="테스트 문서",
+        extracted_text=text,
+        md_content=md_content,
+        ai_detail_summary=None,
+        ai_inconsistencies=None,
+        ai_analysis_tier="triage",
+        ai_processed_at=None,
+    )
+
+
+def _envelope_raw():
+    return {
+        "from_stage": "classify",
+        "escalation_reasons": ["long_context"],
+        "risk_flags": [],
+        "distilled_context": "4B 요지",
+        "original_pointers": {"doc_ids": [999]},
+    }
+
+
+def _envelope():
+    return EscalationEnvelope.from_json(json.dumps(_envelope_raw()))
+
+
+@pytest.fixture
+def _patch_telemetry(monkeypatch):
+    events: list[dict] = []
+
+    async def fake_record(**kwargs):
+        events.append(kwargs)
+
+    monkeypatch.setattr(dsw, "record_analyze_event", fake_record)
+    return events
+
+
+@pytest.fixture
+def _alert_recorder(monkeypatch):
+    calls: list[tuple[str, str]] = []
+
+    async def fake_alert(title: str, message: str) -> bool:
+        calls.append((title, message))
+        return True
+
+    monkeypatch.setattr(dsw, "send_alert", fake_alert)
+    return calls
+
+
+# ─── A. services.alerts ──────────────────────────────────────────────────────
+
+class _FakeHttpxClient:
+    """httpx.AsyncClient 대체 — post 호출 캡처. 실호출 0."""
+
+    captured: list[dict] = []
+    fail_with: Exception | None = None
+    status_code = 200
+
+    def __init__(self, timeout=None):
+        self.timeout = timeout
+
+    async def __aenter__(self):
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, *exc):
+        return False
+
+    async def post(self, url, **kwargs):
+        if _FakeHttpxClient.fail_with is not None:
+            raise _FakeHttpxClient.fail_with
+        _FakeHttpxClient.captured.append({"url": url, **kwargs})
+        return SimpleNamespace(status_code=_FakeHttpxClient.status_code, text="ok")
+
+
+@pytest.fixture
+def _fake_httpx(monkeypatch):
+    _FakeHttpxClient.captured = []
+    _FakeHttpxClient.fail_with = None
+    _FakeHttpxClient.status_code = 200
+    monkeypatch.setattr(alerts.httpx, "AsyncClient", _FakeHttpxClient)
+    return _FakeHttpxClient
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_send_alert_noop_without_env(monkeypatch, _fake_httpx):
+    monkeypatch.delenv("ALERT_WEBHOOK_URL", raising=False)
+    monkeypatch.setattr(alerts, "_noop_logged", False)
+    infos: list[str] = []
+    monkeypatch.setattr(alerts.logger, "info", lambda msg, *a, **k: infos.append(msg))
+
+    assert await alerts.send_alert("t", "m") is False
+    assert await alerts.send_alert("t", "m") is False
+    assert len(infos) == 1  # 프로세스당 1회만 로그
+    assert _fake_httpx.captured == []  # webhook 미호출
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_send_alert_synochat_format(monkeypatch, _fake_httpx):
+    monkeypatch.setenv("ALERT_WEBHOOK_URL", "http://chat.local/webhook")
+    monkeypatch.delenv("ALERT_WEBHOOK_KIND", raising=False)  # 기본 = synochat
+
+    assert await alerts.send_alert("제목", "본문 줄1\n줄2") is True
+    assert len(_fake_httpx.captured) == 1
+    call = _fake_httpx.captured[0]
+    assert call["url"] == "http://chat.local/webhook"
+    payload = json.loads(call["data"]["payload"])
+    assert payload == {"text": "제목\n본문 줄1\n줄2"}
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_send_alert_ntfy_format(monkeypatch, _fake_httpx):
+    monkeypatch.setenv("ALERT_WEBHOOK_URL", "http://ntfy.local/ds")
+    monkeypatch.setenv("ALERT_WEBHOOK_KIND", "ntfy")
+
+    assert await alerts.send_alert("한글 제목", "알람 본문") is True
+    call = _fake_httpx.captured[0]
+    # 한글 제목은 헤더(latin-1 한정) 대신 query param
