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>
This commit is contained in:
g1nation
2026-05-23 23:13:21 +09:00
parent 0712014fcb
commit ded3eea7ce
39 changed files with 2098 additions and 1820 deletions
+3 -14
View File
@@ -135,17 +135,6 @@ export interface IAgentConfig {
* true일 때만 말풍선이 생성된다. 시끄럽게 느껴지면 사용자가 끌 수 있게.
*/
companyPixelOfficeBubbles: boolean;
enableReflection: boolean;
/**
* [Self-Reflection → Knowledge] Reflector critique 중 의미 있는 발견을 brain의
* `lessons/auto-reflector/`에 lesson 카드로 영속화할지 여부. true(기본)이면 동일/유사 패턴이
* 다음 미션에서 retrieval로 자동 주입되고, 같은 critique이 반복될수록 occurrences/severity가
* 누적됨. false면 critique은 그 미션 한정으로만 사용되고 사라짐.
*/
autoLessonFromReflection: boolean;
// ─── 5-stage workflow (Drafter + Synthesizer) ───
/** Drafter(=Writer) 출력 뒤에 SynthesizerAgent로 최종 다듬기 패스를 한 번 더 돌릴지. 기본 true. */
workflowSynthesizerEnabled: boolean;
/**
* Multi-Agent 발동 모드:
* - 'auto' (기본): 작은 모델(≤4B) 감지 OR prompt가 컨텍스트의 큰 비중을 차지할 때만 자동 발동.
@@ -296,15 +285,15 @@ export function getConfig(): IAgentConfig {
const v = (cfg.get<string>('company.intentAlignmentMode', 'smart') || 'smart').trim().toLowerCase();
return v === 'off' || v === 'strict' ? v : 'smart';
})(),
// ALIGNMENT_DEFAULT_MAX_ROUNDS 와 일치 — `intentAlignment` 모듈을 직접 import 하지 않은
// 이유는 config 가 features/ 아래 모듈을 의존하면 의도치 않은 순환 import 가 생기기 때문.
// 둘이 어긋나면 안 되므로 변경 시 양쪽 같이 갱신.
companyIntentAlignmentMaxRounds: Math.max(1, Math.min(5, cfg.get<number>('company.intentAlignmentMaxRounds', 3))),
selfReflectorEnabled: cfg.get<boolean>('selfReflector.enabled', false),
selfReflectorExternalEnabled: cfg.get<boolean>('selfReflector.externalVerification', false),
selfReflectorExecutionEnabled: cfg.get<boolean>('selfReflector.executionVerification', false),
companyPixelOfficeEnabled: cfg.get<boolean>('company.pixelOffice.enabled', true),
companyPixelOfficeBubbles: cfg.get<boolean>('company.pixelOffice.bubbles', true),
enableReflection: cfg.get<boolean>('enableReflection', true),
autoLessonFromReflection: cfg.get<boolean>('autoLessonFromReflection', true),
workflowSynthesizerEnabled: cfg.get<boolean>('workflow.synthesizerEnabled', true),
workflowMultiAgentMode: ((): 'auto' | 'always' | 'off' => {
const v = (cfg.get<string>('workflow.multiAgentMode', 'auto') || 'auto').trim().toLowerCase();
return v === 'always' || v === 'off' ? v : 'auto';