feat(memos): 자료로 보내기 P2 — 메모→문서 26B 문서화 워커

memo_draft_worker(interval 2분): promote 가 찍은 source_metadata.needs_draft=true
문서를 26B(call_primary, acquire_mlx_gate BACKGROUND)로 구조화 마크다운(md_content)
생성. content_origin='ai_drafted'+md_draft_status='draft'(mig212 제약 준수), 원본은
extracted_text 보존. promote 엔드포인트에 needs_draft 마커 + main.py add_job.
큐 enum/컨슈머 무변경(derived-worker 패턴) = 저위험.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/api/memos.py

@@ -688,6 +688,57 @@ async def dismiss_event_suggestion(
     return _to_memo_response(doc)
 
 
+@router.post("/{memo_id}/promote-to-document", status_code=201)
+async def promote_memo_to_document(
+    memo_id: int,
+    user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
+    session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
+):
+    """메모 1건 → 문서함 정식 Document 로 승격 ("자료로 보내기", P1).
+
+    동작 (in-place 변환 — 별 row 생성 X, extracted_text/태그/이력 보존):
+      - source_channel memo/voice/hermes → 'manual'  (메모 목록서 빠지고 문서함 진입)
+      - file_type 'note' → 'editable'  (문서함 목록 필터 `file_type != 'note'` 통과)
+      - category='library' (자료실), content_origin='manual'
+      - classify/embed/chunk 재큐 → 도메인 재부여 + 요약/심층분석(26B escalate) + 임베딩/청크 갱신
+    P2 'draft' 워커(후속)가 거친 메모를 구조화 마크다운(md_content)으로 정리 예정.
+    """
+    doc = await session.get(Document, memo_id)
+    if (
+        not doc
+        or doc.deleted_at is not None
+        or doc.source_channel not in ("memo", "voice", "hermes")
+        or doc.file_type != "note"
+    ):
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="승격할 메모를 찾을 수 없습니다")
+
+    now = datetime.now(timezone.utc)
+    doc.source_metadata = {
+        **(doc.source_metadata or {}),
+        "promoted_from_memo": True,
+        "promoted_at": now.isoformat(),
+        "original_source_channel": doc.source_channel,
+        # P2: memo_draft_worker 가 집어 26B 로 구조화 마크다운(md_content) 생성.
+        "needs_draft": True,
+    }
+    doc.source_channel = "manual"
+    doc.file_type = "editable"
+    doc.category = "library"
+    doc.content_origin = "manual"
+    doc.updated_at = now
+
+    # 문서 컨텍스트로 재처리 — 도메인 재부여 + 요약/심층분석 + 임베딩/청크 갱신.
+    await _enqueue_ai_stages(session, doc.id)
+    await session.commit()
+    await session.refresh(doc)
+
+    return {
+        "document_id": doc.id,
+        "category": doc.category,
+        "message": "문서함으로 보냈습니다. AI 분류·요약·심층분석을 진행합니다.",
+    }
+
+
 # ─── Memo Intake Upgrade PR-2C: voice upload ───
 
 

app/main.py

@@ -77,6 +77,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     )
     from workers.tier_backfill import run as tier_backfill_run
     from workers.upload_cleanup import cleanup_orphan_uploads
+    from workers.memo_draft_worker import run as memo_draft_run
 
     # 시작: DB 연결 확인
     await init_db()
@@ -105,6 +106,8 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     scheduler.add_job(consume_deep_queue, "interval", minutes=1, id="deep_queue_consumer")
     scheduler.add_job(watch_inbox, "interval", minutes=5, id="file_watcher")
     scheduler.add_job(cleanup_orphan_uploads, "interval", minutes=10, id="upload_cleanup")
+    # P2: 메모→문서 승격분 26B 문서화 (needs_draft 마커 → md_content). 26B 콜이라 소량·2분 간격.
+    scheduler.add_job(memo_draft_run, "interval", minutes=2, id="memo_draft", max_instances=1)
     # PR-4: study_questions 자동 임베딩 (status='none/failed/stale' 행을 batch=10 처리).
     # 별도 큐 테이블 없이 status 자체가 큐. backfill 도 cron 이 'none' 행을 자연스럽게 처리.
     scheduler.add_job(study_q_embed_run, "interval", minutes=1, id="study_q_embed")

