feat: v2.2.83 → v2.2.91 — info prompt 강화 + 사용자 노출 설정 + 답변 포맷 정리
[v2.2.83] /youtube info 프롬프트 강화 - 비유 방향 보존 룰 (Hugging Face=자료실 같은 짝 뒤집기 방지) - 신뢰도 라벨 4종 ([근거 명시] / [화자 주장] / [가정] / [정리자 추론]) - 타임스탬프 fail 룰 (인용·구간 요약 모두 mm:ss 필수) - "정리자 노트" 별도 섹션으로 추론 격리 [v2.2.85] polishPersona self-check 5가지 - 정리·리뷰·요약 답변 출력 직전 머릿속 체크: (1) 사실 오류 (2) 없는 내용 추가 (3) 뉘앙스 유지 (4) 중요도 비례 (5) 중복 제거 [v2.2.86] chunkedSwitchTokens 절대 임계값 게이트 - 입력 < 50k 토큰이면 키워드·길이 트리거 무시하고 단일 호출 - 큰 컨텍스트 모델(131k+)에서 chunked 과잉 발동 방지 [v2.2.87] MAX_SECTIONS 5→3 cap - 총 호출 7회 → 5회 (outline + 3 section + polish) - 사용자 피드백 "6+회는 과하다" [v2.2.88] 이모지 사용 금지 룰 - polishPersona / directPersona / sectionPersona 모두 적용 - 사용자 피드백 "이모지는 시각 노이즈" [v2.2.89] 사용자 노출 설정 두 항목 - chunkedMaxSections config 신규 (default 3, 1~10 clamp) - MAX_SECTIONS_HARD_CEILING (10) 으로 안전망 격상 - Astra Settings 패널 "고급" 섹션에 두 슬라이더 노출 [v2.2.90] 가이드 문구 단순화 - "작은 모델은 낮추라" 문구 빼고 일관되게 50000 권장으로 [v2.2.91] 답변 포맷 가독성 fix - persona 의 "TL;DR" 표현 전부 "한 줄 요약" 으로 단일화 - stripMarkdownFormatting 에 헤더 후 빈 줄 강제 삽입 (marked.parse 가 라벨·본문을 별도 단락으로 인식 → 시각 분리) [테스트] 400/400 통과 (resilience_stress + chunked flow + MAX_SECTIONS cap 등) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
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|
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"src/config",
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@@ -260,9 +248,9 @@
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|
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"src/utils",
|
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@@ -291,6 +279,7 @@
|
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"src/retrieval",
|
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"src/retrieval/lessonHelpers",
|
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"src/skills/scopedBrainRetriever",
|
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"src/features/setup/datacollectSetup",
|
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|
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|
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"src/features/devilAgent"
|
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@@ -450,9 +439,9 @@
|
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]
|
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},
|
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"src/features/company/ceoPlanner.ts": {
|
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|
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|
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|
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"role": "CEO planner — turns a user prompt into a CompanyTaskPlan. Lifecycle of one planner call: 1. Build the planner system prompt (template + active-agent list). 2. Hit the AI service with the user prompt a",
|
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"imports": [
|
||||
"src/core/services",
|
||||
@@ -464,9 +453,9 @@
|
||||
]
|
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},
|
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"src/features/company/ceoReporter.ts": {
|
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|
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|
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|
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|
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"lines": 123,
|
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"role": "CEO synthesis pass — runs after all specialists have finished. Given the per-agent outputs, this asks the CEO model to produce the final markdown report (✅ 완료 / 🚀 다음 / 💡 인사이트) that the user actually",
|
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"imports": [
|
||||
"src/core/services",
|
||||
@@ -487,9 +476,9 @@
|
||||
]
|
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},
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"role": "Sequential dispatcher for 1인 기업 모드. Drives one company \"turn\": user prompt → CEO planner (JSON {brief, tasks}) → for each task in plan: dispatch one specialist (sequentially) - build specialist prompt",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/core/services",
|
||||
@@ -533,9 +522,9 @@
|
||||
]
|
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},
|
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"src/features/company/intentAlignment.ts": {
|
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"size": 15705,
|
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"lines": 343,
|
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"role": "Intent Alignment — 사용자의 자연어 요청을 실행 가능한 작업 조건으로 변환. 사용자는 자기 의도와 배경지식이 에이전트에게 충분히 전달되었다고 착각하는 경향이 있다 (투명성의 착각·지식의 저주·공통 기반 부족). 그래서 에이전트가 즉시 작업에 돌입하면 사용자가 머릿속에 가진 것과 다른 결과를 만들어 낸다. 이 모듈은 그 격차를 메꾸는 한 단계 ",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/core/services",
|
||||
@@ -652,21 +641,22 @@
|
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"imports": []
|
||||
},
|
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"src/features/datacollect/bridgeClient.ts": {
|
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|
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|
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|
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|
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"src/utils",
|
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"src/features/datacollect/bridgeClient",
|
||||
"src/features/calendar"
|
||||
"src/features/calendar",
|
||||
"src/features/setup/datacollectSetup"
|
||||
]
|
||||
