# NEXT SESSION ENTRY — Cycle β 진입 (2026-06-06)

> 이 doc 으로 다음 세션 시작. cycle (2026-06-05) 마감 + cycle β 진입.
> 의무 reading 4-doc 묶음 첫번째.

## 한 줄 현황

이전 cycle (cap[:1000] + reflect/planner fix + 6 원칙 + 4-layer matrix +
persona finding) **완전 마감** + **cycle β 진입**, 첫 작업 = **engine_memory
persona 옵션화** (양 모델 단축 -0.15~-0.22 손해 진짜 source).

## 이전 cycle 결과 요약 (2026-06-05 ~ 06)

### 발견된 platform-wide hidden defects (3 개) — 모두 fix land

| Defect | Fix | Commit |
|---|---|---|
| `engine_synth.py` `context[:1000]` 1줄이 multi-hop evidence 1000자 cut → 추론 불구화 | env-gate + default flip 1000→8000 | `eb871c3` + **`b59e7ee` (PR-A)** |
| reflect engine 의 critique 본문 노출 → 모델이 "## Revised Answer" 메타 양식 leak | 5 EN 패턴 stripper 확장 + REVISE_PROMPT_EN forbidden + V2 redesign (critique 비노출, env-gate) | `2d96192` + `9ed1af7` |
| pipeline_synth 의 planner directive ("위 계획에 따라 단계별로 답변하라") 가 단답 답 양식 강제 | terse mode 에서 plan prepend skip (P-1) | `bc2ddae` |

### Mother-platform 평가 6 원칙 정립

| # | 원칙 |
|---|---|
| 1 | 코드 끼워 맞춘 옵션형 거둬내기 + 추론 다이얼 조정 |
| 2 | 평가 metric 맞춘 단답 specific 구조 추가 = X. NATURAL 차단 극단 다이얼 X |
| 3 | 단답 needed 시 specific 옵션 layer 로 setting |
| 4 | 기존 옵션형 코드 → 사용자 답변 방식 옵션으로 setting |
| 5 | NATURAL 답에 지장 없는 개선 = Default 인정 |
| 6 | JAMES 가 단답 query 자동 파악 → 단답 specific 자동 장착 = Default 인정 |

### JAMES 바닐라 (알맹이) 정의

| 정의 | 의미 |
|---|---|
| (a) 좁은 정의 | JAMES retrieval + simple LLM call (engine_synth / engine_memory 우회). raw runner 가 측정 |
| (b) 넓은 정의 | JAMES default minimum path. advanced OFF + engine_synth + engine_memory + response_style + audit 활성 (production minimum) |

### 10-cell complete matrix (양 모델 × 5 layer)

| Cell | e4b 4B (primary/graded/abst_F1) | mixtral 47B (primary/graded/abst_F1) |
|---|---|---|
| 좁은 정의 (PM-LL paper prompt) | 0.530 / 0.223 / 0.559 | 0.500 / 0.357 / 0.431 |
| 좁은 정의 (PM-4 raw JAMES terse) | 0.520 / 0.403 / 0.561 | (PM-5 partial ~0.55) |
| **넓은 정의 (Step 2/4)** | **0.310** / 0.400 / 0.520 | **0.350** / 0.410 / 0.571 |
| Default PM-10 (장기 session, no stripper) | 0.480 / 0.490 / 0.611 | — |
| Default PM-10' (새 session, stripper) | 0.370 / 0.423 / 0.627 | — |
| Default PM-12-final (mixtral, stripper) | — | 0.450 / 0.450 / 0.667 |
| Default + V2 opt-in (PM-16) | 0.580 / 0.373 / 0.621 | — |
| Default + V2 + P-1 (PM-17) | 0.560 / 0.360 / 0.509 | — |
| Paper external Mixtral-8x7B | — | 0.320 |
| Paper external Llama-2-70b | — | 0.280 |

### 4-layer build-up (단축 primary, 양 모델 동일 pattern)

```
e4b:
  retrieval only (좁은)  0.530
  + persona (넓은)       0.310  (Δ -0.220, persona 손해 진짜 source)
  + advanced stack       0.480  (Δ +0.170, 회복)
  + V2 opt-in            0.580  (Δ +0.100, 단답 추가)

mixtral:
  retrieval only (좁은)  0.500
  + persona (넓은)       0.350  (Δ -0.150, persona 손해)
  + advanced stack       0.450  (Δ +0.100, 회복)
```

### "+0.13 contribution" 정밀 분해 (mixtral 47B same-model 통제)

| 차원 | 정량 |
|---|---|
| Corpus retrieval 우위 | +0.18 (mixtral) / +0.21 (e4b 4B 가 47B paper 보다 ↑) |
| Persona 단축 손해 | −0.15~−0.22 (양 모델 동일 pattern) |
| Advanced stack 회복 | +0.10~+0.17 (양 모델 모든 차원) |
| **Net** | **+0.13** (mixtral 47B Default 0.45 vs paper 0.32) |

