리뷰 두 건에서 나온 지적을 반영한다.
1) 실패 양상이 바뀐 것을 다루지 않았다 (MEDIUM)
`chunk_id` 로 행을 찾던 때는 shadow 정렬이 어긋나도 느릴 뿐 정확했다.
rowid 로 찾으면 어긋난 순간 `chunks_ad` 가 남의 문서 shadow 행을 지우고
아무 오류도 내지 않는다. 즉 이 PR 은 실패 양상을 "느림"에서 "조용한
오삭제"로 바꿨는데, 그 불변식이 눈에 안 보이는 상태였다.
`kebab doctor` 에 `fts_shadow` 점검을 넣었다. 전수 대조는 60만 chunk
에서 33초라 doctor 앞에 둘 수 없어 rowid 범위 앞뒤 200행씩만 본다 —
실측 10 ms 이고, 현실적인 드리프트가 취하는 전면 재번호는 잡는다.
표본이라는 사실을 detail 에 적어 정렬 증명으로 읽히지 않게 했다.
`SqliteStore::fts_shadow_misaligned_sample` 이 질의를 들고 있다.
2) VACUUM 위험을 과장했다 (정정)
초안이 "VACUUM 이 rowid 를 다시 매길 수 있고 그러면 정렬이 깨진다"고
단정했다. 실제로 재보니 다시 매기지 않았다 — 실제 KB 사본(60만 chunk,
문서 3,000건을 지워 rowid 에 구멍을 낸 뒤)과 소형 합성 DB 양쪽에서
VACUUM 후 전수 대조 불일치가 0 이었다 (sqlite 3.53.4). SQLite 문서가
"다시 매길 수 있다"고 적은 것은 보장이 없다는 뜻이지 실제로 그렇게
한다는 뜻이 아니다. 문구를 실측대로 고쳤다.
남는 실제 경로는 앞으로 `chunks` 를 테이블 재작성 방식으로 바꾸는
마이그레이션이다. V016 주석에 "그런 마이그레이션은 repopulate 를 같이
돌려야 한다"는 울타리를 박았다.
3) 같은 실측치를 파일마다 다르게 적었다 (MEDIUM)
삭제 시간이 커밋 메시지·HOTFIXES 는 2.0초, 마이그레이션 주석·테스트
독스트링·설계 문서는 0.73초였다. 0.73초는 손으로 마이그레이션한 사본을
따뜻한 캐시에서 잰 값이고 2.0초는 릴리스 바이너리가 마이그레이션한 새
사본에서 잰 값이다. 보수적인 2.0초로 통일했다. '한국' hit 수도
15,837(문서 200건 삭제 후) 과 15,977(전체 코퍼스) 이 섞여 있어
15,977 로 통일했다.
4) docs/ARCHITECTURE.md 디렉토리 트리가 V001..V015 로 멈춰 있었다 (MEDIUM)
V016 까지로 갱신. README 는 손대지 않는다 — 새 서브커맨드·플래그·config
키·`--json` 필드가 없다.
5) 잔가지 (LOW)
`:=` 검사가 번들 SQLite 의 FTS5 idxStr 인코딩에 기대는 것을 assert
메시지에 적었다 (rusqlite 를 올린 직후 실패하면 거기부터 보라는 뜻).
가상 테이블은 항상 `SCAN` 으로 찍히므로 `SEARCH` 로 대체 검사할 방법이
없다는 것도 독스트링에 남겼다. `kb index --rebuild-fts` 라는 옛 이름 +
존재하지 않는 명령 참조 두 곳을 지웠다.
`fts_v016_shadow_probe_detects_forced_drift` 로 탐지 자체를 시험한다 —
어긋난 shadow 행을 억지로 만들어 점검이 잡는지 본다. 잡지 못하는 점검은
없느니만 못하다.
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`chunk_id` 는 `chunks_fts` 에서 UNINDEXED 다. 그런데 V002 이래 삭제
트리거가 그 컬럼으로 행을 찾았다 (`DELETE FROM chunks_fts WHERE
chunk_id = old.chunk_id`). FTS5 는 UNINDEXED 컬럼에 색인을 만들지 않으니
이 조건을 만족할 색인이 없고, 삭제가 색인 전체 스캔으로 떨어진다.
chunk 한 건 삭제가 O(색인 전체) 였다.
