카탈로그 카드 추가/삭제/재정렬 시 action_id 가 밀려도 학습이 카드를 따라가도록,
Q-table 버전에 카탈로그 스냅샷(카드번호)을 저장하고 카드번호로 리맵한다.
- q_table_versions.action_cards JSONB 신설(카드번호 목록, index=action_id).
models.py + init.sql(DDL·ALTER) + 로컬 DB ALTER.
- 버전 생성(get_or_create/warm_start/migrate)이 action_cards 저장.
- migrate_active_version_dim: 옛 action_cards ↔ 새 카탈로그를 카드번호로 리맵
(중간 삽입/삭제 보정, 사라진 카드 버림, 새 카드 fresh). 레거시(스냅샷 없음)는 위치 폴백.
version_name 은 vid 접미로 유니크.
- model_store.load: card_list 계산 → 차원변경 OR 동일차원 내용변경 시 마이그레이션,
레거시 버전 action_cards backfill(set_version_action_cards).
- tools/reset_learning.py: learning 스키마만 비우는 리셋(카드·협상 데이터 보존),
--company/--yes 옵션. 카탈로그 바꾸고 학습 처음부터 할 때 사용.
- 테스트: 중간 카드 삭제 시 카드번호 리맵으로 학습 보존 검증. agent 100/100.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
카탈로그 스코프를 공용(user_id NULL) 전용에서 "공용 + 그 회사 유저가 만든 카드"로 확장.
공용 먼저(action_id 0..N-1 안정) → 회사 카드 뒤(append) 정렬로 공용 카드 학습을 보호.
- get_nego_catalog(cdb, company_id): company_id 주면 공용 + company.users 소속 카드 함께 조회.
- registry._apply_db_catalog: company_id(UUID)면 회사 카드 포함(데모/비-UUID는 공용만).
- 효과: 견적이 회사 전용 카드를 선택해도 카탈로그에 있어 _selection_mask 가 매핑됨
(기존 스코프 불일치 갭 — 회사 카드 선택이 무시되던 문제 해소).
한계: 공용 카드 추가 시 회사 카드 action_id 밀림(공용은 안정) — 카드번호 기반 매핑 후속.
agent 99/99.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
카드 카탈로그(negodata)가 Q-table action space 를 정의하는 정본이 되고, 카드 변경이
config 수정·학습 손실 없이 agent 에 자동 반영되는 고리를 완성.
- action space 정리: 카탈로그 전체(NGC-001~011, 11장) 고정, 견적별 선택은 축소가 아니라
available_mask(_selection_mask) 로 처리 — action_id↔카드 대응을 견적마다 일정하게 유지해
Q-table 학습 일관성 보장. 구 인덱스 방식(selected[action_id]) 폐기.
- ① 카탈로그 DB 정본화: action_mapping.type=db 면 registry 가 card.nego_cards(user_id NULL,
number 순) 조회로 action_to_card 동적 구성(파일은 폴백). port/adapter(card_catalog_*).
_base=type:db. → negodata 카드 추가/삭제 시 config 수정 불필요.
- ② 차원 변경 학습 보존 마이그레이션: migrate_active_version_dim — 겹치는 셀 복사
(append/truncate 안전) + 새 카드 fresh. model_store.load 가 차원 불일치 시 호출.
- ③ reload 엔드포인트: /v1/catalog-refresh(테넌트) · /v1/catalog-refresh-all(전역, 화이트리스트).
- ④ 브랜드: company_profile_repo — 자동 온보딩 고객사(company_id UUID)는
company.companies.name 으로 {company_name} 채움. 데모 테넌트는 파일 유지.
- 크로스서비스: negodata card_service 가 공용 nego 카드 변경 시 agent_notify 로 전역 리로드 알림
(best-effort, is_test skip). config 에 agent_base_url.
- 하니스 episodes 400→600(action 11 수렴). 테스트 갱신·추가로 agent 98/98.