},
|
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"src/features/devilAgent/devilPrompt.ts": {
|
||||
@@ -889,9 +879,9 @@
|
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]
|
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},
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|
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|
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"role": "",
|
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"imports": [
|
||||
"src/integrations/telegram/telegramClient",
|
||||
@@ -903,6 +893,15 @@
|
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"src/features/providers"
|
||||
]
|
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},
|
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"src/features/setup/datacollectSetup.ts": {
|
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|
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|
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|
||||
"role": "Datacollect 의존성(Python 패키지) 자동 설치/검증 모듈. 의도: Astra extension 만 깔고 끝나면 /youtube, /research 같은 datacollect 슬래시 명령은 bridge 의 Python 의존성 (yt-dlp, youtube-transcript-api) 이 없어서 실패한다. 사용자가 그걸 매번 수동으로 깔아야 하는",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/utils"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/features/sheets/index.ts": {
|
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"mtimeMs": 1778935930000,
|
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|
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@@ -982,9 +981,9 @@
|
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"imports": []
|
||||
},
|
||||
"src/lib/diagnostics.ts": {
|
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"mtimeMs": 1777978189000,
|
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|
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|
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"mtimeMs": 1779534648000,
|
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|
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"lines": 220,
|
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"role": "",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/utils"
|
||||
@@ -1000,9 +999,9 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
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"src/lib/engine.ts": {
|
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|
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|
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"lines": 1103,
|
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"role": "",
|
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"imports": [
|
||||
"src/core/lock",
|
||||
@@ -1011,8 +1010,7 @@
|
||||
"src/lib/diagnostics",
|
||||
"src/lib/formatter",
|
||||
"src/types/interfaces",
|
||||
"src/config",
|
||||
"src/agents/reflectionPersister"
|
||||
"src/config"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/lib/formatter.ts": {
|
||||
@@ -1048,9 +1046,9 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/lmstudio/lifecycleManager.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1779517553000,
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"role": "",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/lmstudio/client",
|
||||
@@ -1161,8 +1159,8 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/retrieval/contextBudget.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1778674336000,
|
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|
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"mtimeMs": 1779536715000,
|
||||
"size": 5136,
|
||||
"lines": 140,
|
||||
"role": "Context Budget Manager (컨텍스트 예산 관리) 시스템 프롬프트의 토큰 예산을 관리하여 로컬 모델의 context window를 효율적으로 활용합니다.",
|
||||
"imports": [
|
||||
@@ -1179,8 +1177,8 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/retrieval/index.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1778676255000,
|
||||
"size": 23764,
|
||||
"mtimeMs": 1779536701000,
|
||||
"size": 23754,
|
||||
"lines": 514,
|
||||
"role": "RetrievalOrchestrator — Unified RAG Pipeline Astra의 모든 검색 소스를 통합 관리하는 오케스트레이터입니다. 검색 흐름: ① Query Planning — 의도 분류 + 검색 전략 결정 ② Parallel Search — Brain + Memory + Project + Episode 동시 검색 ③ Result Fusio",
|
||||
"imports": [
|
||||
@@ -1216,15 +1214,15 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/retrieval/scoring.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1779492050000,
|
||||
"size": 21751,
|
||||
"lines": 536,
|
||||
"mtimeMs": 1779536686000,
|
||||
"size": 22097,
|
||||
"lines": 541,
|
||||
"role": "Scoring Engine — TF-IDF + Bilingual Tokenizer 단순 includes() 키워드 매칭을 넘어서, TF-IDF 가중치 기반의 문서 스코어링을 제공합니다. 한국어/영어 양국어 토크나이저를 포함합니다.",
|
||||
"imports": []
|
||||
},
|
||||
"src/retrieval/types.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1778674336000,
|
||||
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|
||||
"mtimeMs": 1779536706000,
|
||||
"size": 2419,
|
||||
"lines": 66,
|
||||
"role": "Retrieval Types (검색 결과 통합 타입) 모든 검색 소스(Brain, Memory, Project, Episode)의 결과를 통합 인터페이스로 정의합니다.",
|
||||
"imports": []
|
||||
@@ -1275,9 +1273,9 @@
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/sidebar/chatHandlers.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1779518648000,
|
||||
"size": 39607,
|
||||
"lines": 710,
|
||||
"mtimeMs": 1779536404000,
|
||||
"size": 23810,
|
||||
"lines": 417,
|
||||
"role": "",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/sidebarProvider",
|
||||
@@ -1287,7 +1285,7 @@
|
||||
"src/config",
|
||||
"src/features/company",
|
||||
"src/core/services",
|
||||