`chunks` 에서 DELETE 가 나가는 모든 경로가 이 비용을 냈다 —
sweep_deleted_files, reset --orphans-only, 그리고 파일이 수정될 때마다
도는 purge_orphan_at_workspace_path. 즉 정상적인 증분 재색인이 코퍼스가
커질수록 느려지는 형태였다.
V016 이 chunks_fts 를 drop 후 재생성하면서 rowid 를 chunks.rowid 와
맞추고, 세 트리거의 행 지정을 rowid 로 바꾼다. FTS5 는 rowid 로 B-tree
조회를 하므로 O(log n) 이 된다. 컬럼 구성·tokenizer 는 그대로라 검색
경로는 한 줄도 안 바뀐다.
실제 KB 사본 (문서 28,427건 / chunk 600,808건) 에서 문서 200건 삭제:
현행 (chunk_id 로 DELETE) 1590.1초
V016 (rowid 로 DELETE) 2.0초
약 800배. 삭제 후 남은 chunks 와 chunks_fts 행 수가 양쪽 다 595,741 로
같다. 마이그레이션 자체는 60만 chunk 기준 32초이고 재색인은 필요 없다.
검색 결과는 불변이다. '한국'(15,977) / 'database'(1,067) / '서울
지하철'(230) / 'kebab'(3) 네 질의의 상위 20건을 chunk_id·bm25
점수·snippet 까지 해시로 비교했고 전후가 동일했다. 그래서 corpus_revision
을 올리지 않는다 — 어휘 검색 정렬이 `ORDER BY score, f.chunk_id` 라
rowid 와 무관하므로 미결 pagination cursor 를 무효화할 이유가 없다.
tokenizer 가 바뀐 V009 와는 다른 경우다.
이슈가 제안한 external-content(`content='chunks'`) 는 택하지 않았다.
V009 트리거가 색인하는 값이 `tokenized_korean_text || ' ' || text` 라
chunks 의 어느 컬럼과도 일치하지 않아, generated column 신설 + FTS
테이블에서 chunk_id/doc_id 제거 + 검색 경로의 rowid join 전환이 딸려온다.
삭제 비용은 rowid 정렬만으로 같은 복잡도로 내려가므로 본문 그림자
(chunks_fts_content, 실측 550 MB) 회수는 별 건으로 남긴다.
rebuild_chunks_fts 도 같이 고쳤다. rowid 를 명시하지 않으면 FTS5 가 자기
번호를 매겨 정렬이 깨지고 그 뒤의 모든 삭제가 조용히 아무것도 안 하게
된다. 이 함수에는 별개의 잠복 결함도 있었다 — V009 가 색인하는 한국어
형태소 접두를 빠뜨리고 raw text 만 넣고 있어서, 재구축을 돌리면 2자
한국어 질의가 다음 재색인 때까지 안 맞았다. 트리거와 같은 CASE 로 맞췄다.
전제: chunks 는 chunk_id TEXT PRIMARY KEY 라 INTEGER PRIMARY KEY 가 없고,
SQLite 의 VACUUM 은 그런 테이블의 rowid 를 다시 매길 수 있다. kebab 은
VACUUM 을 실행하지 않으며(코드베이스 전체에 없음) 사용자가 직접 돌렸다면
rebuild_chunks_fts 가 복구 경로다. external-content 도 같은 전제를 깔고
있어 이 위험은 선택지 간 차이가 아니다.
design §5.5 verbatim block 을 rowid 트리거로 갱신하고 CI diff-check 를
V009 에서 V016 으로 재조준했다 (V007 → V009 때와 같은 방식).
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여러 세션 누적으로 ~268개로 불어난 문서를 3 병렬 explorer 로 전수 특성화한 뒤
재정리 설계. 코어(living+frozen)는 건강하고 SoT 도 territory 별로 정의돼 있으나
단일 지도 부재 + historical 아티팩트(plans 64·handoffs 8) 가 트리에 섞임.
설계(방안 B): 3구역 분리(living/frozen/archive) + root DOCS.md SoT 지도 신설 +
오펀 stub 7 삭제 + release-notes 9→CHANGELOG.md 통합 + historical 을
docs/archive/ 로 git mv + stale 컴포넌트 README 2건 수정 + CLAUDE.md §docs 갱신.
frozen specs/tasks 는 거버넌스 앵커라 무변경(이동 전 frozen→대상 링크 grep gate).
