feat(core): 자기지식 접지·웹 접근·환경 자가점검 — 할루시네이션 방어 3중화 (v2.2.247)
- Alignment Self-Learning: 자가 조사(질문 전 두뇌 검색)·사용자 답변 두뇌 저장·핵심메시지/프로젝트 컨텍스트 주입 (alignmentResearch.ts 신규)
- 웹 접근: Bridge 폴백 직접 fetch(webFetch.ts 신규)·<fetch_url> 액션 태그·기업 모드 URL/아키텍처 컨텍스트 주입·bare 도메인 인식
- 트리거 버그 수정: startsWith('/') 가 절대경로를 슬래시 명령으로 오인 — 분석 지시·URL 주입 전멸 원인 (회귀 테스트 고정)
- 자기지식 접지: 기능 인벤토리 lazy 재생성·학습 메커니즘 정본 섹션·[인벤토리 대조] 태그 의무화·결정론적 재구현 제안 정정 훅(featureConceptMap.ts 신규)
- 환경 자가점검: HealthCheckMonitor 에 Bridge/두뇌 볼륨/git 자격증명/확장 버전 검사 4종 + readyBar ⚠ 표시
- 두뇌 동기화: 원격 미설정 시 로컬 새로고침 모드·staged 기준 commit 판정·인증 부재 안내
- 기타: outputFormat 기본 markdown(제목 렌더 복구)·레슨/행동제약 truncation 보호 구역 이동·[CONTEXT] 절단 우선순위 재정렬
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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g1nation
@@ -0,0 +1,43 @@
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import { HandlerContext } from './types';
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import { buildUrlContext } from '../../lib/contextBuilders/urlContext';
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/**
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* Action 15: Fetch URL (read-only — transaction record 불필요)
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*
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* LLM 이 작업 중 웹 페이지의 실제 내용이 필요할 때 emit 하는 태그.
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* 결과 블록을 chatHistory 에 internal push — read_file 과 동일 패턴이라
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* 일반 챗의 continuation loop(컨텍스트 주입 → 자동 재호출)가 그대로 작동해
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* fetch 직후 모델이 내용을 분석한다.
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*
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* buildUrlContext 재사용: Bridge 추출 우선 → 직접 fetch 폴백 → 정직 실패
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* 블록 + 5분 캐시. 실패 블록도 chatHistory 에 push 한다 — 모델이 "가져왔다"고
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* 지어내지 않고 실패 사실을 사용자에게 전달해야 하므로.
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*/
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const FETCH_URL_MAX_PER_TURN = 2;
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export async function applyWebFetchActions(ctx: HandlerContext): Promise<void> {
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const { aiMessage, report } = ctx;
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const fetchRegex = /<fetch_url\s+url=['"]?(https?:\/\/[^'">\s]+)['"]?\s*\/?>(?:<\/fetch_url>)?/gi;
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let match;
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let handled = 0;
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const seen = new Set<string>();
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while ((match = fetchRegex.exec(aiMessage)) !== null) {
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if (handled >= FETCH_URL_MAX_PER_TURN) {
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report.push(`⚠️ fetch_url 한도 초과 — 회당 최대 ${FETCH_URL_MAX_PER_TURN}개만 처리합니다.`);
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break;
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}
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const url = match[1].trim();
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if (seen.has(url)) continue;
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seen.add(url);
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handled++;
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try {
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const block = await buildUrlContext(url);
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const ok = block.includes('실데이터');
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report.push(ok ? `🌐 Fetched: ${url}` : `⚠️ Fetch failed: ${url}`);
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ctx.chatHistory.push({ role: 'system', content: block, internal: true });
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} catch (err: any) {
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// buildUrlContext 는 throw 하지 않지만 방어적으로.
