- 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>
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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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).
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>
- src/retrieval/chunker.ts: 문서 청킹 로직 추가
- src/retrieval/evalHarness.ts + src/extension/evalCommands.ts: 검색 품질 평가 하니스
- brainIndex.ts / retrieval/index.ts / memoryContext.ts: 인덱싱·컨텍스트 빌더 개선
- config.ts / extension.ts / sidebarProvider.ts / package.json 갱신
- ADR-0030~0032 및 개발 기록, .astra 런타임 상태 동기화
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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