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(a) embed_with_cache 를 image/pdf/code 핸들러에 배선(markdown 전용→전미디어) — PR1.
(b) ocr/caption derivation_cache 네임스페이스로 OCR/caption 중간 산출물 캐싱 —
버전-캐스케이드 분리 + ollama-vision 비결정성 박제 — PR2.
리서치로 해소: provenance 는 wire/게이트에 없어 캐시 히트 시 재현 불필요(byte-identical
유지) · payload 는 full 구조체 serde(block 레벨까지 byte-identical) · derivation_cache_key_bytes
신설 · paddle ONNX 자산은 이미 레포 번들(다운로드 불필요) → 결정적 게이트 가능.
열린 항목: paddle 게이트용 text-bearing OCR 코퍼스 생성(R2, plan 에서 해소).
사용자 필수 제약 반영: 각 수정 단위(PR/phase)마다 코어 기능(md ingest·검색·
single-hop RAG+citation)의 도그푸딩 품질이 직전 baseline 과 반드시 비슷해야 하며
회귀 시 머지 금지. baseline 동결 → per-unit `kebab eval compare` + ingest 출력
byte-diff=0 게이트. 이 게이트가 PR 분할 경계와 완료 정의를 지배.
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기능 추가로 산만해진 표면·동작·내부를 강하게 단순화하는 설계. 단일 사용자·pre-1.0
이점으로 능력은 (거의) 유지하되 조작 표면·코드 구조를 절반 이하로.
핵심:
- Cuts: TUI, multi-turn 세션, legacy RAG v1/v2, search LRU 캐시, candle 임베더,
ingest API 5변종→1 (crate 24→22).
- 스파인 4 crate 재작성: config god-struct→타입 슬라이스, ingest 4193줄 모놀리스→
stage 파이프라인, chunk 중앙 selector, rag 2633줄→합성 stage(순수 query→Answer).
- 표면: config 109→~30, env 97→~25, search 20플래그→~6(--filter).
- 불변식: ingest 출력 byte-identical(재색인 없음) + wire 출력 계약 불변(MCP/스킬 무영향).
brainstorming 7개 결정 기록. frozen contract 부분 supersede.
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R9700 GPU ollama(gemma3:4b + snowflake-arctic-embed2 @ .244)로 rag-v3 vs rag-v4
답변 비교. 타깃 실패 모드(저신뢰 jira 가 권위 wiki 를 wiki 인용 없이 덮어씀)는
두 버전 모두 0/34 — 이 모델/코퍼스에서 재현 안 됨. 품질 지표 전부 표본오차 내 구분
불가(wiki-grounded 32 vs 31, jira-correct 29 vs 28, 거부 4 vs 5). v4 는 무해(회귀
0) + 라벨 프롬프트 도달 확인이나 trust-steering 효과는 실패 모드 미재현으로 미입증.
유일 델타: v4 약간 더 간결(평균 인용 5.14→4.23). HOTFIXES + plan doc 검증 갱신.
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md-heading-v2(PR #209)의 oversize 분할을 PDF 청커에도 적용. v1.1 의 chunk_page 는
문장/문단 경계로만 잘라서 경계 없는 거대 페이지(빽빽한 scanned page 한 줄 OCR)가
통째로 한 청크 → strict 임베더 실패. v1.2 는 2-tier: tier-1(문장/문단 greedy +
overlap) 후 segment 가 max_chunk_tokens 초과면 tier-2 가 공유 text_pieces 로
재분할 → 모든 PDF 청크 ≤ 예산.
- 신규 공유 모듈 crate::oversize (text_pieces/char_pieces/BYTES_PER_TOKEN) — md 와
PDF 가 공유(단일 진실 공급원). md-heading-v2 는 호출만, 출력 byte-identical(md
라벨·동작 불변, parity 테스트 전부 통과).
- PdfPageV1Chunker { max_chunk_tokens } + policy_hash budget fold(md 동형) +
pdf_chunker_from_config(kebab-app). 신규 config 키 없음.
- 분할 조각 chunk_id 는 #c{segment_start}s{i}(미분할 단일 segment 는 bare
#c{segment_start} 유지 → 공통 경우 v1.1 동일).