+    assert call["params"] == {"title": "한글 제목"}
+    assert call["content"] == "알람 본문".encode("utf-8")
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_send_alert_failure_never_raises(monkeypatch, _fake_httpx):
+    monkeypatch.setenv("ALERT_WEBHOOK_URL", "http://chat.local/webhook")
+    _fake_httpx.fail_with = httpx.ConnectError("down")
+    assert await alerts.send_alert("t", "m") is False  # raise 없이 False
+
+    _fake_httpx.fail_with = None
+    _fake_httpx.status_code = 500
+    assert await alerts.send_alert("t", "m") is False  # HTTP 5xx 도 False
+
+
+# ─── B. HOLD 알람 + alerted_at dedupe ───────────────────────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_hold_alerts_once_then_dedupes(_alert_recorder):
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_WHOLE_MD)
+    assert plan.tier == "whole"
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
+    session = FakeSession()
+
+    # 1차 HOLD — 알람 발화 + alerted_at 기록
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw._hold_awaiting_split(session, row, plan, 999, doc_title="테스트 문서")
+    assert len(_alert_recorder) == 1
+    title, message = _alert_recorder[0]
+    assert "999" in title
+    assert "테스트 문서" in message and "whole" in message
+    assert f"export --doc 999" in message  # 유인 분할 힌트
+    alerted_at = row.payload["presegment"]["alerted_at"]
+    assert datetime.fromisoformat(alerted_at)
+
+    # 2차 재보류(24h 후 재계획 시나리오) — 7일 이내 → 재알람 억제
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw._hold_awaiting_split(session, row, plan, 999, doc_title="테스트 문서")
+    assert len(_alert_recorder) == 1
+    assert row.payload["presegment"]["alerted_at"] == alerted_at  # 미갱신
+
+    # 3차 — alerted_at 이 8일 전이면 재발화 + 갱신
+    stale = (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=8)).isoformat()
+    payload = dict(row.payload)
+    payload["presegment"] = {**payload["presegment"], "alerted_at": stale}
+    row.payload = payload
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw._hold_awaiting_split(session, row, plan, 999, doc_title="테스트 문서")
+    assert len(_alert_recorder) == 2
+    assert row.payload["presegment"]["alerted_at"] != stale
+
+
+# ─── C. validate_override_boundaries ────────────────────────────────────────
+
+def test_validate_ok_full_coverage():
+    text = "가" * 40_000  # ≈ 21,160 tok
+    bounds = [[0, 20_000, "전반"], [20_000, 40_000, "후반"]]
+    check = validate_override_boundaries(text, bounds)
+    assert check.ok and check.errors == []
+    assert check.coverage_pct == 100.0
+    assert check.boundaries == [(0, 20_000, "전반"), (20_000, 40_000, "후반")]
+    assert all(t <= CAP_TOKENS for t in check.unit_tokens)
+
+
+def test_validate_dict_form_and_units_from_boundaries():
+    text = "가" * 10_000
+    bounds = [{"start": 0, "end": 5_000, "title": "a"}, {"start": 5_000, "end": 10_000, "title": "b"}]
+    check = validate_override_boundaries(text, bounds)
+    assert check.ok
+    units = units_from_boundaries(text, check.boundaries)
+    assert [u.index for u in units] == [0, 1]
+    assert units[0].text == text[0:5_000]
+    assert units[0].section_titles == ["a"]
+    assert units[0].est_tokens == estimate_tokens(text[0:5_000])
+
+
+def test_validate_rejects_overlap():
+    text = "가" * 10_000
+    check = validate_override_boundaries(text, [[0, 6_000, "a"], [5_000, 10_000, "b"]])
+    assert not check.ok
+    assert any("중첩" in e for e in check.errors)
+
+
+def test_validate_rejects_cap_exceed():
+    text = "가" * 40_000  # 단일 유닛 ≈ 21,160 tok > CAP 12,000
+    check = validate_override_boundaries(text, [[0, 40_000, "통짜"]])