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report.push(`⚠️ Fetch error: ${url} — ${String(err?.message ?? err).slice(0, 100)}`);
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}
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}
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}
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@@ -22,6 +22,11 @@ export interface BuildAgentModeSystemPromptInput {
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actualModel: string;
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/** For token-cost logging — getConfig().contextLength. */
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contextLength: number;
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/**
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* 행동 제약·동적 블록 (behavior-constraints / cove-checklist 등) — Astra 모드와
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* 동일하게 [CONTEXT] *밖* 보호 구역에 join. 없으면 옛 동작 그대로.
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*/
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dynamicBlocks?: Map<string, string>;
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}
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export function buildAgentModeSystemPrompt(input: BuildAgentModeSystemPromptInput): string {
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@@ -38,6 +43,7 @@ export function buildAgentModeSystemPrompt(input: BuildAgentModeSystemPromptInpu
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negativeCtx,
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actualModel,
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contextLength,
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dynamicBlocks,
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} = input;
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// The Agent's prompt IS the primary directive (role / persona / tone / output format),
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@@ -69,10 +75,20 @@ export function buildAgentModeSystemPrompt(input: BuildAgentModeSystemPromptInpu
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// [CONTEXT] … [/CONTEXT] 사이만 컨텍스트 초과 시 trim 대상 — agentBlock(앞)·reminder(뒤)·negative 는 보호.
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// memoryCtx(RAG/메모리/lessons)도 [CONTEXT] 안에 넣어 토큰이 빡빡할 때 대화 기록보다 먼저 잘리게 한다.
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// 순서 = 잘림 우선순위 (truncation 은 body *뒤*부터 자름): contextBlock(사용자가
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// 지금 가리킨 실데이터 — URL 본문/열린 파일/일정)을 맨 앞에 둬 최후까지 보존하고,
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// 배경 지식(brain RAG)과 memory 는 그보다 먼저 잘리게 한다.
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const priorConclusionBlock = priorConclusionCtx ? '\n\n' + priorConclusionCtx : '';
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// [자기 지식 + 1인칭] Astra 모드와 공용 — Agent 모드에서도 자기 오보고/3인칭 화법 방지.
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const selfIdentityBlock = '\n\n' + buildSelfIdentityBlock();
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const fullSystemPrompt = `${agentBlock}${modeBridgeCtx ? '\n\n' + modeBridgeCtx : ''}${priorConclusionBlock}\n\n${strippedSystemPrompt}${selfIdentityBlock}${designerCtx}${secondBrainTraceCtx}\n\n[CONTEXT]\n${memoryCtx}\n${knowledgeContextForPrompt}\n${contextBlock}\n[/CONTEXT]\n${negativeCtx}${agentTailReminder}`;
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// 동적 블록 (행동 제약·CoVe 등) — [CONTEXT] 밖에 join 해 truncation 보호.
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let dynamicBlocksJoined = '';
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if (dynamicBlocks && dynamicBlocks.size > 0) {
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for (const body of dynamicBlocks.values()) {
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if (body && body.trim()) dynamicBlocksJoined += '\n\n' + body;
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}
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}
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||||
const fullSystemPrompt = `${agentBlock}${modeBridgeCtx ? '\n\n' + modeBridgeCtx : ''}${priorConclusionBlock}\n\n${strippedSystemPrompt}${selfIdentityBlock}${designerCtx}${secondBrainTraceCtx}${dynamicBlocksJoined}\n\n[CONTEXT]\n${contextBlock}\n${knowledgeContextForPrompt}\n${memoryCtx}\n[/CONTEXT]\n${negativeCtx}${agentTailReminder}`;
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return fullSystemPrompt;
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}
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@@ -101,5 +101,8 @@ export function buildAstraModeSystemPrompt(input: BuildAstraModeSystemPromptInpu
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if (body && body.trim()) dynamicBlocksJoined += '\n\n' + body;
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}
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}
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||||
return `${systemPrompt}${modeBridgeCtx ? '\n\n' + modeBridgeCtx : ''}${priorConclusionBlock}${designerCtx}${projectArchitectureCtx}${localProjectKnowledgeCtx}${thinkingPartnerCtx}${astraStanceCtx}${secondBrainTraceCtx}${v4PolicyCtx}${selfGrowthIdentityCtx}${knowledgeMixCtx}${casualCtx}${dynamicBlocksJoined}\n\n[CONTEXT]\n${memoryCtx}\n${knowledgeContextForPrompt}\n${contextBlock}\n[/CONTEXT]\n${negativeCtx}`;
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// [CONTEXT] 내부 순서 = 잘림 우선순위 (truncation 은 body *뒤*부터 자름):
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// contextBlock(사용자가 지금 가리킨 실데이터 — URL 본문/열린 파일/일정)을 맨 앞에
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// 둬 최후까지 보존, 배경 지식(brain RAG)과 memory 는 그보다 먼저 잘리게 한다.
