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kebab/tasks/p9/p9-fb-42-bulk-multi-query-rerank.md
th-kim0823 441f1192ee docs(fb-42): wire schema + README + SMOKE + design + SKILL + INDEX
- Add bulk_search_item.v1 + bulk_search_response.v1 wire schemas
- Register both in WIRE_SCHEMAS const
- README: --bulk flag mention + MCP tool list 7→8 (bulk_search)
- SMOKE: bulk multi-query walkthrough (CLI + MCP equivalent)
- Design §2.2: Bulk multi-query (fb-42) subsection (additive minor)
- SKILL: mcp__kebab__bulk_search section + tool table row
- Task spec status open→completed, banner replaced
- INDEX: fb-42 row 머지 (rerank hint deferred)
- Fix: missed Capabilities {bulk_search} in cli wire.rs test (Task 7 leftover)
- Fix: missed tools.len() 7→8 in cli_mcp_smoke (Task 5 leftover)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-10 21:07:36 +09:00

2.1 KiB

phase, component, task_id, title, status, target_version, depends_on, unblocks, contract_source, contract_sections, source_feedback
phase component task_id title status target_version depends_on unblocks contract_source contract_sections source_feedback
P9 kebab-cli + kebab-search p9-fb-42 Bulk multi-query + re-rank hint — agent loop 효율 completed 0.6.0+
../../docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md
§4 search
사용자 도그푸딩 2026-05-06 — agent 가 N 개 query 동시 검색 / 결과 set 을 다른 관점으로 재정렬 원함. 현재는 N 회 subprocess 호출 + 단일 정렬 기준.

p9-fb-42 — Bulk multi-query + re-rank hint

Bulk multi-query 부분 구현 완료. 본 spec 의 rerank hint lever 는 별도 task 로 분리 (fb-39 cross-encoder 설계 후).

증상 / 동기

  • agent 가 query decomposition (fb-41) 후 N 개 sub-query 검색 — N 회 subprocess fork.
  • 검색 결과 set 보고 "이 중 X 관점으로 다시 정렬" 요청 — 현재는 client 측에서 재호출.

Goal (skeleton)

  • kebab search --queries '[{"q":"a","k":5},{"q":"b","k":5}]' — bulk JSON input. response 는 query 별 결과 array.
  • kebab search Q --rerank-hint "focus on X" — top-N retrieve 후 LLM 재정렬 (cross-encoder 가능 시 selection).

후속 작업 — brainstorm 필요 항목

  • bulk input 형식 — JSON array / ndjson stdin.
  • 결과 stream vs final — 큰 multi-query 면 stream 유리.
  • re-rank hint 의 LLM 모델 — kebab-llm 의 default 사용.
  • fb-39 (precision tuning) 의 cross-encoder 와 re-rank hint 통합 가능.
  • fb-29 daemon 위에서 더 의미 — subprocess overhead 이미 daemon 으로 해소되면 우선순위 낮음.

Risks / notes

  • Nice-to-have — fb-30 / 29 / 31 / 34 / 35 보다 우선순위 낮음.
  • re-rank hint 는 LLM 호출 추가 — latency / cost.
  • fb-39, fb-41 와 영역 겹침.