app/workers/memo_draft_worker.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+"""메모 → 문서 승격 시 거친 메모를 구조화된 마크다운 문서로 정리 (26B, P2).
+
+`POST /memos/{id}/promote-to-document` 가 `source_metadata.needs_draft=true` 마커를
+찍으면 본 스케줄 워커가 집어 AIClient.call_primary(26B Mac mini = 로컬, 과금규칙 부합)로
+md_content 를 생성한다. markdown canonical Phase 1A 스키마 재사용:
+  - content_origin='ai_drafted'  +  md_draft_status='draft'
+    (migration 212 제약: md_draft_status NOT NULL → content_origin='ai_drafted' 필수)
+  - md_status='success', md_extraction_engine='ai_draft'
+원본 메모는 extracted_text 에 보존(검색/청크는 원문 사용). "필요시" = 이미 정돈된 메모는
+프롬프트가 형식만 다듬고, 거친 메모는 구조화하도록 지시(사실 추가 금지).
+"""
+
+import logging
+from datetime import datetime, timezone
+
+from sqlalchemy import select
+
+from ai.client import AIClient, strip_thinking
+from core.database import async_session
+from models.document import Document
+from services.search.llm_gate import Priority, acquire_mlx_gate
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 한 번에 처리할 승격 문서 수 (26B 콜 = 무겁다 → 소량 순차). interval 잡이라 다음 틱에 이어 처리.
+_BATCH = 2
+# 너무 짧은 메모는 문서화 의미 없음 — 마커만 정리하고 md 생성 스킵.
+_MIN_CHARS = 20
+
+_DRAFT_SYSTEM = (
+    "당신은 사용자의 거친 메모를 사실 추가 없이 깔끔한 마크다운 문서로 정리하는 도우미입니다."
+)
+_DRAFT_PROMPT = """다음은 사용자가 빠르게 적은 메모입니다. 이를 정식 자료 문서로 정리하세요.
+
+규칙:
+- 메모에 있는 정보만 사용하고, 내용·사실을 추가하거나 추측하지 마세요.
+- 이미 잘 정돈돼 있으면 형식만 다듬고, 거친 메모면 제목·소제목·목록으로 구조화하세요.
+- 원문 언어를 유지하세요(한국어는 한국어, 영어는 영어).
+- 출력은 마크다운 본문만. 인사말·메타 설명 없이 문서 내용만 출력하세요.
+
+--- 메모 ---
+{content}
+--- 끝 ---"""
+
+
+async def _ids_needing_draft() -> list[int]:
+    async with async_session() as session:
+        rows = (
+            await session.execute(
+                select(Document.id)
+                .where(
+                    Document.deleted_at.is_(None),
+                    # JSONB 마커 (json/jsonb 공통 ->> 연산자). promote 가 needs_draft=true 세팅.
+                    Document.source_metadata.op("->>")("needs_draft") == "true",
+                )
+                .order_by(Document.id)
+                .limit(_BATCH)
+            )
+        ).scalars().all()
+    return list(rows)
+
+
+async def run() -> None:
+    """needs_draft 마커가 찍힌 승격 문서를 26B로 문서화 (interval job, no-arg)."""
+    ids = await _ids_needing_draft()
+    if not ids:
+        return
+
+    client = AIClient()
+    for doc_id in ids:
+        # 문서별 독립 세션·트랜잭션 — 1건 실패가 나머지를 막지 않게.
+        async with async_session() as session:
+            try:
+                doc = await session.get(Document, doc_id)
+                if doc is None or not (doc.source_metadata or {}).get("needs_draft"):
+                    continue  # 경합/이미 처리됨
+
+                source = (doc.extracted_text or "").strip()
+                now = datetime.now(timezone.utc)
+                meta = dict(doc.source_metadata or {})
+
+                md = ""
+                if len(source) >= _MIN_CHARS:
+                    # 26B 호출은 반드시 mlx gate(Semaphore 1) 안에서 — 동시 호출 pile-up 방지
+                    # ([[feedback_llm_verification_load_pileup]]). BACKGROUND = 사용자 대면보다 양보.
+                    async with acquire_mlx_gate(Priority.BACKGROUND):
+                        raw = await client.call_primary(
+                            _DRAFT_PROMPT.format(content=source), system=_DRAFT_SYSTEM
+                        )
+                    md = strip_thinking(raw or "").strip()
+
+                if md:
+                    doc.md_content = md
+                    # 제약(212): md_draft_status NOT NULL 이면 content_origin='ai_drafted' 여야 함.
+                    doc.content_origin = "ai_drafted"
+                    doc.md_draft_status = "draft"
+                    doc.md_status = "success"
+                    doc.md_extraction_engine = "ai_draft"
+                    doc.md_generated_at = now
+                    meta["drafted_at"] = now.isoformat()
+
+                # 성공/스킵 모두 마커 해제(무한 재시도 방지). 26B 호출 자체가 예외면 except 로 빠져 마커 유지.
+                meta["needs_draft"] = False
+                doc.source_metadata = meta
+                doc.updated_at = now
+                await session.commit()
+                logger.info("memo_draft doc=%s md_len=%d", doc_id, len(md))
+            except Exception:
+                logger.exception("memo_draft 실패 doc=%s (다음 틱 재시도)", doc_id)
+                await session.rollback()