- Page span: 분할 조각은 부모 segment 의 char 범위를 그대로 가짐(segment-granular,
md 동형). per-piece narrowing 은 text_pieces 의 줄 구분자 소실로 drift 하는
버그라 코드 리뷰 후 제거 — 회귀 테스트
oversize_pdf_page_with_newlines_splits_without_span_drift 로 잠금.
- chunker_version v1.1→v1.2 → 다음 ingest 에서 PDF 1회 자동 재청크(md/code 무영향).
검증: kebab-chunk lib 93 pass(span 회귀 포함), kebab-app green, clippy 0. 도그푸딩
(실험 KB, scanned PDF + arctic@Lemonade, budget 200): 625/625 errors=0,
scanned_page1 1→3 청크·scanned_page2 3→7 청크(둘 다 pdf-page-v1.2), 전 코퍼스
10215 청크 전부 ≤200. 버전 bump 은 follow-up 들과 함께 배치 릴리스에서 일괄.
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v1 의 "블록 미분할" 한계를 일반화. 거대 list/code/table/paragraph 가 한 청크로
임베더 컨텍스트를 초과해 임베딩이 통째로 실패하던 문제를 해소한다. v2 는 v1 과
모든 출력이 동일하되, 청크의 실제 임베드 text 크기(`text.len()/3`)가
`max_chunk_tokens`(신규 config, byte/3, default 4000)를 넘는 청크만 줄(`\n`)
경계로, 단일 거대 줄은 UTF-8 char 경계로 잘라 각 조각이 예산 이하가 되게 한다.
- 판정 기준은 저장 `token_estimate` 가 아니라 실제 `text` 길이: ImageRef/AudioRef
청크는 image-only 규약으로 token_estimate=0 이지만 OCR/caption text 는 클 수
있다(빽빽한 스크린샷). 도그푸딩 일치 재테스트에서 이 image-OCR 구멍 발견·수정.
- 분할 조각 chunk_id 는 동일 block_ids 를 공유하므로 id-input 해시에 `#seg{i}`
접미사로 충돌 회피(저장 policy_hash 는 bare — pdf-page-v1 의 `#L` 레시피 동형).
- `max_chunk_tokens` 는 v2 의 policy_hash 에만 fold(공유 ChunkPolicy 미변경 →
코드/PDF 청커 cascade 무영향). 값 변경 시 markdown 만 재청크.
- 미분할 청크는 v1 과 byte-identical. `chunker_version` v1→v2 → 다음 plain
`kebab ingest` 에서 markdown 1회 자동 재청크(--force 불필요, 코드/PDF 무영향).
동기: strict 임베더(AMD Lemonade `/api/embed`)는 oversize 입력을 truncate 아닌
거부(`500 too large`) — ollama 가 조용히 truncate 하던 걸 청커가 애초에 안 만들게.
검증(실험 KB, arctic-embed-l-v2 @ Lemonade): v2 전 620 중 2 doc(거대 jira list
블록) 임베드 실패 → v2 후 620/620 errors=0, 7114 청크 전부 ≤ 4000. 사용자 실
config 일치 재테스트(이미지 OCR + PDF OCR paddle-onnx ON)에서 image-OCR 구멍
발견·수정 후 dense 이미지 OCR 텍스트가 budget 초과 시 분할(token_estimate=0 →
1청크였던 것이 실제 text 기준 다중 청크로) 실증. frozen 설계 doc / frozen p1-5
spec 미변경(설계 §9 가 md-heading-v2 라벨 bump 를 변경 메커니즘으로 명시).
known limitation: PDF 는 별도 청커 pdf-page-v1.1 이라 이 split 미적용(후속 후보).
Cargo.toml 0.29.0 → 0.30.0 (신규 config 키 + 청커 동작 변경 = pre-1.0 minor +
도그푸딩 트리거). docs cascade: HOTFIXES / release-notes-v0.30.0-draft /
plan(2026-06-24) / normalize-chunk README / README / SMOKE / HANDOFF.
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증분 skip 이 OCR/caption·청킹·코드 등 ingest 산출 영향 설정 변경을 못 잡아 재색인
안 되던 갭 일반화 수정. per-asset-type "ingest config signature" 를 effective
parser_version 에 폴딩 → 영향 설정 변경 시 영향 자산만 자동 재색인. patch(0.26.2).
