ASTRA 자기 제안(검증 통과분) 1순위 구현: 충돌을 '감지'에서 '재구성'으로.
[충돌 → 통합 초안 (사람 승인 대기)]
- conflictScan: 모순 감지 시 LLM이 통합 초안 생성 → .astra/growth/reconcile/
(런당 ≤3건). 신뢰 권고 우선 쪽 기준 + 타방의 유효 정보 보존 + 판단 불가
사실은 "(확인 필요: A는 X, B는 Y)" 병기 + 출처 표기 강제.
- 자동 반영 절대 없음 — 초안 머리에 명기, 승인 시 사람이 직접 반영 (status:
pending-review). 거부 = 파일 삭제.
[A-MEM 레슨 네트워크 (NeurIPS 2025 이식, deep research 2순위)]
- lessonNetwork.ts: 새 레슨 저장 시 기존 레슨과 토큰 자카드 유사도 상위 3개를
"## 관련 레슨" [[위키링크]]로 연결 + 기존 레슨에 백링크(역방향 갱신 —
memory evolution). LLM 호출 0 — 캡처 경로 지연 없음. 멱등(재실행 안전).
- 연결 지점: Correction Loop 자동 레슨 + 수동 레슨 생성(Astra: New Lesson).
고립된 카드 모음 → 상호 연결 네트워크: "같은 종류의 실수" 패턴이 파일
수준에서 보이고 RAG 위키링크로 함께 검색됨.
테스트 6건 추가 (유사도·링크 멱등·양방향·초안 형식). 전체 588 통과.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
[자기 지식 구식화 — 마지막 구멍 봉쇄]
인벤토리를 자동 생성해도(v2.2.225) 모델이 검색 없이 기억으로 답하면 무용
— 실사례: 답변 말미 "출처: 모델 지식 (검색 미사용)" 후 이미 있는 기능
(CoVe·멀티스텝 플래닝·노후점검 자동화)을 신규 제안. 프롬프트 규칙은 검색을
강제할 수 없으므로 scheduleContext 와 동일 패턴으로 해결:
- selfAssessContext: "기능 개선/고도화/self-evolving/무슨 기능" 류 질의 감지
시 인벤토리 전문을 RAG 경쟁 없이 결정론적 주입 + "이미 있는 기능 신규 제안
금지, '현재 X 있음 — 빠진 증분 Y' 형태" 지시. 인벤토리 미생성 시 정직 안내.
[충돌 해결사 — 권고까지만, 자동 결정은 안 함]
- conflictScan 에 신뢰도 비교 추가: 양쪽 frontmatter(source_trust_level S~D,
confidence_score) + 최신성으로 "신규/기존 우선 권고" 생성. 메타데이터 없거나
비등하면 권고 보류 (근거 없는 권고 금지). 삭제·덮어쓰기는 여전히 사람 결정.
테스트 17건 추가 (질의 감지·인벤토리 주입·신뢰 파싱·권고 분기).
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[근본 수정 — 자가검증 구식 정보 버그]
ASTRA 자기 지식이 사람이 쓴 스냅샷(selfIdentity 블록·아키텍처 위키 문서)에
의존해 릴리스마다 구식이 됐고, 자기 개선 제안에서 이미 있는 기능을 신규
제안하는 오류가 반복됨. 수정:
- featureInventory.ts: 활성화 시 package.json(contributes.commands/configuration)
+ POST_ANSWER_HOOKS 레지스트리에서 "ASTRA 기능 인벤토리" 문서를 두뇌에
기계 생성 (버전 변경 시 자동 재생성 — 사람이 갱신을 잊을 수 없는 구조).
- selfIdentity: "자기 기능 평가·제안 전 인벤토리와 대조, 기억 의존 서술 금지" 규칙.
[검증-피드백-재설계 파이프라인 보강 — 의견 검토 후 역제안 3건]
- A-1 골든셋 회귀 경보: 주간 사이클이 metrics-history.jsonl 적립 + 직전 대비
recall@1 -10%p 또는 MRR -0.08 하락 시 ⚠️ + 그 기간 추가된 문서를 용의자로
제시(regression-alert.md). 자동 롤백 없음 — 판단은 사람.
- A-2 신규 지식 충돌 스캔(conflictScan.ts): 일일(사전 소화와 같은 슬롯) 신규/변경
문서를 기존 유사 top-2와 LLM 모순 비교 → 충돌 시 conflict-report.md +
"기존 A vs 신규 B" 알림. 쓰기 주체(Datacollect/수동/Research) 무관 포착.
런당 비교 ≤5건·최초 실행 24h 한정 (폭주 방지).