frontend/src/routes/memos/+page.svelte

@@ -3,7 +3,7 @@
   import { api } from '$lib/api';
   import { addToast } from '$lib/stores/toast';
   import { renderMemoHtml, todayIso, countHiddenTasks, DEFAULT_HIDE_AFTER_MS } from '$lib/utils/memoRenderer';
-  import { Pin, PinOff, Pencil, Trash2, Eye, EyeOff, X, Check, Archive, ArchiveRestore, ListChecks, Bold, Heading, CalendarDays, Mic, Calendar, Activity, ArrowRight, FileText, BookOpen } from 'lucide-svelte';
+  import { Pin, PinOff, Pencil, Trash2, Eye, EyeOff, X, Check, Archive, ArchiveRestore, ListChecks, Bold, Heading, CalendarDays, Mic, Calendar, Activity, ArrowRight, FileText, BookOpen, FolderInput } from 'lucide-svelte';
   import { getAccessToken } from '$lib/api';
   import Button from '$lib/components/ui/Button.svelte';
   import Card from '$lib/components/ui/Card.svelte';
@@ -276,6 +276,18 @@
     }
   }
 
+  // 자료로 보내기 — 메모를 문서함 정식 문서로 승격(이동) + AI 분류/요약/심층/도메인.
+  async function promoteToDocument(memoId) {
+    try {
+      const res = await api(`/memos/${memoId}/promote-to-document`, { method: 'POST' });
+      addToast('success', '문서함으로 보냈습니다 · AI 분석 진행 중');
+      // in-place 승격이라 더는 메모가 아님 → 목록에서 제거
+      memos = memos.filter((m) => m.id !== memoId);
+    } catch (err) {
+      addToast('error', err?.detail || '자료로 보내기 실패');
+    }
+  }
+
   // voice 메모 audio URL — /api/documents/{id}/file?token= 패턴 재사용
   function voiceAudioUrl(memoId) {
     const token = getAccessToken();
@@ -601,6 +613,17 @@
               </div>
             {/if}
 
+            <!-- 자료로 보내기 — 모든 메모(지식 메모 포함)에서 항상 노출 → 문서함 승격 + AI 처리 -->
+            {#if editingId !== memo.id && !showArchived}
+              <div class="mt-2">
+                <button onclick={() => promoteToDocument(memo.id)}
+                  class="inline-flex items-center gap-1 px-2 py-1 rounded text-[11px] bg-surface text-dim hover:bg-accent hover:text-white transition-colors"
+                  title="이 메모를 문서함으로 보내고 AI가 확인·정리·요약·심층분석·도메인 부여를 진행합니다">
+                  <FolderInput size={11} /> 자료로 보내기
+                </button>
+              </div>
+            {/if}
+
             <!-- 태그 + 하단 -->
             {#if editingId !== memo.id}
               {#if memo.user_tags?.length || memo.ai_tags?.length}