feat: v2.2.74 → v2.2.82 — chunked writer + 코드 리뷰 패치 + /youtube 확장

주요 변경:

[chunked writer 아키텍처 (v2.2.74~v2.2.75)]
- 5-stage 다중 에이전트(planner/researcher/reflector/writer/synthesizer)
  파이프라인 제거 → 단일 ChunkedWriter 의 outline → section[N] → polish
  3-step 으로 교체. 본문 분석에서 추상화 손실 / 토큰 폭증 문제 해소
- 답변 길이 자동 분기: 짧은 prompt 는 fast-path direct 1회 호출,
  본문 분석은 chunked. outline 빈 배열도 direct 폴백

[코드 리뷰 9개 항목 일괄 패치 (v2.2.76)]
- /research polling hang 방어 (heartbeat + status 정규화 + 연속 실패 abort)
- 회사 모드 dispatcher abort 신호를 AIService.chat 까지 전달
- bridgeFetch 에 onHeartbeat 콜백 도입 (slow endpoint 사용자 친화적)
- dead code 정리: reflectionPersister.ts 제거 + enableReflection 등 좀비 config 키
- parseOutline 의 empty vs fallback reason 명시적 분리
- chatHandlers 의 회사 모드 케이스 ~325줄을 src/sidebar/companyHandlers.ts 로 분리
- Intent Alignment 라운드 한도 도달 시 smart 모드 자동 진행
- LM Studio doSwitch unload 실패 시 currentModel 정리 + load 강행
- retrieval informationDensity → queryCoverage 정합화

[/youtube 채널 지원 (v2.2.77~v2.2.82)]
- 채널/플레이리스트 URL 자동 감지 + n:N 으로 영상 개수 지정 (최대 50)
- 채널 루트 URL 에 /videos 탭 자동 append (yt-dlp enumeration 정상화)
- 영상별 순차 처리 (queue 패턴) + i/N 진행 표시 + 마지막 통계 요약
- mode:info / mode:benchmark / mode:both 분석 모드 분기
  - info: 영상 내용을 지식 카드로 추출 (튜토리얼·강의·뉴스용)
  - benchmark: 4-렌즈 대본 역기획서 (콘텐츠 제작 벤치마크용)
  - both: 둘 다 (기본)
  - bare keyword 도 허용: /youtube <url> n:1 info
- bridge 에러 메시지 [object Object] 깨짐 수정 (구조화 에러 추출)
- "패키지 없음" 등 환경 의존성 에러에 자동 가이드 첨부

[Astra: Setup Datacollect Dependencies 명령 추가 (v2.2.80)]
- Python 자동 감지 + yt-dlp / youtube-transcript-api 자동 설치
- macOS PEP 668 환경 자동 폴백 (--user --break-system-packages)
- /youtube 등에서 패키지 미설치 감지 시 "Install Now" 버튼 notification

[테스트]
- tests/agentEngine.test.ts 를 chunked flow 에 맞춰 전체 재작성
- tests/resilience_stress.test.ts Scenario B/D 를 role-aware mock 으로 갱신
- 399/399 통과

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

package.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "name": "astra",
   "displayName": "Astra",
   "description": "The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.",
-  "version": "2.2.73",
+  "version": "2.2.82",
   "publisher": "g1nation",
   "license": "MIT",
   "icon": "assets/icon.png",
@@ -91,6 +91,11 @@
         "title": "Astra: Open Chat (Editor Column)",
         "icon": "$(comment-discussion)"
       },
+      {
+        "command": "g1nation.setupDatacollect",
+        "title": "Astra: Setup Datacollect Dependencies (yt-dlp, youtube-transcript-api)",
+        "icon": "$(cloud-download)"
+      },
       {
         "command": "g1nation.lesson.create",
         "title": "Astra: New Lesson (Experience Memory)"
@@ -542,21 +547,6 @@
           "maximum": 100,
           "description": "Knowledge Mix (0–100): how heavily the assistant should lean on Second Brain evidence vs. its own general knowledge. 0 = Second Brain disabled (model knowledge only). 50 = balanced (legacy default). 100 = Second Brain is the primary evidence; model knowledge only fills harmless background. Per-agent overrides in the Agent Mapping panel win over this global value."
         },
-        "g1nation.enableReflection": {
-          "type": "boolean",
-          "default": true,
-          "description": "Insert a Self-Reflection (Reflector) stage between Researcher and Writer in the multi-agent workflow. The Reflector critically reviews the plan and research output (gaps, contradictions, unsupported claims, drift from the original objective) and feeds a structured critique to the Writer, which must address it before producing the final report. Reflection failures are non-fatal (the Writer still runs with empty critique). Disable to save one LLM call per mission if you prioritize latency or are running on a very small model."
-        },
-        "g1nation.autoLessonFromReflection": {
-          "type": "boolean",
-          "default": true,
-          "description": "Persist substantive Reflector critiques to the active brain as lesson cards under `lessons/auto-reflector/`. Future missions automatically retrieve these cards (via the existing Experience-Memory pipeline) and inject them as ‘[⚠ ACTIVE LESSONS — verify these BEFORE finalizing]’ guardrails into Planner/Researcher/Writer context. A repeated critique (similar title) bumps `occurrences` and escalates `severity` (low→medium→high) instead of duplicating the card, so recurring patterns get louder over time. Disable to keep critiques single-mission only."
-        },
-        "g1nation.workflow.synthesizerEnabled": {
-          "type": "boolean",
-          "default": true,
-          "markdownDescription": "5단계 파이프라인의 마지막 단계로 **Synthesizer**(최종 다듬기) 패스를 한 번 더 돌릴지 여부. true(기본): Drafter가 만든 1차 초안을 Synthesizer가 받아 도입 한 줄·섹션 흐름·결론을 정리해 사용자용 최종 답변으로 만든다. 입력이 작은 draft 뿐이라 컨텍스트가 가벼워 작은 로컬 모델(≤4B)도 부담 없이 처리한다. false: Drafter 출력이 그대로 최종 답변이 된다(기존 4단계 동작)."
-        },
         "g1nation.workflow.multiAgentMode": {
           "type": "string",
           "enum": ["auto", "always", "off"],