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

4.1 KiB

Raw Blame History

G5 Calibration Mirror & Transfer — 라이브 통합 증거

기준일: 2026-08-06 KST
판정: 내부 제품 게이트 통과
데이터 경계: benchmark는 교육용 합성 데이터이며 실제 인구집단 능력·위험·임상 결과를 주장하지 않는다.

1. 구현 경계

학습자는 외부 수행 관측을 보기 전에 역량·practice block별 성공 확률과 확신도를 revision으로 기록한다.
명시적으로 잠근 prediction history는 불가역이며, lock 뒤 revision은 API와 DB trigger가 모두 거부한다.
외부 수행 관측은 learner self-report와 분리된 runtime/evaluator 관점에서만 reveal된다.
역량별 calibration error, 95% bounded interval, over/underconfidence, baseline→recent 오차 변화를 총점 없이 계산한다.
context, relationship style, difficulty, expression, scenario/phrase family가 달라지는 unseen transfer suite를 사용한다.
훈련 문구 암기와 undercoverage는 성공률이 높아도 transfer verification을 차단한다.
subgroup drift는 최소 표본과 불확실성을 함께 표시하고 synthetic educational signal로만 취급한다.

2. 합성 benchmark와 자동 검증

증거	결과
G5 core/store/API focused	`41 passed`
benchmark	4 cases, expectation accuracy `1.0`
reveal 오염 차단	post-lock contamination rejection `1`
반복 보정	baseline MAE `0.667` → recent MAE `0.267`, `improved`
미지 전이	4/4 unseen varied cases, transfer verified
암기 해킹	memorized phrase false verification `0`
합성 subgroup drift	max rate gap `0.667`, `drift_flagged`, 비임상 고지
G5 UX	learner/teacher desktop+mobile `4/4 passed`
G1~G5 + 기존 회기 리뷰	desktop/mobile `62/62 passed`
웹 계약	typecheck·production build 통과

3. 실제 API·DB 흐름

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

실제 회기 durable turn UUID 2개를 자기예측과 외부 수행 관측의 근거로 사용했다.
prediction revision의 동일 제출은 같은 ID를 반환했고 변경 payload는 409였다.
prediction history를 명시적으로 잠근 뒤 동일 lock 재시도는 같은 ID를 반환했다.
잠금 뒤 두 번째 revision은 DB 불변식까지 도달해 422로 거부됐다.
독립 내부 토큰으로 runtime 수행 관측을 기록했다. 동일 제출은 같은 ID, 변경 payload는 409였다.
학습자 projection은 learner, 동일 cohort 교수자는 supervisor를 반환했다.
다른 학습자는 대상 조회 403, 교차 cohort 교수자는 404였다.
모든 read model은 총점 없이 clinical_claim_allowed=false를 유지했다.
calibration-mirror-g5@1.0.0, unseen-transfer-g5@1.0.0 측정 도구를 각 construct로 분리해 영구 measurement catalog에 등록했다.

라이브 증거 식별자:

session: e3e07503-7033-41ea-808b-89bab82d86f1
prediction history: 31552615-8910-4543-b1e3-540867c15ba4
prediction revision: f7990785-ee83-4e7b-acde-6810068f5a5e
prediction lock: 9f90a933-b23f-4627-8bae-02782c2cfa39
performance observation: 1ff98bee-41cb-4317-a345-b21b820b818e

4. 자기주도·교수자 UX 종료 조건

학습자는 예측 revision을 검토한 뒤 불가역 lock의 의미에 명시 동의해야만 외부평가 reveal을 진행한다.
오차·95% 구간·과신/과소신·반대근거와 다음 메타인지 연습을 역량별로 읽는다.
전이 카드는 네 변주 축 coverage와 암기 문구 차단 사유를 보여주며 성공률 하나로 숙련을 선언하지 않는다.
교수자는 cohort learner projection과 append-only correction만 사용할 수 있고 prediction/lock/evaluator write는 받지 않는다.
API 불가·관측 부족·합성 drift를 각각 degraded, insufficient evidence, synthetic signal로 명시한다.

이 증거로 G5 내부 제품 게이트를 닫고 G6 Supervision & Research OS를 BUILD로 승격한다.

4.1 KiB Raw Blame History