로드맵

M1 — 사전 코어 (엑셀 탈출) · 구현됨

DB 스키마, 표기 정규화, 자체 계정 인증, API Key, 용어 CRUD API, 목록·상세·편집 UI, surface 기반 검색 + pg_trgm, 등록 시 중복 경고, 엑셀 임포트(dry-run), 프로덕션 Docker 구성, 백업·복구 스크립트, OpenAPI 스펙.

이 시점에 기존 엑셀·컨플루언스를 옮기고 실사용을 시작할 수 있다. 가장 먼저 놓는 이유가 이것이다. 실제 데이터가 들어와야 이후 기능의 튜닝이 가능하다.

M2 — 검증 엔진 + 연동 · 진행 중

packages/engine의 문서 검증 코어, POST /validate, POST /validate/batch, GET /lexicon, 미등록 후보 수집, /check 화면, 후보 등록·무시 API는 구현됐다. CI 연동과 실제 사내 문서 기반 후보 노이즈 튜닝은 남아 있다.

AI-Lint 연동이 여기서 완성된다.

검증 파이프라인

1. 세그먼트 분리 — 마크다운의 코드블록·인라인 코드·URL·이미지 경로·프론트매터를 먼저 제외한다. 안 그러면 sensor_gain_reg, getExposureTime 같은 식별자가 전부 미등록 후보로 쏟아진다. 제외 구간은 span만 기억하고 이후 단계에서 건너뛴다.

2. 사전 매칭 — Aho-Corasick 자동자. 표기가 수만 개여도 문서를 한 번만 훑는다. 최장일치 우선이라 "Auto Exposure"가 있으면 "Exposure"를 따로 잡지 않는다.

3. 경계 판정 — 한국어는 매칭 뒤에 조사(은/는/이/가/을/를/의/에/에서/으로/로/와/과/도/ 만/부터/까지 등)가 붙으면 경계로 인정하고, 이미지센서티브처럼 조사가 아니면 거부한다. 영어는 단어 경계와 CamelCase 분해로 처리한다.

4. 규칙 적용

   rule	severity	동작
   forbidden	error	금지어. 대체 표현 제시
   deprecated	error	폐기어. replaced_by 제시
   non_standard	warning	alias/discouraged 매칭 → canonical 자동 교정 가능
   ambiguous	warning	같은 표기가 여러 Term에 → domain별 후보 나열
   unregistered	info	미등록 후보

5. 미등록 후보 추출 — 대문자 2~6자 연속(AWB, MIPI), 숫자 포함 제품코드형 (IMX999), Title Case 다단어구, 한글은 반복 빈도 임계를 넘는 명사구. 무시 목록을 함께 둔다. 없으면 몇 주 안에 리포트가 노이즈로 덮여 아무도 안 본다.

span은 원본 좌표를 끝까지 유지한다. 세그먼트 제외로 오프셋이 밀리면 AI-Lint의 인라인 표시와 자동 수정이 어긋난다.

왜 사전 스냅샷을 배포하나

GET /lexicon(ETag / If-None-Match)이 CI가 제대로 돌기 위한 핵심이다. 레포 전체를 매 커밋마다 서버로 올려 검증하는 것은 느리고, 사내 문서 본문이 계속 네트워크를 타는 것도 바람직하지 않다. AI-Lint가 사전 스냅샷만 받아 로컬 캐시하고 packages/engine으로 자기 자리에서 검증하면 네트워크 왕복이 커밋당 한 번, 사전이 안 바뀌었으면 304로 끝난다.

같은 엔진 코드가 서버와 클라이언트 양쪽에서 도니 결과는 동일하다. 응답에 lexiconVersion(스냅샷 해시)을 실어 CI 실패 시 당시 사전을 재현할 수 있게 한다. 목표는 10만자 문서 100ms 이내.

LLM은 기본 off

llm: true일 때만 미등록 후보 상위 N개를 "도메인 전문용어 / 일반어 / 오타"로 3분류한다. 사내망이므로 OpenAI 호환 엔드포인트 URL을 설정으로 받아 로컬 LLM 서버를 붙인다. CI 경로는 항상 규칙 기반만 타므로 빌드가 LLM 가용성에 묶이지 않는다.

M3 — 위키 완성도 · 기반 구현됨

용어와 분리된 /w/ 위키 공간, 초안·공개·보관 상태, 용어 연결, Markdown 렌더링, 리비전 스냅샷과 공개 위키 전용 RAG 색인이 구현됐다. /g/는 용어 상세를 유지하고, 기존 /w/<용어> 링크는 자동으로 /g/<용어>로 이동한다. CodeMirror 6 분할 프리뷰, 이미지 첨부, Mermaid·수식, 위키 링크, 역참조와 나란히 보는 diff UI는 후속 범위다.

아래 Mermaid는 구현된 기능의 배경이며, 위키 본문 검증은 후속 계획이다.

• mermaid를 지원하는 이유 — 센서 도메인은 블록도와 타이밍 다이어그램이 계속 나오는데 이미지로 붙이면 수정이 안 된다. mermaid 코드블록은 텍스트라 diff에 잡히고 이력 추적이 되며 이미지 업로드 부담도 줄인다.
• 위키 본문 자체를 검증한다 — 저장 시 본문에 검증 엔진을 돌려 비표준 표기와 금지어를 인라인 표시한다. 용어집을 관리하는 사람들이 정작 용어집 본문에서 제각각 표기를 쓰는 상황을 막는다. 저장을 막지는 않고 경고만 띄운다.

리스크

리스크	대응
미등록 후보 노이즈 — 임계값이 낮으면 리포트가 쓰레기로 덮여 아무도 안 본다	M2에서 실제 사내 문서로 튜닝, 무시 목록 필수 동반
한국어 경계 오탐	골든 픽스처로 회귀 관리
엑셀 데이터 품질	dry-run 리포트로 흡수
정규화 함수 불일치로 인한 조용한 매칭 실패	engine 단일 소유 + db 통합 테스트로 상시 검증

보류 항목

• 추가 SSO(LDAP/SAML) 연동 — OIDC/OAuth 2.0 외 방식은 실제 사내 인프라 정보 확보 후. users.external_id 컬럼이 그 자리다.
• 컨플루언스 직접 임포트 — M1은 엑셀/CSV만. 컨플루언스는 export 후 변환으로 우회.
• docx 등 마크다운 외 포맷 검증 — M2는 markdown/plaintext만.

원본 문서

설계 스펙과 구현 계획은 저장소에 그대로 있다.

• 설계 문서
• M1 구현 계획