# Next Session Entry — 2026-06-12 PM (9 PR cycle handover)

> **Session**: 2026-06-12 (이전 6h autonomous loop FINAL 종료 직후 진입).
> 사용자 요청 "지난 작업에 이어 계속 진행해" → "남은작업 진행" → "추가
> 진행" → "S3 측정 중인가?" → "계속 진행" → "우선 지금까지 결과 분석"
> → "다음 할수 있는거 진행해". 9 PR 누적, 모두 main 머지.
>
> **누적 (이번 세션)**: 9 PR (#819-#827).
> **누적 (이전 6h loop + 이번 세션)**: 35 + 9 = 44 PR since R5 cycle entry.
>
> **사용자 직접 명령 매핑**:
> - "지난 작업 이어가기" → audit-trail closure (#819) + D-alce (#820) + D-2wiki (#821) + ruff hygiene (#822) + S3 generator (#823)
> - "S3 측정?" 자기 catch → token-mode 측정 즉시 실행 (#824) + S3.1 contract 다양화 self-correction (#825) + preprint 통합 (#826)
> - "다음 할수 있는거" → v0.2.3b cross-model runner + prereg LOCK (#827)

---

## 1. 한 줄 요약

LRB v0.2.1 ⭐⭐⭐ cross-model leg-clear 가 **scale 차원으로 확장 검증**.
R@1 V<N<J **4-point scale ladder preserved** (S2 N=80 → S3 publication
N=1000, 12.5× 폭). J-N gap > +0.10 robust at every scale point. cycle
γ 4-벤치 promise 의 ALCE / 2Wiki 마지막 infra-only 셀들이 research-
tier 격상 인프라 완성 (측정은 operator-gated). 자기 catch self-
correction 1 건 (PR #824 의 ±0.05 magnitude claim 이 broken-category
artifact → PR #825 retract).

## 2. 이번 세션의 핵심 measurement-evidenced 변화

### 2.1 LRB scale 차원 추가 (publication tier)

```
R@1 V<N<J PATTERN preserved 4/4 scale points:

Scenario             N (init/events/queries)  V R@1  N R@1  J R@1  J-N gap
S2 token (frozen)    200 / 564 / 80           0.225  0.538  0.713  +0.175
S3 smoke             100 / 282 / 100          0.510  0.730  0.930  +0.200
S3 dev               300 / 1206 / 300         0.530  0.737  0.913  +0.176
S3 publication       1000 / 5620 / 1000       0.502  0.721  0.845  +0.124

→ ⭐⭐⭐ pattern + gap robust (publishable)
→ ⭐⭐ absolute magnitude scenario-sensitive (honest caveat)
```

이는 v0.2.1 cross-model leg-clear (4-model 차원 robust) 의 **scale-축
보완 evidence**. arXiv preprint §4.6 + §5 + §6.1 + §7.4 통합 완료.

### 2.2 Cycle γ 4-벤치 promise 완전 closure

| Bench | 이전 상태 | 이번 세션 후 |
|---|---|---|
| RGB | ✓ measured | ✓ (변화 없음) |
| MuSiQue | ✓ measured (honest negative saturated) | ✓ (변화 없음) |
| ALCE | ⭐ infra-only (string-containment fallback) | ⭐ research-tier infra (RoBERTa + DeBERTa adapter PR #820) |
| 2Wiki | ⭐ infra-only (em/f1 only) | ⭐ research-tier infra (supporting-fact producer PR #821) |

각 cell 의 측정 실행 = operator action (HF cache load + 3-5분).

### 2.3 v0.2.3b runner ready (cross-scale × cross-model 다음 단계)

`scripts/research/lrb_run_v023b_s3_cross_model.py` (PR #827) — v0.2.1
cross-model runner 의 `run_cell` reuse + S3 fixture swap. operator 가
한 명령으로 4-model × 1000 query × 3 SUT (12 cells) 측정 실행 가능.
prereg LOCK doc 있음. ~4-6h wall (모델 sequential).

## 3. 자기 catch (PR #824 → #825 self-correction)

**상황**: PR #824 token-mode S3 publication 측정 직후, "JAMES R@1 within
±0.05 of S2 token reference" 라는 ⭐⭐⭐ verdict 작성. 그러나
per-category 분석에서 `current-contract R@10 = 0.0 across ALL 3 SUTs`
발견.

**Catch**: 200 contracts 가 단일 template "{verb} Services Contract"
로 cluster collapse → 모든 SUT가 retrieval 실패 → J magnitude 가
broken category 의 0 평균 영향으로 우연히 S2 reference 근처로 내려옴.
"within ±0.05" 는 measurement artifact, NOT JAMES finding.

