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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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