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arctic 도그푸딩에서 OCR/caption 켜진 Obsidian 볼트가 중간부터 느려졌으나
TTY 진행바가 파일명·phase·모델·경과시간을 안 보여 "멈춤"처럼 보인 문제.
파일명 표시 + 느린 phase(OCR/caption/embed)+모델 실시간 + asset 경과 heartbeat
+ 종료 시 최장 소요 top-N 요약. additive wire(asset_phase, ocr_ms/caption_ms).
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연구문서(2026-06-03) 결론 따라 별칭 기능 제거 설계. 유지(Metadata.aliases,
AssetChunked/AssetTimings, embedding 캐시)/제거(Chunk.aliases, expansion.rs,
ExpansionCfg, chunk_aliases_fts, run_alias_query, ExpansionProgress) 경계 +
신규 DROP 마이그레이션 + wire expansion_progress 제거 결정. 구현 plan 8 task.
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- commit track-spec + meta-spec/plan into branch (HIGH: dangling `amends:` ref)
- inline parity evidence (cosine 1.0, max_abs_diff 2.01e-7) into HOTFIXES +
release notes; drop refs to deleted IMPL_REPORT/SPIKE_REPORT (MEDIUM)
- model guard: reject non-e5-large `model` before the 2GB download so
model_id() can't mislabel vectors (MEDIUM) + unit test
- parity test now covers BOTH query: and passage: prefixes (MEDIUM)
- guard encodings.first() index; document zero-attention/pooling invariant;
clarify embed_batch prefixing doc (LOW)
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kickoff 인계(#197)의 brainstorm 결과를 확정한 spec. 트리거=명시 명령
`kebab config migrate`+doctor 안내, 주석 보존=toml_edit 부분 편집,
메커니즘=reconciliation(additive)+step 체인(non-additive) 하이브리드.
init/migrate 가 주석 달린 default 문서를 공유. 안전 3축(멱등·백업·dry-run)
+ atomic write. wire schema config_migration.v1 신설.
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config.toml 스키마 진화 시 기존 사용자 파일 자동 마이그레이션 기능의
별도 세션 인계 문서. 현황(serde default forward-compat 있음/파일 마이그레이션
없음/schema_version 장식), 핵심 난점(주석 보존), 설계 3안(전체재작성/toml_edit
append/백업), 트리거(명령 vs 자동), 방법론(v0.21.0 PR #195/#196 패턴) 정리.
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PR #195 구현(e9b5202) 기준으로 빠졌던 디테일 보강:
- chunk_id(위치 기반 벡터 식별자) vs cache_key(내용 해시 조회 키) 구분 callout
- §7 호환성/마이그레이션 신설: 본문 재색인 불필요, V012 가산이나 binary 교체 필요,
별칭 sentinel 묶음→개별 변경의 기존 KB 영향(레거시 호환)
- version_key 에 kind 토큰("doc|") 반영, orphan sentinel cleanup(LIKE prefix) 명시
- embed_with_cache 순서 보존 불변, 별칭 개별 벡터 근거(희석 13/18→16/18)
- 정정: derivation_cache_gc 는 메서드만 존재하고 미연결(캐시 현재 무한 누적, 후속)
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별칭을 줄별 개별 dense 벡터(sentinel `{chunk}#alias#N`)로 색인하고
boilerplate 청크는 별칭 생성을 skip. 묶음 1벡터 방식은 평균화로 특정
표현이 희석돼 오히려 회귀(13/18)했던 것을 폐기. 변형 일관성 14/18 →
16/18, mean_spread@10 0.222 → 0.111 (나무위키 ~1000 문서 CS corpus).
`kebab-core::strip_alias_suffix` 가 suffix 형과 per-alias 형 둘 다 처리.
파생물 캐시(V012): embedding 벡터 + 별칭 LLM 결과를 청크 내용 해시
키로 캐싱해 재색인 시 내용 불변 청크의 재계산을 skip. cache_key =
blake3(kind ‖ text_blake3 ‖ version_key)[:32], version_key 에
model/prompt/dimensions 포함 → §9 cascade 와 정합(버전 bump 시 자동
miss). 측정: 정답 3개 cold 1879s → warm 13s ≈ 145배. 순수 가산이라
corpus_revision bump 없음. search/ask 는 kebab.sqlite+lancedb 만으로
동작 → 외부 서버 색인 후 DB 만 복사하는 이식 워크플로 가능.