+    assert not check.ok
+    assert any("cap" in e and "유닛 0" in e for e in check.errors)  # 어느 유닛인지 명시
+
+
+def test_validate_rejects_low_coverage():
+    text = "가" * 10_000
+    check = validate_override_boundaries(text, [[0, 1_000, "머리만"]])
+    assert not check.ok
+    assert any("커버리지" in e for e in check.errors)
+
+
+def test_validate_rejects_out_of_range_and_todo():
+    text = "가" * 1_000
+    check = validate_override_boundaries(text, [[0, 2_000, "밖"]])
+    assert not check.ok and any("범위 밖" in e for e in check.errors)
+
+    check2 = validate_override_boundaries(
+        text, [{"start": 0, "end": 1_000, "title": "t", "todo": "분할 필요"}]
+    )
+    assert not check2.ok and any("TODO" in e for e in check2.errors)
+
+
+def test_validate_warns_on_gap_but_passes_coverage():
+    text = "가" * 100_000
+    # 4% 공백 구간 — 커버리지 96% (>=90) 통과 + 경고
+    bounds = [[0, 20_000, "a"], [24_000, 100_000, None]]
+    # 24000~100000 = 76000자 ≈ 40,204 tok > CAP → cap 완화해 gap 경고만 검증
+    check = validate_override_boundaries(text, bounds, cap=50_000)
+    assert check.ok
+    assert any("공백 구간" in w for w in check.warnings)
+
+
+def test_choose_override_source_prefers_md_content():
+    assert choose_override_source("# md 본문", "추출본") == ("md_content", "# md 본문")
+    assert choose_override_source("  \n", "추출본") == ("extracted_text", "추출본")
+    assert choose_override_source(None, None) == ("extracted_text", "")
+
+
+def test_leaf_spans_reconstruct_source():
+    md = "# 절 1\n" + "가" * 100 + "\n# 절 2\n" + "나" * 100
+    leaves = extract_leaves(md)
+    spans = leaf_spans(md, leaves)
+    assert len(spans) == len(leaves)
+    for (s, e), leaf in zip(spans, leaves):
+        assert md[s:e] == leaf.text
+    # 인접 파티션 — 이어붙이면 원문 전체
+    assert spans[0][0] == 0 and spans[-1][1] == len(md)
+
+
+# ─── D. units_override 재개 경로 (worker process 레벨) ──────────────────────
+
+def _override_payload(text: str, n_units: int = 3, source: str = "extracted_text") -> dict:
+    step = len(text) // n_units
+    bounds = []
+    for i in range(n_units):
+        s = i * step
+        e = len(text) if i == n_units - 1 else (i + 1) * step
+        bounds.append([s, e, f"파트 {i + 1}"])
+    return {
+        "envelope": _envelope_raw(),
+        "subject_domain": "generic",
+        "presegment": {
+            "tier": "whole", "over_pct": 61.46, "awaiting_split": False,
+            "units_override": {
+                "source": source, "source_len": len(text), "boundaries": bounds,
+            },
+        },
+    }
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_units_override_bypasses_tier_gate(monkeypatch, _patch_telemetry, _alert_recorder):
+    doc = _doc(GIANT_WHOLE_MD)  # override 없으면 whole → HOLD 였을 문서
+    row = SimpleNamespace(payload=_override_payload(GIANT_WHOLE_MD, n_units=3))
+    session = FakeProcSession(doc, row)
+
+    client = FakeClient()
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+
+    def _boom(*a, **k):
+        raise AssertionError("units_override 는 plan_summarize_units(tier 재판정)를 타면 안 됨")
+
+    monkeypatch.setattr(dsw, "plan_summarize_units", _boom)
+
+    await dsw.process(999, session)
+
+    # map 3 + reduce 1, 모든 콜 캡 준수 (오버헤드 = 정책 템플릿+envelope ~3K)
+    assert len(client.prompts) == 4
+    for p in client.prompts:
+        assert estimate_tokens(p) <= CAP_TOKENS + 3_000
+    assert doc.ai_detail_summary == "최종 상세."
+    assert doc.ai_analysis_tier == "deep"
+    preseg = row.payload["presegment"]
+    assert preseg["tier"] == "override"
+    assert preseg["over_pct"] == 61.46  # HOLD 당시 실측치 보존
