3종 스마트 에이전트 고도화 중 로또 1번. forward 가상구매(수천 장/회차)
+ winner 캘리브레이션(역대 백필) + 일요 회고 브리핑 + weight_evolver
학습 신호 강화(W-무관 결함 수정). null-model 베이스라인 내장으로
무작위 대비 우위를 정직하게 측정. NAS-first, Windows WSL 이전 가능 설계.
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마운트 `${RUNTIME_PATH}/_shared:/shared:ro` 가 컨테이너 안에서
`/shared/access_log.py` 만 노출하여 PYTHONPATH=/shared 에서 `from _shared.access_log import ...` 패키지 import 실패 (ModuleNotFoundError: No module named '_shared'). mount target 을 `/shared/_shared` 로 변경하여 `/shared/_shared/__init__.py` 가 패키지로 인식되게 함.
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deployer 컨테이너 안에서 docker compose 가 실행될 때 './_shared' 상대
경로가 deployer 내부 path '/runtime/_shared' 로 resolve 되어 host docker
daemon 이 mount source 를 찾지 못하는 문제. 추가로 deploy-nas.sh 의 SERVICES
화이트리스트에 _shared 미등재라 rsync sync 자체에서 빠져 host 에 디렉토리
가 생성되지 않음.
- scripts/deploy-nas.sh: SERVICES 에 _shared 추가
- docker-compose.yml: lotto volume 을 ./_shared → \${RUNTIME_PATH}/_shared 로 변경
- docs/superpowers/plans/...: Phase 2 task 11-14 의 docker-compose 패턴
동일 적용 (replace_all)
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21개 task로 분해된 3-phase 실행 계획. Phase 1 (PoC, lotto 단일),
Phase 2 (4개 서비스 확장 + cleanup 스케줄러), Phase 3 (비즈니스 이벤트
보강). TDD 기반 task 구성, 모든 step 에 실제 코드/명령 포함.
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agent-office LogTab에 각 서비스의 docker 로그(액세스 + 비즈니스 이벤트)를
통합 타임라인으로 노출하는 아키텍처를 정의. 5개 서비스 공용 _shared/access_log
모듈, ring buffer 기반 /logs/recent 엔드포인트, agent-office 측 merge 로직,
3단계 phase 분리 포함.
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- Phase 1 (Task 1~12): tarot 코드 복사 + 모듈 평탄화 + DB 마이그레이션 + agent-office cutover + web-ui URL 변경
- Phase 2 (Task 13~29): saju 계산 엔진 TS→Python 포팅 (reference fixture 30) + Claude 12항목 해석 + DB + 라우터 + UI 시안 후 진행
- 총 29 task, 각 5~10 step bite-sized, TDD + 빈번한 commit
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사용자 피드백: 카드 이미지 자산 도착 후 보강 — hover glow, 3D 뒤집기 애니메이션, sparkle particles.
v1은 hover lift + fade-in 등 미니멀 모션만.
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Why: v2 텔레그램 메시지의 /lotto/evolver 링크가 404 → 페이지 신설.
+ LottoAgent 활동(signal/digest/evolution/curate)이 agent_tasks에
누락된 거 보강. 모든 활동을 한 timeline에서 추적 가능.
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Why: spec (2026-05-22-lotto-weight-evolver-design.md)을 13개 atomic
task로 분해. TDD red→green→commit 패턴. analyzer.score_combination
기존 fixed 가중치 보존+동적 W 옵션 추가. v1 시그널 자동 cascade.
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Why: v1 능동 모니터링 위에 매주 6가지 가중치 시도+토요일 회고+
winner 기반 base 갱신 루프를 lotto-lab에 추가. 5종 시뮬 점수
가중치를 사람 없이 자가 학습.
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Why: 매주 1회 무조건 큐레이션만 있는 현 구조를 다중 트리거+적응형
시그널 모니터링으로 확장. 좋은 수치(z≥1.5) 일 때만 텔레그램 보고.
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SP-5 + SP-6 — 모든 Suno(13) + MusicGen(1) 외부 호출 + sync helpers(4)를
Windows music-render로 이전. NAS music-lab은 Redis push(async) +
httpx forward(sync)만. SUNO_API_KEY는 Windows .env 단독 보유 (spec §9).
17 task: NAS 수신부(1-2) → Windows worker(3-10) → NAS cutover(11-14) →
nginx 차단 + end-to-end 검증(15-17).
박재오 결정: 모든 Suno + MusicGen 일괄 이전 (Plan-B-Insta 패턴 + sync forward 추가).
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분산 아키텍처 base 인프라 셋업. 8 task:
- Task 1-2: NAS docker-compose redis 서비스 추가 + 검증
- Task 3-5: Windows AI WSL2 + Docker Engine + Tailscale 설치
- Task 6-7: NAS SMB 자격증명·마운트 (/etc/fstab 자동화)
- Task 8: 통합 검증 (redis PING, /mnt/nas 양방향 R/W, docker hello-world)
SP-2 작업은 박재오 Windows AI 머신 192.168.45.59에서 직접 실행 필요.
Claude는 SP-1만 직접 처리, SP-2는 명령어·검증 가이드 제공.
후속 Plan-B-Insta/Music/Video/Infra의 prerequisite.
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web-ai stock_client TTL 증가 (60/300/60 → 180/600/300) + NAS stock
TTLCache 도입 (cachetools, webai_cache 모듈, 3 endpoint 적용).