V012 schema migration + 신규 surface 로 workspace version 0.20.2 →
0.21.0 (minor) bump. README/HANDOFF/ARCHITECTURE/HOTFIXES sync.
known limitation: stack·svm 설명형 2개 잔존 + grounded 판정이 부분
인용을 grounded 로 오분류(후속 후보).
측정 상세: docs/superpowers/handoffs/2026-05-31-namu-wiki-alias-cache-study.md
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Task 6 리뷰 MINOR-1: spec 본문이 단일 UNION ALL+GROUP BY 로 기술됐으나
shipped = 2-query(run_query+run_alias_query) + Rust merge_body_alias(body 우선).
서로 다른 FTS 테이블 bm25 절대값 비교가 무의미해 body-우선 merge 가 더 깨끗.
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brainstorm 확정: 청크당 별칭 생성(같은언어+한↔영 번역), additive+수동
재색인, 1차 단순 품질제어. 별도 FTS5 aliases 채널 → RRF 3채널 융합.
flag off 기본, kebab eval variants 로 on/off 측정.
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목표 재정의: 한/영 overlap → 같은 의미의 다양한 표현(동의어·다른 어휘·풀어쓴
문장·한영)에서 일관된 답변 품질. 지난 reranker 실험이 overlap 프록시 최적화로
헛돈 교훈 반영 — 처방 전 진짜 지표(변형 일관성)를 직접 재는 평가부터.
Phase 1(본 spec 구현): kebab-eval golden suite에 변형 그룹(intent group) +
변형 일관성 메트릭(recall_spread, answer_consistency) + recall@pool vs recall@k로
(A)순위출렁/(B)어휘격차 자동 판별. Phase 2(처방)는 측정 결과 게이트 뒤 조건부.
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Incorporates all critic (opus) round-1 findings into the dogfood
search-quality eval design spec:
BLOCKER-1: §4.4 execution commands now use --config /build/dogfood/config.toml
(Task A facade-rule patch makes this the canonical path). §5.1 re-titled
from "(후속 패치)" to "Task A로 적용됨 — 권장 운영 경로"; XDG workarounds
demoted to "패치 전 fallback". Intro paragraph updated accordingly.
MAJOR-1: §3 Non-Goals gains an explicit bullet: lang/media/code_lang
SearchFilters validation is out of scope for this harness (runner uses
SearchFilters::default(), runner.rs:151). §4.1 "code 검색" row no longer
claims code_lang filter coverage.
MINOR-1: §4.3 step 3 now names kebab inspect doc <id> as the primary
chunk-selection path (breaks chunk-level curation loop); search hits
demoted to "보조 확인용".
MINOR-2: §4.1 golden category table gains two new rows — 한국어 N-gram
fallback query (복합어/신조어 coverage) and 영어 whole-token exact query
(separates substring artefacts).
MINOR-3: §4.1 YAML header note added: record corpus_revision in golden
file so stale-bail root cause is immediately traceable.
NIT: §9 References line numbers corrected (runner.rs:31, metrics.rs:116/144);
runner.rs:151 SearchFilters::default() reference added.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
line 899: V1만 legacy → V1/V2 둘 다 legacy, v0.20.2 부터 rag-v3 default 선언.
line 1349 (★): config 예시 default rag-v2 → rag-v3.
line 1533 (★): §9 cascade table 코드 상수 rag-v2 → rag-v3.
line 287 이후: answer.v1 예시 블록에 historical snapshot 주석 추가 (n1 — model+ptv stale, 값 변경 안 함).
task spec grep 판단: tasks/p9/p9-fb-15 의 rag-v2 언급 2줄은 rag-v2 도입 시점 historical 기술 → frozen 유지.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
planner(opus) 작성 → critic 리뷰 시도 → leader 좌표 검증.
8 todo → 15 task: 코드 4 (rag-v3 / list docs / bulk / init) + 각 finding 후
전체 도그푸딩 검증 task 4 + docs-only 3 + contract + HOTFIXES/release-notes + version bump.
plan critic round-1 은 환경 도구 손상으로 좌표 blocker(B-1/B-2/M-1/M-2)를 오진 →
leader 가 pipeline.rs/config/cli/bulk/Cargo.toml 을 직접 grep 검증해 plan 좌표 정확 확인,
executor 용 "anchor grep 재확인" + binary 경로 주의 헤더 추가.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