+    assert len(preseg["map_results"]) == 3
+    assert preseg["units_override"]["boundaries"][0][2] == "파트 1"  # override 보존(감사)
+    assert _alert_recorder == []  # 정상 재개 — 알람 없음
+    assert len(_patch_telemetry) == 1
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_bad_override_reholds_and_alerts(monkeypatch, _patch_telemetry, _alert_recorder):
+    doc = _doc(GIANT_WHOLE_MD)
+    payload = _override_payload(GIANT_WHOLE_MD, n_units=1)  # 단일 유닛 ≈ 31.7K tok > CAP*1.1
+    row = SimpleNamespace(payload=payload)
+    session = FakeProcSession(doc, row)
+
+    def _no_llm():
+        raise AssertionError("잘못된 override 는 LLM 콜(900s 재생산)로 흐르면 안 됨")
+
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", _no_llm)
+
+    with pytest.raises(StageDeferred) as ei:
+        await dsw.process(999, session)
+
+    assert ei.value.retry_after_minutes == dsw.HOLD_RETRY_MINUTES
+    preseg = row.payload["presegment"]
+    assert preseg["awaiting_split"] is True  # 재-HOLD
+    assert "cap" in preseg["override_rejected"]
+    assert "units_override" in preseg  # 원인 조사용 보존
+    assert len(_alert_recorder) == 1  # 거부 알람
+    assert "거부" in _alert_recorder[0][0]
+    assert doc.ai_detail_summary is None
+    assert _patch_telemetry == []
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_override_source_len_mismatch_reholds(monkeypatch, _alert_recorder):
+    doc = _doc(GIANT_WHOLE_MD)
+    payload = _override_payload(GIANT_WHOLE_MD, n_units=3)
+    payload["presegment"]["units_override"]["source_len"] = 12_345  # 본문 재생성 시나리오
+    row = SimpleNamespace(payload=payload)
+    session = FakeProcSession(doc, row)
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: (_ for _ in ()).throw(AssertionError("no LLM")))
+
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw.process(999, session)
+
+    assert row.payload["presegment"]["awaiting_split"] is True
+    assert "source_len 불일치" in row.payload["presegment"]["override_rejected"]
+    assert len(_alert_recorder) == 1
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_no_override_small_doc_keeps_single_call_path(
+    monkeypatch, _patch_telemetry, _alert_recorder
+):
+    """무회귀 — units_override 없는 소형 문서는 기존 단일콜 경로 그대로."""
+    doc = _doc(SMALL_MD)
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": _envelope_raw(), "subject_domain": "generic"})
+    session = FakeProcSession(doc, row)
+    client = FakeClient()
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+
+    await dsw.process(999, session)
+
+    assert len(client.prompts) == 1  # 단일콜 (map-reduce 아님)
+    assert SMALL_MD[:200].split("\n")[1][:50] in client.prompts[0]  # 원문 슬라이스 포함
+    assert doc.ai_detail_summary == "유닛 상세."
+    assert "presegment" not in row.payload  # payload 무변경
+    assert _alert_recorder == []
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_no_override_whole_doc_still_holds_with_alert(
+    monkeypatch, _patch_telemetry, _alert_recorder
+):
+    """override 미주입 whole 문서 — 기존 HOLD 시멘틱 유지 + PR3 알람만 추가."""
+    doc = _doc(GIANT_WHOLE_MD)
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": _envelope_raw(), "subject_domain": "generic"})
+    session = FakeProcSession(doc, row)
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: (_ for _ in ()).throw(AssertionError("no LLM")))
+
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw.process(999, session)
+
+    preseg = row.payload["presegment"]
+    assert preseg["awaiting_split"] is True and preseg["tier"] == "whole"
+    assert len(_alert_recorder) == 1
+    assert "HOLD" in _alert_recorder[0][0]