- A-3 criticLoop 게이트 확장: 업무 turn 외에도 "근거 약함(top<0.25) + 단정
표현(수치·날짜·확언)" 트리거 추가. 전 답변 강제 2-pass 는 기각 — intrinsic
self-correction 은 외부 신호 없이 효과 없음(arXiv 2310.01798).
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deep research(3표 검증) 1순위 적용: sleep-time compute (arXiv 2504.13171).
유휴 시간에 로컬 LLM이 두뇌의 raw context를 learned context로 미리 소화해,
응답 시점 RAG가 고밀도 소화 노트를 검색하게 한다 — 로컬 LLM의 최대 약점
(느린 추론)의 비용을 사용자 응대 시점에서 유휴 시간으로 구조적으로 이동.
- sleepDigest.ts: 매일 03:00 KST(설정 가능) 최근 7일 변경 파일이 많은 폴더
순으로 소화 노트 생성 (<두뇌>/Digests/<슬러그>.md, 런당 ≤5건).
노트 = 예상 질의 Q&A + 핵심 사실 + 문서 간 연결 (출처 제목 인용 강제,
"원문에 없는 내용 지어내지 마라" — 환각 방지 동일 원칙).
- 노후화 자동 감지: 소스 mtime > generated_at 이면 재생성, 아니면 skip
(steady-state 비용 0). 노트는 삭제해도 안전 (자동 재생성).
- 승인 게이트 불요 근거: 외부 지식 유입이 아니라 기존 두뇌의 재구성.
원문 우선 원칙을 노트 머리에 명기.
- 수동 명령 "Astra: 지식 사전 소화 지금 실행" + sleepDigest.enabled/time 설정.
- 실 LLM(gemma-4-26b)+실 위키 3문서로 프롬프트 품질 검증 완료 (출처 인용·
무환각 확인). 테스트 8건 추가.
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self-evolving 고도화: 사용자 정정이 곧 Ground Truth — 정답지를 사람이 따로
만들지 않고, 태그 통계가 리포트에 머물지 않고 다음 턴의 행동을 바꾼다.
① 정정 감지·태깅 (correctionLoop.ts + agent.ts 훅, fire-and-forget):
- "아니야/틀렸어/~가 아니라" 류 정정 발화 감지 (보수적 — 추임새 "아니"는 제외)
- LLM 오류 분류 (사실오류/근거누락/맥락누락/추론오류/지시불이행/형식오류,
실패 시 휴리스틱 fallback) → error-tag frontmatter 레슨(lessons/) 저장
- 동시에 회귀 케이스 적립: .astra/eval/corrections.jsonl {질문, 틀린답, 정정}
② 주간 성장 사이클 확장 (1.5단계):
- 정정 회귀 테스트: 정정받은 질문을 두뇌 검색 컨텍스트와 함께 재실행 →
LLM-judge "같은 실수 반복?" 판정 → growth/regression-report.md (사이클당 ≤8건)
- 약점 프로필: 최근 60일 태그 통계 → growth/weakness-profile.json
③ 결핍의 행동화 (memoryContext):
- GROUNDING 약함 + agent scope 적용 중 → 전체 두뇌 1회 재검색 (scope 가
정답 문서를 가리는 경우 구제, 더 강한 근거일 때만 채택)
- 그래도 약함 → 학습 큐에 지식 공백 자동 proposed 등록 (질문 해시 중복 차단,
20건 폭주 방지, 승인은 사람 — Permission Based Learning 유지)
- 약점 프로필 → [자기검토] 블록 주입 (태그 2회 이상만): "너는 최근 X 정정을
N회 받았다 — <유형별 자기검토 지시>"
테스트 25건 추가 (감지 패턴·프로필 집계·큐 등록·영속화·fallback 분류).
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골든셋(24질의) 측정으로 기존 하이브리드 구현의 결함 3건을 잡고 기본 활성화.
측정 결과: recall@3 83.3%→87.5%, MRR 0.802→0.806, recall@1 회귀 없음 (α=0.5).
수정 (측정으로 검증):
- 임베딩 입력을 토큰 재조합(tokens.join)→원문 슬라이스로 교체 + nomic/e5
task prefix (search_query:/search_document:). 토큰 죽 입력은 하이브리드를
전 지표 하락시켰음 (recall@1 75%→54%). @r2 리비전 키로 구벡터 자동 무효화.
- 블렌드 스케일 버그: 벡터 있는 후보만 정규화돼 벡터 없는 후보의 raw 점수가
상위 독식 → 전 후보 정규화 + cosine 후보군 내 min-max 정규화.
- 헤딩-only 청크도 헤딩 텍스트로 임베딩 (벡터 공백 제거).
추가:
- embeddingBootstrap: 활성화 시 엔진 모델 목록에서 임베딩 모델 자동 감지 →
embeddingModel 자동 설정 + "전체 색인" 버튼 알림. 다국어 모델(e5/bge-m3) 우선.