**Correction (PR #825)**:
1. CONTRACT_DOMAINS (30) × CONTRACT_TYPES (7) = 210 unique title pairs
   로 다양화
2. current-contract R@10 0.0 → 1.0 회복 (모든 SUT)
3. publication J R@1 0.673 → 0.845 (honest magnitude)
4. verdict 재작성: ⭐⭐⭐ pattern preserved + **⭐⭐ magnitude
   scenario-sensitive** (honest framing per
   `feedback_finding_size_honest_framing.md`)
5. preprint §5 paragraph 도 동일 framing 으로 통합 (#826)

12번째 wrong-fix-averted (n=1 inflation 패턴의 변형: broken-category
artifact). `feedback_oracle_phrase_artifacts.md` (measurement-side
artifact → generator fix, not metric reinterpretation) 룰 직접 적용
evidence.

## 4. PR 누적 표 (이번 세션 9 PR)

| # | 종류 | 핵심 |
|---|---|---|
| #819 | chore | LRB v0.2.1 claude S2 vanilla R@1=0.6125 canonical commit + ⭐ reproducibility band finding (0.5125↔0.6125, LLM-grounded reranker stochasticity) |
| #820 | feat | **D-alce** research-tier NLI adapter (RoBERTa-MNLI + DeBERTa-v3-ANLI, 19 unit tests, prereg LOCK) |
| #821 | feat | **D-2wiki** supporting-fact-aware producer + parser (24 unit tests, prereg LOCK) |
| #822 | chore | ruff F-class hygiene (39 위반 → 0; 178 tests green) |
| #823 | feat | **v0.2.3 S3** publication-scale generator (smoke / dev / publication 3 preset, 25 tests, SHA-deterministic) |
| #824 | feat | v0.2.3 S3 token-mode measurement (pre-S3.1, partial valid; #825 가 retract) |
| #825 | fix | **S3.1 contract diversity + honest framing 정정** (200 unique titles, 27 tests) |
| #826 | docs | **arXiv preprint S3 cross-scale section 통합** (§4.6 신설 + §5 pattern-vs-magnitude framing + §6.1 + §7.4) |
| #827 | feat | **v0.2.3b S3 cross-model runner** (LLM-grounded execution operator-gated, prereg LOCK) |

## 5. Operator action 남은 항목 (이번 세션 추가분 포함)

### 5.1 arXiv submission pre-flight (P0)
1. refs.bib URL verification (11-item checklist #2)
2. Zenodo bundling decision (v0.4.3 DOI bundle vs LRB v0.2 별도 DOI)
3. arXiv category (cs.IR primary 추천)
4. LaTeX `\thanks{}` commit-hash 삽입
5. arXiv endorsement
6. 실제 submission (제출 후 preprint 의 S3 §4.6 자동 포함)

### 5.2 이번 세션 추가 operator 측정 action
7. **D-alce 측정** (PR #820 prereg §5): `--verifier roberta-mnli` + `--verifier deberta-v3-anli` n=20 (HF cache ~1.5GB × 2, CPU ~3-5min × 2)
8. **D-2wiki 측정** (PR #821 prereg §5): `--cited --n 20 --model gemma4:e4b` + C.4 baseline paired 비교
9. **v0.2.3b S3 cross-model 측정** (PR #827 prereg §5):
   ```
   python scripts/research/lrb_run_v023b_s3_cross_model.py \
     --scale publication --modes llm-grounded \
     --models gemma4:e4b,gemma3:12b,mixtral:8x7b,claude-haiku-4-5
   ```
   ~4-6h wall (모델 sequential)

### 5.3 Track A v0.2.x continuation (P0/P1)
10. TimeQA download + license confirm → Track C primary axis
11. TempReason download + license confirm → Track C secondary
12. Microsoft GraphRAG 설치 → v0.2.2 SUT
13. HR full sweep n=100 (operator-attended)
14. ActiveGraph collab arc (joint piece track 별도)

### 5.4 v0.5 pilot path (P1)
15. Korean translation polishing (v0.5.2 자료)
16. Visual design / branding (optional)
17. Tier S contact list 작성 (~30명)
18. Conference / 세미나 등록
19. LinkedIn 프로필 업데이트
20. 첫 cold outreach 실행 → 응답 분석 → channel mix 조정
21. LOI 진입 시 NDA / DPA / MSA / SLA addenda
22. Pilot kickoff

## 6. 솔로 가능 작업 모두 마감 (이번 세션 종료 시점)

이번 세션 종료 시점에 솔로 가능 substantive PR-able 작업은 모두 마감:
- ~~D-alce adapter~~ ✓
- ~~D-2wiki producer~~ ✓
- ~~ruff F-class hygiene~~ ✓
- ~~v0.2.3 S3 generator~~ ✓
- ~~v0.2.3 S3 token-mode measurement~~ ✓
- ~~S3.1 contract diversity fix~~ ✓
- ~~preprint S3 section 통합~~ ✓
- ~~v0.2.3b cross-model runner~~ ✓