tests/test_queue_overview.py

@@ -4,6 +4,8 @@ services/queue_overview 의 SQL 수집부와 분리된 순수 판정 함수
 (stage_machine_map / build_machines / build_summarize_eta / build_trend /
 build_totals / compute_eta_minutes / rows_to_* / display_title) 를
 mock 행으로 검증한다. 통합(실 SQL)은 배포 후 라이브 smoke 로 확인.
+
+2026-07-02 컷오버 후 2노드(나스+맥미니) 기준 — 구 3노드 레인은 제거됨.
 """
 
 from datetime import datetime
@@ -18,7 +20,6 @@ from services.queue_overview import (
     compute_eta_minutes,
     display_title,
     rows_to_stage_stats,
-    rows_to_summarize_split,
     stage_machine_map,
 )
 
@@ -36,186 +37,115 @@ def _stage(**kw) -> dict:
     return base
 
 
-def _split(macbook: dict | None = None, macmini: dict | None = None) -> dict:
-    """summarize 풀 완료 실적 split — 미지정 0."""
-    zero = {"done_1h": 0, "done_today": 0, "done_15m": 0}
-    return {
-        "macbook": {**zero, **(macbook or {})},
-        "macmini": {**zero, **(macmini or {})},
-    }
-
-
 def _machine(machines: list[dict], key: str) -> dict:
     return next(m for m in machines if m["key"] == key)
 
 
 # ─── stage→machine 귀속 맵 ────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_stage_machine_map_deep_enabled():
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled=True)
+def test_stage_machine_map_two_nodes():
+    smap = stage_machine_map()
     for s in ("extract", "embed", "chunk", "markdown", "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt"):
-        assert smap[s] == "gpu"
+        assert smap[s] == "nas"
     assert smap["classify"] == "macmini"
     assert smap["summarize"] == "macmini"
-    assert smap["deep_summary"] == "macbook"
-
-
-def test_stage_machine_map_deep_disabled():
-    """deep 슬롯 부재 시 deep_summary 도 macmini 귀속."""
-    smap = stage_machine_map(deep_enabled=False)
     assert smap["deep_summary"] == "macmini"
 
 
 # ─── 머신 카드 귀속 합산 ──────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_gpu_stage_counts_attribution():
+def test_nas_stage_counts_attribution():
     stats = {
         "extract": _stage(pending=3, processing=1, done_1h=5, done_today=9, done_15m=1),
         "stt": _stage(failed=2, done_1h=1, done_today=2),
     }
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    gpu = _machine(machines, "gpu")
-    assert (gpu["pending"], gpu["processing"], gpu["failed"]) == (3, 1, 2)
-    assert (gpu["done_1h"], gpu["done_today"]) == (6, 11)
-    # gpu 의 stages 는 정적 8종 전부 (집계 0 이어도 표시)
-    assert gpu["stages"] == [
+    machines = build_machines(stats, [])
+    nas = _machine(machines, "nas")
+    assert (nas["pending"], nas["processing"], nas["failed"]) == (3, 1, 2)
+    assert (nas["done_1h"], nas["done_today"]) == (6, 11)
+    # nas 의 stages 는 정적 8종 전부 (집계 0 이어도 표시)
+    assert nas["stages"] == [
         "extract", "embed", "chunk", "markdown",
         "preview", "thumbnail", "fulltext", "stt",
     ]
 
 
-def test_summarize_pool_split_attribution():
-    """summarize pending/failed = macmini 귀속, 완료 실적은 split 로 분리 —
-    stage-level summarize done 수치는 카드에 이중 합산되지 않는다."""
+def test_macmini_llm_stages_attribution():
+    """classify/summarize/deep_summary 전부 macmini 귀속 (단일 생성 LLM 허브)."""
     stats = {
         "classify": _stage(done_1h=2, done_today=3),
         "summarize": _stage(pending=7, failed=1, done_1h=10, done_today=20),
+        "deep_summary": _stage(pending=2, processing=1, done_1h=3, done_today=4),
     }
-    split = _split(macbook={"done_1h": 4, "done_today": 8}, macmini={"done_1h": 6, "done_today": 12})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
+    machines = build_machines(stats, [])
     macmini = _machine(machines, "macmini")
-    macbook = _machine(machines, "macbook")
-
-    assert macmini["pending"] == 7 and macmini["failed"] == 1
-    assert macmini["done_1h"] == 2 + 6          # classify + macmini 몫 (10 아님)
-    assert macmini["done_today"] == 3 + 12
-    assert macbook["done_1h"] == 4 and macbook["done_today"] == 8
-    assert macbook["pending"] == 0              # 풀 pending 은 macmini 만
+    assert macmini["pending"] == 9 and macmini["failed"] == 1
+    assert macmini["processing"] == 1
+    assert macmini["done_1h"] == 2 + 10 + 3
+    assert macmini["done_today"] == 3 + 20 + 4
+    assert macmini["stages"] == ["classify", "summarize", "deep_summary"]
+    assert _machine(machines, "nas")["pending"] == 0
 