"src/features/company/resumeStore"
|
||||
"src/sidebar/companyHandlers"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/sidebar/chronicleHandlers.ts": {
|
||||
@@ -1299,10 +1297,21 @@
|
||||
"src/sidebarProvider"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/sidebar/companyHandlers.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1779536364000,
|
||||
"size": 18106,
|
||||
"lines": 347,
|
||||
"role": "",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/sidebarProvider",
|
||||
"src/features/company",
|
||||
"src/features/company/resumeStore"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"src/sidebarProvider.ts": {
|
||||
"mtimeMs": 1779518686000,
|
||||
"size": 200699,
|
||||
"lines": 4327,
|
||||
"mtimeMs": 1779536519000,
|
||||
"size": 201315,
|
||||
"lines": 4340,
|
||||
"role": "",
|
||||
"imports": [
|
||||
"src/utils",
|
||||
@@ -1403,16 +1412,16 @@
|
||||
"imports": []
|
||||
},
|
||||
"media/settings-panel.html": {
|
||||
"mtimeMs": 1779492050000,
|
||||
"size": 21043,
|
||||
"lines": 381,
|
||||
"mtimeMs": 1779598086000,
|
||||
"size": 22426,
|
||||
"lines": 398,
|
||||
"role": "Astra Settings",
|
||||
"imports": []
|
||||
},
|
||||
"media/settings-panel.js": {
|
||||
"mtimeMs": 1779492050000,
|
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|
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|
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|
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|
||||
"lines": 463,
|
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|
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"imports": []
|
||||
},
|
||||
@@ -1438,12 +1447,13 @@
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||||
"imports": []
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||||
},
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||||
"tests/agentEngine.test.ts": {
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||||
"mtimeMs": 1778690770000,
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||||
"size": 33921,
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"lines": 782,
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||||
"role": "AgentEngine Integration Tests & Performance Benchmarks 검증 대상: 1. ErrorClassifier — 오류 유형(Transient/Permanent/Abort) 자동 분류 2. ErrorRecoveryMatrix — 각 규칙이 의도한 대응 전략으로 매핑되는지 검증 3. resilientExecute — 지수 백",
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||||
"mtimeMs": 1779597242000,
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||||
"size": 18323,
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||||
"lines": 405,
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||||
"role": "AgentEngine Tests — Chunked Writer Architecture 예전 buildup(planner → researcher → reflector → writer → synthesizer)을 단일 ChunkedWriter 의 outline → section[N] → polish 로 교체한 뒤의 회귀 테스트. 다루는 범위: 1. ErrorC",
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"imports": [
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"src/lib/engine"
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"src/lib/engine",
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"src/config"
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||||
]
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||||
},
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"tests/approvalQueue.test.ts": {
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@@ -1520,8 +1530,8 @@
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||||
]
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||||
},
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||||
"tests/integration_retrieval.test.ts": {
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||||
"mtimeMs": 1777949141000,
|
||||
"size": 4017,
|
||||
"mtimeMs": 1779536730000,
|
||||
"size": 4013,
|
||||
"lines": 91,
|
||||
"role": "",
|
||||
"imports": [
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||||
@@ -1642,9 +1652,9 @@
|
||||
]
|
||||
},
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||||
"tests/resilience_stress.test.ts": {
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||||
"mtimeMs": 1777968922000,
|
||||
"size": 6981,
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||||
"lines": 183,
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||||
"mtimeMs": 1779534568000,
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||||
"size": 8413,
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"lines": 197,
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"role": "Resilience & Boundary Stress Test Suite (v2.77.3) 이 테스트는 ConnectAI 엔진이 극한의 환경(인증 실패, 네트워크 차단, 타임아웃 등)에서 얼마나 안정적으로 복구되고, 신뢰성 지표(Resilience Metrics)를 정확히 기록하는지 검증합니다.",
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||||
"imports": [
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"src/lib/engine"
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@@ -1998,7 +2008,7 @@
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||||
"imports": []
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||||
},
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||||
"docs/records/ConnectAI/chronicle.config.json": {
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||||
"mtimeMs": 1779518029000,
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||||
"mtimeMs": 1779598044000,
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||||
"size": 416,
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||||
"lines": 11,
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"role": "JSON configuration",
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