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>

src/agents/AgentWorkflowManager.ts

@@ -1,11 +1,18 @@
-import { PlannerAgent, ResearcherAgent, ReflectorAgent, WriterAgent, SynthesizerAgent } from './factory';
+import { ChunkedWriter } from './factory';
 import { AgentEngine, PipelineStage, AgentExecuteOptions } from '../lib/engine';
-import { getConfig } from '../config';
 
+/**
+ * Multi-agent 워크플로우를 외부에 노출하는 얇은 매니저.
+ *
+ * 예전엔 planner / researcher / reflector / writer / synthesizer 5개 persona 를
+ * 줄세웠지만, 각 hop 마다 컨텍스트가 누적되고 원본 본문이 추상화로 손실돼
+ * 사용자가 본문 분석을 요청해도 "분석 방법론" 만 만들어내는 사고가 있었음.
+ *
+ * 현재 흐름: 단일 ChunkedWriter 가 outline → section[N] → polish 세 역할을
+ * 같은 모델에서 번갈아 수행 → 각 호출은 작고(컨텍스트 폭증 없음), 본문은
+ * 매 호출에 직접 전달돼 손실 없음.
+ */
 export class AgentWorkflowManager {
-    /**
-     * 리팩토링된 고성능 에이전트 엔진을 통해 워크플로우를 실행합니다.
-     */
     public static async runStrictWorkflow(
         prompt: string,
         modelName: string,
@@ -13,21 +20,12 @@ export class AgentWorkflowManager {
         signal: AbortSignal,
         onProgress: (step: string, message: string) => void
     ): Promise<string> {
-        const planner = new PlannerAgent(modelName);
-        const researcher = new ResearcherAgent(modelName);
-        const writer = new WriterAgent(modelName);
-        // [Self-Reflection] 설정으로 비활성화하지 않은 경우에만 Reflector를 주입.
-        const cfg = getConfig();
-        const enableReflection = cfg.enableReflection !== false;
-        const reflector = enableReflection ? new ReflectorAgent(modelName) : undefined;
-        // [5-stage pipeline] 최종 합성 단계. 설정으로 끄지 않은 한 항상 주입.
-        const enableSynth = cfg.workflowSynthesizerEnabled !== false;
-        const synthesizer = enableSynth ? new SynthesizerAgent(modelName) : undefined;
-        const engine = new AgentEngine(planner, researcher, writer, reflector, synthesizer);
+        const writer = new ChunkedWriter(modelName);
+        const engine = new AgentEngine(writer);
         const missionId = `mission_${Date.now()}`;
 
         const runOptions: AgentExecuteOptions = {
-            config: { enableReflection }
+            config: { model: modelName },
         };
 
         try {
@@ -50,16 +48,14 @@ export class AgentWorkflowManager {
     }
 
     private static mapStageToUI(stage: PipelineStage): string {
-        // 사용자가 보는 라벨은 한국어 + 단계 번호로 통일. 5단계 파이프라인이 명확하게 드러나도록.
         const maps: Record<PipelineStage, string> = {
             idle: '대기',
-            planner: '① 계획',
-            researcher: '② 자료 수집',
-            reflector: '③ 자기 검증',
-            writer: '④ 초안 작성',
-            synthesizer: '⑤ 최종 정리',
+            outline: '① 구조 잡기',
+            section: '② 본문 작성',
+            polish: '③ 최종 다듬기',
+            direct: '⚡ 즉답',
             completed: '완료',
-            error: '오류'
+            error: '오류',
         };
         return maps[stage] || '진행 중';
     }