 
-def test_summarize_by_machine_projection():
-    """build_summarize_by_machine = split 의 done_1h/done_today 를 머신별로 투영
-    (done_15m 은 제외 — 내부 state 판정 전용)."""
-    from services.queue_overview import build_summarize_by_machine
-    split = _split(
-        macbook={"done_1h": 226, "done_today": 312, "done_15m": 60},
-        macmini={"done_1h": 37, "done_today": 94, "done_15m": 9},
-    )
-    sbm = build_summarize_by_machine(split)
-    assert sbm == {
-        "macmini": {"done_1h": 37, "done_today": 94},
-        "macbook": {"done_1h": 226, "done_today": 312},
-    }
-    assert "done_15m" not in sbm["macbook"]
-
-
-def test_compose_overview_includes_summarize_by_machine():
-    """compose_overview 응답 계약에 summarize_by_machine 포함 (FE 레인 분담 재료)."""
-    now_kst = datetime(2026, 6, 13, 13, 0, tzinfo=KST)
-    stats = {"summarize": _stage(pending=1317, done_1h=264)}
-    split = _split(macbook={"done_1h": 226, "done_today": 312}, macmini={"done_1h": 37, "done_today": 94})
-    ov = compose_overview(stats, split, {}, {}, [], deep_enabled=True, now_kst=now_kst)
-    assert ov["summarize_by_machine"]["macbook"]["done_1h"] == 226
-    assert ov["summarize_by_machine"]["macmini"]["done_today"] == 94
-
-
-def test_deep_disabled_deep_summary_counts_to_macmini():
-    stats = {"deep_summary": _stage(pending=2, processing=1, done_1h=3, done_today=4)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=False)
-    macmini = _machine(machines, "macmini")
-    macbook = _machine(machines, "macbook")
-    assert macmini["pending"] == 2 and macmini["processing"] == 1
-    assert macmini["done_1h"] == 3 and macmini["done_today"] == 4
-    assert macbook["stages"] == [] and macbook["pending"] == 0
-    assert _machine(machines, "macmini")["stages"] == ["classify", "summarize", "deep_summary"]
-
-
-def test_deferred_pending_always_on_macbook_card():
-    """보류(deferred_until 미래)는 summarize+deep_summary 합산으로 macbook 카드 귀속.
-    deep 슬롯 유무와 무관 (보류 = 맥북 불가 신호)."""
+def test_deferred_pending_on_macmini_card():
+    """보류(deferred_until 미래)는 summarize+deep_summary 합산으로 macmini 카드 귀속
+    (보류 = LLM 백오프 신호)."""
     stats = {
         "summarize": _stage(pending=5, deferred_pending=2),
         "deep_summary": _stage(pending=1, deferred_pending=1),
     }
-    for deep_enabled in (True, False):
-        machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=deep_enabled)
-        assert _machine(machines, "macbook")["deferred_pending"] == 3
-        assert _machine(machines, "gpu")["deferred_pending"] == 0
-        assert _machine(machines, "macmini")["deferred_pending"] == 0
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "macmini")["deferred_pending"] == 3
+    assert _machine(machines, "nas")["deferred_pending"] == 0
 
 
 # ─── state 판정 ───────────────────────────────────────────────────────────────
 
-def test_macbook_state_active_wins_over_deferred_while_working():
+def test_macmini_state_active_wins_over_deferred_while_working():
     """가동 > 보류 (사용자 피드백 2026-06-11): 일하고 있으면 백오프 잔여가 있어도 '가동'.
 
