Hyungi
17f8830d37
S1 = contract/CONTRACT.md + 14 fixtures + README + AI-ROUTING.
S2 = Sources/AI/{AIProvider,AIRouter,MockAIProvider} + Providers skeletons.
Baseline before S3 (device app) scaffold work begins.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
DS App Contract (S1 인터페이스 동결) — v0.1
S1·S2·S3 동시 출발선. 앱(S3)은 실 백엔드/실 LLM 없이 이 디렉토리만 보고 빌드한다.
contract/
CONTRACT.md ← 엔드포인트 + 요청/응답 shape 동결 스펙 (읽기 시작점)
fixtures/ ← 응답 JSON 박제 (앱 프리뷰/디코딩 테스트가 로드)
auth_login.json POST /auth/login
auth_me.json GET /auth/me
documents_list.json GET /documents/ (DocumentListResponse)
document_detail.json GET /documents/{id} (md_status=completed — MD-first 렌더)
document_detail_pending_md.json GET /documents/{id} (md_status=pending — extracted_text 폴백 케이스)
document_content.json GET /documents/{id}/content
documents_tree.json GET /documents/tree
documents_stats.json GET /documents/stats/category-counts
documents_duplicates.json GET /documents/duplicates [S1-ADD] 중복검사
search.json GET /search/
ask.json GET /search/ask
memos_list.json GET /memos/
memo_detail.json GET /memos/{id}
digest.json GET /digest
동결 원칙
- 모든 shape는 실제 GPU 백엔드 Pydantic 모델에서 추출(지어내지 않음).
[S1-ADD]필드만 신규. - 앱 모델(Swift Codable)은 위 fixtures를 그대로 디코딩할 수 있어야 한다 = 1차 수용 테스트.
- 통합 시 fixture ↔ 실 응답 call-shape regression으로 대조.
[S1-ADD] (S1이 추가할 신규 — 앱은 옵셔널 디코딩)
original_filename,duplicate_of,duplicate_count(DocumentResponse/Detail)GET /documents/duplicates(중복검사 개선 트랙)- Word/Excel/이미지/오디오 →
md_content채우기 (MD-first 전포맷 — marker는 현재 PDF 전용)
다음
- S3: 이 fixtures를 디코딩하는 Swift
Codable모델 + API client(프로토콜) → macOS 앱. - S1:
[S1-ADD]구현 + 위 shape 유지(깨면 version bump). - S2:
/search/ask?backend=+ 온디바이스 provider 추상화(AIProvider).