사용자가 의도적으로 비우면 재설정 안 함 (globalState 가드).
- 벡터 저장 시 소수 4자리 양자화 — 캐시 360MB→~150MB (코사인 순위 영향 없음).
- tests/retrievalEvalEmbedding.test.ts: env-gated 하이브리드 측정 하니스 (alpha sweep).
- scripts/compact_brain_index.mjs: 기존 full-precision 캐시 1회 압축 도구.
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P1 — 섹션 청크 검색 기본 활성화:
- 골든셋 24질의 A/B 측정: 파일 단위 → 섹션 청크에서
recall@1 12.5%→75.0% · recall@3 33.3%→83.3% · recall@5 37.5%→87.5%
· MRR 0.217→0.802. 18질의 개선·악화 0건.
- Phase 1-가 구현은 완성돼 있었으나 chunkLevelRetrieval 기본값이 false 라
실전 채팅이 열등한 파일 모드로 동작 — package.json·config 기본값 true 로.
- tests/retrievalEvalCompare.test.ts: 환경변수(ASTRA_EVAL_BRAIN) 게이트형
A/B 회귀 측정 도구 (평소 skip — CI/패키징 무영향).
P2 — 확신도 전역화 (/meet 원칙을 모든 대화로):
- memoryContext 에 [GROUNDING] 블록 — 두뇌 근거 강도(강/보통/약)를 점수로
평가해 답변 정책 주입: 약함 → "⚠️ 두뇌 근거 약함" 표기+단정 금지,
강함 → 근거 문서 제목 인용, 보통 → 사실/추론 구분 서술.
P3 — 회의 용어집 자동화 + 출력 위생:
- /meet 실행마다 담당자 이름·사용자 메타데이터 용어를 .astra/meet_glossary.json
에 누적, 다음 실행 때 자동 주입 (STT 보정 용어집 — 반복 회의 표기 일관성).
- selfIdentity 블록에 한·영 혼합 깨진 표기 금지 규칙 (전 대화, 무비용).
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캘린더 등록 정책을 "확신 없으면 등록 대신 질문"으로 전환:
- 액션 표에 상태 컬럼(확정/진행미정/기한미정/조건부:선행/반복:주기) — LLM 분류.
- 확정+기한만 자동 등록. 진행미정·기한미정·조건부는 보류 목록으로 질문,
`/meet confirm 1=6/20 2=ok 3=skip` 답변으로 등록 완결 (/meet pending 재확인).
- 조건부 규칙: ok=날짜 없는 Tasks 로 [조건부] 등록(선행조건 노트 명시),
날짜=그날을 '조건 확인일'로 등록 — 의존 대상이 제목/노트에서 즉시 인지됨.
- 반복 업무: 반복 등록 없이 첫 1회만(다음 해당 요일) — 까먹음 방지.
- 기한 해석 불가 확정건: 구버전의 +5일 추측 등록 제거 → 보류 질문.
- 과거 날짜(옛 녹취): 과거 날짜 그대로 등록 + "과거자료·완료확인 필요" 표기.
- 중복 방지: 녹취 sha256 해시 레지스트리(.astra/meet_registered.json)로
같은 녹취 재실행 시 이중 등록 차단.
- tasksApi: due 옵션화(날짜 없는 task 지원).
데일리 브리핑 (신규):
- 평일 KST 09:30(설정 가능) 오늘의 캘린더 일정 + Tasks(오늘 마감/기한 경과/
조건부 대기)를 텔레그램 발송. 텔레그램·캘린더 미연결 시 조용히 skip.
- g1nation.dailyBriefing.enabled(기본 true) / .time("09:30").
테스트: meetRegistration 15건 (분류 게이트·confirm 파싱·날짜 정규화·중복 키).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
신뢰성 코어 (P1~P2):
- Requirement Graph: 업무 유형(회의록/시장조사/업무조사/일정) 필수 요소 주입 + 커버리지 hook
- Confidence Engine(0~100 결정론적) / Escalation Engine(검토 요청) / Epistemic Guard(모름·추정·확실 3분류)
- Provenance: citationTrace 에 출처 수정일·오래됨 경고
- Critic Loop: 문제 신호 turn 만 LLM 검수 1회 + 보완 카드
성장 루프 (P3):
- Gap Detector(Requirement-Knowledge) / Need Engine(30/25/20/15/10 공식) / Knowledge Inventory
- Learning Queue(proposed 전용 병합 — 승인은 사람만) / Decision Journal / Reflection 기록
- 반복 누락 요소(3회+)는 다음 turn 체크리스트에 자동 강조 (T5 루프)
지식 운영 (P4) + 기억 (P5) + 학습 실행 (P6):
- Knowledge Validation + Belief Revision(중복 reject·충돌 시 update/add 권고)
- Knowledge Decay(분야별 반감기 감사) / Knowledge Debt(blocked x impact)
- Organizational Memory(.astra/organization.md 상시 주입)
- Research Agent(approved 큐 -> 조사 브리프+추정 라벨 초안+Validation 게이트 -> proposals/)
- Skill Score(전/후반 추세) + Success Pattern DB(전요소충족+확신도90+ 자동 적재)
병렬 트랙:
- 캘린더 충돌 게이트: conflictCheck + 구조화 이벤트 캐시 + create_calendar_event 차단(force 는 사용자 승인 후)
- Task Eval Harness: 회의록 골든셋 자동 채점 명령 + 성장 리포트/학습 큐/노후 점검 명령
신규 모듈 17종(src/intelligence/), VS Code 명령 5종, 설정 11종, 테스트 +89건(전체 508 통과).