     보류 건수는 deferred_pending 필드가 별도로 전달 — 카드 라인이 표시.
     """
-    stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1)}
-    split = _split(macbook={"done_15m": 3})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
-    mb = _machine(machines, "macbook")
-    assert mb["state"] == "active"
-    assert mb["deferred_pending"] == 1
+    stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1, done_15m=3)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    mm = _machine(machines, "macmini")
+    assert mm["state"] == "active"
+    assert mm["deferred_pending"] == 1
 
 
-def test_macbook_state_deferred_only_when_not_working():
+def test_macmini_state_deferred_only_when_not_working():
     """일이 멈춰 있고(처리 0·최근 완료 0) 백오프만 쌓인 상태에서만 '보류'."""
     stats = {"summarize": _stage(pending=1, deferred_pending=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "deferred"
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "deferred"
 
 
-def test_macbook_state_active_on_recent_qwen_done():
-    split = _split(macbook={"done_15m": 1})
-    machines = build_machines({}, split, [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "active"
-
-
-def test_macbook_state_idle():
-    machines = build_machines({}, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "macbook")["state"] == "idle"
-
-
-def test_gpu_state_active_on_processing():
-    stats = {"extract": _stage(processing=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "active"
-
-
-def test_gpu_state_active_on_recent_done():
-    stats = {"embed": _stage(done_15m=2)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "active"
-
-
-def test_gpu_state_idle_when_old_done_only():
-    stats = {"embed": _stage(done_1h=5, done_today=9)}     # 15분 내 완료 없음
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
-    assert _machine(machines, "gpu")["state"] == "idle"
-
-
-def test_macmini_state_not_active_on_macbook_pool_done():
-    """summarize 풀 완료가 전부 macbook 몫이면 macmini 는 active 아님 (귀속 기준)."""
-    stats = {"summarize": _stage(done_15m=1)}
-    split = _split(macbook={"done_15m": 1})
-    machines = build_machines(stats, split, [], deep_enabled=True)
+def test_macmini_state_idle():
+    machines = build_machines({}, [])
     assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "idle"
 
 
+def test_nas_state_active_on_processing():
+    stats = {"extract": _stage(processing=1)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "active"
+
+
+def test_nas_state_active_on_recent_done():
+    stats = {"embed": _stage(done_15m=2)}
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "active"
+
+
+def test_nas_state_idle_when_old_done_only():
+    stats = {"embed": _stage(done_1h=5, done_today=9)}     # 15분 내 완료 없음
+    machines = build_machines(stats, [])
+    assert _machine(machines, "nas")["state"] == "idle"
+
+
 def test_macmini_state_active_on_summarize_processing():
     stats = {"summarize": _stage(processing=1)}
-    machines = build_machines(stats, _split(), [], deep_enabled=True)
+    machines = build_machines(stats, [])
     assert _machine(machines, "macmini")["state"] == "active"
 
 
@@ -228,21 +158,18 @@ def test_current_summarize_to_macmini_max_two():
         {"stage": "summarize", "document_id": 3, "title": "문서C", "original_filename": None, "file_path": None},
         {"stage": "extract", "document_id": 4, "title": "문서D", "original_filename": None, "file_path": None},
     ]
-    machines = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=True)
+    machines = build_machines({}, rows)
     macmini = _machine(machines, "macmini")
-    gpu = _machine(machines, "gpu")
+    nas = _machine(machines, "nas")
     assert [c["document_id"] for c in macmini["current"]] == [1, 2]    # 최대 2건
     assert macmini["current"][0] == {"document_id": 1, "title": "문서A", "stage": "summarize"}
-    assert [c["document_id"] for c in gpu["current"]] == [4]
-    assert _machine(machines, "macbook")["current"] == []
+    assert [c["document_id"] for c in nas["current"]] == [4]
 
 
-def test_current_deep_summary_follows_deep_slot():
+def test_current_deep_summary_to_macmini():
     rows = [{"stage": "deep_summary", "document_id": 9, "title": "심층", "original_filename": None, "file_path": None}]
-    enabled = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=True)
-    disabled = build_machines({}, _split(), rows, deep_enabled=False)
-    assert _machine(enabled, "macbook")["current"][0]["document_id"] == 9
-    assert _machine(disabled, "macmini")["current"][0]["document_id"] == 9
+    machines = build_machines({}, rows)
+    assert _machine(machines, "macmini")["current"][0]["document_id"] == 9
 
 
 def test_display_title_fallback_chain():
@@ -344,32 +271,15 @@ def test_rows_to_stage_stats_conversion():
     assert stats["summarize"]["deferred_pending"] == 2
 
