# Development Log: 아스트라를 지금 보다 더 날카롭고 신뢰감이 높은 아이 그리고 나의 의도를 잘 파악하게 하기 위해서는 어떤부분을 강화하는게 좋을까?

## Purpose
Record the implementation or verification outcome from the current conversation.

## Implementation Summary
결론: 아스트라가 사용자의 의도를 정확히 꿰뚫고(Sharpness) 신뢰할 수 있는 답변(Reliability)을 내놓기 위해서는, '추론 전 단계의 맥락 정밀화(Pre-inference Contextualization)'와 '추론 후 검증 루프(Post-inference Verification)'를 강화해야 합니다. 단순히 모델의 성능에 의존하는 것이 아니라, 아스트라가 스스로 '생각의 구조'를 설계할 수 있는 장치를 만드는 것이 핵심입니다. 이를 위한 3가지 강화 전략을 제안합니다. 1. 사용자 의도 파악의 정밀화: Intent-to-Context Mapping 현재 아스트라는 사용자의 질문을 받으면 즉시 답변을 생성하려 합니다. 하지만 '날카로운' 파악을 위해서는 질문 뒤에 숨겨진 '실행 목적'을 먼저 정의해야 합니다. - 강화 방안: 질문이 들어오면 바로 추론하지 않고, [의도 분류 $\rightarrow$ 필요 컨텍스트 식별 $\rightarrow$ 누락된 정보 확인] 단계...

## Architecture
Captured automatically from the assistant response and active project context.

## Changed Files
- src/agent.ts

## Dependency Notes
No new dependency note was captured automatically.

## Bugs
No bugs recorded.

## Lessons
- Automatic project records should be generated in the background when the turn contains durable project knowledge.