설계 문서: docs/SELF_EVOLVING_OS_MASTER_PLAN.md
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
/stocks judge — 조건 판정 정확도 (P2/P3/P4):
- criteriaEval.ts 신설: 8개 키워드 중 수치 기준 7개("5,800%" 파싱·임계값
비교)와 충족/미충족 판정·투자성향별 대표 3개 선택을 코드로 결정론 계산.
LLM 은 '기술력' 도메인 정성 판단(키워드 모호 시)과 근거 서술만 담당,
실패 시 결정론 폴백 → judge 가 LLM 형식 오류로 실패하는 경로 제거.
- cmdJudge: 판정 전 Naver 실시간 펀더멘털 fetch(실패 시 저장값 폴백) +
결과에 데이터 출처 표기.
- tests/stocksCriteria.test.ts: 사용자 실제 분류 패턴(마녀공장/기가비스/
엔켐) 픽스처 8건 — 코드 판정이 기존 패턴과 일치함을 고정.
/meet — 할루시네이션·문맥 누락 (P1/P5/P6):
- 근거 인용 의무: 결정·액션마다 발언 원문 인용(근거: "…") — 인용 불가
항목은 결정/액션 금지 (날조 구조적 억제).
- 60K 하드 자르기 폐지 → 12K 조각 추출(Map) + 병합(Reduce) 2단계.
lost-in-the-middle·후반부 증발 해소, 커버리지 60K→144K자.
- g1nation.meetVerifyPass(기본 off): 결정·액션을 근거 소스와 LLM 대조해
확인 불가 항목을 '⚠️ 검증 결과' 섹션으로 표시.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
VRAM 부족으로 12b 등 다른 모델 로드 실패하던 문제 강화.
- lifecycleManager.doSwitch: 추적 중인 currentModel 만이 아니라 listLoaded()
기반으로 *로드된 모든 LLM* 을 타깃 전 언로드(VRAM 회수). draft 모델·임베딩
모델은 보호. listLoaded 실패 시 기존 동작(tracked unload)으로 폴백.
- extension.ts: defaultModel 설정 변경(설정 패널/settings.json 포함) 시
lifecycle.onModelSelected 호출 → 설정 패널 전환도 unload→load 발동.
- 테스트 FakeLMStudioClient 가 실제 로드 상태를 추적하도록 갱신.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
[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>
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>
- LM Studio 모델 dropdown을 SDK system.listDownloadedModels('llm') 으로
조회하도록 변경. REST /v1/models 는 JIT 옵션이 꺼져 있으면 로드된 모델만
반환하여 macOS 환경에서 dropdown 이 비거나 fallback 한 줄만 남던 문제 해결.
SDK 실패 시 REST 로 자동 fallback.
- LM Studio 로드/언로드 실패를 readyBar 의 영속 segment 로 표시. 모델을
다시 선택하면 clearLmStudioError() 로 해제.
- src/security.ts: PowerShell '&&' rewrite 를 win32 에서만 수행. macOS/Linux
에서는 'if (\$?) { ... }' 가 zsh/bash 문법 오류라 명령 자체가 깨졌음.
- src/utils.ts: system prompt 에 OS 별 [ENVIRONMENT] 블록 동적 주입
(셸/경로 스타일/체이닝 연산자). 'cd E:\\... ; ...' 같은 Windows 전용
예시를 macOS 에서 그대로 따라하던 회귀 차단.
- 테스트 mock 에 listDownloaded() 추가.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Added ReflectorAgent for meta-cognition and critical review between Research and Writing
- Updated WriterAgent to explicitly address reflection critiques
- Introduced 'g1nation.enableReflection' configuration setting
- Added comprehensive integration tests for the self-reflection stage
- Documented design decisions in ADR-0010 and related discussion records
koriweb
g1nation