feat: Self-Evolving Digital Employee OS P0~P6 + 캘린더 충돌 게이트

신뢰성 코어 (P1~P2):
- Requirement Graph: 업무 유형(회의록/시장조사/업무조사/일정) 필수 요소 주입 + 커버리지 hook
- Confidence Engine(0~100 결정론적) / Escalation Engine(검토 요청) / Epistemic Guard(모름·추정·확실 3분류)
- Provenance: citationTrace 에 출처 수정일·오래됨 경고
- Critic Loop: 문제 신호 turn 만 LLM 검수 1회 + 보완 카드

성장 루프 (P3):
- Gap Detector(Requirement-Knowledge) / Need Engine(30/25/20/15/10 공식) / Knowledge Inventory
- Learning Queue(proposed 전용 병합 — 승인은 사람만) / Decision Journal / Reflection 기록
- 반복 누락 요소(3회+)는 다음 turn 체크리스트에 자동 강조 (T5 루프)

지식 운영 (P4) + 기억 (P5) + 학습 실행 (P6):
- Knowledge Validation + Belief Revision(중복 reject·충돌 시 update/add 권고)
- Knowledge Decay(분야별 반감기 감사) / Knowledge Debt(blocked x impact)
- Organizational Memory(.astra/organization.md 상시 주입)
- Research Agent(approved 큐 -> 조사 브리프+추정 라벨 초안+Validation 게이트 -> proposals/)
- Skill Score(전/후반 추세) + Success Pattern DB(전요소충족+확신도90+ 자동 적재)

병렬 트랙:
- 캘린더 충돌 게이트: conflictCheck + 구조화 이벤트 캐시 + create_calendar_event 차단(force 는 사용자 승인 후)
- Task Eval Harness: 회의록 골든셋 자동 채점 명령 + 성장 리포트/학습 큐/노후 점검 명령

신규 모듈 17종(src/intelligence/), VS Code 명령 5종, 설정 11종, 테스트 +89건(전체 508 통과).
설계 문서: docs/SELF_EVOLVING_OS_MASTER_PLAN.md

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-11 13:42:09 +09:00
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+53
View File
@@ -20,6 +20,32 @@ import { RetrievalChunk } from './types';
export interface CitationTraceOptions {
/** 답변 끝 *출처 한 줄* 형식. 'tail' 만 v1 지원. */
format: 'tail';
/**
* Provenance 표시 (Self-Evolving OS Phase 2 / Track 1-4) — 상위 출처의
* 최종 수정일·score 를 블록에 노출하고, 오래된 출처 사용 시 모델이 답변에
* 그 사실을 명시하게 지시. 기본 true.
*/
provenanceEnabled: boolean;
/** 이 일수보다 오래된 출처는 "오래됨" 으로 분류. 기본 180일. */
staleAfterDays: number;
/** Provenance 에 나열할 상위 출처 수. 기본 5. */
provenanceTopCount: number;
/** 테스트 주입용 현재 시각 (epoch ms). 기본 Date.now(). */
nowMs?: number;
}
const DEFAULT_OPTIONS: CitationTraceOptions = {
format: 'tail',
provenanceEnabled: true,
staleAfterDays: 180,
provenanceTopCount: 5,
};
function fmtDate(epochMs: number): string {
const d = new Date(epochMs);
const mm = String(d.getMonth() + 1).padStart(2, '0');
const dd = String(d.getDate()).padStart(2, '0');
return `${d.getFullYear()}-${mm}-${dd}`;
}
/**
@@ -31,6 +57,7 @@ export function buildCitationTraceBlock(
options: Partial<CitationTraceOptions> = {},
): string {
if (!chunks || chunks.length === 0) return '';
const opts: CitationTraceOptions = { ...DEFAULT_OPTIONS, ...options };
const lines: string[] = [];
lines.push('[CITATION TRACE]');
@@ -44,6 +71,32 @@ export function buildCitationTraceBlock(
lines.push('3. 일반 모델 지식만 사용했다면: *출처: 모델 지식 (검색 출처 미사용)*');
lines.push('4. 답변이 검증 가능하도록 — 사용자가 그 파일을 열면 답변 근거를 확인할 수 있어야.');
lines.push('5. *출처:* 라인은 답변 *맨 끝* 한 번만 — 본문 중간에 흩어 놓지 말 것.');
// ─── Provenance — 출처 신선도·신뢰도 메타데이터 (Track 1-4) ───
// 목적: "어떤 지식 때문에 이 결론이 나왔는가" 역추적 + 오래된 지식 기반 답변 표시.
if (opts.provenanceEnabled) {
const now = opts.nowMs ?? Date.now();
const staleMs = opts.staleAfterDays * 24 * 60 * 60 * 1000;
const top = chunks
.filter((c) => c.source !== 'brain-trace')
.sort((a, b) => b.score - a.score)
.slice(0, opts.provenanceTopCount);
const withMeta = top.filter((c) => typeof c.metadata?.lastUpdated === 'number');
if (withMeta.length > 0) {
lines.push('');
lines.push('[출처 메타데이터 — Provenance]');
for (const c of withMeta) {
const updated = c.metadata.lastUpdated as number;
const isStale = now - updated > staleMs;
const staleTag = isStale ? ` ⚠️오래됨(${opts.staleAfterDays}일+)` : '';
lines.push(`- \`${c.title || '(제목 없음)'}\` — 수정일 ${fmtDate(updated)}, score ${c.score.toFixed(2)}${staleTag}`);
}
if (withMeta.some((c) => now - (c.metadata.lastUpdated as number) > staleMs)) {
lines.push('⚠️오래됨 출처를 핵심 근거로 사용하면 답변에 "출처가 오래되어 현재와 다를 수 있음" 을 명시할 것.');
}
}
}
lines.push('[/CITATION TRACE]');
return lines.join('\n');
}