 
-def test_rows_to_summarize_split_conversion():
-    rows = [
-        (True, 4, 8, 1),       # is_macbook
-        (False, 6, 12, 0),
-    ]
-    split = rows_to_summarize_split(rows)
-    assert split["macbook"] == {"done_1h": 4, "done_today": 8, "done_15m": 1}
-    assert split["macmini"] == {"done_1h": 6, "done_today": 12, "done_15m": 0}
-
-
-def test_rows_to_summarize_split_empty():
-    split = rows_to_summarize_split([])
-    assert split["macbook"]["done_1h"] == 0 and split["macmini"]["done_today"] == 0
-
-
 def test_compose_overview_contract_shape():
     """응답 dict 의 키가 FE 계약 shape 과 정확히 일치하는지 고정."""
     out = compose_overview(
         {"summarize": _stage(pending=1)},
-        _split(),
         {}, {}, [],
-        deep_enabled=True,
         now_kst=datetime(2026, 6, 11, 14, 30, tzinfo=KST),
     )
     assert set(out.keys()) == {"machines", "stages", "summarize_eta", "trend_24h", "totals"}
-    assert [m["key"] for m in out["machines"]] == ["gpu", "macmini", "macbook"]
+    assert [m["key"] for m in out["machines"]] == ["nas", "macmini"]
     for m in out["machines"]:
         assert set(m.keys()) == {
             "key", "label", "state", "stages", "pending", "processing", "failed",
@@ -381,7 +291,7 @@ def test_compose_overview_contract_shape():
     assert set(out["trend_24h"][0].keys()) == {"hour", "inflow", "done"}
     assert set(out["totals"].keys()) == {"pending", "processing", "failed"}
     # 머신 label 고정 (raw 모델명 노출 금지 — label 만)
-    assert [m["label"] for m in out["machines"]] == ["GPU 서버", "맥미니", "맥북 M5 Max"]
+    assert [m["label"] for m in out["machines"]] == ["나스", "맥미니"]
 
 
 # ─── build_stages (단계별 현황 — 2026-06-11 사용자 피드백: 완료 가시화) ──────

tests/test_rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""rerank 프로토콜 정규화 단위 테스트 — 2노드 이관 P1-4 (llama.cpp /v1/rerank).
+
+순수 함수(ai/rerank_protocol.py)만 대상 — HTTP/DB 의존 없음.
+실행: PYTHONPATH=app pytest tests/test_rerank_protocol.py
+"""
+
+import json
+from pathlib import Path
+
+from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+FIXTURES = Path(__file__).parent / "fixtures"
+
+
+def test_normalize_llamacpp_shape_and_desc_sort():
+    payload = {
+        "model": "bge-reranker-v2-m3",
+        "results": [
+            {"index": 0, "relevance_score": 0.12},
+            {"index": 1, "relevance_score": 2.21},
+            {"index": 2, "relevance_score": -1.5},
+        ],
+    }
+    out = normalize_llamacpp_rerank(payload)
+    # TEI 계약: [{"index","score"}] score 내림차순
+    assert [r["index"] for r in out] == [1, 0, 2]
+    assert all(set(r) == {"index", "score"} for r in out)
+    assert out[0]["score"] == 2.21
+
+
+def test_normalize_llamacpp_missing_fields_skipped():
+    payload = {
+        "results": [
+            {"index": 0},  # relevance_score 없음 → 버림
+            {"relevance_score": 1.0},  # index 없음 → 버림
+            {"index": 3, "relevance_score": 0.5},
+        ]
+    }
+    assert normalize_llamacpp_rerank(payload) == [{"index": 3, "score": 0.5}]
+
+
+def test_normalize_llamacpp_empty_and_absent_results():
+    assert normalize_llamacpp_rerank({}) == []
+    assert normalize_llamacpp_rerank({"results": []}) == []
+
+
+def test_tei_fixture_shape_is_already_contract():
+    """TEI 캡처 fixture(Phase 2B G0-1 spec 박제)의 실응답이 정규화 없이 계약 형태임을 확인."""
+    doc = json.loads((FIXTURES / "tei_rerank_response.json").read_text())
+    captured = doc["captured_responses"]["baseline_bge_v2_m3"]["raw"]
+    assert isinstance(captured, list) and captured
+    assert {"index", "score"} <= set(captured[0])
+    # spec 문자열도 계약과 일치 (score desc 정렬 포함)
+    assert "index" in doc["response_shape"] and "score" in doc["response_shape"]