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koriweb 990ea0ae5f feat: v2.2.173-193 — 4인 팀 운영 슬래시 13개 + ASTRA 검증 엔진 6종

4인 팀 운영 슬래시 (v2.2.173~189):
- 일과 리듬: /morning, /evening, /weekly, /standup
- 트래커 (event-sourced .astra/*.jsonl): /runway, /customers, /hire
- 작업·결정: /task, /blocked, /onesie, /decisions
- 외부 출력: /draft, /feedback
- 분석: /cohort (MoM 추세)

ASTRA 추론·검색 엔진 (v2.2.183~192):
- v2.2.183 Conflict Surface — scoring.conflictSeverity 를 [CONFLICT WARNINGS] 블록으로
  서피스 + 교차-문서 발산(Jaccard) 감지
- v2.2.184 Chain-of-Verification — [VERIFICATION CHECKLIST] 답변 작성 전 그라운딩 자기 점검
  (instructional, strictMode 옵션)
- v2.2.185 Actionability Scoring — 최근 슬래시 명령 + 열린 파일 신호로 검색 결과 재가중
- v2.2.186 Temporal Markers + Distillation Loop — LongTerm/Episodic 만료 필터 +
  30일+ stale episode → LongTerm 'episode-digest' 승급 (수동 /memory distill + 세션 종료 자동)
- v2.2.187 Hierarchical Context Window + LLM Semantic Re-rank — 3-level 추상도 매칭
  + 토큰 예산 통과 후 LLM 1회로 의도-부합 재정렬 (opt-in)
- v2.2.190 Intent Clarification + Citation Trace — 모호 차원 감지 시 역질문 우선
  + 답변 끝 사용 출처 한 줄 정리
- v2.2.191 Post-hoc Self-Check — 답변 완료 후 별도 LLM 호출 1회로 답함/그라운딩/모순 평가,
  footer 한 줄로 표시 (opt-in, semantic re-rank 와 같은 안전 fallback 패턴)
- v2.2.192 Terminology Dictionary — .astra/glossary.md 사용자 편집 파일 + Term Check
  지침 통합 + /glossary init/path/reload
- v2.2.193 /help — 카테고리별 명령 목록 + 6종 verification 블록 현재 on/off

신규 모듈:
- src/retrieval/{conflictBlock,coveBlock,actionabilityScoring,hierarchicalLevel,
  semanticRerank,intentClarification,citationTrace,terminologyBlock}.ts
- src/memory/distillation.ts + types.ts 에 expiresAt/promoted/episode-digest 추가
- src/agent/postHocSelfCheck.ts
- src/features/{customers,feedback,hire,runway}/*.ts (event-sourced stores)

ASTRA 검증 5종 자동 주입 (buildAstraModeSystemPrompt, casual 모드 제외):
[INTENT CLARIFICATION GUIDANCE] (답변 시작 전) → [TERMINOLOGY DICTIONARY] +
[CONFLICT WARNINGS] + [VERIFICATION CHECKLIST] (작성 중) → [CITATION TRACE] (끝)
+ 6번째: Post-hoc Self-Check footer (답변 완료 후, opt-in)

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

2026-05-29 16:05:30 +09:00

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ADR: connectAI 프로젝트의 아스트라 대부분 답을 잘 줘. 근대 간혹 오타가 발생하거나 상황에 맞지 않는 단어를 간혹 사용해서 혼선을 줄때가 있...

Status

accepted

Context

connectAI 프로젝트의 아스트라 대부분 답을 잘 줘. 근대 간혹 오타가 발생하거나 상황에 맞지 않는 단어를 간혹 사용해서 혼선을 줄때가 있거든. 이 부분을 개선하려면 어떠한 부분을 개선하는게 좋을까?

Decision

결론: 아스트라의 답변에서 발생하는 오타나 부적절한 단어 선택(Hallucination/Typo)을 개선하기 위해서는, 모델 자체의 성능에 의존하기보다 '출력 전 검증 로직(Post-processing)'과 '프롬프트 내 제약 조건(Constraint)의 정밀화'를 강화해야 합니다. 현재 아스트라는 지식(Second Brain)을 활용하는 능력은 뛰어나지만, 생성된 텍스트의 '품질 관리(QA)' 단계가 부족한 상태입니다. 이를 해결하기 위한 3가지 기술적 개선 방안을 제안합니다. 1. 출력 검증 레이어 도입 (Self-Correction Loop) 모델이 답변을 생성한 직후, 사용자에게 전달하기 전에 스스로 오류를 찾아내는 단계를 추가해야 합니다. - 강화 방안: [Post-generation Check] 단계를 시스템 프롬프트에 명시합니다. - "작성된 답변에 프로젝트의 핵심 용어(예: connectai, p-rein동)가 올바른 철자로 작성되었는지 확인하라." - "문...

Reason

Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.

Alternatives

Not captured yet.

Consequences

Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.

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