Maester v3.7 핸드오프
이전: v3.6 Accuracy Loop (2026-05-09)
Neo4j: 69 documents, 495 nodes, 591 edges
v3.6에서 완료된 것
- Recall graph expansion — 1-hop 확장 + why_matched + expanded_nodes + Korean keyword fallback
- content_md full-text index — title+content_md+project+type 4필드 인덱스
- Tiro 10건 적재 — 사업 통화 high-signal (토스 합의, 아웃바운드 성과, 캡스 변경, 프로모터 인건비 등)
- AI session 5건 적재 — CPC SERP, STAGE4+5, Maester 상업화, comms-hub 풀스택
- ActionItem MVP — 본문 마커 기반 on-the-fly 추출
- 자동 FOLLOWS_UP 145개 — 같은 프로젝트 시간순 체인
- Business Recall Eval: GOOD 9/10 (90%) — 목표 60% 대폭 초과
소스 분포
| source |
count |
| context_bridge (daily_log) |
45 |
| tiro (음성전사) |
10 |
| claude_code (AI세션) |
9 |
| test |
4 |
| chatgpt |
1 |
버전별 추이
| 지표 |
v3.4 |
v3.5 |
v3.6 |
| Documents |
13 |
54 |
69 |
| Nodes |
384 |
456 |
495 |
| Edges |
163 |
328 |
591 |
| Business Eval |
1/5 |
3/5 |
9/10 |
v3.7 우선순위
- Q9 해결: "돈 되는" 추상 질문 → query expansion 또는 semantic tag
- ActionItem 노드화: on-the-fly → MaesterActionItem 영구 노드
- Tiro 자동 파이프라인: 새 voice_transcripts → 자동 분류 → 자동 적재
- Edge 품질 정리: 자동 FOLLOWS_UP 중 약한 연결 정리, top-K edge 제한
- Recall latency 최적화: 79 edges 반환은 과다
- ChatGPT Custom GPT 실제 생성: v3.4 자료 사용, 자동님 직접
코드 위치 (v3.6 변경 반영)
~/projects/maester-agent/
tools/maester_recall.py — v3.6 전면 재작성 (graph expansion + action items)
graph/neo4j_client.py — find_related 수정 + search_fulltext
prompts/ — v1 3종
evals/ — Golden Shot 24개 + eval results