### 결정적 finding 4 가지

1. **cap[:1000] = platform-wide hidden defect**, env-gate + default flip 으로 양 모델 multi-axis 회복
2. **양 모델 −0.05 단축 trade-off 의 진짜 분해** = persona -0.22 + advanced +0.17 (e4b), persona -0.15 + advanced +0.10 (mixtral)
3. **engine_memory persona injection = 단축 손해 진짜 source** (양 모델 동일 mechanism)
4. **4B Default ≈ 47B Default** = mother-platform 가치 입증 (JAMES 스택이 모델 size 영향 흡수)

## Cycle β scope (재정렬 후 최종)

| # | 작업 | priority | 변경 사유 |
|---|---|---|---|
| **1** | **engine_memory persona 옵션화 (원칙 4)** | **⭐⭐⭐ #1 PROMOTED** | 양 모델 -0.15~-0.22 단축 손해 진짜 source 확정 (가장 큰 single fix 효과 기대) |
| 2 | AnswerStyleClassifier hybrid (원칙 6) | ⭐⭐⭐ | V2 graded tradeoff 해결의 진짜 길 |
| 3 | NATURAL-grade oracle (원칙 5) | ⭐⭐⭐ | advanced 스택 다축 가치 직접 검증 |
| 4 | Per-layer ablation cycle (advanced 스택 컴포넌트 분리) | ⭐⭐ | -0.05 의 어느 컴포넌트? |
| 5 | 기존 옵션형 코드 옵션화 (NATURAL rule_text 등) | ⭐⭐ | 원칙 4 확장 |
| 6 | Hidden defect audit (cap[:1000] 패턴 N개) | ⭐⭐ | 원칙 1 확장 |
| 7 | runner sources count → list (path coverage) | ⭐ | 측정 인프라 |
| 8 | LlamaIndex strict baseline (publication 직전) | ⭐ | strict framework comparison |

## Cycle β 첫 작업 — Persona 옵션화 (Phase A-E)

### Phase A: 진단 (1-2h)
- `engine_memory.build_memory_context` 의 persona injection 위치 정밀 read
- `response_style.NATURAL_PRESET` 의 `inject_character_directives` /
  `inject_sources_header` 의 실제 동작 확인
- terse mode 인데도 persona ("As JAMES, I have analyzed...") 가 leak
  된 진짜 경로 추적 (`system_prompt` 의 어디서 "JAMES" persona 가 답에
  영향?)

### Phase B: 코드 변경 (2-3h)
- env-gate 신설: `JAMES_INJECT_PERSONA` (default ON, production byte-
  identical) 또는 response_style 옵션 확장 (`inject_persona: bool=True`)
- terse mode → 자동 persona OFF (P-1 같은 conditional)
- unit tests (source-grep + behavior test)

### Phase C: 측정 검증 (양 모델, ~25-100min × 2)
- **PM-19 e4b**: JAMES 바닐라 넓은 정의 환경 + persona OFF
- **PM-19 mixtral**: 같은 환경 + mixtral
- 비교: JAMES 바닐라 넓은 (current 0.310 / 0.350) → persona-off → 단축
  +0.15~+0.22 회복 예상 (좁은 정의 0.530 / 0.500 수준 도달)

### Phase D: Default 결정 (사용자 결정)
- terse mode 에서 persona OFF default flip
- NATURAL mode 에서는 persona ON 유지 (UX 보존)
- 또는 두 모드 모두 옵션 layer 로

### Phase E: Docs + commit + push
- §37 작성 (persona 옵션화 design + 측정 + verdict)
- handover doc cycle β #1 작업 완료 기록
- memory entry (persona 옵션화 finding)

### 총 cost: ~6-10h (1-2 일)

## 의무 reading 4-doc 묶음 (cycle β 진입 시)

1. **이 doc** (`v0.4-cycle-beta-entry-2026-06-06.md`) — cycle β entry
2. **이전 cycle 마감 entry** (`v0.4-mother-platform-6-principles-cycle-2026-06-05.md`)
   — 6 원칙 + 4-layer matrix + verdict
3. **Memory `feedback_mother_platform_6_principles.md`** — 6 원칙 전체
4. **Memory `feedback_layer_b_framework_comparison_value.md`** — Layer B
   가치 평가 + Scenario B+ 양 모델 동일 pattern
5. **Memory `feedback_james_vanilla_definition.md`** — 바닐라 좁은/넓은
   정의 + 5-layer 비교 구조