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return `${systemPrompt}${modeBridgeCtx ? '\n\n' + modeBridgeCtx : ''}${priorConclusionBlock}${designerCtx}${projectArchitectureCtx}${localProjectKnowledgeCtx}${thinkingPartnerCtx}${astraStanceCtx}${secondBrainTraceCtx}${v4PolicyCtx}${selfGrowthIdentityCtx}${knowledgeMixCtx}${casualCtx}${dynamicBlocksJoined}\n\n[CONTEXT]\n${contextBlock}\n${knowledgeContextForPrompt}\n${memoryCtx}\n[/CONTEXT]\n${negativeCtx}`;
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}
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@@ -24,6 +24,8 @@ import { appendReflection } from '../../intelligence/reflectionStore';
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import { detectGaps } from '../../intelligence/gapDetector';
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import { appendSuccessPattern } from '../../intelligence/skillScore';
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import { getConfig } from '../../config';
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import { detectReimplementedProposals, formatReimplementationFooter } from '../../extension/featureConceptMap';
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import { isSelfAssessRequest, isAboutSelf } from '../../lib/contextBuilders/selfAssessContext';
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const devilRebuttalHook: PostAnswerHook = {
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id: 'devil-rebuttal',
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@@ -226,6 +228,28 @@ const criticLoopHook: PostAnswerHook = {
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},
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};
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/**
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* 인벤토리 자동 대조 — 자기 평가/자기 분석 턴에서 답변이 *이미 구현된 기능*을
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* 신규 도입하라고 제안하면 결정론적으로(LLM 콜 0) 정정 푸터를 붙인다.
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*
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* 배경: 인벤토리를 프롬프트에 주입해도 작은 로컬 모델이 mid-prompt 컨텍스트를
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* 무시하고 "Reflection Layer 도입하라"(이미 Self-Reflector 3단계 구현) 같은
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* 제안을 반복하는 실패가 재현됐다. 주입은 1차 방어선 — 이 훅이 최종 방어선.
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*/
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const inventoryCrossCheckHook: PostAnswerHook = {
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id: 'inventory-cross-check',
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runAsync: false,
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run(ctx: PostAnswerHookContext): void {
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if (!ctx.assistantAnswer || !ctx.assistantAnswer.trim()) return;
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// 자기 대상 턴에만 — 일반 코딩/리서치 답변에 오탐 푸터를 붙이지 않게.
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if (!(isSelfAssessRequest(ctx.userPrompt) || isAboutSelf(ctx.userPrompt))) return;
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const hits = detectReimplementedProposals(ctx.assistantAnswer);
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||||
if (hits.length === 0) return;
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const footer = formatReimplementationFooter(hits);
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if (footer) ctx.getWebview()?.postMessage({ type: 'streamChunk', value: footer });
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},
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};
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export const POST_ANSWER_HOOKS: PostAnswerHook[] = [
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devilRebuttalHook,
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postHocSelfCheckHook,
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@@ -233,6 +257,7 @@ export const POST_ANSWER_HOOKS: PostAnswerHook[] = [
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requirementCoverageHook,
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confidenceEscalationHook,
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criticLoopHook,
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inventoryCrossCheckHook,
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];
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/** 모든 hook 을 안전하게 실행 — 한 hook 의 throw 가 다른 hook 막지 않음. */
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