2-layer cache로 V2 재시작 시점부터 NAS 인바운드 호출 70% 감소 예상.
8개 task, TDD 적용 (회귀 테스트 3건 + cache 단위 테스트 6건).
~40분 작업.
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박재오 7결정 + Obsidian 3개 문서(7결정 통합/API 부하/역할 분담)를
실행 가능한 형태로 정리.
12개 SP 분할 (Track A Quick Win 2건 + Track B Infrastructure 10건),
의존성 그래프, 시간대 조건부 우선순위(평일 비휴장일만 트레이딩 HIGH),
Windows Render Worker 통합 패턴 (인스타·음악·영상 셋이 같은 구조),
Redis 큐 컨벤션, SMB direct write + NAS internal webhook,
X-WebAI-Key / X-Internal-Key 분리, 3-layer 차단(IP 화이트리스트 +
Tailscale + 헤더), Suno+영상 API 키 Windows 이전 명세.
첫 plan 대상: Track A (SP-A1 web-ai 캐시 TTL + SP-A2 NAS stock
TTLCache, ~40분 작업, V2 재시작 시 NAS 인바운드 70% 감소).
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사용자 디자인 PNG에 placeholder 텍스트가 이미 박혀있는 경우 대응.
Vision system prompt에 두 layer 요구:
(a) 마스킹 박스: placeholder 영역 좌표 + 주변 배경색으로 덮음
(b) 동적 텍스트 layer: 동일 좌표에 새 카피, 원본 폰트 스타일 모방
+ overflow:hidden으로 긴 카피가 박스 밖 새지 않게.
spec 4-3 + plan Task 3 step 3 동시 패치.
사용자가 만든 카드 디자인 이미지 10장을 Claude Sonnet Vision으로 분석해
페이지별 텍스트 영역·색·레이아웃 모방한 단일 card.html.j2 자동 생성.
핵심 결정:
- CLI 진입점 (MVP) — API endpoint는 후속
- env INSTA_DEFAULT_THEME 단일 theme — 슬레이트별 선택은 후속
- 파일명 자동 매핑 (cover→1, cta→10, 나머지 알파벳) + _order.json override
- card_renderer 폴백 가드 (theme HTML 없으면 default로)
뉴스 수집 → 키워드 추출 → 10페이지 카드 카피·PNG 생성 → 텔레그램 푸시 →
사용자 수동 인스타 업로드 파이프라인. blog-lab 디렉토리·DB 폐기, 포트
18700 재활용, agents/blog.py → agents/insta.py, Playwright 기반 카드 렌더.
5/11 운영 첫 호출 검증 중 발견된 사항을 spec/CLAUDE.md에 반영:
1. DSM API path 형식 차이: Synology DSM은 일반 사용자 권한일 때
/<shared_folder>/... 형식만 인식, /volume1/... 거부 (error 408).
PACK_HOST_DIR 운영 예시값 /docker/webpage/media/packs로 변경.
2. DSM_VERIFY_SSL env 명시: LAN IP + self-signed cert 환경에서 SSL 검증
끄기 위한 환경변수. .env.example 7+3 path로 갱신.
3. DSM 사용자 권한 가이드: File Station + Sharing 둘 다 ON 필요.
4. NAS 디렉토리 준비 명령에서 호스트 OS path와 DSM API path 차이 명시.
운영 검증: HTTP 200 + DSM 공유 URL (gofile.me/...) 발급 확인.
1시간+ mix 영상(컴파일 → 파이프라인) + essential 시각 스타일(배경 사진 + 중앙 방사형 막대 + 곡명 자막) + 진행 탭 산출물 미리보기 모달.
핵심 결정:
- 입력: track_id XOR compile_job_id
- 시각: single (기존) / essential (신규, default)
- 배경: static(사진) / video_loop(Pexels 영상)
- 배경 소스: AI 기본 + Pexels 폴백
- Mix 메타: 트랙 리스트 자동 챕터화 (YouTube 자동 인식)
- UX: PipelineCard mini 미리보기 + 클릭 시 상세 모달
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NAS 저성능 CPU(J4025) ffmpeg 5분 타임아웃 → Windows PC RTX 5070 Ti NVENC로
오프로드. 같은 music_ai 서버에 /encode_video endpoint 추가, NAS는 다운 시
즉시 실패 (로컬 폴백 X). LAN 무인증.
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트랙 → 영상 → 발행까지 단계별 텔레그램 승인 워크플로 설계.
- 6단계 진행 바: 커버/영상/썸네/메타/AI검토/발행
- 자연어 의도 분류 (화이트리스트 + LLM 폴백)
- 반려 시 사용자 피드백 반영 재생성 (5회 한도)
- AI 최종 검토 4축 가중평균 (메타/정책/시청/트렌드)
- music-lab 5개 신규 테이블 + 12개 엔드포인트
- agent-office youtube_publisher 에이전트 + scheduler 폴링
- web-ui SetupTab + PipelineTab 신규 + Library 트리거
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운영 중인 기능에 대한 design/plan 문서 일괄 삭제(20개 spec + 14개 plan).
미구현 pet-lab만 보존. lotto-premium-roadmap.md 신규 추가
(Phase 3 구독 모델 미구현 — STATUS.md에서 참조).
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