알려진 갭(후속): per-company 카탈로그 스코프(회사 카드도 action space 포함), 카탈로그 중간
삭제 시 카드번호 기반 마이그레이션.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
_pick_wildcard 가 실제 선택 와일드카드와 매핑되지 않은 채 '와일드카드를
하나라도 골랐으면' 조건만으로 wild_card_budget(재원부족)을 반환해, 선택하지
않은 재원부족 멘트가 노출되는 오작동이 있었다.
- 재원부족 분기 삭제 → 해당 구간은 일반 가격협상으로 폴백. 와일드카드는
앵커<제시가≤앵커*1.02 구간의 1% 인하(wild_card_1pct)만 발동한다.
- wildcard_used 마킹을 1% 분기 안으로 이동 — 가격협상으로 돌아갈 때도
마킹하면 이후 라운드의 정당한 1% 카드까지 억제되는 부작용 방지.
- test_p7_chat: 와일드카드 발동 단언을 wild_card_1pct 로 교체.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
str.format_map 이 {{·}} 를 이스케이프로 해석해 색 마커 {{강조|텍스트}} 를 {강조|텍스트} 로
붕괴시키던 버그 수정. 정규식 \{(\w+)\} 으로 {변수} 단일 토큰만 치환 — 색 마커는 내부 |(비-\w)로
매칭되지 않아 그대로 보존된다. {변수} 치환·미등록 토큰 원형 유지는 동일.
엔드투엔드 검증(backoffice_db + 실 DB 카드)에서 발견. 회귀 테스트 추가, agent 87/87.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
표현 아키텍처: agent 스크립트는 의미(텍스트)만 소유, 표현(굵기·색)은 프론트 소유.
Slate 는 negodata 에디터 내부에만 두고, 전송/저장은 마커 문자열 한 벌(구버전의 리치텍스트 이중관리 폐기).
- 트랙 A (negodata): serializeToMarker 추가 — Slate 마크(bold/underline/color)를 **/__/{{토큰}} 로
인코딩해 nego_cards.script 저장. edit_script(Slate 원본)는 재편집 전용. 고정 3색 → 시맨틱 토큰(강조/안내).
- 트랙 B (agent): 카드 멘트 DB 소스 — ICardScriptRepository/CardScriptDbRepository(port+adapter),
ScriptRepository.resolve_card_script 가 cards.source_type=backoffice_db 면 card.nego_cards.script 우선,
없으면 파일 폴백. action_id→card_id→nego_cards.number 매칭.
- 트랙 C (양 프론트): renderEmphasis 재귀 파서 — **굵게**·__밑줄__·{{강조|빨강}}·{{안내|파랑}} 중첩 렌더.
색은 시맨틱 토큰→디자인 토큰 클래스(다크모드 안전). negodata tokens.css 에 --info 신설. CardTable 미리보기 적용.
- supplier_items 연동: 유통코드=supplier_items.supply_type(→quotations.supplier_type 폴백),
파트너유형=상품별 매핑 협력사 수(→세션 이력 폴백).
- 가격 수용률: 기존 공급가(item_price) 기준 양보율로 정정 — 첫 라운드부터 실값(첫 제시가 기준 0 아님).
테스트: agent 86/86, 공급사 frontend·negodata front tsc 통과.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- 동적 가중치 W: 라운드 감쇠 → 상태 5차원 가중합 clip(Σwᵢ·Sᵢ, 0.2, 0.8) (식 12~13, 기존 w1~w5 연결)
- 종료보상에 (1−W) 적용: R = W×R_price + (1−W)×R_end − λ×round (식 8)
- R_price 3단계: P<anchor 시 1+β·(anchor−P)/anchor 초과달성 보너스 추가 (식 9~11, beta 의미 재정의)
- price zone 경계는 명세(T)와 달리 anchor 유지(우선협상 규칙이 실제 의사결정 경계) — 사유 docstring 명시
- state_calculator/config 의 낡은 반대 컨벤션(anchor≥target) 주석 정정
- RewardCalculator(RewardConfig, StateConfig) 시그니처 변경 + 호출부 5곳 갱신, 테스트 기대값 정정 (76/76 PASS)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
