Yun Chan 16e791e044 G0~G8 성과·동맹 측정 OS 작업 일괄 고정

8월 7일까지 워킹트리에만 남아 있던 미커밋 작업을 커밋한다. 여러 사본
폴더(worktree·clone)에 흩어져 있던 중간 스냅샷을 정리하기 전에 원본을
git 이력으로 고정하는 것이 목적이다.

- contracts/routes/services: measurement, outcome_trajectory, rupture_repair,
  deliberate_practice, calibration_transfer, supervision_research,
  multimodal_alliance, continuous_improvement 계열 신규 모듈과 테스트
- infra/db/init: 07~16 마이그레이션(측정 기반~calibration transfer 실행)
- apps/web: 세션 리뷰 카드·관리 화면·E2E 스펙 추가
- docs/ops: G0~G8 라이브 통합·배포·롤백 증거 문서와 evidence JSON/PNG
- scripts: smoke·ledger·릴리스 에이전트·NAS 프리뷰 운영 스크립트

engine.public 로그 .bak과 apps/web/test-results 산출물은 커밋에서 제외했다.

2026-08-08 01:30:53 +09:00

4.4 KiB

Raw Blame History

G6 Supervision & Research OS — 라이브 통합 증거

기준일: 2026-08-06 KST
판정: 내부 제품 게이트 통과
데이터 경계: 교수자·연구 화면은 원장 UUID/hash/version metadata만 사용하며 축어록과 임상 판정을 복제하지 않는다.

1. 구현 경계

attention queue는 deterioration, unresolved rupture, safety boundary, persistent overconfidence, growth stagnation, transfer failure를 총점 없이 우선순위화한다.
queue item의 원장 포인터와 drilldown route는 최대 3개이며 근거까지 3클릭 이내다.
교수자-AI 불일치는 기존 평가를 수정하지 않고 disagreement, calibration dataset row, teacher audit event로 append한다.
calibration dataset에는 case/competency/AI·교수자 label, model, prompt, instrument version, reason code와 두 개 이상의 원장 UUID만 있으며 raw transcript는 없다.
model/prompt/instrument/subgroup 비교는 baseline/candidate batch와 subgroup metric을 함께 보존한다.
Phase 3 manifest는 alliance, rupture, transfer, calibration 네 도메인과 artifact hash/provenance를 전건 요구한다.
supervisor/research AI view는 물리적으로 분리하고 사람 조회는 teacher/admin 역할·cohort RLS를 따른다.

2. 합성 benchmark와 자동 검증

증거	결과
G6 core/store/API/runtime-schema focused	`28 passed`
attention benchmark	6개 신호 우선순위 순서 정확
원장 이동	각 queue item drilldown `1`, 상한 `3`
calibration dataset	row `1`, raw transcript row `0`
버전 비교	expected/actual `drift_flagged`
Phase 3 manifest	alliance/rupture/transfer/calibration 4도메인 전건
PostgreSQL	SQL 연속 2회·RLS/AI-view/audit/append-only·rollback residue 0 smoke 통과
G6 UX	teacher/admin desktop+mobile `6/6 passed`
기존 G1~G5·회기 리뷰	직전 루트 회귀 `62/62 passed`
웹 계약	typecheck·production build 통과

3. 실제 API·DB 흐름

scripts/smoke-supervision-research-api.py를 DB와 engine이 ready인 API 인스턴스에 실행했다. 산출물은 docs/ops/evidence/supervision-research-live-api-2026-08-06.json이다.

실제 G4 학습자의 서로 다른 두 practice attempt UUID를 G6 원장 포인터로 사용했다.
내부 토큰 누락은 401, 오답은 403이며 DB acquire 전에 차단됐다.
attention snapshot, curriculum gap, version comparison, Phase 3 manifest의 동일 제출은 같은 ID를 반환했다.
attention/disagreement/comparison의 같은 submission 변경 payload는 모두 409였다.
attention item은 drilldown route 3개 이하, version comparison은 drift_flagged를 유지했다.
교수자 correction은 metadata-only disagreement/dataset/audit 세 원장으로 append됐다.
동일 cohort 교수자는 supervisor/research projection을 읽었고 learner는 두 화면 모두 403, 교차 cohort 교수자는 빈 projection을 받았다.
research read model에서 model/prompt/instrument version, subgroup metrics, 네 도메인 artifact provenance가 실제로 hydrate되는지 확인했다.
모든 응답을 재귀 검사해 raw transcript·총점이 없고 clinical_claim_allowed=false임을 확인했다.

라이브 증거 식별자:

source learner: fa05a889-b546-4e3b-a959-a8efc32f1073
source session: 3c834ffd-af5b-4a37-8fd3-ad0690deb165
attention snapshot: a2676b49-7851-492b-a19c-530b645a0e2d
curriculum gap: f59825c2-d615-4577-9aa3-c0a21854c81b
disagreement: 3ad8f177-cb26-4d87-b9cc-eb95f91da629
drift report: aebd4bf2-6cc4-4ef3-ba53-7fa41204244b
Phase 3 manifest: 8badb21a-bad3-45dd-a1b9-3bdf87d7ade2

4. 교수자·연구 UX 종료 조건

교수자는 위험·정체·미해결 관계 사건 레이더에서 학습자를 선택하고 원장 근거로 2클릭 이동한다.
curriculum gap은 영향 학습자 수·상태·불확실성과 evidence pointer를 보여주되 순위 총점으로 만들지 않는다.
관리자 연구 탭은 baseline/candidate model·prompt·instrument version과 subgroup drift를 재현 가능하게 표시한다.
Phase 3 네 도메인은 artifact hash·record count·provenance URI를 전건 표시한다.
버전·artifact detail이 없는 구형 응답은 값을 추정하지 않고 degraded 상태로 표시한다.

이 증거로 G6 내부 제품 게이트를 닫고 G7 Multimodal Alliance를 BUILD로 승격한다.

4.4 KiB Raw Blame History