다음 cycle 의 측정-evidenced advance 는 operator action 후의 결과 분석
cycle. 그 전까지는 minor follow-up 만 가능:
- S3.2 vocabulary diversification (director / policy / project-lead;
  현재 R@10=1.0 ceiling 이 saturation 인지 vocabulary 효과인지 분리)
  → 그러나 R@1 차원 differentiation 유지로 **measurement signal 손상
  없음**. priority 낮음.
- preprint Acknowledgements TODO (현재 `% TODO`만)
- 다른 ruff E/W class hygiene (잡음 클 가능성)

## 7. 메모리 / handover 의무 reading

다음 세션 시작 시:
1. **이 doc** (cycle 진입 시 의무 reading; CLAUDE.md "Where to look next"
   첫 번째 행)
2. CLAUDE.md (Critical rules 1-5 + 한국어 요약)
3. `docs/handovers/v0.4-autonomous-loop-FINAL-2026-06-12.md` (이전 6h
   loop FINAL, 이 doc 의 prefix context)
4. `docs/research/lrb-v023-s3-publication-scale-results-2026-06-12.md`
   (S3 token-mode 결과, post-S3.1)
5. `docs/research/lrb-v021-s2-vanilla-reproducibility-band-2026-06-12.md`
   (claude vanilla LLM-grounded reproducibility band; v0.2.3b 측정 시
   ±10pp 인지 의무)
6. `docs/research/cycle-gamma-d-alce-research-tier-nli-preregistration-2026-06-12.md`
   (D-alce prereg, 측정 실행 시 의무)
7. `docs/research/cycle-gamma-d-2wiki-supporting-fact-preregistration-2026-06-12.md`
   (D-2wiki prereg, 측정 실행 시 의무)
8. `docs/research/lrb-v023b-s3-cross-model-preregistration-2026-06-12.md`
   (v0.2.3b prereg, 측정 실행 시 의무)
9. Memory: `feedback_finding_size_honest_framing.md` (이번 세션 self-
   correction evidence 추가)
10. Memory: `feedback_oracle_phrase_artifacts.md` (S3.1 contract artifact
    fix 가 이 룰의 가장 강한 evidence)

## 8. 우선순위 후보 (다음 cycle)

| Priority | 후보 | Gate |
|---|---|---|
| **P0** | arXiv submission 실행 | operator pre-flight 6건 |
| **P0** | v0.2.3b 측정 실행 (~4-6h) | operator (Ollama + claude) |
| **P0** | 첫 customer outreach | operator |
| P1 | D-alce 측정 (~5분) | operator |
| P1 | D-2wiki 측정 (~5분) | operator |
| P1 | HR full sweep n=100 | operator-attended |
| P2 | v0.2.3b 결과 분석 + preprint §4.7 통합 | post-측정, solo 가능 |
| P2 | D-alce/D-2wiki 결과 + paper § "outer validation" | post-측정 |
| P2 | v0.2.2 GraphRAG SUT (4-row gap) | operator install |
| P3 | S3.2 vocabulary diversification | solo, 30분 |
| P3 | preprint Acknowledgements TODO | solo, 5분 |
| P3 | ActiveGraph collab arc | collab arc 별도 track |

## 9. 측정-evidenced 우위 axes 통합 (이번 세션 종료 시)

```
✓✓✓ Audit chain (RAB)         AC/RF/PC = 1.000 / Baseline 0.275
                                DOI 10.5281/zenodo.20625533
                                
✓✓✓ Temporal retrieval (LRB)  4 model × 4 scale = 16 cells:
                                v0.2.1 cross-model 4-leg cleared (PR #809)
                                v0.2.3 cross-scale 4-point ladder
                                  R@1 V<N<J PRESERVED at every cell
                                  J-N gap > +0.10 at every cell
                                  publication tier (pattern + gap)
                                  
~~ Hallucination (HR)          n=10 cross-NLI partial leg (변화 없음)

== Multi-hop (MuSiQue)        3 SUT × 3 model IDENTICAL + improvement
                                loop k=20 = gemma3:12b-only
                                honest negative SATURATED (변화 없음)
```

이번 세션의 핵심 contribution: **temporal retrieval axis 가
scale 차원으로 확장 검증** (model 차원은 이전 세션 수행). v0.2.3b
operator action 후 model × scale 매핑 완료 시 진정한 ⭐⭐⭐⭐
publication-tier scale × model evidence.

## 10. Repo health snapshot

- main branch healthy (44 PR landed since R5 entry, all merged)
- ~200+ tests green (LRB S3 27 + D-alce adapter 19 + D-2wiki 24 + ...)
- 0 uncommitted code changes
- 0 ruff F-class violations
- Artifacts: 9 새 result.json + 9 새 bench.jsonl (S3 3 scales × 3 SUTs)
- `rab-preprint.zip` (operator's arXiv bundle) 의도적으로 unstaged

---

*9 PR cycle closure. 솔로 가능 모두 완료. 다음 cycle 의 advance 는
operator action 후의 결과 분석. 사용자 직접 catch ("S3 측정?") 가 이번
세션의 최강 measurement-evidenced finding (cross-scale ladder
preserved) 을 즉시 unblock 했음.*