## 측정 baseline (cycle β fix 전후 비교용)

### Persona 옵션화 PM-19 검증의 baseline

| Cell | 환경 | primary | graded | abst_F1 |
|---|---|---|---|---|
| 좁은 정의 (목표 회복점) | 좁은 정의 PM-LL | 0.530 (e4b) / 0.500 (mixtral) | — | — |
| **넓은 정의 (현재 측정)** | advanced OFF + persona ON | 0.310 (e4b) / 0.350 (mixtral) | 0.400 / 0.410 | 0.520 / 0.571 |
| **PM-19 (persona OFF)** | advanced OFF + persona OFF | **목표 ≈ 0.45-0.53 (e4b) / 0.45-0.50 (mixtral)** | TBD | TBD |
| JAMES Default | full stack + persona ON | 0.480 (PM-10) / 0.450 (PM-12-final) | 0.490 / 0.450 | 0.611 / 0.667 |

### Persona 옵션화 후 production 통합

| Step | 작업 |
|---|---|
| PM-19 verdict | persona OFF 가 단축 회복 + 다축 영향 정량 |
| Default flip 결정 | terse mode 에서 persona OFF default vs 옵션 유지 |
| 후속 측정 | new Default + cap=8000 + persona auto-skip terse + V2 opt-in 등 cells |

## Cycle 마감 통계 (2026-06-05 ~ 06)

- Total commits: 30+ (cycle 시작부터 마감)
- Total measurements: 19+ (PM-1 ~ PM-17 + PM-LL × 2 + Step 2/4)
- Total memory entries 신규: 3 (6 원칙 + Layer B + 바닐라 정의)
- Total docs: cycle log §11-§36 + handover + benchmark grid + easy explainer
- PR-A land (cap default 1000 → 8000) — production 영향 직접
- 6 원칙 정립 (cycle β 이후 모든 fix 평가 기준)
- 양 모델 동일 pattern 4 가지 (cap fix multi-axis / 단축 -0.05 / persona
  -0.15~-0.22 / advanced +0.10~+0.17)

## 즉시 할 일 (다음 세션 첫 작업)

1. **이 doc + 4 memory entries 의무 reading** (~15-30min)
2. **Cycle β Phase A — persona injection 진단**:
   ```bash
   # engine_memory.build_memory_context 정밀 read
   # response_style.py 의 inject_character_directives 동작
   # terse mode 에서 persona 가 답에 leak 되는 경로 추적
   ```
3. **Phase B 코드 변경 design 사용자 확인**
4. **Phase B 코드 + tests**
5. **Phase C 측정 launch (양 모델)**

## 별개 — GitHub Dependabot

4 vulnerabilities (2 critical / 2 moderate) — 별도 cycle 또는 maintenance
PR 에서 처리. 이번 cycle β #1 작업과 무관.

## v0.5 진입 게이트 (cycle β 종료 후 평가)

| dimension | 현 상태 | cycle β 후 |
|---|---|---|
| D1 Auditability | ✅ | 유지 |
| D2 Reasoning Quality | 🟡 cap fix + 6 원칙 + 4-layer matrix | persona 옵션화 + auto-selection + NATURAL oracle 후 ✅ 기대 |
| D3 Cost Control | ✅ A3 think policy | 유지 |
| D4 Security Boundary | 🟡 | hidden defect audit (#6) 후 |
| D5 Operator UX | 🟡 cloud tier 보존 | 별도 |
| D6 Collaboration | 🟡 mid-June joint piece | 별도 |

→ Cycle β #1-#4 완료 시 D2 ✅, v0.5 도메인 pilot 진입 게이트 통과 기대.

## 추가 후속 작업 (cycle β 후반 또는 별도)

- Path coverage 측정 (runner sources count → list 수정 후)
- 확장 모델 측정 (gemma3:12b / 27b / Claude / GPT-4 cloud)
- 한국어 fixture 측정
- closed-book (no retrieval) baseline
- Layer C strict (chunk 256 + voyage-02) — publication 직전
- paired n=3 strict — publication 직전
- mid-June joint piece (Robin/Ali 협업)

## 사용자 박은 룰 (의무 reading)

- `feedback_finding_size_honest_framing` — 단일 axis over-claim 거부
- `feedback_n1_verdict_inflation_n3_caught` — paired n=3 필요 caveat
- `feedback_fixture_fitness_before_verdict` — terse fixture 한정, NATURAL
  별도 oracle
- `feedback_evidence_grounded_validity_check` — 답 sample inspection
- `feedback_methodological_chain_before_plan` — plan 전 verdict / diagnostic
  / role 5종 라벨링
- `feedback_mother_platform_6_principles` — Default vs Option 분리 + NATURAL
  지장 없는 개선 통합 + auto-selection 단답 자동 mount
- `feedback_layer_b_framework_comparison_value` — Layer B 가치 평가 +
  Scenario B+ 양 모델 동일 pattern
- `feedback_james_vanilla_definition` — 바닐라 좁은/넓은 정의 + 5-layer
  비교

이 8 룰 묶음이 cycle β 이후 모든 fix 의 평가 기준 + 측정 방법론.
